多分辨率視角下危險品事故風險評估方法*

劉文龍 戢曉峰 ▲

（1.昆明理工大學交通工程學院 昆明 650504；2.云南省現(xiàn)代物流工程研究中心 昆明 650500）

0 引 言

危險品事故風險是指具有易燃、易爆、有強烈腐蝕性和放射性危險的物品在生產(chǎn)，以及運輸環(huán)節(jié)中，顯露在人、交通和環(huán)境中并對周圍存在潛在威脅。在危險品運輸中，公路運輸長期占據(jù)主導地位，且危險品公路運輸具有數(shù)量大、種類多，點多線長、分散流動且高危的特點。因此，建立危險品多分辨率事故風險評估模型，對防控危險品事故具有重要的實用價值。

近年來，危險品運輸及其事故風險問題逐步成為研究熱點。如Akgün 等[1]通過分析事故造成死亡人數(shù)，構(gòu)建了危險品運輸事故風險的評估方法。Fabiano等[2]識別出危險品運輸過程中易燃易爆的特殊場景，提出考慮到個人風險和社會風險的風險分析方法。Erkut 等[3]基于傳統(tǒng)的風險模型，利用運籌學理論提出了度量路徑風險的多種方法。Lozano等[4]通過對城市危險品運輸事故的分析，識別出城市內(nèi)發(fā)生危險品運輸事故發(fā)顯性環(huán)境。Verma 等[5]研究鐵路運輸中危險氣體的不同類別和體積造成的最大人口暴露量，建立了1 種人口暴露的風險評估方法。Kang 等[6]考慮到不同危險品特征，探究不同類型的危險品區(qū)域風險。楊婷等[7]應用N-K 模型分析系統(tǒng)耦合風險，通過計算系統(tǒng)耦合風險,從源頭上預防危險貨物運輸事故發(fā)生。賀宇千等[8]采用相對暴露量計算不同駕駛?cè)后w的事故風險值。魏福祿等[9]通過TR 模型測算出危險品在運輸過程中的危險值，并結(jié)合風險價值理論建立危險品運輸路徑風險價值評估模型。馬曉麗等[10]基于有序Logit 模型等建立了危險貨物運輸路線的綜合風險評價模型，獲取各路段的風險等級。馬欣[11]構(gòu)建了危險貨物鐵路運輸網(wǎng)絡，利用復雜網(wǎng)絡方法識別危險貨物運輸?shù)恼w風險。魏航等[12-13]從人口風險、環(huán)境風險和財產(chǎn)風險3 個方面標定了有害物品的運輸風險。畢軍等[14]建立了運輸風險、運輸成本的計算模型及運輸路線優(yōu)化的多目標決策模型，以優(yōu)化有害廢物運輸路徑。種鵬云等[15-16]則通過復雜網(wǎng)絡理論，探究危險品道路運輸網(wǎng)絡拓撲特性；并基于決策者的風險偏好，對路徑優(yōu)化問題建立決策模型，致力于優(yōu)化危險道路運輸網(wǎng)絡。呂冀文等[17]從事故率估計和事故后果模擬分析2 個維度，分析了危險化學品運輸風險，完善了危險化學品運輸風險分析方法。

綜上所述，國內(nèi)外專家學者基于不同視角，利用多種方法，針對危險品風險評估和危險品路徑優(yōu)化等問題作出了多樣探究。但以往研究多關注于路徑優(yōu)化或單一視角的風險評估，未能從危險品倉儲、生產(chǎn)和運輸?shù)榷嘀匾暯翘剿魑ｋU品事故風險，更缺乏基于實際運單數(shù)據(jù)的實證研究。而危險品在倉儲和生產(chǎn)過程中對城市的安全隱患較大，以城市視角評估危險品事故風險，識別事故風險較高的區(qū)域，也是城市危險品安全防控和應急力量布置的關鍵一環(huán)；且危險品運輸風險的科學評估是開展危險品路徑優(yōu)化等探究的關鍵基礎，以單一維度的傳統(tǒng)風險評估方法并不能滿足實際需要。當前，隨著交通安全管理與危險品運輸?shù)膰谰蝿?，迫切需要科學評估危險品公路運輸?shù)氖鹿曙L險，從而在整體上優(yōu)化危險品運輸組織與安全管理。鑒于此，本文針對危險品公路運輸?shù)娘L險控制問題，以評估危險品公路運輸事故風險為目標，以城市、路徑雙重視角，危險品數(shù)量、事故風險2 個維度構(gòu)建了危險品事故風險的多分辨率評估模型，利用海量的危險品電子運單數(shù)據(jù)結(jié)合空間分析技術(shù)，獲取危險品事故風險高的區(qū)域及路徑。

1 危險品事故風險評估模型

1.1 模型構(gòu)建思路

在交通運輸安全領域中，“兩客一?！币恢眰涫荜P注，其中危險品運輸安全問題也是廣大學者研究熱點。綜合現(xiàn)有研究，對危險品運輸進行路網(wǎng)優(yōu)化和最優(yōu)路徑選擇是降低危險品運輸事故風險的有效途徑，其關鍵基礎是對危險品運輸路徑進行風險評估。但由于影響危險品運輸事故風險的因素較多，單一指標已不能滿足評估危險品運輸事故風險的需求，如何以多維度評估危險品運輸事故風險是1 個亟須解決的問題?；诖?，筆者結(jié)合實際運單數(shù)據(jù)，選取危險品事故風險多個顯性指標相互驗證、多維評估危險品事故風險，為進一步研究危險品路徑優(yōu)化研究打下基礎。

危險品主要在倉儲、生產(chǎn)和運輸過程中，對城市、路徑以及周圍環(huán)境造成潛在威脅，危險品公路運輸路徑風險示意圖見圖1。而危險品在城市和路徑上分布范圍較廣，對危險品的行業(yè)管理帶來諸多困難，所以需要厘清危險品在城市和路徑上的分布規(guī)律。同時，通過危險品事故風險評估，識別高風險區(qū)域和路徑，是危險品事故防控和應急處置的關鍵所在。而以往研究多聚焦于運輸狀態(tài)下的危險品風險研究，鮮有考慮到城市危險品事故風險。因此，為探究危險品倉儲、運輸?shù)葼顟B(tài)下的事故風險，應從區(qū)域和路徑雙重視角著手，挖掘危險品分布規(guī)律，評估危險品事故風險。

圖1 危險品公路運輸路徑風險示意圖Fig.1 Road transport route risk diagram of dangerous goods

根據(jù)危險品不同的物化特性，可將危險品分為爆炸品、壓縮氣體、易燃氣體、易燃固體、氧化物有機過氧化物、有毒物質(zhì)、放射性物質(zhì)、腐蝕品，以及雜類危險品共9 類。每類危險品的物化特性各異，所以每一類危險品的存儲、運輸方式不同，不同類型危險品的風險特征和應急管理措施也不相同。因此，不僅要評估危險品總量事故風險，還要針對不同類型的危險品分類評估事故風險。

綜上所述，本文基于現(xiàn)有研究分析：①危險品事故風險評估是危險品路網(wǎng)優(yōu)化和路徑選擇的基礎；②單一維度測度不能滿足危險品事故風險評估要求；③危險品分布規(guī)律是危險品風險管控的基礎；④鮮有針對倉儲、生產(chǎn)狀態(tài)下的危險品事故風險進行評估。通過危險品事故風險影響因素分析：①危險品數(shù)量影響；②城市危險品事故特征；③路徑危險品事故特征；④不同類型危險品物化特性決定不同防控方式。構(gòu)建危險品多分辨率事故風險評估模型：從城市、路徑雙重視角著手，考慮到不同類型危險品物化特性，挖掘危險品分布規(guī)律，從危險品數(shù)量和事故風險多維度評估危險品事故風險。

1.2 變量選取

傳統(tǒng)風險評估模型是以事故嚴重程度和事故發(fā)生概率為自變量，進行事故風險評估。而危險品事故具有事故概率小，嚴重程度高等特征，若以傳統(tǒng)風險評估模型進行測算，會產(chǎn)生較大誤差，造成事故風險評估不準確?，F(xiàn)有研究表明，危險品數(shù)量的大小與發(fā)生事故概率有直接關聯(lián)，危險品數(shù)量越多，發(fā)生事故的概率越大[18]。因此，選取危險品數(shù)量作為評估危險品事故風險的條件之一。

綜上，通過借鑒可拓學物元評價法，充分考慮城市事故風險和路徑事故風險的影響因子，將危險品事故風險轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)學模型。其中，選取危險品數(shù)量、城市面積和人口數(shù)作為危險品城市事故風險評估模型的自變量；選取危險品數(shù)量、路徑長度和行駛時間作為危險品路徑事故風險評估模型的自變量，構(gòu)建危險品城市和路徑事故風險的評價模型。

1.3 模型構(gòu)建

根據(jù)上述變量選取，通過測算研究區(qū)域內(nèi)城市與路徑危險品數(shù)量，評估城市與路徑危險品事故風險，構(gòu)建危險品事故風險多分辨率評估模型，具體模型如下。

1.3.1 城市危險品數(shù)量計算

城市是危險品倉儲和生產(chǎn)的主要風險區(qū)，本文以縣域為研究尺度獲取危險品縣域總量，即在某一縣域中處于倉儲和加工狀態(tài)下的危險品總量。通過提取各縣域的危險品生成量、需求量，獲取危險品縣域總量；縣域危險品數(shù)量越大，對縣域中居民的人身與財產(chǎn)潛在威脅也越大，縣域危險品數(shù)量也是評估危險品縣域事故風險的重要指標之一。計算公式見式（1）～（3）。

式中：Ui為縣域i的縣域危險品總量，t；Oi和Di分別為縣域i的危險品生成總量和需求總量，t；Uij為從縣域i流向縣域j的危險品公路運輸量，t；Uji為從縣域j流向縣域i的危險品公路運輸量，t。

1.3.2 路徑危險品公路運量計算

危險品事故風險主要集中在運輸路徑上，且危險品以公路運輸為主，因此沿途各級公路及周圍環(huán)境是危險品運輸主要風險區(qū)。在公路運輸?shù)倪^程中危險品運輸車輛如遇事故，往往比普通車輛事故造成更加嚴重的后果；危險品公路運輸量越大，對運輸路徑及其周圍環(huán)境的潛在威脅也隨之增大。本文以最短路徑為運輸路線獲取危險品公路運輸量。危險品公路運輸車輛具有半程載貨，半程放空的運輸特征，即危險品運輸為去程載貨、返程放空或去程空車、返程載貨2 種，本文聚焦危險品事故風險研究，只提取危險品載貨的路程為研究對象。危險品路徑運輸量也是評估路徑事故風險的重要指標之一，計算公式見式（4）。

式中：Sij為2縣域危險品公路路徑運輸量，t。

1.3.3 危險品事故風險評估模型

為從縣域和路徑雙重視角評估危險品事故風險，多維度測度危險品的縣域事故風險和路徑事故風險。通過借鑒經(jīng)典風險評估模型，充分考慮危險品事故風險的影響因子，構(gòu)建了危險品縣域事故風險和路徑事故風險評估模型。

1）縣域事故風險。一段時間內(nèi)縣域危險品總量與縣域單位面積人口數(shù)的乘積，縣域單位面積人口數(shù)為該縣域行政區(qū)域內(nèi)人口總數(shù)與總行政區(qū)域面積的比值。筆者重點對比危險品在縣域內(nèi)倉儲、加工狀態(tài)下的事故風險，在評估縣域事故風險中，暫不考慮縣域過境運輸?shù)奈ｋU品事故風險。

式中：Pi為縣域i的危險品事故風險，10 kt·萬人/km2；Mi為縣域i的人口數(shù)，萬人；Ni為縣域i的面積，km2。

2）從路徑運輸總長度和運輸總時間2 個維度評估路徑事故風險。其中，路徑運輸總長度為路徑運輸量與路徑長度的乘積，路徑長度為2 個縣域?qū)嶋H運距；路徑運輸總時間為2 個縣域間運輸時間與運輸次數(shù)的乘積，運輸時間為2 個縣域運距與車輛平均速度的比值。

式中：Qij為縣域i至縣域j的危險品公路最短路徑運輸長度，Mt·km；Lij為縣域i至縣域j的最短路徑的運距，km；Tij為縣域i至縣域j的危險品最短路徑運輸時間，h；v為運輸車輛平均速度，km/h；e為運輸次數(shù)。

2 實例分析

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來源

為了驗證前文提出的危險品事故風險的多分辨率評估方法，提取某區(qū)域2018年危險品公路運輸電子運單數(shù)據(jù)，通過字段篩選，去除字段不全數(shù)據(jù)，保留501 092 條有效數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)涵蓋研究區(qū)域所有縣（市、區(qū)），具體內(nèi)容包括運單編號、貨物類型、裝貨地點、卸貨地點、貨物規(guī)格、貨物數(shù)量、貨物單位等字段，實例測算危險品事故風險。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理過程中，對數(shù)據(jù)進行初步處理、縣域危險品數(shù)量及縣域間運輸聯(lián)系劃分、危險品縣域和路徑事故風險計算。數(shù)據(jù)處理流程見圖2。

2.2 危險品分布特征

2.2.1 危險品縣域分布特征

研究區(qū)域中各縣域的縣域危險品總量的空間分布見圖3。通過縣域危險品總量提取方法，可以準確識別出各個縣域危險品總量；從整體上看，研究區(qū)域中各縣域之間危險品總量具有較大差異，且危險品總量較高的縣域集中在中心區(qū)域。

圖2 數(shù)據(jù)處理流程圖Fig.2 Data processing flow chart

圖3 研究區(qū)域縣域危險品總量Fig.3 The total of dangerous goods in county area was studied

由于各縣域經(jīng)濟發(fā)展狀況、危險品資源分布的差異以及對不同種類的危險品需求不同，致使不同種類危險品在研究區(qū)域中不同縣域之間形成運輸網(wǎng)絡，通過分析危險品運輸網(wǎng)絡流入、流出的地理分布特征，能更好的識別出基于地理分布特征所形成的危險品運輸網(wǎng)絡。運用式（1）～（2），識別出研究區(qū)域流入、流出危險品種類的縣域分布情況，見圖4和圖5。通過對二者的地域分布特征對比分析，可以得到以下結(jié)論。

圖5 流入危險品種類的空間分布Fig.5 Spatial distribution of incoming dangerous goods

1）從整體上分析，9 類危險品運輸網(wǎng)絡縣域節(jié)點呈現(xiàn)出“供少需多”的格局。在流出危險品種類的空間分布中，危險品主要流出的縣域在地域上呈散點分布；在流入危險品種類的空間分布中，流入危險品的縣域地理分布較廣，且危險品主要流入的縣域在地域上呈現(xiàn)較強的集聚性，可以看出大多數(shù)縣域?qū)ξｋU品有較大的需求。

2）從不同危險品種類流動分析，第三類、第八類危險品呈現(xiàn)出高需求特征，運輸聯(lián)系密切。各類危險品在不同縣域之間的運輸聯(lián)系，反映出各縣域之間對各類危險品的供需關系。

針對9 種類型危險品的倉儲、管理和應急措施的不同，提取研究區(qū)域中各縣域的各類縣域危險品總量，并利用GIS空間核密度分析技術(shù)，分析各類危險品集聚性見圖6。從整體上看，各類危險品的集聚縣域具有明顯的空間分異特征。其中，第三類危險品總量最高，占總量25.74%，覆蓋在100%的縣域（見圖6（c））；第八類危險品總量第二，占總量23.04%，覆蓋65.6%的縣域（見圖6（g））；第六類危險品總量最低，占總量0.06%，覆蓋6.4%的縣域（見圖6（f））。（注：該研究區(qū)域無第七類危險品）

2.2.2 危險品公路運輸聯(lián)系特征

通過對9 類危險品公路運輸路徑總量的提取，并利用GIS 空間分析技術(shù)對結(jié)果進行可視化處理，獲取研究區(qū)域的各類危險品公路運輸聯(lián)系，有助于優(yōu)化危險品運輸組織，為危險品運輸規(guī)劃與管理提供理論基礎。本文以危險品空間運輸聯(lián)系進行分析，結(jié)果見圖7。從整體上看，該區(qū)域較多危險品運輸聯(lián)系緊密且較為集中，并呈現(xiàn)出以中心區(qū)為核心，向四周發(fā)散的運輸聯(lián)系特征。另外，由于危險品公路運輸?shù)奶厥庑裕鄶?shù)縣域與臨近縣域取得運輸聯(lián)系；且危險品公路運輸聯(lián)系呈現(xiàn)“近少遠多”的特征，危險品短途路徑運輸量較少，而運距較遠的路徑運輸量均較大，在一定程度上減少了危險品路徑運輸量。根據(jù)獲取的區(qū)域危險品運輸聯(lián)系特征，可合理統(tǒng)籌和規(guī)劃縣域間各類危險品公路運輸路徑，以降低危險品公路運輸路徑事故風險。

圖6 各類危險品縣域總量核密度Fig.6 All kinds of dangerous goods county total kernel density

2.3 危險品縣域與路徑事故風險評估

2.3.1 危險品縣域事故風險

通過對研究區(qū)域縣域事故風險進行測算，并識別出高事故風險縣域集聚區(qū)，對縣域事故風險進行核密度分析，見圖8。研究區(qū)域各縣域的危險品事故風險具有明顯的空間分異特征，整體呈現(xiàn)出東高西低的特征，超過區(qū)域危險品縣域事故風險平均值的僅有13個縣域，占比10.4%，可以發(fā)現(xiàn)該區(qū)域的危險品縣域事故風險呈現(xiàn)顯著的空間分異。其中，在研究區(qū)域中有9.26%的人口和1.03%的地區(qū)處于危險品高風險區(qū)、2.50%的人口和1.15%的地區(qū)處于較高事故風險區(qū)、12.36%的人口和6.37%的地區(qū)處于一般事故風險區(qū)。通過危險品縣域事故風險評估，對識別出危險品集中區(qū)域進行重點監(jiān)控，且適當布設應急救援隊伍；加強危險貨物事故應急演練，對不同類型的危險品做好相應有效的應急管理措施，可切實提高危險品縣域事故風險防控水平。

圖7 各類危險品運輸聯(lián)系Fig.7 All kinds of dangerous goods exposed transport links

圖8 縣域事故風險Fig.8 County accident risk

2.3.2 危險品公路運輸路徑事故風險

危險品公路運輸路徑事故風險是危險品在公路運輸路徑上可能發(fā)生事故的概率，與運輸路徑長度和運輸時間相關。因此，路徑事故風險從路徑運輸長度和路徑運輸時間2 個維度評估。排名前20危險品路徑運輸量較大，累計占比45%，因此選取運輸量前20的危險品公路運輸路徑為例分析，測算各條路徑的危險品事故風險，見圖9。

圖9 路徑事故風險Top20Fig.9 Path accident risk Top20

事故風險第一的路徑運輸長度為24.10 Mt·km，路徑運輸時間3 593.28 h；事故風險第二的路徑運輸長度為19.86 Mt·km，路徑運輸時間為929.9 h。通過空間分析技術(shù)，以最短路徑對前20條路徑進行路網(wǎng)匹配，對路段事故風險進行疊加分析，可以發(fā)現(xiàn)：危險品公路運輸事故風險具有較強的集聚特征，如集聚排名第一的路段事故風險值為76.92 Mt·km，運輸量前20條路徑有9條經(jīng)過該路段，致使該路段事故風險極高；排名第二的路段事故風險值為 53.36 Mt·km，運輸量前 20 條路徑有 6 條經(jīng)過該路段，致使該路段事故風險較高。且縣域事故風險與路徑事故風險有較強的關聯(lián)性，高事故風險的縣域之間產(chǎn)生高事故風險路徑，如該研究區(qū)域的高事故風險路徑都是高事故風險縣域之間的運輸路徑。

針對危險品公路運輸量和事故風險高的路徑，應該對危險品公路運輸沿線特別是隧道、水源保護地、景區(qū)等自然環(huán)境敏感區(qū)域，加強運輸車輛監(jiān)測，并合理設置應急救援站點；對事故風險極高的路段可以考慮開辟專用車道或?qū)I(yè)線路。

2.4 實例結(jié)論分析

1）通過實例驗證，評估出研究區(qū)域縣域和路徑事故風險，證明該模型的可行性。

2）該方法體系對比于單一視角的危險品運輸風險評估方法發(fā)現(xiàn)，該模型以多視角對危險品進行風險評估，更加全面的測度出危險品處于倉儲、運輸?shù)炔煌瑺顟B(tài)下的事故風險，可為危險品縣域和路徑風險防控提供科學的理論基礎。

3）現(xiàn)有研究多側(cè)重于利用算法模擬和仿真對危險品運輸進行路網(wǎng)優(yōu)化[9]和最優(yōu)路徑選擇[19]，該方法以危險品數(shù)量、事故風險多維度評估危險品縣域和路徑事故風險，可為路網(wǎng)優(yōu)化和路徑選擇提供更加科學的理論基礎，并通過實際數(shù)據(jù)測算與仿真模擬研究形成互補。

3 結(jié)束語

1）本文以區(qū)域宏觀風險與路徑事故風險的視角下評估危險品事故風險為著眼點，從危險品總量、事故風險2個維度建立了危險品事故風險多分辨率識別方法，為危險品運輸組織與安全管理提供理論基礎。

2）構(gòu)建危險品縣域事故風險和路徑事故風險評估模型，同時提取某地的危險品公路運輸電子運單數(shù)據(jù)，揭示該區(qū)域危險品各縣域流入、流出的地理分布特征、危險品總量及9 類分量的縣域和路徑危險品分布特征，并識別出高事故風險的縣域和路徑。

3）為科學應對危險品事故風險，針對危險品公路運輸事故風險高的縣域和路徑，從危險品不同類型及敏感區(qū)域的角度，對危險品運輸管理和應急處置提出相應對策。

4）本文在縣域事故風險評估中，由于數(shù)據(jù)局限性，未考慮到縣域過境運輸風險。對危險品運輸路徑進行全路網(wǎng)匹配，并將危險品縣域過境風險考慮進縣域事故風險中，將是下一階段的研究方向。