基于多層復雜網絡的地鐵系統脆弱性因素耦合分析

段曉紅

(北方工業大學經濟管理學院,北京 100144)

地鐵作為城市交通的主動脈,它的安全穩定運行是城市安全管理水平的重要體現。然而,現代城市地鐵線網密度大、覆蓋范圍廣、客流強度高,在面臨自然災害、事故災難、公共衛生事件、社會群體性事件等突發情況時,如果自身承載能力不足,將對城市交通系統產生巨大的影響,甚至威脅出行者的生命安全。因此,辨識地鐵系統自身存在的脆弱性因素,明晰地鐵系統脆弱性因素的耦合作用機理,對于實施科學精準的干預控制措施,并進一步提高地鐵系統的本質安全水平至關重要。

近些年來,許多學者圍繞地鐵系統脆弱性開展了大量的研究。如:Avci等[1]基于關鍵性-脆弱性-影響性的風險分析模型,描述了地鐵車站遭受威脅和脆弱性風險評估的通用程序,提出了緩解策略,并通過對比緩解策略實施前后的兩次評估結果,驗證了評估程序和緩解策略的有效性;宋英華等[2]針對公共汽車和地鐵雙層網絡,選取最大聯通子圖比例、網絡連通效率和網絡效率3個指標,模擬計算與分析了城區內澇導致節點和連邊失效情景下的雙層交通網絡脆弱性。

系統脆弱性的呈現是多個因素共同作用的結果,為此段曉紅等[3]將兩個或兩個以上因素相互影響、相互作用導致系統脆弱性發生變化的現象定義為脆弱性因素耦合現象,并基于N-K模型量化分析了道路交通系統中多脆弱性因素的耦合效應;侯公羽等[4]在多因素耦合視角下分析了地鐵施工安全系統的脆弱性,并從暴露性、敏感性和適應性三個方面選取地鐵施工安全系統脆弱性因素,運用N-K模型識別了關鍵因素的耦合方式;Yan等[5]基于耦合的觀點,選取城市排水管網脆弱性評價指標,并將熵權法和層次分析法相結合,構建了城市排水管網脆弱性評價模型;Xue等[6]為了識別山區公路交通事故多發路段,運用改進的經典耦合模型,揭示了風險因素的耦合機理,并計算了多風險因素的耦合度。

此外,還有一些學者將復雜網絡理論引入地鐵典型事件災害鏈研究。如:王希良等[7]通過辨識地鐵系統脆弱性干擾事件的鏈式影響關系,構建了干擾事件有向復雜網絡模型,分析了網絡結構特征,并基于互信息理論評估了網絡節點的重要性,挖掘地鐵系統脆弱性的關鍵干擾事件;Chen等[8]為了評估城市交通系統脆弱性,將災害事件及其演化路徑分別視為節點和邊,構建了復雜網絡模型,并提出了從微觀和宏觀兩個層面量化節點、邊和網絡脆弱程度的措施。

復雜網絡理論也適用于軌道交通事故致因分析。如:許未等[9]運用Apriori算法挖掘出鐵路事故致因間的強關聯規則,并基于復雜網絡理論構建了以關聯規則的提升度為邊權的鐵路事故致因網絡,通過對網絡結構特征的分析,把握事故發生的內在機理和規律;Zhou等[10]在識別事故-事故關系、致因-致因關系和事故-致因關系的基礎上,構建了包含事故網絡層、致因網絡層及層間關系的雙層地鐵施工安全風險網絡模型,并分析了網絡的拓撲特征和魯棒性。

通過分析已有文獻可知,學者們對于地鐵系統脆弱性因素及其耦合作用的研究較為豐富,部分學者探討了復雜網絡理論在事故鏈和致因分析等安全風險領域的應用,為本文研究提供了借鑒,但目前尚未見有學者在復雜網絡視角下分析地鐵運營脆弱性因素的耦合作用,更未拓展到多層網絡分析視域。事實上,地鐵系統脆弱性因素間存在多種耦合模式,與傳統耦合模型相比,多層網絡理論能夠更加準確地反映地鐵系統脆弱性因素間的多重耦合關系,并能從多維度、多層面分析和明確地鐵系統脆弱性因素間的相互作用機理。因此,本文擬在地鐵系統脆弱性因素辨識的基礎上,以不同網絡層表征地鐵系統脆弱性因素間不同的耦合模式,構建了描述因素耦合關系的多層網絡模型,并通過辨識網絡中的關鍵節點和連接,來把握地鐵系統脆弱性的形成機理和規律,明確實施安全管理的關鍵位置和環節。

1 地鐵系統脆弱性因素耦合分析模型構建

1.1 地鐵系統脆弱性因素辨識

脆弱性是系統及其組成要素易于受到擾動的影響和破壞,并缺乏抵抗干擾及恢復初始狀態的能力[3]。事故致因理論認為,事故的發生是由人的不安全行為、物的不安全狀態、環境和管理缺陷四類因素作用的結果。事故是系統脆弱性的外在體現,本研究借鑒事故致因理論的觀點,并結合相關文獻[3-5]中對脆弱性因素的分類方法,從人-機-環-管四個方面出發,識別地鐵系統脆弱性的影響因素。

首先,通過文獻[11-15]分析遴選出28項脆弱性因素;然后,對1969—2021年間國內外199起(國內131起,國外68起)地鐵安全事故案例進行致因分析,提取引發每一起事故的致因關鍵詞,并逐一對應為脆弱性因素;最后,剔除199起地鐵安全事故中未涉及的8項脆弱性因素,最終獲得的地鐵系統脆弱性因素,見表1。

表1 地鐵系統脆弱性因素

地鐵安全事故案例來源于文獻資料[16-19]、新聞報道和地鐵官方通報(包括各城市地鐵官方網絡平臺、微博官方公眾號等),三種來源所占比例分別為68%、19%和13%,其中均包含對事故原因的詳盡分析。根據事故性質將199起地鐵安全事故劃分為8種類型,各種類型事故的數量見表2。

表2 地鐵安全事故類型和數量

根據概念內涵和分析模型,系統脆弱性具有暴露性、敏感性和適應性3個特征要素。

暴露性強調系統暴露于擾動中的程度,取決于系統遭受威脅的幾率和強度。在地鐵系統中,人員不安全行為、乘客人為破壞等違規違章行為,地震等自然災害,暴雨、雷電、大風等惡劣天氣,大客流、外物入侵等外部環境異常,以及安全防范措施不足、安全與質量監管不到位等管理因素均會增加地鐵系統處于威脅中的程度,因此歸類為暴露性因素。

在同樣的暴露條件下,敏感性刻畫了系統受到不利影響的難易程度,與系統對于威脅的反應時間、反應幅度和反應限度相關。在地鐵系統中,人因失誤、人員安全意識薄弱、員工業務水平低等因素使人員在面對威脅時無法做出及時有效的反應,造成地鐵系統敏感性的增加。尤其是地鐵在出現供電系統故障、車站設備故障、車輛故障、信號系統故障、隧道和線路被破壞等系統自身故障時,外部擾動的作用更易對地鐵系統產生不利的影響,因此將其歸類為敏感性因素。此外,設計施工缺陷、設備檢修不及時等設施設備的不利因素也將導致地鐵系統敏感性的增加。

當系統在擾動影響下已經出現功能的改變時,適應性則描述了系統具有自我調節和恢復到可用功能的能力。在地鐵系統中,與事件應急響應相關的人員應急處置能力,消防、應急照明等安全設備,應急救援水平等管理因素,直接影響地鐵系統自身的適應和恢復能力,因此將其歸類為適應性因素。

根據上述分析,并借鑒文獻資料中的歸類方法,將表1中因素納入到地鐵系統脆弱性的特征要素中,構建了地鐵系統脆弱性層級分析體系,如表3所示。

表3 地鐵系統脆弱性因素層級分析體系

1.2 地鐵系統脆弱性因素耦合模式分析

1.2.1 地鐵系統脆弱性因素耦合的概念和類型

系統脆弱性的呈現不是單一因素作用的結果,而是由多種因素共同作用導致的。將兩個或兩個以上脆弱性因素相互影響、相互作用導致地鐵系統脆弱狀態發生變化的現象定義為脆弱性因素耦合現象[3]。對脆弱性因素耦合作用的關注,擴大了地鐵系統脆弱性的研究范疇。

對于特征要素層,根據參與耦合的要素數目不同,將特征要素耦合作用導致的地鐵系統脆弱性分為以下2種耦合作用模式:

1) 雙要素耦合系統脆弱性,指因兩個特征要素之間相互依賴和共同作用而導致的地鐵系統脆弱性,包括暴露性-敏感性耦合、暴露性-適應性耦合、敏感性-適應性耦合3種耦合方式。

2) 三要素耦合系統脆弱性,指因三個特征要素之間相互依賴和共同作用而導致的地鐵系統脆弱性,包括暴露性-敏感性-適應性耦合1種耦合方式。

對于脆弱性因素層,根據參與耦合的因素數目不同,將脆弱性因素耦合作用導致的地鐵系統脆弱性分為19種耦合作用模式。

1) 雙因素耦合系統脆弱性,指因兩個脆弱性因素之間相互依賴和共同作用而導致的地鐵系統脆弱性,包括人因失誤-人員不安全行為耦合、人因失誤-人員安全意識薄弱耦合等190種耦合方式。

2) 三因素至十九因素耦合系統脆弱性,指因3個及以上脆弱性因素之間相互依賴和共同作用而導致的地鐵系統脆弱性,包括人因失誤-人員不安全行為-人員安全意識薄弱耦合、人因失誤-人員不安全行為-人員安全意識低-人員業務水平低耦合等1 048 364種耦合方式。

1.2.2 基于N-K模型的耦合度計算

N-K模型最初由Kauffman提出,適用于量化分析復雜系統中組件之間的相互依賴程度。N-K模型具有N和K兩個關鍵參數,N表示系統擁有組件的總數,K表示系統中具有相互依賴關系的組件個數,其取值為0～N-1。第n(n=1,2,…,N)個組件有On種狀態可取。脆弱性因素的耦合作用使系統狀態達到突變閾值時,地鐵系統遭受破壞而導致事故的發生。系統中因素間在某種組合方式下引發事故的概率越高,則這些因素耦合得到的值就越大。

利用N-K模型衡量N個因素f1,f2,…,fn,…,fN之間的耦合作用程度,即耦合度T為

T(f1,f2,…,fn,…,fN)=

(1)

式中:Pon表示當第n個因素處于第on種狀態時事故發生的概率;Po1,o2,…,on,…,oN為第1個因素的第o1種狀態、第2個因素的第o2種狀態、依次類推第n個因素的第on種狀態、第N個因素的第oN種狀態耦合作用時事故發生的概率。

1.3 地鐵系統脆弱性多因素耦合網絡模型構建

在傳統單層網絡模型的基礎上,多層網絡更強調復雜系統中的異質性,這包括對節點及其作用關系的異質性、層間節點之間作用模式的探討與刻畫。運用多層網絡模型能夠更為系統、全面地描述系統脆弱性因素之間的多重耦合作用關系。

多路復用網絡考慮了同一組節點間關系的異質性,是多層網絡的一種。該網絡的每一層包含相同的一組節點,不同網絡層描述節點間的不同關系或相互作用模式,將不同網絡層中的相同節點對應相連,就形成了網絡的層間連邊。網絡的數學模型如下:

利用超鄰接矩陣G=(A,B)表示包含L層的復用網絡,其中A={A[1],A[2],…,A[α],…,A[L]}為第α(α∈{1,2,…,L})層網絡的鄰接矩陣A[α]所組成的集合,B={B[1,2],B[1,3],…,B[α,β],…}為第α層與第β(β∈{1,2,…,L},β≠α)層的層間網絡鄰接矩陣B[α,β]所組成的集合[20]。

地鐵系統脆弱性的特征要素存在兩種耦合作用模式,脆弱性因素也包含19種耦合作用模式,針對特征要素和脆弱性因素分別構建多路復用網絡模型,其中不同網絡層代表要素或因素間的不同耦合作用模式。該模型不僅包含單層網絡的全部信息,而且關注不同耦合類型間的異質性,每一層網絡刻畫一種耦合作用模式(包括雙因素耦合、三因素耦合等),更符合多因素耦合分析的基本邏輯,有利于厘清因素間的耦合機理,把握耦合演化路徑,進而實施分層分類的精細化預警和控制。

1.3.1 地鐵系統脆弱性特征要素耦合網絡模型構建

地鐵系統脆弱性具有暴露性、敏感性和適應性三個特征要素,它們之間存在雙要素耦合和三要素耦合兩種耦合作用模式。將特征要素作為節點,每一層網絡表征特征要素間的一種耦合作用模式,構造雙層網絡模型GC=(AC,BC),其中第一層網絡分析雙要素耦合作用關系,第二層網絡分析三要素耦合作用關系。網絡的超鄰接矩陣為

(2)

在特征要素耦合多路復用網絡中,不考慮層間不同特征要素間的作用關系,故層間網絡鄰接矩陣為

(3)

N-K模型所需數據來源于國內外199起地鐵安全事故的致因分析。一起事故中,若某一特征要素發生,其狀態定義為1,否則為0。運用N-K模型計算h1、h2、h3三要素各類型耦合度的具體步驟如下:

1) 統計計算h1、h2、h3耦合發生次數和頻率。將h1、h2和h3視為系統脆弱性的三個組件,各組件具有0和1兩種狀態,統計h1、h2、h3所有可能狀態組合的發生次數和頻率,其結果見表4。

表4 h1、 h2、 h3耦合發生次數和頻率

2) 計算各類型耦合相關概率。單要素耦合發生次數為0..=000+010+001+011=51,則單要素耦合相關概率為P0..=51/199=0.256 3,同理求得P1..=0.743 7、P.0.=0.185 9、P.1.=0.814 1、P..0=0.758 8、P..1=0.241 2。雙要素耦合發生次數00.=000+001=2,則雙要素耦合相關概率為P00.=2/199=0.010 1,同理求得P01.=0.246 2、P10.=0.175 9、P11.=0.567 8、P0.0=0.155 8、P0.1=0.100 5、P1.0=0.603 0、P1.1=0.140 7、P.00=0.140 7、P.01=0.045 2、P.10=0.618 1、P.11=0.196 0。

3) 計算各類型耦合度。由式(1)可知,h1、h2、h3三要素耦合度為

log2(Pt1,t2,t3/(Pt1..×P.t2.×P..t3)]=0.088 0

(4)

h1、h2雙要素耦合度為

log2(Pt1,t2,./(Pt1..×P.t2.)]=0.044 8

(5)

同理求得:

T(h1,h3)=0.029 0,T(h2,h3)=0.000 0

由此獲得第α(α=1,2)層網絡的鄰接矩陣為

(6)

(7)

特征要素耦合雙層網絡的結構示意圖,如圖1所示。

圖1 特征要素耦合雙層網絡結構示意圖Fig.1 Diagrammatic sketch of characteristic elements coupling bilayer network

1.3.2 地鐵系統脆弱性因素耦合網絡模型構建

地鐵系統脆弱性因素層包含20個因素,它們之間存在雙因素耦合、三因素耦合、以此類推直至二十因素耦合等多種作用模式。將脆弱性因素作為節點,每一層網絡表征脆弱性因素間的一種耦合作用模式,構造19層網絡模型GD=(AD,BD),其中第一層網絡分析雙因素耦合作用關系,第二層網絡分析三因素耦合作用關系,以此類推第19層網絡分析20因素耦合作用關系。網絡的超鄰接矩陣為

(8)

在脆弱性因素耦合多路復用網絡中,不考慮層間不同因素之間的作用關系,故層間網絡鄰接矩陣為

(9)

Fq=(Rq,Sq,Wq) (q=1,2,…,Q)

(10)

(11)

(12)

基于國內外199起地鐵事故的致因分析,計算兩兩脆弱性因素間的耦合關系強度,具體步驟如下:

1) 將因素r1,r2,…,r20視為地鐵系統脆弱性的20個組件,統計雙因素、三因素、直至二十因素的不同耦合方式下發生事故的頻率,并以此度量該耦合方式的耦合度。根據統計數據,本案例存在雙因素耦合至六因素耦合5種作用模式,表5中列出了地鐵系統脆弱性因素排名前五的耦合方式及其耦合度。

表5 地鐵系統脆弱性因素排名前五的耦合方式及其耦合度

2) 對于第α(α=1,2,…,5)層網絡,利用α+1階完全圖描述α+1因素耦合關系,并利用式(11)和(12)計算兩兩脆弱性因素間的耦合關系強度。地鐵系統各網絡層中排名前三的脆弱性因素及其耦合關系強度見表6,地鐵系統脆弱性因素耦合多層網絡的結構示意圖見圖2。鑒于圖的可讀性,僅標識耦合關系強度排名前六的連邊及其權重,并忽略了層間相同節點之間的連邊。

圖2 地鐵系統脆弱性因素耦合多層網絡結構示意圖Fig.2 Diagrammatic sketch of subway system vulnerability factors coupling multi-layer network

表6 地鐵系統各網絡層中排名前三的脆弱性因素對及其耦合關系強度

由圖2可知:人因失誤-員工業務水平低(r1-r4)、供電系統故障-車輛故障(r7-r9)、車站設備故障-設備檢修不及時(r8-r17)、外物入侵-安全防范措施不足(r16-r18)在雙因素網絡中耦合關系強度較高,但當因素數目增加時,耦合效果不再顯著,表明這四組因素往往以雙因素耦合的形式存在(即為單一耦合形式),應重點對該耦合作用模式進行解耦控制;與此不同,人員不安全行為-人員安全意識薄弱(r2-r3)、人員不安全行為-安全防范措施不足(r2-r18)、乘客人為破壞行為-安全防范措施不足(r6-r18)在其他網絡層中的耦合作用也相對明顯,表明這三組因素呈現出多樣化的耦合形式(即為復合耦合形式),因此在控制雙因素耦合的同時,還需要持續監控其他因素出現的可能性,以防止更多因素參與耦合而導致脆弱性的增加。

同理,通過逐層分析地鐵系統脆弱性因素間的耦合機理,形成的脆弱性因素分層分類控制策略見表7,地鐵系統脆弱性各網絡層中點度值排名前五的節點見表8。

表7 地鐵系統脆弱性因素分層分類控制策略

表8 地鐵系統脆弱性各網絡層中點度值排名前五的節點

由表8可知:地鐵系統各網絡層中有11個節點具有較高的點度值,說明與它們發生耦合的節點數目較多,是各網絡層中的關鍵控制節點;進一步分析發現,人員安全意識薄弱r3、設計施工缺陷r13、車輛故障r9、安全防范措施不足r18、人員不安全行為r2、應急救援水平低r20、應急處置能力差r5在多個網絡層中均為關鍵節點,對它們實施重點防控能夠避免因素間復雜耦合作用的發生,從而有效降低地鐵系統的脆弱性。

2 地鐵系統脆弱性多因素耦合網絡中關鍵節點和連接識別

2.1 聚合多層網絡

將多層網絡中各層所包含的所有節點和連接根據一定規則聚合到一個單層網絡中,構成聚合多層網絡。多路復用網絡的每一層具有相同的節點,且不考慮層間不同節點的聯系,因此可基于以下規則構造聚合多層網絡:

(13)

2.2 邊的影響力度量

網絡中邊的影響力不僅取決于其端點之間的關聯強度,還與鄰接節點的重合度相關。若某條邊的兩個端點擁有更多相同的鄰接節點,則它們之間的聯系更加緊密,連接兩者的邊也具有更高的影響力。通常采用影響系數表征邊的影響力,并運用Jaccard相似度加以衡量,由此將聚合多層網絡中邊ei,j′=(vi′,vj′)的影響系數定義為[21]

(14)

式中:Mi和Mj分別表示節點vi′和vj′的鄰接節點所構成的集合;Mi∩Mj為Mi和Mj的交集;Mi∪Mj為Mi和Mj的并集,但不包括vi′和vj′本身;符號||表示集合中元素的個數。

2.3 節點的影響力度量

將節點的度中心性和K核分解法相結合,并綜合考慮聚合多層網絡中邊的影響系數θi,j和權重ai,j′,定義多層加權度用以衡量節點的影響力[21]。節點的多層加權度計算公式為

(15)

在計算節點的多層加權度值時,采用K核分解法的基本步驟為:①計算所有K核值最小節點的多層加權度值;②刪除完成計算的節點及其連邊,計算當前網絡中K核值最小節點的多層加權度值;③重復步驟②,直至完成所有節點的計算。

2.4 特征要素耦合網絡中關鍵節點和連接識別

將特征要素耦合網絡GC聚合為單層網絡GC′,根據式(13)計算得到GC′的鄰接矩陣AC′為

(16)

根據式(14)計算得到聚合多層網絡中邊的影響系數矩陣為

(17)

根據式(15)計算得到特征要素耦合網絡中節點影響力,見表9。

表9 特征要素聚合多層網絡中節點的影響力

分析上述特征要素耦合網絡的量化結果可知:

1) 特征要素間耦合度T(h1,h2,h3)>T(h1,h2)>T(h1,h3)>T(h2,h3),說明三要素共同發生時地鐵系統脆弱性更加明顯;對于雙要素耦合效應,暴露性和敏感性的耦合作用效果最為顯著,地鐵安全管理人員應重點關注這兩個要素同時發生的情況。

2) 暴露性節點的影響力最高,因此最為關鍵,敏感性次之,適應性最低,這與暴露性節點與其他兩個節點均存在耦合效應且耦合強度較高相關。對表3中地鐵系統暴露性的7個影響因素加以控制,能夠從根本上減少地鐵系統與外部擾動的聯系,從而降低擾動對地鐵系統的不利影響,這也體現出在地鐵安全管理工作中,“防”比“救”更加重要。

2.5 影響因素耦合網絡中關鍵節點和連接識別

將影響因素耦合網絡GD聚合為單層網絡GD′,根據式(13)計算得到GD′的鄰接矩陣,其中影響因素聚合多層網絡中元素值排名前五的邊及其關系強度,見表10。

表10 影響因素聚合多層網絡中邊及其關系強度

根據式(14)計算得到邊的影響系數,其中影響因素聚合多層網絡中排名前五的邊及其影響系數,見表11。

表11 影響因素聚合多層網絡中排名前五的邊及其影響系數

根據式(15)計算得到影響因素聚合多層網絡中節點的影響力,其結果如表12所示。

表12 影響因素聚合多層網絡中節點的影響力

分析上述影響因素耦合網絡的量化結果可知:

1) 從聚合多層網絡中邊的關系強度(表10)來看,人員不安全行為-人員安全意識薄弱耦合、人員不安全行為-安全防范措施不足耦合、乘客人為破壞行為-安全防范措施不足耦合的關系強度最高,這說明它們是脆弱性因素間的重要耦合作用方式,對地鐵系統脆弱性的影響最為顯著。進一步分析上述連邊在各層網絡中的情況,結果顯示:人員不安全行為-人員安全意識薄弱耦合在雙因素至五因素網絡層中關系強度均排名前三,可見其在多種耦合作用模式下均為關鍵連接;人員不安全行為-安全防范措施不足耦合在雙因素至四因素網絡層中關系強度位居前三;乘客人為破壞行為-安全防范措施不足耦合僅在雙因素網絡層中關系強度排名前三。

2) 從聚合多層網絡中邊的影響系數(表11)來看,車輛故障-安全防范措施不足耦合、車輛故障-應急救援水平低耦合、人員不安全行為-人員安全意識薄弱耦合的連邊具有最高的影響系數,說明它們擁有更多共同的鄰居節點,因而更易相互影響。其中,人員不安全行為-人員安全意識薄弱耦合同時具有最高的關系強度,說明地鐵系統脆弱性呈現時這兩個因素往往同時發生,且與其中之一存在耦合關系的影響因素往往與另一因素也存在聯系,同時也說明人員不安全行為-人員安全意識薄弱耦合是地鐵系統最為關鍵的耦合作用模式,地鐵安全管理部門應優先加以關注和控制。

3) 在多層耦合關系網絡的視角下,人員安全意識薄弱、車輛故障和人員不安全行為的影響力最高,是地鐵系統最為關鍵的脆弱性因素,它們分屬于人的敏感性因素、機的敏感性因素和人的暴露性因素。因此,地鐵安全管理部門應通過監控、培訓、宣傳、獎懲等手段逐步提高員工和乘客的安全意識,杜絕員工違規違章操作、超速駕駛、疲勞駕駛以及乘客跨越黃線、擁擠車門電梯、搶上搶下等人員不安全行為,并通過加強技術培訓、提高車輛故障監測和處理技術水平、科學制定并嚴格落實車輛檢修制度、強化外協維修管理等手段減少車輛故障,同時確保車輛故障的及時排除。

3 結 論

本研究的創新之處在于,在復雜網絡和因素耦合視角下分析地鐵系統脆弱性,拓寬了地鐵系統脆弱性研究的理論視角。鑒于單層網絡難以表征多種耦合類型,遵循多因素耦合分析的基本邏輯,引入多層網絡理論,面向不同類型剖析脆弱性因素間耦合作用機理和演化路徑,并兼顧聚合多層網絡的整體特征和各網絡層的局部特征,識別實施防控的關鍵因素和耦合方式,探索了分析和量化多因素耦合的新方法,為地鐵風險預控和應急處置提供了理論與決策依據。

本研究的主要發現在于:①根據各網絡層中脆弱性因素間的耦合作用機理和強度,得出不同耦合類型下的關鍵因素和耦合方式,如車輛故障、信號系統故障等是雙因素網絡中的關鍵因素,人因失誤-員工業務水平低、供電系統故障-車輛故障等是該網絡層的關鍵耦合方式;②根據關鍵耦合方式在不同網絡層中分布的差異性,將其劃分為單一耦合形式和復合耦合形式兩種類型,并形成分層分類的脆弱性控制方案,如人因失誤-員工業務水平低為單一耦合形式,可重點控制雙因素耦合現象,而人員不安全行為-人員安全意識薄弱在雙因素至五因素耦合網絡中均存在且為關鍵連接,屬于復合耦合形式,需持續監控其他因素存在的可能性;③綜合聚合多層網絡中邊的連接強度和影響系數,暴露性-敏感性耦合、人員不安全行為-人員安全意識薄弱耦合是地鐵系統脆弱性的關鍵耦合作用方式;④根據節點影響力分析結果,暴露性是地鐵系統關鍵特征要素,人員安全意識薄弱、車輛故障、人員不安全行為則是地鐵系統關鍵脆弱性因素;⑤與傳統的單層網絡和N-K模型相比,本文模型能夠獲得多維度、多層面的分析結果,且更具可讀性和可操作性,因而更適于系統指導地鐵安全管理工作,而基于地鐵實際事故案例開展研究,分析結果符合地鐵事故發生的內在機理和規律。

本研究今后的優化方向為:更新事故案例庫并據此持續優化模型,使其更加客觀地反映實際;本文耦合模型為無向加權網絡模型,下一步研究中需關注耦合影響的方向性。

致謝:特別感謝北方工業大學信息學院周翰霖同學對本研究中數據處理和模型驗證相關工作的協助。