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    基于云模型和改進(jìn)證據(jù)理論的盾構(gòu)下穿鐵路安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

    2021-06-07 07:54:30姚春橋王金峰楊賽吳賢國(guó)陳虹宇
    鐵道建筑 2021年5期
    關(guān)鍵詞:區(qū)段盾構(gòu)證據(jù)

    姚春橋 王金峰 楊賽 吳賢國(guó) 陳虹宇

    1.武漢地鐵集團(tuán)有限公司,武漢 430070;2.華中科技大學(xué)土木與水利工程學(xué)院,武漢 430074;3.新加坡南洋理工大學(xué)土木工程與環(huán)境學(xué)院,新加坡 639798

    隨著我國(guó)城市軌道交通和高速鐵路的大力建設(shè),盾構(gòu)隧道下穿鐵路施工工程越來(lái)越普遍。盾構(gòu)下穿施工時(shí)會(huì)造成土體擾動(dòng)和地層損失,誘發(fā)鐵路路基及軌道的沉降和變形,威脅鐵路的運(yùn)營(yíng)安全。因此,開(kāi)展盾構(gòu)下穿鐵路安全風(fēng)險(xiǎn)管理,及時(shí)預(yù)測(cè)和評(píng)估安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)具有重要的意義。

    國(guó)內(nèi)外對(duì)于隧道盾構(gòu)施工下穿鐵路誘發(fā)的地表沉降和軌道變形規(guī)律進(jìn)行了大量的研究,主要有數(shù)值模擬和模型試驗(yàn)方法。Qian等[1]從地面沉降槽、地層滑移線(xiàn)、無(wú)砟軌道不平順等方面分析了高速鐵路與地鐵隧道以不同角度相交時(shí)地層沉降的演變情況。Lai等[2]結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)和有限差分?jǐn)?shù)值模擬分析了既有隧道豎向沉降和扭轉(zhuǎn)變形規(guī)律。Yi等[3]通過(guò)縮尺模型試驗(yàn)和數(shù)值模擬研究了高速鐵路動(dòng)荷載對(duì)下穿盾構(gòu)隧道襯砌累計(jì)變形的影響。何衛(wèi)[4]采用有限元軟件模擬了不同地層條件、下穿角度、埋深及不同斷面形式的隧道,分析了各因素變化對(duì)下穿施工引起的高速鐵路路基沉降及軌道變形的影響規(guī)律。張建偉[5]建立了盾構(gòu)下穿鐵路的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控指標(biāo)體系,基于數(shù)值模擬分析控制地表沉降因素的敏感性,確定了單因素和多因素耦合對(duì)地表沉降的控制作用。

    已有的研究主要集中在盾構(gòu)下穿鐵路施工沉降變形控制,針對(duì)盾構(gòu)下穿鐵路工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)展開(kāi)的研究很少,且盾構(gòu)下穿鐵路施工系統(tǒng)致險(xiǎn)因素信息復(fù)雜,存在模糊性和隨機(jī)不確定性問(wèn)題,因此,亟待提出適用于盾構(gòu)下穿鐵路安全影響因素分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法以支持風(fēng)險(xiǎn)管理和控制決策。

    云模型能處理定性概念與定量描述的不確定性轉(zhuǎn)換[6],證據(jù)理論對(duì)于處理“不確定”“不知道”信息具有較為顯著的優(yōu)勢(shì)[8],是一種強(qiáng)有力的信息融合工具。本文將兩個(gè)方法進(jìn)行組合評(píng)價(jià),通過(guò)云模型獲取證據(jù),利用證據(jù)理論進(jìn)行信息融合,并通過(guò)去模糊化處理進(jìn)行全局敏感性分析。該方法可用于指導(dǎo)施工安全監(jiān)控與預(yù)警。

    1 理論基礎(chǔ)

    1.1 云模型

    1.1.1 云的定義

    云模型[8-9]的構(gòu)建過(guò)程可以描述為:U是一個(gè)具有精確范圍的論域,其中Z是域U的定性概念,x為一次定量值表示且x∈U是定性概念Z的隨機(jī)映射,x屬于Z的確定度μ(x)∈[0,1]是具有符合穩(wěn)定趨勢(shì)的隨機(jī)數(shù)。x在域U上的分布稱(chēng)為云。隨機(jī)實(shí)例x作為云滴,表示為drop[x,μ(x)]。

    1.1.2 云的特征

    由于正態(tài)分布的普適性,正態(tài)云在云模型中具有重要的意義。本研究用C(Ex,En,He)來(lái)表示正態(tài)云,Ex、En、He是三個(gè)數(shù)字特征。Ex是域中云滴空間分布的期望,代表了云的重心。En是熵,度量概念的隨機(jī)性和模糊性。He是超熵,度量熵的不確定度,它反映了云滴的凝聚程度,即云層的厚度。x服從期望Ex和標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布,即服從期望En和標(biāo)準(zhǔn)差He的正態(tài)分布,即∈[0,1]是x屬于U的確定度,滿(mǎn)足

    1.2 證據(jù)理論

    給定一個(gè)識(shí)別框架Θ,集函數(shù)m是Θ的冪集2Θ上的一個(gè)映射,m:2Θ→[0,1],滿(mǎn)足以下條件:

    式中:?為空集;m為Θ的基本可信度分配函數(shù)(BPA);m(A)為A的基本可信函數(shù)或mass函數(shù),表示對(duì)A的信任程度。

    若A?Θ且m(A)>0,則稱(chēng)A為證據(jù)的焦元。

    假設(shè)E1和E2分別是識(shí)別框架下的兩個(gè)證據(jù),m1和m2分別是兩個(gè)證據(jù)所對(duì)應(yīng)的基本信任分配函數(shù),焦元分別為A1和A2,通過(guò)Dempster組合規(guī)則m=m1⊕m2進(jìn)行組合,定義為

    式中:K為沖突系數(shù)。

    1-K為歸一化因子,它將全部沖突賦予給了空集?,為了使基本概率分配和為1,空集上所丟失的信度通過(guò)歸一化因子按比例分配到非空集上。K值大小能夠反映證據(jù)之間的沖突程度,K越大,證據(jù)的沖突越大。K=1表明證據(jù)完全沖突,合成公式不再適用。

    2 基于云-改進(jìn)證據(jù)理論安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

    云-改進(jìn)證據(jù)理論方法綜合了信息的不確定性,統(tǒng)籌考慮多源致險(xiǎn)因素的作用,通過(guò)層層推理將評(píng)價(jià)結(jié)果融合到?jīng)Q策層上,以期獲得更準(zhǔn)確可信的風(fēng)險(xiǎn)感知結(jié)果,有助于盾構(gòu)下穿施工安全風(fēng)險(xiǎn)管理。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的流程見(jiàn)圖1。

    圖1 施工安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建流程

    2.1 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    根據(jù)工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和文獻(xiàn)資料,盾構(gòu)下穿既有鐵路工程風(fēng)險(xiǎn)的影響因素主要從土體條件、隧道相關(guān)參數(shù)、既有鐵路條件和施工管理?xiàng)l件四方面進(jìn)行分析。

    1)土體條件B1。一切地下工程活動(dòng)都與其所在區(qū)域的地質(zhì)條件即施工現(xiàn)場(chǎng)的工作環(huán)境息息相關(guān)。不良的土體條件嚴(yán)重阻礙盾構(gòu)掘進(jìn)性能,對(duì)盾構(gòu)施工造成較大的干擾和不良影響[10]。土體壓縮模量C1、黏聚力C2、內(nèi)摩擦角C3是比較常見(jiàn)的用來(lái)描述土體條件的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

    2)隧道相關(guān)參數(shù)B2。新建隧道的相關(guān)參數(shù)作為盾構(gòu)施工主要的實(shí)現(xiàn)目標(biāo),對(duì)周?chē)h(huán)境即地表和鐵路組成的整體造成較大影響。新建隧道的直徑C4、開(kāi)挖深度C5、穿越角度C6以及與鐵路的近接距離C7在一定程度上反映了開(kāi)挖難度和對(duì)地基擾動(dòng)的大小,是安全評(píng)價(jià)的關(guān)鍵參數(shù)[1,11-12]。

    3)既有鐵路條件B3。除了外部環(huán)境因素的作用,鐵路自身?xiàng)l件的影響也不可忽視。鐵路等級(jí)C8和運(yùn)營(yíng)時(shí)速C9[13]是盾構(gòu)下穿施工時(shí)上部鐵路須承受風(fēng)險(xiǎn)程度的兩個(gè)突出指標(biāo)。為滿(mǎn)足列車(chē)行車(chē)安全和乘坐舒適,要求鐵路軌道滿(mǎn)足高平順性狀態(tài),一般采用路基沉降C10和軌道差異沉降C11作為安全控制標(biāo)準(zhǔn)。

    4)施工管理?xiàng)l件B4。工程項(xiàng)目施工技術(shù)、組織、管理各方面的復(fù)雜程度交織在一起,使得項(xiàng)目開(kāi)展的難度和挑戰(zhàn)性不斷疊加,進(jìn)而影響到項(xiàng)目的安全管理績(jī)效[14]。選擇施工工藝的復(fù)雜性C12、施工環(huán)境的復(fù)雜性C13、施工協(xié)調(diào)的復(fù)雜性C14來(lái)描述盾構(gòu)下穿工程的施工管理狀況。

    參照國(guó)內(nèi)外常用的評(píng)估體系等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn),將盾構(gòu)下穿鐵路施工安全風(fēng)險(xiǎn)總體水平劃分為5個(gè)層次,用T1-T5表示依次為安全、低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、極端風(fēng)險(xiǎn)。在工程實(shí)踐、前人研究成果及領(lǐng)域?qū)<掖蚍值幕A(chǔ)上,對(duì)各影響因素的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間間隔做出合理的劃分,其影響因素指標(biāo)體系及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。

    表1 盾構(gòu)下穿鐵路安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

    2.2 基于云模型的證據(jù)表達(dá)

    2.2.1 變量云化

    14個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)均被劃分為5個(gè)雙邊約束區(qū)間,每個(gè)區(qū)間分別對(duì)應(yīng)一種特定的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。采用正態(tài)云將每一個(gè)區(qū)間轉(zhuǎn)化為云模型,通過(guò)云化過(guò)程來(lái)刻畫(huà)定量變量所屬的定性概念。計(jì)算所有影響因素的不同風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的云模型的參數(shù)Ex、En、He,計(jì)算式為[15]

    式中:Cmin和Cmax分別為該模型區(qū)間變量的最小值和最大值;k為常數(shù),可根據(jù)變量本身的模糊閾度和實(shí)際研究情況來(lái)具體調(diào)整。

    2.2.2 隸屬度計(jì)算

    第i個(gè)指標(biāo)特征值(影響因素監(jiān)測(cè)值)xi對(duì)應(yīng)第j個(gè)安全等級(jí)的隸屬度μij的計(jì)算公式為

    式中:Exij、Enij、Heij分別為該云模型的期望、熵和超熵;為以Enij為期望、Heij為標(biāo)準(zhǔn)差所產(chǎn)生的一個(gè)正態(tài)隨機(jī)數(shù);i=1,2,…,14;j=1,2,…,5。

    2.2.3 基本概率賦值的確定

    為使評(píng)價(jià)指標(biāo)Ci隸屬于安全等級(jí)Tj的隸屬度滿(mǎn)足基本概率賦值的定義,須對(duì)確定度進(jìn)行補(bǔ)充定義,即

    式中:θi表示第i個(gè)指標(biāo)特征值不確定隸屬于第j個(gè)等級(jí)的程度;mi(Θ)表示全集的不確定度;mi(Tj)代表第i個(gè)影響因素在第j個(gè)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的基本概率賦值。

    2.3 改進(jìn)證據(jù)理論融合

    2.3.1 證據(jù)篩選和處理

    利用證據(jù)相似度函數(shù)、支持度、可信度對(duì)識(shí)別框架內(nèi)的證據(jù)進(jìn)行篩選,并對(duì)存在不同程度失衡、錯(cuò)誤或沖突的證據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。假定識(shí)別框架Θ下的兩個(gè)證據(jù)E1和E2,其對(duì)應(yīng)的基本信任分配函數(shù)為m1和m2,對(duì)應(yīng)的焦元分別為A1和A2。E1和E2的相似系數(shù)d12[17]的計(jì)算公式為

    利用證據(jù)之間的相似度計(jì)算支持度Sup(mr),進(jìn)而獲取可信度Crd(mr),計(jì)算公式分別為

    式中:drs為第r條證據(jù)與s條證據(jù)之間的距離;n為證據(jù)個(gè)數(shù)。

    通過(guò)證據(jù)可信度計(jì)算沖突證據(jù)檢測(cè)因子Δr,計(jì)算公式為

    可見(jiàn)Δr越大,則證據(jù)mr與其他證據(jù)的可信度偏離越大,也就意味著在決策時(shí)沖突越大。

    通過(guò)證據(jù)沖突檢測(cè)因子和閾值Δ0的設(shè)定可以實(shí)現(xiàn)證據(jù)的分類(lèi),表達(dá)式為

    式中:mr(Ar)為原始證據(jù);m°r(Ar)為修正證據(jù)。

    當(dāng)Δr≤Δ0時(shí),認(rèn)為是可信證據(jù),證據(jù)不變;當(dāng)Δr>Δ0時(shí),認(rèn)為是可接受沖突證據(jù),對(duì)該部分證據(jù)進(jìn)行局部預(yù)處理修正后再利用。在多次試驗(yàn)和文獻(xiàn)總結(jié)的基礎(chǔ)上,初步確定閾值Δ0=0.85。利用可信度對(duì)部分沖突證據(jù)進(jìn)行修正,表達(dá)式為

    2.3.2 證據(jù)融合及決策

    對(duì)沖突證據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,利用式(4)和式(5)[17]融合多條證據(jù),經(jīng)過(guò)層層推理后得到最終信度分布。根據(jù)最大隸屬度準(zhǔn)則,確定風(fēng)險(xiǎn)水平信度分布的最大值為最終決策依據(jù)。

    2.4 基于蒙特卡洛模擬的敏感性分析

    對(duì)證據(jù)合成結(jié)果進(jìn)行去模糊化,表達(dá)式為

    式中:t是可信度分布的解模糊值;m(Tj)是第j狀態(tài)下的基本概率賦值,e指的是最大基本概率賦值對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)。

    由式(17)可知,t的范圍是[0.5,e+0.5],e為當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)等級(jí)。

    利用蒙特卡洛模擬仿真技術(shù),設(shè)定輸入變量的概率分布,對(duì)變量進(jìn)行隨機(jī)抽樣獲得模擬數(shù)據(jù)集通過(guò)上述證據(jù)融合過(guò)程重復(fù)迭代Q次得到輸出數(shù)據(jù)集{t1,t2,…,tq}。q代表第q次迭代,q=1,2,…,Q;采用Spearman秩相關(guān)系數(shù)計(jì)算輸入特性Ci的全局敏感度GSA(C)i,表達(dá)式為

    3 實(shí)例研究

    3.1 工程背景

    武漢市軌道交通6號(hào)線(xiàn)跨越漢江,連接了漢陽(yáng)、漢口。唐家墩站—石橋路站K25+495—K25+595下穿京廣鐵路等股道群,共有12股道,其中5股道在建,下穿長(zhǎng)度約100 m。區(qū)間隧道采用2臺(tái)土壓平衡式盾構(gòu)機(jī)進(jìn)行掘進(jìn),盾構(gòu)機(jī)從石橋路站始發(fā),掘進(jìn)至唐家墩站吊出。盾構(gòu)開(kāi)挖區(qū)域所在土體為淤泥質(zhì)粉質(zhì)黏土夾粉土、粉砂。

    3.2 數(shù)據(jù)收集

    在隧道穿越區(qū)間內(nèi)均勻布置S1,S2,S3三個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn),表1中定量指標(biāo)(C1—C11)的值通過(guò)收集監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取。此外,采用5位領(lǐng)域?qū)<腋鶕?jù)項(xiàng)目的資料報(bào)告和現(xiàn)場(chǎng)施工的情況對(duì)三個(gè)定性指標(biāo)(C12—C14)打分并將評(píng)分結(jié)果取均值獲得量化結(jié)果,收集數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。根據(jù)式(6),計(jì)算影響因素各風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)隸屬云模型的三個(gè)數(shù)值特征,圖2展示了C1因素的云模型分布曲線(xiàn)。

    表2 S1,S2,S3三個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)獲取的數(shù)據(jù)

    圖2 C1因素的云模型分布曲線(xiàn)

    以S1監(jiān)測(cè)點(diǎn)為例,將表2中的數(shù)據(jù)代入式(7)—式(10),計(jì)算獲得14個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的證據(jù)。利用式(11)—式(16)對(duì)獲取的證據(jù)按照影響因素的類(lèi)別分別融合,結(jié)果見(jiàn)表3。可知,隨著信息源加入,證據(jù)推理識(shí)別框架下的不確定性不斷減小。

    根據(jù)表3和最大隸屬度原則判斷,地質(zhì)條件B1在T3等級(jí)的基本可信度最大,屬于中風(fēng)險(xiǎn)水平;施工管理?xiàng)l件B4在T5等級(jí)的基本可信度最大,屬于極端風(fēng)險(xiǎn)水平。因此B4和B1因素的危險(xiǎn)程度較高,首先應(yīng)須采取調(diào)整人員和資源分配、改進(jìn)施工技術(shù)等措施重點(diǎn)提高施工管理水平,降低安全風(fēng)險(xiǎn)水平;其次應(yīng)采取加固土體、改善土質(zhì)等措施降低地質(zhì)條件風(fēng)險(xiǎn)。隧道相關(guān)參數(shù)B2和既有鐵路風(fēng)險(xiǎn)B3均在T2等級(jí)的基本可信度最大,處在低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài),對(duì)于B2和B3方面的風(fēng)險(xiǎn)因素應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)關(guān)注和監(jiān)控。

    表3 監(jiān)測(cè)點(diǎn)S1的影響因素證據(jù)分類(lèi)融合結(jié)果

    再次利用提出的證據(jù)融合方法,計(jì)算三個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下的基本概率賦值,結(jié)果見(jiàn)表4。

    表4 S1,S2,S3三個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的信度分布結(jié)果

    根據(jù)最大隸屬原則確定S1區(qū)段安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)處于低風(fēng)險(xiǎn);S2區(qū)段安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)處于低風(fēng)險(xiǎn),存在約8%向中風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展的概率;S3區(qū)段安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)處于安全狀態(tài),向低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展的趨勢(shì)較高。作為融合結(jié)果判定置信指標(biāo),m(Θ)的值均小于0.05,說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)感知結(jié)果非??煽?。為了便于對(duì)盾構(gòu)下穿鐵路工程風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理與控制,應(yīng)當(dāng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行敏感性分析,以確定關(guān)鍵的致險(xiǎn)因子。

    3.3 敏感性分析

    根據(jù)式(17)—式(19)計(jì)算各因子的全局敏感度,不同評(píng)價(jià)區(qū)段間14個(gè)影響因子的全局靈敏度測(cè)量結(jié)果見(jiàn)圖3。

    圖3 三個(gè)區(qū)段14個(gè)影響因子的全局敏感性

    由圖3可知,同一個(gè)區(qū)段各影響因素對(duì)系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)感知結(jié)果的貢獻(xiàn)度有所區(qū)別。由于工程狀況的復(fù)雜性,不同區(qū)段系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的敏感性程度較大的關(guān)鍵輸入因素組合也有較大的差異。新建隧道直徑C4、鐵路路基沉降C10、施工環(huán)境的復(fù)雜性C13為S1區(qū)段最敏感的三個(gè)影響因素;新建隧道直徑C4、土體黏聚力C2、鐵路運(yùn)營(yíng)時(shí)速C9為S2區(qū)段最敏感的三個(gè)影響因素;施工環(huán)境的復(fù)雜性C13、近接空間距離C7、鐵路運(yùn)營(yíng)時(shí)速C9為S3區(qū)段最敏感的三個(gè)影響因素??偟膩?lái)說(shuō),新建隧道直徑、施工環(huán)境、上部鐵路運(yùn)行速度三個(gè)因素對(duì)該盾構(gòu)下穿工程安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)影響較突出,根據(jù)該工程的實(shí)際情況,應(yīng)該采取相應(yīng)措施對(duì)重點(diǎn)關(guān)注因素進(jìn)行管控,做好風(fēng)險(xiǎn)管理工作控制潛在風(fēng)險(xiǎn),為保障后續(xù)施工過(guò)程安全順利進(jìn)行奠定基礎(chǔ)。

    4 結(jié)論

    1)提出了云模型、改進(jìn)證據(jù)理論和蒙特卡洛模擬技術(shù)相結(jié)合的盾構(gòu)下穿鐵路施工安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)混合方法,構(gòu)建涵蓋了14個(gè)影響因素的安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并給出了一套適用的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)。

    2)在盾構(gòu)下穿鐵路安全風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)感知中引入云模型,克服了各評(píng)價(jià)指標(biāo)狀態(tài)存在模糊性和隨機(jī)性的問(wèn)題;引入改進(jìn)證據(jù)理論修正并融合初始基本可信度分配函數(shù)(BPA),得到各個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在不同指標(biāo)綜合作用下的融合信度分布,從而確定盾構(gòu)下穿鐵路風(fēng)險(xiǎn)水平的感知結(jié)果。經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證,云模型和改進(jìn)證據(jù)理論的結(jié)合應(yīng)用提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和合理性,避免了多源高沖突信息融合帶來(lái)反現(xiàn)實(shí)的結(jié)果。

    3)結(jié)合某地鐵下穿鐵路施工實(shí)例,利用提出的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,得到三個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)段的風(fēng)險(xiǎn)水平均為低風(fēng)險(xiǎn),部分區(qū)段處在高風(fēng)險(xiǎn)水平的概率偏高。進(jìn)一步經(jīng)敏感性分析,確定了不同區(qū)段的關(guān)鍵影響因素,可對(duì)這些因素進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測(cè)和管控,防止風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)惡化。

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