基于系統動力學的危險貨物運輸事故應急演化研究

沈小燕,藍 倩,華 珺,隋新宇

(1. 長安大學 汽車學院,陜西 西安 710064; 2. 北京航空航天大學 交通科學與工程學院,北京 100191)

0 引 言

危險貨物具有易燃、易爆、腐蝕、毒性等危險特性,其運輸事故極易引起危險貨物的泄漏,進而導致火災、毒氣擴散甚至災難性爆炸等嚴重后果,不僅波及范圍廣、化學傷害形式特殊且影響深遠,對生態環境、農業作物均會產生不可挽回的影響。因此,研究危險貨物道路運輸事故的應急處置能力,對于控制事故產生的危害具有重要意義。

危險貨物運輸事故應急管理一直是研究關注的重點之一。現有研究集中在應急決策、應急能力評估、應急站點規劃、應急路線優化、應急物資調度等方面。如張青松等[1-2]利用解釋結構模型(ISM)和CBR推理技術,分別構建了危險品航空運輸應急管理機制多層遞階結構圖和應急決策案例推理模型;B.FABIANO等[3]基于圖論的理論方法規劃危險貨物運輸事故的最佳應急行動;O.BERMAN等[4]提出了使用最大弧覆蓋模型評估危險貨物運輸事故應急響應能力;CHEN Gangtie等[5]結合量子粒子群模型分析危險貨物泄漏時,給定時間內主要路網和核心路網的應急疏散,結果顯示,若交管部門充分利用信息優勢和主導路網的疏散能力,疏散能力將比正常情況下提高56.9%;M.KINATEDER等[6]分析當隧道內發生危險貨物火災時風險增加對參與者主觀危險感知和疏散行為的影響;趙金龍等[7]針對危險化學品泄漏后的應急救援過程,結合Agent相關基礎理論,開發了一套公路危化品泄漏事故應急調度系統;王起全等[8]采用蟻群算法模擬仿真港口危險貨物運輸事故時受災最嚴重小區的居民疏散情況,找到最佳疏散路徑;HUANG Wencheng等[9]提出了用融合自包含GN算法和均值-方差模型的方法來分配危險貨物道路運輸網絡中的應急物資。

危險貨物道路運輸事故應急過程是一個非線性、時變、復雜的多反饋過程,需要人、管理部門、車輛、道路和應急設施的協同管理。系統動力學作為探討復雜系統反饋結構與行為模式的科學,已廣泛用于處理應急管理中的復雜問題,尤其是應用于應急資源供應和調度[10-12]、應急疏散[13],醫院急診科[14-15]和洪災急救[16]等領域,但將其運用到危險貨物運輸事故應急管理的研究較少。筆者擬從宏觀系統角度探討危險貨物道路運輸事故應急過程,利用系統動力學模型模擬關鍵因素對應急處置能力的影響,并研究各因素隨時間的動態演化特征。

1 模型構建

危險貨物道路運輸事故應急過程通常包含兩個階段:一是信息處理階段,涉及事故報告和相關應急部門啟動后續應急程序; 二是應急響應階段,有關物資運送、人員和車輛疏散的信息實時反饋給應急部門,以便動態評估并做出決策。因此,筆者以事故現場信息流動為主線,研究范圍包括事故報警、應急響應、應急疏散救援、應急處置信息反饋,關系如圖1。

圖1 危險貨物道路運輸事故應急處置基本框架Fig. 1 Basic framework of emergency response of road transportation accidents of dangerous goods

基于普適性和適當簡化原則,應急處置過程中作以下假設:只有單一應急物資倉儲設施參與物資調運工作,且僅涉及單一種類的應急物資調運;只有單一醫療救援機構參與人員救援工作;人員疏散與車輛疏散過程中只涉及事故區域外部人員和車輛自由進入事故區域,不涉及事故區域內部人員和車輛在非交通管制的情況下自由離開事故區域。

1.1 模型因果回路

筆者將事故應急處置過程細分成由事故信息處理、救援物資調運、人員救援與疏散以及車輛疏散等4個子系統構成的系統,根據子系統中各因素的因果機制和各子系統之間的關聯性,構建危險貨物道路運輸事故應急處置過程因果回路,如圖2。

圖2 應急處置過程因果回路Fig. 2 Causal loop diagram of emergency response procedures

因果回路包括4個反饋環:

1)事故信息處理正反饋環:事故發生現場信息報告-→事故信息接收+→事故信息評估+→事故現場指揮+→事故現場處置-→事故發生現場信息反饋。若事故發生現場信息復雜程度低,則有利于信息接收等后續工作開展,從而抑制事故發生現場信息復雜程度的持續增加。信息復雜程度受到事故信息處理過程的調節后,其成長因受到抑制而減緩甚至停頓。

2)人員救援與疏散正反饋環:事故區域待疏散人數+→人員密度-→人員速度+→行人流量+→行人疏散速度+→安全區域人數-→事故區域待疏散人數更新。待疏散人數的持續增加使疏散道路的人員密度逐漸增大,行人運動速度隨之減慢,單位時間內的行人流量減小,從而使得疏散速度減慢。交通管制部門需引導事故區域內待疏散人群全部轉移至安全區域,而由于人群疏散速度受到主客觀原因影響,安全區域人數的增加受到抑制,出現增長緩慢現象。

3)車輛疏散正反饋環:事故區域路網待疏散車輛+→車流密度-→車輛速度+→車流量+→車輛疏散速度+→安全區域車輛-→事故區域路網待疏散車輛更新。待疏散車輛增加導致車流密度增大,行駛速度減慢,疏散過程中單位時間內的車流量減小,從而使得疏散速度減慢,疏散至安全區域車輛增加緩慢,同時待疏散車輛緩慢減少。

4)救援物資調運負反饋環:現場物資需求缺口+→裝載速度+→物資在途運輸量+→運輸速度+→到達現場物資量-→現場物資需求缺口更新。由于持續增長的物資需求,導致需求缺口增加,從而要求物資儲備倉庫加快裝載速度,增加在途運輸量,提高運輸速度,使得到達現場物資量增加,從而減小需求缺口。救援物資供給部門根據需求缺口采取補給行動,但有時無法馬上產生效果,而是根據裝載速度和運輸速度變化而產生延遲。

1.2 系統流圖與關系方程建立

筆者以一起毒性氣體泄漏、擴散和周圍人員中毒受傷的重特大危險貨物道路運輸事故為例,基于應急處置過程因果回路和關系機制,提取狀態變量、速率變量、輔助變量和常量,運用VENSIM軟件將因果關系模型化,建立事故應急處置過程系統流圖(圖3)。

圖3 應急處置過程系統流圖Fig. 3 System flowchart of emergency response procedures

1.2.1 信息處理模塊

事故現場信息處理是整個事故應急處置過程的動脈,決策部門需根據事故現場信息對事故嚴重程度和應急處置的復雜程度進行預判,以此開展應急處置工作。事故現場信息需經過報警、接收、評估、指揮和處置行動,直至事故應急處置工作全部完成。將事故嚴重程度分為1級(特別重大)、2級(重大)、3級(較大)和4級(一般)4個等級,對應的事故信息量分別設為3 000p、2 500p、2 000p、1 500p,其中p代表一個標準單元,無量綱。信息處理模塊主要函數關系如式(1)～式(6):

Mon=fINTEG(Fm-Sa,Ma×α)

(1)

Ma=fIF THEN ELSE{β<4,fIF THEN ELSE{β<3,[fIF THEN ELSE(β<2,1 500,2 000),2 500]3 000}}

(2)

Sa=fMAX{fMAX[fDELAY1I(Sh,Dh,0),fDELAY1I(Sv,Dv,0)],fDELAY1I(Sm,Dm,0)}

(3)

Se=fDELAY1I(Sex×γ×δ×ε,Dr,0)

(4)

Sae=fDELAY1I[(St,Dd,0)×∈×ζ]

(5)

Fm=fDELAY1I(Md/Tf,Tf,0)

(6)

式中:Mon為事故現場信息量;fINTEG(·)函數用于計算系統的積分值;Fm事故現場處置信息反饋速度;Sa為報警速度;Ma為事故信息量;α為自然因素影響率;β為受災程度;fMAX(·)函數用于比較變量的大小關系,并選取其中的最大值作為函數值;Sh為人員報警速度;Dh人員報警延遲時間;Sv為車輛報警速度;Dv為車輛報警延遲時間;Sm為監控報警速度;fDELAY1I函數用于根據設定的物質延遲時間對輸入量作延遲處理;Dm為監控系統反應時間;Se為評估速度;Sex為專家評估速度;γ為評估難度系數;δ為災情擴散程度系數;ε為評估水平;Dr為信息接收延遲時間;Sae為行動執行速度;St為任務執行速度;Dd為各部門到達延遲時間;∈為指揮水平;ζ為信息化程度系數;Md為事故現場處置信息量;Tf為信息反饋時間。

1.2.2 人員救援與疏散模塊

毒性氣體擴散會威脅人員安全,則該人員從待疏散狀態轉變為待救援狀態;人員以一定速率從待疏散狀態變為待救援狀態,其受傷速率受到毒性氣體在事故區域內發生擴散的比例隨時間的變化情況以及傷員發現時間影響;在有人員受傷情況下,救援人員到達和傷員救護的速度直接影響救援速率,并且與救援信息傳遞時間有關。由于人員管控工作及公共信息發布存在延遲,事故發生區域內人員向安全區域和道路疏散的同時,也存在事故區域外人員進入事故區域的情況。事故區域內待疏散人員的增加將直接影響區域內人員的密度,從而改變人員行走速度,使得人員疏散和撤離行動受到影響。人員救援與疏散模塊主要函數關系如式(7)～式(17):

Nrh=fINTEG(Vi-Vr,0)

(7)

Nt=fINTEG(Vr,0)

(8)

Vi=fIF THEN ELSE{Nrh>0,fDELAY1I[(Np×η1×θ×?)/Ti],0}

(9)

Vr=fIF THEN ELSE[Nr>0,fDELAY1I(Sir,Drt+Tr,0),0]

(10)

Svr=fIF THEN ELSE{[(T?7):AND:(T?9)]:OR:[(T?17):AND:(T?19)],7.5,12.5}

(11)

Neh=fINTEG(Spea-Vi-Spe,Np×η1)

(12)

Spea=fDELAY1I(Speafc,Dpir+Dpc,Spf)

(13)

ρh=(Neh-Nrc)/Lr

(14)

Fp=(ρh×Sp)/Wp

(15)

Spe=fDELAY1I(Fp×Wp,Dpr,0)

(16)

Spd=fDELAY1I(Spd,Dpa,0)

(17)

式中:Nrh為事故區域待救援人數;Vi為人員受傷速率;Vr救援速率;Nt為轉移至救援機構人數;Np為事故區域總行人數;η1為時間折減系數1;θ氣體為擴散比例;?為人員中毒概率;Ti為傷員發現時間;Sir為傷員救護速度;Drt為救援信息傳遞延遲時間;Tr為救援人員到達時間;Svr為救援車輛速度;T為時段;Neh為事故區域待疏散人數;Spea為進入事故區域人員速度;Spe為行人疏散速度;Speafc為全面管控下進入事故區域人員速度;Dpir為公共信息發布延遲時間;Dpc為人員管控延遲時間;Spf為行人自由速度;ρh為人員密度;Nrc為道路容納人數;Lr為道路長度;Fp為行人流量;Sp為人員速度;Wp為人行道有效疏散寬度;Dpr為行人反應延遲時間;Spd為行人撤離速度;Dpa為行人行動延遲時間。

1.2.3 車輛疏散模塊

事故發生后,車輛疏散運動受駕駛員自身特征和交通管理措施影響。在交通管制引導車輛疏散過程中,車輛疏散量的增大會引起道路車流狀態動態變化。車輛疏散模塊主要函數關系如式(18)～式(23):

Nev=fINTEG(Svea-Sve,Nv×η2)

(18)

Svea=fDELAY1I[(Sveafc,Dtir+Dtc,Svf)×ρv]

(19)

Svd=fDELAY1I(Svd,Dda,0)

(20)

ρfv=(Nev-Nle)/Lr

(21)

Fv=(ρfv×Sv)/(Nl×Wv)

(22)

Sve=Fv×Nl×Wv

(23)

式中:Nev為事故區域路網待疏散車輛;Svea為進入事故區域路網車輛速度;Sve為車輛疏散速度;Nv事故區域路網總車輛數;η2為時間折減系數2;Sveafc為全面管制下進入事故區域路網車輛速度;Dtir為交通信息發布延遲時間;Dtc為交通管制延遲時間;Svf為車輛自由速度;ρv為事故區域路網車輛密度;Svd為車輛撤離速度;Dda為駕駛員行動延遲時間;ρfv為車流密度;Nle為車道疏散量;Fv為車流量;Sv為車輛速度;Nl為有效疏散車道數;Wv為車道寬度。

1.2.4 救援物資調運模塊

應急救援物資供應是保障救援工作順利開展的關鍵。隨著救援工作開展,現場應急救援物資會逐漸消耗,現場物資需求缺口增大,反過來影響救援工作順利進行,物資儲存倉庫需要不斷向事故現場運輸救援物資。現場救援物資需求量受事故區域待救援人數等因素影響。定義文中物資量的一個標準單元為q,無量綱。救援物資調運模塊主要函數關系如式(24)～式(32):

Mit=fINTEG(Vmd-Vma,0)

(24)

Mis=fINTEG(Vma-Vmc,Mio)

(25)

Vmd=fIF THEN ELSE(Msdg>0,fDELAY1I(λ/Tl,Tia+Di),0)

(26)

Vma=Mit/Tt

(27)

Vmc=fWITH LOOKUP{[t, (0,0)-(8 000,6),(0,0),(150,0.8),(300,1.5),(600,2.8),(900,4),(1 200,5),(1 500,5.6),(1 800,6),(2 100,5.6),(2 400,5),(2 700,4),(3 000,2.8),(3 300,1.5),(3 600,0.8),(4 000,0.5),(5 000,0.25),(6 000,0.1),(8 000,0)]}

(28)

Msdg=Mtd-Mqs

(29)

Md=Nrh-Mph

(30)

λ=Ntv×Ctv

(31)

Stv=fIF THEN ELSE{[(T?7):AND:(T?9)):OR:((T?17):AND:(T?19)],7.5,12.5}

(32)

式中:Mit為在途物資庫存量;Vmd為物資發貨速率;Vma為物資運抵速率;Mis為現場物資庫存量;Vmc為物資消耗速率;Mio為原始庫存量;Msdg現場物資需求缺口;λ為運輸能力;Tl為裝載時間;Tia為庫存調節時間;Di為信息延遲時間;fWITH LOOKUP(·)函數用于建立系統中兩個變量之間存在的非線性關系;Mtd為物資需求總量;Mqs為到達現場物資量;Md為物資需求量;Mph為人均需求量;Ntv為運輸車輛調運車次;Ctv單位運輸車輛容量;Stv為運輸車輛速度;t為事故發生時間。

此外,根據文獻[17]建立的應急物資需求模型,應急物資消耗速率不是恒定的,總體會呈現先增后減的變化趨勢。模型假設物資消耗速率與應急處置時間呈近似二次函數關系,應急處置工作開始時物資最小消耗速率為0,然后消耗隨時間呈“S”形增加,當應急處置進行到30 min時,消耗速率達到峰值,為6qs-1,隨后逐漸較少,到仿真結束時減少為0。運用WITH LOOKUP功能建立物資消耗速率曲線,曲線上的值即為不同應急處置時刻的物資消耗速率。

2 實例分析與政策模擬

2.1 模擬變量取值

事故發生后緊急狀態下的應急處置過程所需模擬變量取值見表1。

表1 模型模擬中的常量或初始值Table 1 Constant or initial values in simulation model

2.2 模型有效性檢驗

為檢驗所建立的模型與真實世界的差距,并針對模型的缺陷進行改進,筆者通過量綱一致性檢驗后,采用現實性檢驗和極端條件測試對其進行進一步檢驗。

2.2.1 現實性檢驗

為檢驗系統仿真結果有效,以一起毒性氣體泄漏、擴散和周圍人員中毒受傷的重特大危險貨物道路運輸事故為例,對危險貨物運輸事故應急演化仿真結果進行驗證。由于危險貨物運輸事故應急處置過程復雜,事故報告中應急救援數據不全,因此僅選取事故報告中所記載的參與救援人數、車輛數、疏散人數等數據與仿真結果進行對比驗證,具體數據見表2。可以看出誤差都在10%以內,仿真預測值與真實情況基本相符,可用于仿真分析。

表2 模型仿真檢驗結果Table 2 Model simulation test results

2.2.2 極端條件測試

極端條件測試是指對模型作“沖擊”處理,即把模型中的某個或某幾個變量置于極端情況下,模擬、觀察所構建的模型由此產生的行為和反應,以證明模型是否能反映實際系統的變化規律或決策者的意愿。

在信息處理模塊中,假設事故現場信息處置后需長時間方可得到反饋。取信息反饋時間為仿真時間的1/2,即信息反饋時間為4 000 s,此時事故現場信息經過報警、接收、評估和處置等一系列工作環節還未得到反饋和循環即已結束,事故發生現場信息量迅速降為負值。在車輛疏散模塊中,在非緊急狀態下,令Svf=0,進而使得Svea=0,同時使得Sve=0,因此,Nev保持不變,如圖4(a)。

在人員救援與疏散模塊中,模擬疏散停滯狀態,即在非緊急情況下,令Spf=0,此時人員疏散模塊出現停滯,Neh在一定時間內全部轉化為待救援狀態,如圖4(b)。

對于救援物資調運模塊,令Ctv=0,即λ=0,可得結果如圖4(c)。此時由于λ突降,物資倉儲中心的物資無法正常發貨并運送至事故現場,從而使得Mis在Mio耗盡后由于需求量的增加而快速降為負值,而Msdg也不斷擴大,這是符合現實的。各模塊在極端條件下的行為特征均符合現實情況,因此,認為模型能夠通過極端條件測試。

圖4 極端條件測試Fig. 4 Extreme condition test

2.3 模型敏感性分析

敏感性分析是檢驗模型在仿真時段內的敏感性趨勢,可以從中提取影響事故應急處置能力的主要因素。筆者分別以Msdg、Nt、安全區域車輛數Nvs和Mon為測試目標,選取Ntv、ζ、St、Tf、Dtc和救援機構距離dh這6個因素作為參數,并假設各參數在相應區間上服從隨機分布,分別運行模型200次,測試對其變化產生敏感作用較大的變量以及敏感性分析結果,如圖5。圖5中不同顏色條帶代表不同程度的敏感置信區間,敏感帶越寬,面積越大,代表該參數對敏感性分析目標的影響越大。

圖5 敏感性分析結果Fig. 5 Sensitivity analysis results

由圖5可知,參數取值改變對各個變量的敏感性較強,且隨時間變化趨勢基本一致。因此,可認為上述測試參數是變量的主要影響因素,可以通過調整應急策略參數進行相應的策略仿真模擬,分析策略的實施對事故應急處置能力的影響。

3 決策分析

根據敏感性分析結果提取影響危險貨物道路運輸事故應急處置的主要因素,通過改變因素的取值,模擬并觀察變量在不同決策下的演化行為,進行應急處置能力提升的決策分析。

3.1 增加運輸車輛調運車次

運輸車輛調運車次為10、15、20次時,模擬現場物資庫存量或現場物資需求缺口隨事故發生時間的變化情況如圖6。車輛調運車次增加,在應急救援工作前期,現場物資庫存量明顯增加,其峰值分別為577.0q、660.0q、735.2q。運輸車輛調運車次增加一倍,現場物資庫存量峰值將增加27%,有效減少了應急資源的庫存短缺。因此,增加車輛調運車次能及時補給應急資源,有效減少應急資源庫存短缺。而充足的物資儲備能縮短事故后應急物資的調運時間,保障物資準備、調配和運輸耗時最短。

圖6 增加運輸車輛調運車次策略模擬仿真結果Fig. 6 Simulation results of strategies for adding the transportation vehicle dispatching number

3.2 提高倉儲信息化程度

倉儲信息化程度分別為1、5和9時,模擬庫存調節時間隨事故發生時間的變化情況如圖7。隨著倉儲信息化程度的提高,物資儲備倉的庫存調節時間顯著降低,能有效加快救援物資調運工作。此外,倉儲信息化程度的提高除了使庫存調節時間縮短外,同樣能夠增加在途物資庫存量、減少現場物資需求缺口。

圖7 提高倉儲信息化程度策略模擬仿真結果Fig. 7 Simulation results of strategies for improving warehousing informatization

3.3 加快任務執行速度

任務執行速度分別為1.15、1.20和1.25時,模擬行動執行速度和事故現場處置信息量隨事故發生時間的變化情況如圖8。任務執行速度加快使得應急處置工作行動執行速度相應加快,行動執行速度分別為1.266、1.322、1.377p/s,任務執行速度提高8.9%,應急處置行動執行速度提高8.8%,在仿真時段內每一時刻所處置的信息量也相應增加,從而增強信息在處置工作過程中的流動性。

圖8 加快任務執行速度策略模擬仿真結果Fig. 8 Simulation results of strategy for accelerating task execution speed

3.4 縮短信息反饋時間

信息反饋時間為120、80、40 s時,模擬事故現場信息處置反饋速度和事故發生現場信息量隨事故發生時間的變化情況如圖9。隨著信息反饋時間的縮短,在事故處置工作初期,信息處置反饋速度即顯著提高,提高到一定程度后保持穩定,反饋回的信息量使得事故現場信息量增加更多。

圖9 縮短信息反饋時間策略模擬仿真結果Fig. 9 Simulation results of the strategy for shortening information feedback time

3.5 縮短交通管制延遲時間

交通管制延遲時間為480、300、120 s時,模擬進入事故區域路網車輛速度和事故區域路網待疏散車輛隨事故發生時間的變化情況如圖10。與人員疏散工作類似,交通管制延遲時間越短,從事故區域路網外部進入事故區域路網內部的車輛速度減小得越快,在仿真時刻第8 000 s時,分別為0.008 1、0.002 5、0.000 4輛/s;待疏散車輛數量也因此減少,其峰值分別為2 026、1 971、1 910 輛;此外,還能夠更早完成疏散工作,在仿真時刻第8 000 s時,剩余待疏散車輛分別為7.253、2.639、0.661輛。交通管制延遲時間縮短360 s,待疏散車輛減少116 輛,同時減緩了進入事故區域路網內部車輛速度。

圖10 縮短交通管制延遲時間策略模擬仿真結果Fig. 10 Simulation results of strategies for reducing the delay time of traffic control

3.6 縮短救援機構距離

狀態1、狀態2、狀態3為救援機構距離分別為5 000、3 000、1 000 m時模擬救援速率和轉移至救援機構人數隨事故發生時間的變化情況,如圖11。

圖11 縮短救援機構距離策略模擬仿真結果Fig. 11 Simulation results of strategy for shortening rescue organization distance

救援機構距離的縮短使得救援人員能夠更快到達事故現場,其救援速率由0增加到最大值所需的時間更短,在狀態2和狀態3下分別為5 445 、4 207 s,而在狀態1下,在仿真時間6 000 s時,其救援速度尚未達到最大值,為0.009 94人/s。當醫療救援機構與事故現場距離減小60%時,救援速率提前1 238 s 達到峰值。此外,隨著救援機構距離的縮短,在相同的仿真時間內,轉移至救援機構的人數更多。

4 結 論

筆者利用系統動力學理論和VENSIM軟件構建危險貨物道路運輸事故應急處置模型,并以一起毒性氣體泄漏擴散運輸事故為例開展仿真研究,分析應急處置系統中事故信息處理、人員救援和疏散、車輛疏散和救援物資運送模塊中各個影響因素對應急處置的影響,模擬和觀察系統行為模式的動態演化過程。結果表明:

1)當醫療救援機構與事故現場距離減小60%時,救援速率提前1 238 s達到峰值,并且相同時間內轉移至救援機構的人數更多。因此,合理布局應急救援設施、提高應急救援部門響應速度,能夠有效提升事故應急響應能力。

2)運輸車輛調運車次增加一倍,現場物資庫存量峰值將增加27%,有效減少了應急資源的庫存短缺;交通管制延遲時間縮短360 s,待疏散車輛減少116 輛,同時減緩了進入事故區域路網內部車輛速度。因此,應急管理部門應開展應急宣傳教育活動,增強公眾認知和知識儲備,加強應急逃生技能,從而提升事故應急救援能力。

3)任務執行速度提高8.9%,應急處置行動執行速度提高8.8%;提高倉儲信息化程度,可以使得物資儲備倉的庫存調節時間顯著降低,有效加快了救援物資調運工作。因此,為提升事故應急保障能力,應加強開展應急演練活動,充分調動各職能部門之間的互動性,注重應急指揮水平的提升;完善可變信息板等交通信息發布系統的布局,加快信息傳播速度;同時,在倉儲和運輸環節應加強自動化、信息化等先進科學技術手段的利用。

危險貨物道路運輸事故應急管理涉及多學科,筆者建立的系統動力學模型還存在一定不足。未來可根據實際應用需要考慮更多影響因素和結構關系,加強系統動力學理論與其他方法的結合,提升模型處理實際復雜應急系統的效率。