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城市交通系统安全运营状态风险评估_以北京市轨道交通为例_刘福泽

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第32 卷第 7期管理评论 Vol． 32，No． 7
2020 年7月Management Ｒeview Jul．，2020
城市交通系统安全运营状态风险评估
———以北京市轨道交通为例
（1．中国科学院大学经济与管理学院，北京 100190；
2．北京市交通委员会，北京 100073；
3．北京交通大学交通运输学院，
北京 100044；
4．中国科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心，
北京 100190）
摘要：轨道交通是提供城市公共客运服务的运输系统，
它的风险管理是一项艰巨复杂的系统工
程。为了保障城市轨道交通系统运营安全，
提升管理部门应对突发事件能力，
需从技术应用综
合性和管理决策科学性等方面，
对轨道交通运营风险状态进行评价并制定相应管控措施。本文
以TEI@ I 方法论为基础，
建立轨道交通延误时长预测和风险评估的贝叶斯网络模型。首先，
分
析可能导致轨道交通延误的风险源及风险事件；其次，
采用对数正态、Weibull 和Gamma 分布统
计模型对延误时长的预测结果进行验证。在此基础上，
构建轨道交通延误时长的预测模型，
利
用统计分析方法计算风险事件发生的可能性，
研究轨道交通系统的风险状态。以北京市轨道交
通系统为例，
进行实证研究，
通过分析风险源可能诱发的典型风险事件，
对北京市轨道交通系统
安全运营状态进行风险评估。实证结果表明，
在所有风险事件类型中，
行车事故发生可能性最
大，
建议相关部门引起高度重视。
关键词：轨道交通；风险管理；系统工程；贝叶斯网络；TEI@ I 方法论
收稿日期：2019－08－05
基金项目：国家自然科学基金面上项目（71771208） ； 中央高校基本科研业务经费专项资金项目（2019JBM036）。
作者简介：刘福泽，
中国科学院大学经济与管理学院博士研究生，
北京市交通委员会安全监督与应急处处长；李娟，
北京交通大
学交通运输学院副教授，
博士生导师，
博士；范博松，
北京交通大学交通运输学院博士研究生；王珏（通讯作者） ，
中国
科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心研究员，
博士生导师。
引 言
随着社会与经济发展，
城市化已成为当今世界发展的重要趋势。在城市化历程中，
不同规模及发展阶段
的城市产生了不同的交通需求，
需要通过相应交通技术及运输工具加以满足。轨道交通以其运量大、
速度快
的技术优势已成为城市交通结构中不可缺少的组成部分，
较好地解决了大中城市交通供需矛盾，
满足了城市
化需求。
城市轨道交通处于较为封闭、
相对独立的空间，
一般受外界干扰较小，
但是作为一个复杂
“
巨系统”，
技术
应用不综合、
管理决策不科学及外部环境突变等系统问题可能引发难以预料的状况，
并且可能带来严重后果。
例如，
通过对北京市轨道交通系统突发事件统计分析，
发现事故原因有车辆系统、
通信系统、
供电系统等单一
系统或多种系统交互集成的技术故障，
也有管理决策部门信息沟通不通畅、
互联互通不及时等的管理决策问
题。各类突发事件，
轻则引起广泛社会关注、
带来不良社会影响，
重则造成人员伤亡及财产损失。轨道交通系
统的问题反映出城市轨道交通系统技术应用的综合性和管理决策的科学性仍需不断提升。为了贯彻
“
以人
为本”
发展理念，
深入落实
“
绿色、
安全、
高效”
出行观念，
有必要对城市轨道交通系统安全性进行研究。轨道
交通风险评估基于城市轨道交通系统的规划、
设计、
运营和维护等方面的内容，
将安全生产的工作重点和目标
从
“
事后事故处理”
转移到
“
事前风险防控”，
是一项艰苦复杂的系统工程。
目前对城市轨道交通系统风险分析的研究相对较少，
且主要集中在定量计算某一具体事故问题上，
因而
有必要进行多维度的交通风险分析，
并提出可行的避险方案。因此，
本文借鉴 TEI@ I 方法论的基本思想，
通
DOI:10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2020.07.019
218 管理评论 第 32 卷
过分析城市轨道交通运营风险，
实现对风险事件的定性与定量综合集成评估。本研究可以进一步提高城市轨
道交通系统安全生产水平和突发事件的应急处置水平，
也为城市轨道交通系统运行监管和运营部门提供科学
决策依据。
文献综述
城市轨道交通运营风险管理是通过识别系统中风险源，
并依据风险等级，
采取管控措施，
从而减少事故发
生的可能性及控制事故后果的严重程度。
目前国内外都有相应的城市轨道交通系统运营风险方面的管控措施。欧盟制定了会员国通用安全管理
规范，
其中 EN50126、EN50128、EN50129 针对城市轨道交通系统制定，
涉及轨道交通设计、
建设、
运营各阶段
的安全风险管理。美国实施的安全监理法规 CFＲ659，
对政府、
监理单位和城市轨道交通运营单位之间的关系
进行了明确说明，
并在实施细则中明确了进行风险管理作业的细节内容。日本采用 ＲAMS 概念进行城市轨道
系统安全风险管理，
通过塑造安全文化、
建设安全管理系统、
采取避险方案、
配置安全设施，
达到安全管理目
标。韩国采用城市轨道交通运营安全风险评估系统（KＲＲI）进行风险控制，
提出包含风险辨识、
风险评估与减
缓风险发生等风险管理程序。国内城市轨道交通风险管理技术起步较晚，
但发展迅速。香港的风险管理系统
通过考虑轨道系统生命周期进行安全管理，
从城市轨道交通系统规划初期到运营阶段，
积极进行辨识并监控
安全风险。北京市轨道交通实行
“
人机环管”
四大要素和
“
治控救”
三道防线组成安全控制体系，
查找安全隐
患，
掌握运营状态，
并采取相应管控措施。上海市轨道交通建立安全风险评估系统和隐患数据库系统，
制定一
系列安全生产制度、
安全操作规程及相应的应急预案。广州市轨道交通建立运营安全风险管理平台，
实现全
路网数据采集处理、
预警分析、
决策支持等功能。
除了各国政府部门在风险管理系统方面的积极实践外，
国外的相关学者也在风险分析管理和评价领域做
了理论探索，
涉及案例推理、
指标评价体制、
网络拓扑模型及延误模型等方法。案例推理（CBＲ）作为构建智
能计算机系统的一个范例，
是解决新问题的重要推理方法，
它通过记住以前类似的情况并重新调用在类似情
况下得到的信息和结果，
进行推理求解［1］。Balducelli 和Esposito 在相关研究基础上提出基于案例推理、
遗传
算法和数值模拟等方法来开展火灾风险管理的观点［2］。Kyriakidis 等提出安全成熟度模型和安全成熟度指标
体系［3］，
并提出了绩效铁路运营指标（human performance railway index operational index，HuPeＲOI） ，
用以估计
城市轨道交通运营过程中个体犯错误的概率，
通过提出相应的缓解策略最大限度地降低地铁运营人员的经营
绩效下降现象［4］。Latora 和Marchiori 定义了度量波士顿地铁系统局部和全局网络效率的方法，
发现在该系统
中存在小世界行为［5］。Derrible 和Kennedy 探索了 30 个地铁系统的复杂性并讨论了拓扑特征对地铁系统鲁
棒性的影响。这些拓扑分析研究对保护地铁免受恐怖分子的进入具有可操作性［6］。除了针对城市轨道交通
系统事故模型的研究，
还有部分学者专注于因轨道交通事故导致的运营延误方面的研究。Louie 等对导致多
伦多轨道交通系统故障延误的因果与非因果关系进行建模，
运用改进的 AFT 方法，
对轨道交通系统不同突发
事件所导致的不同时长的延误进行分析［7］。Zilko 等利用耦合贝叶斯网络方法构造了延误时长预测模型，
通
过考虑多种可能导致轨道交通延误的影响因素，
得到了较好的预测结果［8］。
国内学者对我国交通安全风险评估方法也做了有益探索，
并取得一定成果。包括安全可靠性方法、
评价
指标方法、
特征参数分析以及 PＲA 分析等方法。风险评估主要以安全科学、
可靠性、
系统工程为理论基础。
张羽和周国华［9］分别设定影响安全驾驶两类条件的直接因素和间接因素，
通过突发事件的后果对安全驾驶
给出评估建议。苑盛成等［10］以实时交通数据进行了大规模的交通疏散仿真，
可以提高应急状态下交通仿真
系统的预测准确性，
并提供多种突发事件的可能发生方向，
为交通疏散应急管理评估提供决策支持。马寿峰
等［11］利用数理统计方法，
从风险角度提出一种交通网络可靠性分析方法———基于风险的交通可靠性，
对于开
展交通网络的风险评估提供了较为可靠的方法。结合具体城市轨道交通情况，
学者们建立了轨道交通系统安
全评价指标体系。贺阳［12］建立了设施、
管理、
故障三大指标，
并给出了具体衡量指标。代宝乾等［13，14］从系统
工程角度出发，
从系统外部因素、
指挥因素、
设备因素和运营管理 4个方面，
建立地铁运营系统安全综合评价
指标体系。苏明旭等［15］从人机环管四个层面建立指标体系。Yu 等［16］考虑随机效应模型中潜藏的异质性问
题，
利用贝叶斯半参数估计的方法对突发事件数据进行分析，
挖掘关键影响因素并给出突发事件的成因机理。
第7期219
Li 等［17］考虑风险的相关性，
基于 MOID 和专家数据，
对风险演化网络的 7个特征参数进行分析，
参数的计算
结果反映了网络具有较好的传递效率。Yang 等［18］利用交叉熵、
类间方差等理论得到发生突发事件的最优临
界值，
并采用 K折算法等多种方法进行交叉验证。评价指标方法和特征参数分析大多涉及层次分析法、
熵权
法、
模糊综合评价、
网络层次分析法、
逼近理想解、
解释结构模型、
贝叶斯网络等［19］，
这些方法使评价结果量
化，
也更加客观。除了以上研究方法，
也有学者探索 PＲA 分析方法的应用，
识别潜在危险以及评估其可能性
和后果严重性来评估风险。Pan 等采用 FTA 方法分析信号控制系统故障对碰撞事件的影响［20］。Qin 等利用
不同的模型，
综合考虑人、
机、
环、
管因素，
将复杂不确定性放到地铁站的动态风险评估中，
对地铁站的安全状
况进行了分析［21－23］。
但大多数风险评估研究集中在风险的确认和量化计算上，
而对风险源、
风险事件以及风险事件可能导致
的后果三者之间的内在关系鲜有涉及。城市轨道交通系统作为复杂巨系统，
风险源与风险事件种类多、
量级
高，
关系复杂。本文通过建立贝叶斯网络，
挖掘风险源、
风险事件以及风险事件可能导致的后果之间的关系，
并根据风险事件与突发事件的关系计算风险事件发生的可能性，
从更加细致的层面进行风险分析，
从而为风
险管控提供支持。
研究方法
1、TEI@ I 方法论
TEI@ I 方法论是汪寿阳等［24，25］提出的一种解决复杂系统预测的方法论。基于
“
文本挖掘（text mining）+
经济计量（economics）+智能技术（intelligence）”
的集成技术，
将文本挖掘、
统计计量分析和人工智能的技术
方法集成组合。
近年来，
国内的许多学者纷纷就 TEI@ I 方法论进行了有效尝试。田歆等［26－28］以TEI@ I 方法论为指导，
通过集成季节 AＲIMA 和VAＲ 等计量经济模型、
径向基神经网络技术以及不规则事件的量化方法，
建立了具
有较好预测精度和稳健性的集成预测模型，
对香港港的吞吐量进行了实证预测，
并有效解决了物流系统绩效
测度与评价问题。郭琨等［29］基于 TEI@ I 方法论，
通过对比
“
京十二条”
调控政策对北京以及其他一线城市期
房和现房交易额的影响，
得到调控政策对北京市影响显著的结论。
本文借鉴 TEI@ I 方法论的基本思想，
采用文本挖掘的方法分析城市轨道交通系统的风险因素和风险源，
构建统计分布模型预测系统的变化趋势，
利用贝叶斯网络的手段分析风险事件发生的可能性，
最后根据系统
集成的思想从总体对系统进行综合分析。研究框架如图 1所示。
图1基于 TEI@ I 的轨道交通运营风险研究框架
2、
贝叶斯网络
贝叶斯网络（Bayesian network，BN）建立的依据是贝叶斯理论。贝叶斯统计学是托马斯
·
贝叶斯爵士创

标签： #安全

摘要：

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