【摘要】：為有效降低城市軌道交通系統(tǒng)的脆弱性,在脆弱性理論的基礎(chǔ)上,界定城市軌道交通系統(tǒng)組元脆弱性的概念與內(nèi)涵,并將其影響因素劃分為人員、設(shè)備與環(huán)境3個指標(biāo)組。整合DEMATEL、ANP與模糊VIKOR這3種系統(tǒng)分析評價方法,構(gòu)建集成DEMATEL-ANP-FVIKOR方法的城市軌道交通系統(tǒng)組元脆弱性評價模型,并通過對北京地鐵典型車站的評價來驗證該評價模型的有效性。研究結(jié)果表明,該評價模型切實可行,能夠?qū)Τ鞘熊壍澜煌ㄏ到y(tǒng)組元脆弱性進行有效量化評價分析。
【圖文】：

調(diào)性。受擾動部分在擾動源(危害)作用下所表現(xiàn)出的不能體現(xiàn)原有的功能，而這種功能的減弱甚至通過影響其他本系統(tǒng)元件或其他子系統(tǒng)，從而發(fā)生事故。城市軌道交通系統(tǒng)的構(gòu)成元素眾多，并且具有不同的性質(zhì)。因此，將同類元素映射為相同的脆弱性因子，通過分析少量的脆弱性指標(biāo)來對城市軌道交通系統(tǒng)的組元脆弱性進行分析。根據(jù)國內(nèi)外軌道交通系統(tǒng)的典型事故分析［7］，將城市軌道交通系統(tǒng)組元脆弱性因素劃分為人員脆弱性、設(shè)備脆弱性、環(huán)境脆弱性三個一級指標(biāo)，對一級脆弱性指標(biāo)進行細(xì)分得到具體的脆弱性指標(biāo)(具體如圖1所示)，典型指標(biāo)的釋義與數(shù)據(jù)采集方式如下所示。圖1城市軌道交通組元系統(tǒng)脆弱性指標(biāo)Fig．1Thecomponentvulnerabilityindexofurbanrailtransitsystem1)高峰站臺客流密度:尖峰時刻站臺客流的密度值，用站臺客流尖峰時刻最大客流總量與站臺設(shè)計的有效面積的比值來計算。計算公式為:θm=SM。其中，θg表示高峰站臺客流密度，M表示站臺面積，，S為高峰時段站臺所容納的乘客。2)高峰客流時間率:是指早晚高峰持續(xù)時間與運營時間的比值，主要對早晚高峰的持續(xù)時間進行區(qū)分。通過地鐵公司各站閘機進站分時段人數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的高峰時段求和除以地鐵線路運營時間(取上、下行最長時間)。計算公式為:θg=∑tgT。其中，θg表示高峰客流時間率，∑tg表示高峰時間段之和，T為運營時間(取上、下行最長時間)。3)員工風(fēng)險知覺水平，風(fēng)險知覺是一種風(fēng)險情景意識，指個體在從事相關(guān)工作時，對可能造成危害第7期中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)·143·

的多目標(biāo)決策評價方法。它的基本原理是通過計算距“正理想解”與“負(fù)理想解”接近程度的折中評價，其優(yōu)點是同時兼顧了群體效應(yīng)與個體遺憾的平衡［12］。但是該方法并沒有提供有效的權(quán)重計算方法，因此，可以利用DEMATEL與ANP結(jié)合的方法獲得合理的指標(biāo)權(quán)重。與此同時，由于組元脆弱性指標(biāo)體系中部分指標(biāo)缺乏詳細(xì)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此采用模糊VIKOＲ方法。基于以上分析，本研究整合DEMATEL、ANP與模糊VIKOＲ3種系統(tǒng)分析評價方法，取長補短，建立集成DEMATEL－ANP－FVIKOＲ方法的組元脆弱性評價模型，具體步驟與流程如圖2所示。圖2集成DEMATEL－ANP－FVIKOＲ方法的組元脆弱性評價模型Fig．2ThecomponentvulnerabilityassessmentModelofintegratedDEMATEL－ANP－FVIKOＲ1)確立指標(biāo)，建立直接影響矩陣A將組元脆弱性指標(biāo)記標(biāo)為ui(i=1，2，…，24);使用Delphi法確定各組元脆弱性指標(biāo)間的聯(lián)系，受調(diào)查者依據(jù)經(jīng)驗來判斷各組元脆弱性指標(biāo)之間的影·144·中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)第11卷
【作者單位】： 北京交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;
【基金】：國家社科基金重點項目(13AZD088) 中央高校基本業(yè)務(wù)費項目(2014JBM047)
【分類號】：U239.5;U298

【參考文獻】

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【共引文獻】

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2 劉金龍;馬程;王陽;馮U

本文編號：2549620