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    基于案例的地鐵運(yùn)營突發(fā)事故規(guī)律性統(tǒng)計分析

    2021-08-06 02:21:58岳一博李啟明
    建筑施工 2021年3期
    關(guān)鍵詞:數(shù)量事故故障

    岳一博 李啟明

    東南大學(xué)土木工程學(xué)院 江蘇 南京 211189

    自1969年我國開通首條地鐵線路以來,作為一種經(jīng)濟(jì)、綠色、快速、準(zhǔn)時、安全的交通方式,地鐵正被廣泛認(rèn)可,并逐漸成為城市文明的符號和區(qū)域文化的風(fēng)向標(biāo)。截至2019年底,我國內(nèi)地已有40個城市開通了地鐵,新增運(yùn)營線路26條,新增運(yùn)營線路長度共計832.72 km,總運(yùn)營里程達(dá)5 187.02 km,與2010年1 167.3 km的總運(yùn)營里程相比,10年時間增長4倍多,總運(yùn)營里程世界第一。據(jù)預(yù)測,2021年北京地鐵的運(yùn)營里程將突破1 000 km,2022年江蘇省地鐵運(yùn)營城市達(dá)6座,2023年南京地鐵通車?yán)锍掏黄?00 km。根據(jù)中國城市軌道交通協(xié)會的統(tǒng)計,在日均客運(yùn)量方面,1978年,我國地鐵日均客運(yùn)量為7.8萬人次,而2019年,我國內(nèi)地地鐵日均客運(yùn)量為6 552.75萬人次,有12座內(nèi)地城市地鐵日均客運(yùn)量超過100萬人次,北京、上海等城市日均客運(yùn)量在1 000萬人次以上。

    隨著地鐵開通城市和客運(yùn)量的增多,地鐵運(yùn)營過程中的突發(fā)事故數(shù)量不斷增加,部分突發(fā)事故不僅帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)損失,而且嚴(yán)重影響了乘客的乘坐體驗(yàn)并對乘客的通勤造成了極大的影響。如2011年9月27日14:37,上海軌交10號線由于線路信號設(shè)備故障,在豫園站—老西門站下行區(qū)間百米標(biāo)176處發(fā)生追尾碰撞,造成271人受傷,其中20人重傷。JT/T 1051—2016《城市軌道交通運(yùn)營突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案編制規(guī)范》指出,運(yùn)營突發(fā)事件是指城市軌道交通運(yùn)營過程中因列車撞擊、脫軌、設(shè)施設(shè)備故障、損毀以及大客流等情況,造成人員傷亡、行車中斷、財產(chǎn)損失的突發(fā)事件。為保證城市軌道交通的運(yùn)營,GB/T 30012—2013《城市軌道交通運(yùn)營管理規(guī)范》和GB/T 22486—2008《城市軌道交通客運(yùn)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)》提出從列車服務(wù)可靠度、列車退出正線運(yùn)營故障率、車輛系統(tǒng)故障率、信號系統(tǒng)故障率、供電系統(tǒng)故障率、屏蔽門故障率、自動扶梯可靠程度、電梯可靠度、售票機(jī)可靠度、儲值卡充值機(jī)可靠度、檢票閘機(jī)可靠度等11個方面對地鐵運(yùn)營進(jìn)行評價。由此可見,針對地鐵運(yùn)營評價的所有指標(biāo)均應(yīng)基于事故數(shù)據(jù)統(tǒng)計開展,構(gòu)建地鐵運(yùn)營突發(fā)事故庫并對地鐵運(yùn)營突發(fā)事故進(jìn)行統(tǒng)計分析,有助于為地鐵運(yùn)營階段的安全管理提供重點(diǎn)方向和數(shù)據(jù)支撐?,F(xiàn)階段針對地鐵運(yùn)營階段的事故分析統(tǒng)計主要有以下3種形式。

    1)以某一地區(qū)、某一線路或某一事故類型為研究對象進(jìn)行的專項(xiàng)研究。朱奧妮[1]針對2000—2019年國內(nèi)外發(fā)生的52起地鐵火災(zāi)事故案例,從事故原因、事故發(fā)生空間分布、發(fā)生時間分布、火災(zāi)事故損失等方面進(jìn)行了統(tǒng)計分析;魏凌瑤[2]以無錫地鐵運(yùn)營期間事故為例,對事故造成的原因和相關(guān)應(yīng)急救援措施進(jìn)行了分析;杜寶玲[3]對國內(nèi)外地鐵火災(zāi)事故的起火原因、起火部位和死亡人數(shù)等方面進(jìn)行了統(tǒng)計分析。

    2)以搜集的地鐵運(yùn)營事故數(shù)據(jù)為依托,結(jié)合某類理論進(jìn)行的前瞻性研究。李偉等[4]基于2017年11月1日—2018年10月31日期間北京市地鐵年度安全生產(chǎn)責(zé)任保險案件報表,對其中1 180起事故中的946件事故進(jìn)行了電梯傷害、摔傷、夾傷事件等聚類分析;雎羽等[5]基于能量轉(zhuǎn)移理論和多米諾效應(yīng)理論,以北京地鐵2號線某站為例,對地鐵站臺因火災(zāi)而引起的擁擠踩踏、坍塌、觸電等二次事故進(jìn)行安全風(fēng)險評估;李為為等[6]基于事故案例,從人、車輛、軌道、供電、信號及社會災(zāi)害等方面對地鐵事故的原因進(jìn)行分析,并提出事前預(yù)防(人員培訓(xùn)教育、設(shè)備和檢測體系、自動監(jiān)視及自動報警、應(yīng)急預(yù)案及模擬演練)和事后處理(乘客疏散和組建事故處理專家系統(tǒng))兩方面共6條改進(jìn)建議;萬欣[7]通過案例對地鐵乘客的異常行為進(jìn)行分類,提煉出乘客異常行為導(dǎo)致地鐵運(yùn)營事故的形成機(jī)理。

    3)基于某段時間跨度的針對某個或多個地區(qū)事故案例的宏觀統(tǒng)計分析。劉雙慶等[8]針對某城市地鐵近5年(2011—2015年)所發(fā)生的392起事故,從事故數(shù)量、事故類別、事故月份分布、事故致因分析等維度進(jìn)行了統(tǒng)計分析,并從“人、機(jī)、環(huán)、管”等方面提出了對策建議;劉文疆[9]對一個世紀(jì)以來美國紐約、英國倫敦、法國巴黎等地的地鐵事故和21世紀(jì)以來北上廣等地的1 825起鐵路事故進(jìn)行了統(tǒng)計,并對國內(nèi)外事故進(jìn)行了對比;汪志紅等[10]收集整理了《廣州地鐵經(jīng)營年報》(1999—2008年)中的93起地鐵運(yùn)營事故,并將事故類型分為短時停運(yùn)、火災(zāi)、相撞、脫軌、水災(zāi)、停電和其他等7種類型,而將造成事故的主要因素分為人(乘客)因素、車輛因素、軌道系統(tǒng)因素、電路因素、信號因素及自然災(zāi)害因素。

    1 數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)分類

    現(xiàn)階段,我國還沒有針對地鐵運(yùn)營事故的統(tǒng)一的資料數(shù)據(jù)庫,只有部分研究對地鐵運(yùn)營事故進(jìn)行了宏觀的統(tǒng)計分析,但相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較早,數(shù)據(jù)并未得到及時補(bǔ)充和更新。因此,本文以上海、北京、廣州、深圳、重慶和南京等6個城市地鐵為研究對象,運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)和文獻(xiàn)搜索,搜集整理相關(guān)城市2014—2018年間地鐵運(yùn)營突發(fā)事故案例1 230例,其中網(wǎng)絡(luò)搜索主要來源于政府與媒體官網(wǎng),如眾多城市地鐵部門開通的官網(wǎng)或微博等,而文獻(xiàn)查閱則主要來源于期刊、碩博論文等。之后,運(yùn)用統(tǒng)計分析的方法,按事故發(fā)生的年份、月份、旬、時間段以及造成的延誤時間等5個方面,從總體分布、城市分布和事故類型分布3個維度進(jìn)行了分析整理,以揭示我國地鐵運(yùn)營突發(fā)事故的規(guī)律。

    2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計情況說明

    2.1 事故分類說明

    目前,我國已經(jīng)有相關(guān)文件對地鐵運(yùn)營事故進(jìn)行分類,相關(guān)分類主要依據(jù)為事故造成的人員傷亡、行車中斷時間和財產(chǎn)損失等,但分類的結(jié)果并不統(tǒng)一?!秶页鞘熊壍澜煌ㄟ\(yùn)營突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案》(國辦函〔2015〕32號)(以下簡稱“32號文”)將運(yùn)營突發(fā)事件分為特別重大、重大、較大和一般4個級別,并根據(jù)嚴(yán)重程度和發(fā)展態(tài)勢,將應(yīng)急響應(yīng)設(shè)定為Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級和Ⅳ級4個等級。JT/T 1051—2016《城市軌道交通運(yùn)營突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案編制規(guī)范》將運(yùn)營突發(fā)事件分為設(shè)施設(shè)備故障、突發(fā)大客流和火災(zāi)等3大類15小類。而在《上海地鐵運(yùn)營故障(突發(fā)事件)晚點(diǎn)社會告知宣傳分類詳解》中,地鐵故障與突發(fā)事件分為車門故障、車輛故障、列車緊急裝置異常啟動(導(dǎo)致列車迫停)、信號設(shè)備故障、異物侵入線路、供電設(shè)備故障、線路設(shè)備故障、人員進(jìn)入線路、屏蔽門故障及其他因素共10項(xiàng)23個故障癥狀類型,并顯示了預(yù)計處置時間。除此之外,交通運(yùn)輸部發(fā)布的《城市軌道交通運(yùn)營突發(fā)事件應(yīng)急演練管理辦法》(交運(yùn)規(guī)〔2019〕9號)中,對地鐵運(yùn)營事故也有分類。在學(xué)術(shù)研究中,劉雙慶等將地鐵運(yùn)營事故分為車輛故障、道岔故障、設(shè)備故障、車門故障、供電故障等類型。汪志紅等將事故類型分為短時停運(yùn)、火災(zāi)、相撞、脫軌、水災(zāi)、停電和其他等7種類型。因此,根據(jù)JT/T 1051—2016《城市軌道交通運(yùn)營突發(fā)事件應(yīng)急預(yù)案編制規(guī)范》和《上海地鐵運(yùn)營故障(突發(fā)事件)晚點(diǎn)社會告知宣傳分類詳解》中針對突發(fā)事件的分類信息,并參考GB/T 30012—2013《城市軌道交通運(yùn)營管理規(guī)范》、GB/T 22486—2008《城市軌道交通客運(yùn)服務(wù)》和GB/T 30013—2013《城市軌道交通試運(yùn)營基本條件》中針對地鐵運(yùn)營情況的評價指標(biāo),本研究將地鐵運(yùn)營階段突發(fā)事故分為:車輛故障、信號系統(tǒng)故障、供電系統(tǒng)故障、線路設(shè)備故障、特種設(shè)備故障、機(jī)電設(shè)備故障、車輛和設(shè)施侵限、火災(zāi)和其他因素等9類,具體如表1所示。其中,特種設(shè)備故障包括自動扶梯故障和電梯故障兩類,本研究只將造成人員傷亡或行車中斷等情況的故障考慮在內(nèi),如2014年4月2日早高峰時段,上海軌交2號線和7號線在靜安寺站換成通道內(nèi)的自動扶梯突發(fā)故障逆行,造成13名乘客受傷(其中1人重傷)。

    表1 地鐵運(yùn)營突發(fā)事故分類

    雖然社會安全災(zāi)害(如恐怖襲擊、群體性事件等)也是地鐵事故的組成部分,但我國自1969年開始地鐵建設(shè)至今,還沒出現(xiàn)過類似事故。自然災(zāi)害引起的地鐵事故一般比較嚴(yán)重(如1972年北京地鐵事故),但自然災(zāi)害并不會直接對地鐵造成影響,且目前國內(nèi)地鐵在臺風(fēng)、暴雨等自然災(zāi)害發(fā)生的時段,多采用主動停運(yùn)的方式規(guī)避風(fēng)險,因此本研究并未考慮自然災(zāi)害和社會安全災(zāi)害帶來的事故。

    2.2 延誤時間劃分說明

    32號文中對事件進(jìn)行等級劃分時,除考慮人員傷亡、經(jīng)濟(jì)損失外,還將連續(xù)中斷行車時間納入考量。其中,連續(xù)中斷行車2~6 h為一般運(yùn)營突發(fā)事件,連續(xù)中斷6~24 h為較大運(yùn)營突發(fā)事件,而連續(xù)中斷行車24 h以上的則為重大運(yùn)營突發(fā)事件。GB/T 30012—2013《城市軌道交通運(yùn)營管理規(guī)范》通過統(tǒng)計車輛故障造成2 min以上晚點(diǎn)事件的次數(shù)和5 min以上延誤次數(shù),對地鐵車輛系統(tǒng)故障率和列車服務(wù)可靠度進(jìn)行評價。GB/T 22486—2008《城市軌道交通客運(yùn)服務(wù)》中則認(rèn)為一年內(nèi)列車發(fā)生5 min及以上(至15 min)延誤之間平均行駛的車公里數(shù),數(shù)值越大,列車服務(wù)的可靠度越高。廣州、深圳企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中,將5~15 min、15~30 min、30 min以上分別作為列車服務(wù)可靠度的計算界限,并規(guī)定“因同一原因引起的多個5 min(15 min、30 min)晚點(diǎn),作為1個5 min(15 min、30 min)晚點(diǎn)事件統(tǒng)計”。

    在學(xué)術(shù)研究中,針對延誤時間的界定主要在于事故發(fā)生時,乘客進(jìn)行逃生的時間長度。班希翼等[11]認(rèn)為火災(zāi)逃生的最佳時間為5 min左右,當(dāng)火災(zāi)事故發(fā)生在隧道內(nèi)運(yùn)行的列車上時,車內(nèi)乘客衣物一旦被引燃,車內(nèi)火勢將會在短時間內(nèi)擴(kuò)大,允許逃生的時間更短。劉文疆將運(yùn)營貽誤時間超過5 min以上的事故均稱為運(yùn)營事故。萬欣在總結(jié)國家標(biāo)準(zhǔn)和上海市標(biāo)準(zhǔn)后對地鐵安全事故等級進(jìn)行分類時,在晚點(diǎn)和停運(yùn)事件方面,以10、30和60 min為分界點(diǎn)。

    綜上所述,本研究將事故延誤時間按5、15、30、60、120和360 min進(jìn)行界限劃分。

    3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果分析

    相關(guān)國際地鐵運(yùn)營事故的研究表明,火災(zāi)和恐怖襲擊是地鐵運(yùn)營事故的首要原因。朱奧妮認(rèn)為,地鐵火災(zāi)事故多發(fā)生在城市軌道交通線網(wǎng)規(guī)模較大和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市。這與本研究的地鐵運(yùn)營事故統(tǒng)計結(jié)論存在較大差異。劉文疆發(fā)現(xiàn)國外事故中脫軌、恐怖襲擊、相撞、火災(zāi)等事故占有很大比重,而國內(nèi)發(fā)生事故的原因多為信號、車輛、車門等故障或乘客跳下站臺這類質(zhì)量或意識上的問題。劉雙慶等認(rèn)為信號故障、車輛故障和車載故障是發(fā)生最頻繁的事故,合計占事故總數(shù)的64%。與之相似,在本研究中,從事故類型來看,車輛故障和信號系統(tǒng)故障是造成地鐵運(yùn)營事故的最主要原因,火災(zāi)引起的事故則占比極小。

    從城市上來看,2014年,北京和上海的地鐵運(yùn)營里程分別為527 km和548 km,遠(yuǎn)超其他4個城市。近5年來,每個城市的地鐵運(yùn)營里程雖均有大幅增加,且廣州、深圳、重慶、和南京的地鐵運(yùn)營里程接近翻倍,但仍然遠(yuǎn)少于北京和上海地鐵的運(yùn)營里程。因此,本研究中的事故仍以上海地鐵和北京地鐵運(yùn)營過程中產(chǎn)生的事故為主,其中上海地鐵運(yùn)營事故758起,約占總事故數(shù)量的6成。南京的事故數(shù)量最少,僅26起,這與地鐵運(yùn)營里程小有較大關(guān)系。

    3.1 按照事故發(fā)生的年份統(tǒng)計

    2014—2018年間,6個城市的地鐵運(yùn)營里程呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢(圖1),5年間運(yùn)營里程從1 700.0 km增加至2 416.4 km,但從事故數(shù)量上來看,地鐵運(yùn)營事故并未因此而增加,反而略有下降(圖2),從2014年的223起降至2018年的215起。具體而言,2015年是地鐵運(yùn)營事故發(fā)生的高發(fā)時期,全年發(fā)生地鐵運(yùn)營事故291起,遠(yuǎn)超5年間事故的平均數(shù)(246起)。

    圖1 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營里程統(tǒng)計

    圖2 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故數(shù)量統(tǒng)計

    在城市分布方面,上海和北京是地鐵事故的高發(fā)城市,超過8成的運(yùn)營事故發(fā)生在上海和北京,這與2個城市地鐵運(yùn)營里程較大相對應(yīng),其中上海地鐵發(fā)生運(yùn)營事故758起,占總數(shù)的一半以上。從城市事故分布來看,6個城市的事故發(fā)生量與總的事故發(fā)生量或地鐵運(yùn)營里程的增長變化情況并不相同(圖3)。如上所述,2015年是總運(yùn)營事故發(fā)生最多的年份,但2015年上海地鐵事故數(shù)量與2014年持平,并無增長,2016年的事故數(shù)量卻是上升的。北京地鐵的運(yùn)營事故數(shù)量變化趨勢與總事故數(shù)量變化趨勢相同,但2015年事故數(shù)量(104起)是北京5年事故數(shù)量平均值(50.8起)的1倍多,與前后2年相比,波動率明顯高于所有城市同期事故數(shù)量的變化情況。廣州地鐵的運(yùn)營事故數(shù)量則逐年增加并在2017年達(dá)到最高(13起)。重慶地鐵在2016年和2017年的事故數(shù)量顯著偏低,不足重慶年均事故數(shù)量(16.8起)的1/3。而南京地鐵的前期事故數(shù)量較低,但2018年有15起,超過其他4年事故數(shù)量的總和。

    圖3 2014—2018年間相關(guān)城市歷年地鐵運(yùn)營突發(fā)事故數(shù)量統(tǒng)計

    在事故類型方面,車輛故障和信號故障分別以49.47%和21.69%的占比成為地鐵運(yùn)營事故中最主要的兩大事故類型(圖4)。國際地鐵事故中,脫軌、恐怖襲擊(或群體性事件)、相撞、火災(zāi)占有很大比重,但我國地鐵運(yùn)營過程中并無恐怖襲擊、相撞、脫軌等事件發(fā)生,且火災(zāi)的占比也低于1%,為極小比例事件。從事故數(shù)量的變化趨勢來看,由信號系統(tǒng)故障引起的運(yùn)營事故數(shù)量與總事故數(shù)量的變化呈現(xiàn)相同趨勢,但線路設(shè)備故障和機(jī)電設(shè)備故障引起的事故數(shù)量卻在不斷增加,分別從2014年的7起和19起,增加至2018年的15起和36起,更是成為2018年度第3和第4大事故類型。此外,線路設(shè)備故障和機(jī)電設(shè)備故障事故數(shù)量變化波動也比較大,事故數(shù)量最大值均超過最小值的2倍。供電系統(tǒng)故障、特種設(shè)備故障、車輛和設(shè)施侵限和火災(zāi)引起的事故則在逐年減少,其中車輛和設(shè)施侵限的事故數(shù)量排名更是從2014年的第3降至2018年的第5。此外,2016年是車輛故障引起事故發(fā)生最多的年份(157起)。

    圖4 2014—2018年間相關(guān)城市各類地鐵運(yùn)營突發(fā)事故數(shù)量年度統(tǒng)計

    3.2 按事故發(fā)生的月份統(tǒng)計

    總體而言,運(yùn)營階段發(fā)生的地鐵事故數(shù)量波動不大(圖5),每月約發(fā)生事故102起,3月和5月是運(yùn)營事故發(fā)生數(shù)量最少的月份,僅有不到90起。而4月、6月、7月和12月發(fā)生的地鐵事故則超過110起,尤其是12月,以115起事故成為事故最高發(fā)月份。

    圖5 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故數(shù)量的按月統(tǒng)計情況

    從單個年份來看(圖6),2014年全年事故數(shù)量呈現(xiàn)波動性上升趨勢,但波動幅度較小,從16起(1月)增至21起(12月)。同時,3月最低(14起),11月則最多,有22起。而2015年和2016年事故數(shù)量按月波動較大,其中事故發(fā)生最多的月份分別在9月(34起)和7月(33起),這也是5年內(nèi)單月事故發(fā)生量超過30起的2個月份。此外,2015年事故發(fā)生最多的9月是2016年事故發(fā)生最少的月份(14起),而2015年事故發(fā)生最少的7月(16起)則是2016年事故發(fā)生最多的月份。同2014年相比,2017年整體呈現(xiàn)波動性上升趨勢,2017年1月(15起)是所有年度中1月事故發(fā)生量最少的月份,2017年12月(28起)則是全年其他月份和其他年份同期中事故發(fā)生量最高的月份。但是2017年事故發(fā)生最少的5月(13起),同時也是其他年份同期中事故最少的月份。相比其他年份,12月和1月的事故發(fā)生量處于全年事故數(shù)量的中間位置,2018年的1月(23起)和12月(25起)則是全年事故發(fā)生較多的月份,而2月和9月則是事故發(fā)生最少的月份,分別為9起和12起,這也是5年內(nèi)事故發(fā)生最少的月份。

    圖6 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故數(shù)量的年份和月份分布

    在城市地鐵事故分布方面(圖7),北京、上海和重慶的地鐵事故數(shù)量呈現(xiàn)較大波動,其中,上海呈現(xiàn)階段上升趨勢,從1月的60起增加至12月的86起。此外,4月、7月、10月和12月的事故數(shù)量則均較前后月份多,為階段事故數(shù)量上升的高點(diǎn)。相比而言,北京地鐵的運(yùn)營事故數(shù)量在2月份達(dá)到最多,之后呈現(xiàn)較為平穩(wěn)的降低趨勢,并在12月份事故數(shù)量降低至約為2月的1/3(13起)。重慶地鐵事故主要發(fā)生在4月和6月,12月則是最少的月份,僅有2起,占4月事故數(shù)量的1/7。雖然1月份深圳地鐵事故數(shù)量(3起)是所有城市中最少的,但深圳地鐵事故按月呈現(xiàn)逐步上升趨勢,至12月單月事故數(shù)量已經(jīng)超越廣州、重慶和南京,成為第3大事故發(fā)生城市,且僅比北京少4起。此外,7月和10月深圳地鐵事故數(shù)量也排第3。廣州地鐵和南京地鐵的事故數(shù)量月度變化并不明顯,且南京地鐵在10月并無運(yùn)營突發(fā)事故發(fā)生。

    圖7 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故數(shù)量的城市和月份統(tǒng)計

    在事故類型方面,除事故總量占比較少的特種設(shè)備故障和火災(zāi)引起的事故外,其他原因引起的安全事故在各月均有較大波動,但各類事故的發(fā)生規(guī)律并不一致(圖8)。雖然前兩大事故類型(車輛故障和信號系統(tǒng)故障)上半年月度事故總量的變化趨勢基本一致,且1月和4月均為兩大事故類型高發(fā)時期。但從全年事故數(shù)量來說,車輛故障、信號系統(tǒng)故障、供電系統(tǒng)故障、線路設(shè)備故障及車輛和設(shè)施侵限等5類故障類型的下半年事故數(shù)量明顯高于上半年。

    圖8 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故數(shù)量的月份和類型統(tǒng)計

    具體而言,車輛故障發(fā)生次數(shù)最多的是8月、9月和12月(均為57起),而事故最少的月份則是3月和5月。同時,雖然信號系統(tǒng)故障的1月事故數(shù)量(28起)為全年最高,但其前半年僅1月和4月的事故數(shù)量多余20起(平均值22起),而后半年的事故數(shù)量波動較小且均高于20起。針對供電系統(tǒng)故障類事故,其下半年事故數(shù)量(28起)是上半年(17起)的1.65倍,且發(fā)生事故最多的月份為7月(8起)。2月、7月和12月是車輛和設(shè)施侵限類事故的高發(fā)月份,其事故數(shù)量更是成為繼車輛故障和信號系統(tǒng)故障之后的第3大事故類型。線路設(shè)備故障在11月(8起)最容易發(fā)生,同時6—8月也是事故高發(fā)月份。與之相反,事故總量排在第3的機(jī)電設(shè)備故障,上半年事故數(shù)量高于下半年,且年初和年末的事故數(shù)量均在本類型事故數(shù)量的平均值(9.75起)附近,但中間月份波動較明顯,3月(15起)和6月(16起)的事故數(shù)量為9月(6起)事故數(shù)量的2倍多。

    3.3 按照事故發(fā)生的上中下旬統(tǒng)計

    上中下旬事故發(fā)生量與年度事故數(shù)量大體呈相似趨勢,事故總量在2015年后均有不同程度下降(表2)。具體而言,上旬和下旬的事故變化波動最為突出,2014年上旬事故數(shù)量最多而下旬最少,但自2015年起下旬事故數(shù)量超過上旬成為高發(fā)時段,而上旬則逐步成為事故發(fā)生最少的時段。此外,2017年下旬事故數(shù)量是上旬事故總數(shù)的近1.5倍,是兩者差距最大的年份。

    表2 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故的按旬統(tǒng)計情況

    在城市地鐵事故分布方面,6個城市事故數(shù)量按旬統(tǒng)計的年度變化趨勢與總量按年度進(jìn)行統(tǒng)計的變化趨勢基本相同(圖9)。另外,所有城市上旬的事故發(fā)生量均不是當(dāng)月最多,廣州和重慶的中旬事故數(shù)量分別以19起和34起為本地區(qū)事故數(shù)量最高,而上海、北京、深圳和南京4個城市下旬發(fā)生的事故則較多。

    圖9 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故按旬和城市統(tǒng)計情況

    在事故類型方面(圖10),線路設(shè)備故障容易發(fā)生在上旬(19起),特種設(shè)備故障和機(jī)電設(shè)備故障容易發(fā)生在中旬,而車輛故障、信號系統(tǒng)故障、供電系統(tǒng)故障和火災(zāi)容易發(fā)生在下旬。 此外,信號系統(tǒng)故障、供電系統(tǒng)故障和其他因素引起的事故數(shù)量按旬逐步增加,而線路設(shè)備故障事故數(shù)量則在逐漸減少。

    圖10 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故按類型和旬統(tǒng)計情況

    當(dāng)事故數(shù)量按日進(jìn)行統(tǒng)計時(圖11),每月4日(29起)是地鐵發(fā)生事故最少的一天,其次是每月20日和30日(因31日并不是每月都有,故不予考慮)。與之相對,每月21日和27日則是當(dāng)月事故發(fā)生率最高的一天(51起)。

    圖11 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故按日統(tǒng)計情況

    3.4 按照事故發(fā)生的時間段統(tǒng)計

    北京地鐵4號線、上海地鐵3號線和南京地鐵10號線均在5:00—6:00發(fā)出首班地鐵,且多數(shù)地區(qū)的末班地鐵在24點(diǎn)左右能夠到達(dá),因此,考慮到地鐵首末班發(fā)車時間,本研究在進(jìn)行事故發(fā)生的時間段統(tǒng)計分析時,將統(tǒng)計時段從5:00— 23:59按小時劃分為20段。

    所有運(yùn)營事故的發(fā)生時間呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性變化,早上7:00—9:59和晚上17:00—19:59這2個早晚出勤高峰時段也是事故的高發(fā)階段(圖12),尤其是8:00—8:59。該時段的地鐵運(yùn)營故障數(shù)遠(yuǎn)高于晚上,接近17:00—19:59間事故發(fā)生量的總和,也是7:00—7:59所發(fā)生事故數(shù)量的近1.5倍。

    圖12 2014—2018年間相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故的發(fā)生時間段統(tǒng)計

    在對事故類型分析(圖13)后發(fā)現(xiàn),8:00—8:59是車輛故障(157起)的高發(fā)時段;7:00—7:59是信號系統(tǒng)故障(52起)的高發(fā)時段;10:00—10:59是供電系統(tǒng)故障(9起)的高發(fā)時段;7:00—8:59是線路設(shè)備故障(13起)和機(jī)電設(shè)備故障(44起)的高發(fā)時段;8:00—8:59是特種設(shè)備故障(3起)的高發(fā)時段;13:00—14:59是車輛和設(shè)施侵限(20起)的高發(fā)時段;11:00—11:59則是火災(zāi)(2起)的高發(fā)時段。

    圖13 2014—2018年度相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故的類型和發(fā)生時間段分布

    從城市維度分析可知,上海、廣州和深圳的事故高發(fā)時間為8:00—8:59,而北京、重慶和南京的7:00—7:59也是高發(fā)時段(圖14)。所有城市晚間的事故雖集中在18:00左右,但數(shù)量相比早上要少很多。此外,重慶事故發(fā)生時段比較分散,14:00—14:59和16:00—16:59也是重慶地鐵運(yùn)營事故的突發(fā)時段。

    圖14 2014—2018年度相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故的城市和發(fā)生時間段統(tǒng)計

    3.5 按照事故延誤時間統(tǒng)計

    本次統(tǒng)計事故造成的地鐵運(yùn)營時間延誤主要集中在5~30 min,占事故總量的6成以上,而近9成的事故都能在1 h內(nèi)給予處理。在城市層面,上海、深圳和南京的事故一般在6~15 min內(nèi)就能解決并恢復(fù)線路運(yùn)行(圖15),而北京、廣州和重慶則一般在6~60 min中內(nèi)完成處理,31~60 min內(nèi)事故處理量相對較多。此外,雖然本次統(tǒng)計中,深圳地鐵的突發(fā)運(yùn)營事故僅有67起(占總量的5.45%),但有近4成地鐵延誤360 min以上。

    圖15 2014—2018年度相關(guān)城市地鐵運(yùn)營突發(fā)事故的城市和延誤時長統(tǒng)計

    統(tǒng)計結(jié)果表明,車輛故障、線路設(shè)備故障、機(jī)電設(shè)備故障引起的延誤多在6~30 min,信號系統(tǒng)故障和車輛設(shè)備侵限引起的延誤則較長,主要在16~60 min。供電系統(tǒng)故障造成的延誤集中在16~120 min。特種設(shè)備故障由于多發(fā)生在通道和站廳,故對地鐵延誤的影響較小,一半以上的特種設(shè)備故障對地鐵運(yùn)營造成的延誤影響在5 min以內(nèi)。相比國際市場,國內(nèi)地鐵發(fā)生火災(zāi)的情況較少且危險性較低,所以在此次統(tǒng)計中,火災(zāi)帶來的地鐵延誤能夠在1h內(nèi)給予處理并恢復(fù)地鐵線路的運(yùn)營。

    4 結(jié)語

    隨著我國城市交通網(wǎng)絡(luò)的不斷構(gòu)建和補(bǔ)充,城市地鐵建設(shè)項(xiàng)目的穩(wěn)步和快速推進(jìn),地鐵的運(yùn)營里程正在不斷上升,地鐵運(yùn)營突發(fā)事故也將居高不下。本文針對我國地鐵突發(fā)運(yùn)營事故的統(tǒng)計分析,從不同角度對地鐵運(yùn)營事故發(fā)生的特點(diǎn)和規(guī)律進(jìn)行了總結(jié),不僅能夠預(yù)見未來地鐵運(yùn)營中的事故,有助于新建地鐵城市在進(jìn)行地鐵運(yùn)營管理時抓住重點(diǎn),進(jìn)而降低運(yùn)營事故的發(fā)生率,也能為我國地鐵運(yùn)營事故數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建提供借鑒。

    相關(guān)媒體資料和文獻(xiàn)中對地鐵運(yùn)營事故的報道有限,使得相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計不夠全面,因而本文主要側(cè)重從時間指標(biāo)方面進(jìn)行分析?,F(xiàn)階段大型城市地鐵網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度不斷提高,地鐵網(wǎng)絡(luò)中某一線路的事故不可避免地會對相關(guān)換乘線路的運(yùn)行產(chǎn)生影響。本研究未能將事故所發(fā)生的具體線路及對線路的影響程度、線路已運(yùn)營里程或時長對事故數(shù)量的影響等進(jìn)行考慮和分析,因此相關(guān)數(shù)據(jù)有待進(jìn)一步挖掘并提高其準(zhǔn)確性。

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