0 引言
近年来,我国城市轨道交通发展迅猛,截至2020年底,我国（不含港澳台,下同）有43个城市开通城市轨道交通,运营里程7 354.7km,全年累计完成客运量175.9亿人次[1]。随着运营里程和客运量的持续快速增长,城市轨道交通安全运行的压力和挑战日益加大。新开通线路受前期工程质量、系统磨合及人员技能水平等影响,载客后短期内各类问题集中显现,其运营安全风险管控要求往往高于线网其他运营线路,成为各地保障运营安全的重点。对新线运营安全风险水平进行客观、量化评价,得到新线风险水平排序,不仅能够便于企业根据评价结果开展针对性的整改,提高新线运营安全风险管控能力,而且能为行业主管部门开展辖区内不同城市新开通线路质量评比提供有效手段,对于提升新线运行稳定性和可靠性,引导各地提高线路建设与运营筹备标准具有重要意义。
关于城市轨道交通运营安全风险评价,国内外均已开展了相关研究,并取得了一定成果。从风险评价方法维度,总体上可分为定性评价、定量评价和定性定量相结合3种评价方法。国外城市轨道交通运营安全风险评价以定性评价为主,由于相关研究起步早,目前已积累了较为丰富的实践经验和数据资料,并通过法律法规、标准规范和规范性文件等转化为相关制度,其中以欧美国家最具代表性。英国铁路条例办公室（Office of Rail and Road, ORR）以《铁路和其他轨道交通系统安全条例》和《风险管理成熟度模型》为基础,通过行政许可手段对轨道交通运营企业及其经营线路开展风险评价,并将定性评价结果设定为5个等级[2,3,4,5]。欧洲电工标准化委员会（European Committee for Electrotechnical Standardization, CENELEC）发布了《轨道交通：可靠性、可用性、可维修性和安全性（RAMS）的规范和验证》（EN50126）,通过对全生命周期内各专业系统的所有安全相关活动进行定性评价,为工程风险水平提供全链条安全证据[6]。美国交通运输部发布了《公共交通危险分析指南》,基于系统安全工程理论对公交体系的风险实施有效的识别、确认和分析,以达到主动防御、消除或控制已知风险的目的[7]。虽然国外有关风险评价的研究均已形成自成体系的理论及方法,且随着评价模型和指标体系的逐步完善而不断更新版本,但其主流的定性评价方法因主观性强、评价重点易偏离等根本性问题无法有效解决,只能辅助其他手段加以验证或修正。国内对前述3种评价方法皆有研究,以定量和定性定量相结合的方法为主。定性评价方面,主要以层次分析[8]、模糊数[9]、隶属度[10]等方法为基础,结合专家咨询或打分,对相关方案进行评价。定性评价方法具有可操作性强、简便、直观的优点,对复杂程度较低、方案差异较明显的评价场景较为适用,但无法规避前文提到的根本性问题。定量和定性定量相结合评价方面,主要围绕构建风险评价数学模型和指标体系开展相关研究,常用的模型算法有数据包络分析[11]、可拓理论[12]、信息熵[13]等。定量和定性定量相结合的评价方法能够在一定程度上解决单纯依靠定性评价带来的诸多问题,以定量化的方式更加直观、科学地界定评价结果,但理论及模型复杂、计算繁琐、实操性不强是其主要短板。
值得关注的是,国内外现有的风险评价方法大多针对已投入运营一段时间的线路或某一专业系统,运行环境、设施设备状态、风险分布特征、管控措施等均与新线运营前存在较大差异,直接套用可能造成输出结果的偏差,影响风险评价的客观性和准确性。为此,本文从审批程序、工程完整度、工程质量、运营准备等方面构建新线运营前安全风险评价指标体系,探索提出一种能够充分发掘灰色信息、降低指标模糊性的评价模型和方法,以期客观评价新线运营前安全风险,为行业主管部门和企业针对薄弱环节开展专项整治提供有效抓手,进一步提升我国城市轨道交通新线运营前安全风险管控水平。
1 新线运营前安全风险评价指标体系
城市轨道交通新线运营前安全风险评价是一个多主体、多目标的评价过程。针对这一特点,本文使用目前在评价领域广泛应用的目标层次分类方法,按照“目标层–准则层–指标层”这3级,把新线运营前安全风险评价指标体系抽象为如图1 所示的递阶层次结构。其中,目标层级为评价的总体目标,即新线运营前安全风险评价;准则层级主要从工程全生命周期视角对规划、建设和运营进行切分,覆盖新线运营前的各个环节,并结合实践经验,将影响新线安全风险水平的因素提炼为审批程序、工程完整度、工程质量、运营准备4个方面;指标层级主要基于准则层级的定位和要点进行细化,审批程序涉及的两项指标主要反映《城市轨道交通初期运营前安全评估技术规范 第1部分：地铁和轻轨》（以下简称《规范》）中规定条件和程序的符合度[14];工程完整度涉及的3项指标主要针对甩项工程,突出甩项工程规模、复杂程度和对服务的影响程度;工程质量涉及的3项指标主要针对新线初期运营前安全评估报告中的问题类别,通过问题数量及严重程度反映风险水平;运营准备涉及的两项指标主要针对运营单位介入深度等问题。
总体上看,该指标体系系统考虑了行政审批、工程建设、运营管理等对评价目标的影响,能够体现新线运营前安全风险评价需经过多个利益相关方的权衡,并需要开展综合效益最大化目标下的多目标分析。
各项评价指标的含义及计算方法如下：
（1）前提条件符合率。该条线路关于批复、许可和验收文件存在的问题数量与《规范》要求的全部批复、许可和验收文件数量之比,为定量指标。
（2）审批程序合规率。部分批复、许可或验收文件可能存在与法定程序或要求不完全一致的情况,如有关主管部门针对某一审批事项以说明、函等形式替代证书、批复等。该指标的计算方法为完全符合规定的各类文件数量与国家规定的全部文件数量之比,为定量指标。
（3）甩项工程规模。新线开通时有甩项工程的,需由相关部门正式批复,明确甩项工程清单。该指标表示甩项工程的数量,为定量指标。
（4）甩项工程复杂程度。该指标表示甩项工程的功能复杂程度,如一般认为车站出入口、某处电扶梯等为较简单的甩项工程,车辆段、停车场、主变电所、车站等则属于较复杂的甩项工程,为定性指标。
（5）甩项工程对服务水平的影响程度。结合甩项工程规模及复杂程度,判定新开通线路的甩项工程对服务水平的影响程度,为定性指标。
（6）试运行跑图质量。对比不同线路按照开通运营时列车运行图连续组织行车20日以上关键指标表现情况,判定各线路试运行跑图质量,为定量指标。为便于计算,该指标以各线路关键指标中表现最优指标个数为准。
（7）测试项目通过率。针对新线开通需开展并通过的系统功能核验和联动测试项目,该指标表示各项测试项目结果为通过的数量占全部测试项目的比例,为定量指标。
（8）工程建设水平。新线开通评估时所有工程建设相关问题的数量与可能造成后果严重程度的乘积,为定量指标。
（9）运营接管及介入程度。表示运营单位临时接管、进驻现场以及介入深度的情况,为定性指标。
（10）运营筹备水平。新线开通评估时所有运营筹备相关问题的数量与可能造成后果严重程度的乘积,为定量指标。
2 基于加权灰色关联度的新线运营前安全风险评价模型
在构建城市轨道交通新线运营前安全风险评价指标体系基础上,为实现对不同线路运营前安全风险水平的客观评价,需要基于所选的评价方法,针对性建立安全风险评价模型。
2.1 模型构建思路及理论基础
城市轨道交通新线运营前安全风险评价需要根据具体的新开通线路情况及其评估资料进行决策,线路安全风险管控总体最优是问题求解的关键。从我国新线开通的实际情况看,新线运营前安全风险评价问题涉及多种影响因素,需要引入一套适用且科学的决策理论和方法。目前,针对这种需要将多个影响因素或指标转化为一个能够反映综合情况的量值,以完成决策及评价的问题,常采用综合评价方法。对于综合评价方法的选取,本文主要考虑两个方面——评价方法的适用性和评价对象的特点。
评价方法的适用性方面,新线运营前安全风险评价问题存在部分定性的影响因素,造成评价关键信息不可避免地存在一定缺失或模糊。灰色系统理论对求解信息缺失及模糊类的问题较为适用。该理论针对信息不完全确知的灰色系统,重点对数据间的内在联系进行量化处理,从而充分发掘并得到有效信息。在灰色系统理论中,灰色关联度法主要通过分析各备选数列与最优数列构成曲线间的几何相似程度,确定二者间的关联程度,几何形状越相似,则关联度越大,表明备选方案越接近最优方案[15]。
评价对象的特点方面,从前述评价指标体系可知,影响城市轨道交通新线运营前安全风险评价的因素较多,不仅包括可量化的定量指标,还有一定比例的定性指标,需要在评价时充分考虑不同评价指标的权重,通过指标加权的方式达到修正评价结果的目的。
综上,本文通过加权灰色关联度综合评价方法构建评价模型,以实现对城市轨道交通新线运营前安全风险的评价。
2.2 评价模型
本文提出的城市轨道交通新线运营前安全风险评价的加权灰色关联度评价模型为：
式（1）中：B为m条线路的运营前安全风险评价结果矩阵, ,bi为方案 中线路的风险评价结果;W为各评价指标的权重向量, ,wj为第 个指标的权重;G为灰色关联系数矩阵, , 为方案 中第 个指标与第 个最优指标的关联系数。
由式（1）可知,评价模型涉及两个关键要素,即灰色关联系数矩阵G和评价指标权重向量W,以下分别进行阐述。
（1）灰色关联系数矩阵[16]
根据灰色关联度理论,新线与相对最优线路指标向量的关联度可作为判断新线运营前安全风险管控水平的标准。假设相对最优线路的评价矩阵 ,则新开通线路指标 与相对最优线路指标 间的灰色关联系数为：
式（2）中： 为分辨系数, ,通常取 。
经过计算,可得到评价模型的灰色关联系数矩阵为：
对于评价线路中的指标 ,由于各指标所涉及的评价内容不同,导致量纲不统一,因此需要针对各指标值的特点,进行归一化处理,实现由实际值到评价值的转化。
定性指标方面,由于其含义及指向具有一定的模糊性,无法直接得到准确值,可应用模糊统计的方法确定其隶属度。通常情况下,针对某一评价指标,可将经过比选后得到的相对最优线路的相对隶属度记为1,并以此为标准采用专家咨询法得到其他方案中该评价指标 。
定量指标方面,其指向及含义清晰且可计算出准确值,为了与定性指标保持量纲的统一,需要将其归一化为隶属于[0,1]区间的值。
量纲归一化处理后,可将定性指标及定量指标合并组成模型中的评价矩阵R。
将R代入式（2）,可得关联系数矩阵G。
（2）评价指标权重向量
层次分析法是解决评价指标权重问题的通用方法。本文采用专家咨询法直接得到评价指标权重,具体如下：
如果当前层指标为 ,上一层指标为 ,则可对 进行两两比较,得到 。记 ,则 为指标 相应于上一层指标 的判断矩阵。
判断矩阵 的最大特征根为 , 的标准化特征向量为 ,则该特征向量为同一层各指标相对上一层的权重排序。
对每个 均可求得权向量 ,如果上一层m个指标的权重分别为 ,那么该层每个指标的组合权重为： 。
照此方法逐层计算,即可得到各评价指标的权重向量 。
（3）结果计算
将关联系数矩阵G和权重向量W代入式（1）,计算灰色关联系数与各评价指标权重,可得新线与相对最优线路的加权灰色关联度 。
反映了各比选方案与最优方案的关联程度,因最优方案通常设定为1,则比选方案的加权灰色关联度越接近1,就表明该方案与最优方案的拟合程度越高,在所有方案中实施效果越好。全部参与新线运营前安全风险评价线路的加权灰色关联度的数值,即代表各线路运营前安全风险管控水平高低。
3 案例分析
3.1 新线路评估情况
选取2019年7月—2020年7月期间,天津、重庆、深圳、郑州4个城市的4条新开通线路为研究对象,根据相关线路初期运营前安全评估报告,应用本文提出的加权灰色关联度模型评价其运营前安全风险水平。对照前述评价指标体系,各线路的相关评价关键信息如表1 所示。
表1 新线运营前安全风险评价关键信息 |
| 线路 名称 | 前提条 件问题 | 系统功能 核验问题 | 系统联动 测试问题 | 运营准 备问题 | 甩项工 程明细 |
|---|---|---|---|---|---|
| 线路1 | 0 | 12 | 0 | 2 | 出入口2个 |
| 线路2 | 0 | 6 | 6 | 2 | 车站2座、 停车场1处、 出入口6个 |
| 线路3 | 1 | 40 | 3 | 0 | 无 |
| 线路4 | 1 | 5 | 0 | 0 | 主变电所1座、出入口5个 |
3.2 模型计算
（1）评价指标计算
在10个评价指标中,涉及定性指标3个,定量指标7个。针对定性指标,结合评价指标体系中相关指标定义与计算方法,借助专家咨询及模糊标度法确定其量值。各线路定性指标值见表2 。
表2 各线路定性指标值 |
| 评价指标 | 线路1 | 线路2 | 线路3 | 线路4 |
|---|---|---|---|---|
| 甩项工程复杂程度C4 | 0.9 | 0.61 | 1 | 0.72 |
| 甩项工程对服务水平的影响程度C5 | 0.8 | 0.43 | 1 | 0.62 |
| 运营接管及介入程度C9 | 0.86 | 0.73 | 0.52 | 1 |
定量指标涉及的参数较多,需结合各线路特点,按照评价指标体系中相应指标的计算方法分别求解。各线路定量指标的计算结果见表3 。
表3 各线路定量指标值 |
| 评价指标 | 线路1 | 线路2 | 线路3 | 线路4 |
|---|---|---|---|---|
| 前提条件符合率C1 | 100% | 100% | 90.9% | 90.9% |
| 审批程序合规率C2 | 100% | 100% | 91.2% | 100% |
| 甩项工程规模C3 | 2 | 9 | 0 | 6 |
| 试运行跑图质量C6 | 4 | 2 | 2 | 0 |
| 测试项目通过率C7 | 100% | 82.4% | 90.2% | 100% |
| 工程建设水平C8 | 12 | 15 | 30 | 23 |
| 运营筹备水平C10 | 4 | 4 | 0 | 0 |
将表3 的定量指标作无量纲化处理,并将结果与表2 中定性指标合并,得到评价矩阵R。
（2）评价指标权重确定
如前所述,评价指标权重直接通过专家咨询法获取。通过自上而下的两两比较,可求得全部10个指标的权重,结果见表4 。
表4 指标权重统计表 |
| 准则层 | 权重 | 指标层 | 权重 | 指标权重 |
|---|---|---|---|---|
| 审批程序B1 | 0.15 | 前提条件符合率C1 | 0.63 | 0.094 |
| 审批程序合规率C2 | 0.37 | 0.056 | ||
| 工程完整度B2 | 0.22 | 甩项工程规模C3 | 0.35 | 0.077 |
| 甩项工程复杂程度C4 | 0.22 | 0.048 | ||
| 甩项工程对服务水平的影响程度C5 | 0.43 | 0.095 | ||
| 工程质量B3 | 0.35 | 试运行跑图质量C6 | 0.39 | 0.136 |
| 测试项目通过率C7 | 0.23 | 0.081 | ||
| 工程建设水平C8 | 0.38 | 0.133 | ||
| 运营准备B4 | 0.28 | 运营接管及介入程度C9 | 0.60 | 0.168 |
| 运营筹备水平C10 | 0.40 | 0.112 |
（3）结果输出
根据前述评价矩阵R,选定相对最优线路 ,根据式（2）和式（3）求得灰色关联系数矩阵G,将其与评价指标权重向量W一并代入式（1）,求得4条新线路基于加权灰色关联度的评价结果B：
从评价结果看,加权灰色关联度 ,更接近1,表明线路1与相对最优线路的相似性最高,故本案例中运营前安全风险管控最优的为线路1。4条线路的运营前安全风险管控水平从高到低排序为：线路1>线路4>线路3>线路2。
3.3 结果分析
从4条线路的实际情况和风险评价结论来看,线路1不涉及前提条件和审批程序方面的问题,工程质量方面的问题数量较少,未出现系统联动测试不通过的项目,且甩项工程复杂度和规模较小,对全线服务水平影响较低。因此,采用本文构建的评价模型,4条新开通线路的最优输出结果符合总体预期和基本判断,说明该模型在评价新线运营前安全风险管控水平方面具有一定合理性和适用性。
从评价方法的科学性和精确性来看,线路1与线路2在影响运营安全问题数量、各部分问题分布等方面十分相似,但线路2的评价结果排序却在最后,主要原因是线路2的甩项工程规模最大且最为复杂,特别是全线2座车站暂缓开通、停车场不能投用,对运营组织和服务的影响较大。线路3与线路4的评价结果相差不大,但二者在问题数量、甩项工程规模与复杂程度等方面的指标悬殊较大,一定程度上验证了新线运营前安全风险评价是多因素共同作用的结果,需要充分考虑评价指标体系内各项指标的表现,利用科学的方法作出客观的评价。由此可以说明,本文所提出的评价方法能够基于指标权重及内在关联情况,充分发掘各比选方案的灰色信息,并通过模型对评价结果进行精准、持续的输出。
从对评价结果的改进和优化来看,评价指标体系中准则层指标的权重排序为工程质量（0.35）、运营准备（0.28）、工程完整度（0.22）、审批程序（0.15）,指标层中运营接管及介入程度（0.168）、试运行跑图质量（0.136）、工程建设水平（0.133）的权重位列前三,表明相关指标对新线运营前安全风险评价的结果影响较大。综合4条线路的指标值、权重和模型输出情况,可针对性提出新线运营前安全风险管控的要点及建议如下。
（1）抓实抓细运营准备各项工作,突出强调运营单位接管工程及介入的时间和深度,为正式载客运营做好充分准备。
（2）加大对工程质量的重视程度,特别是试运行跑图关键技术指标的符合性,以及各设施设备系统中不能实现原设计功能或可能存在造成乘客伤亡风险问题的管控情况。
（3）严格控制甩项工程规模和复杂程度,特别是直接面向乘客的分部分项工程,如车站、换乘通道、出入口、电扶梯等。
4 结语
为提升我国城市轨道交通新线运营前安全风险管控水平,本文从审批程序、工程完整度、工程质量、运营准备等4个方面,构建了涵盖10个指标的城市轨道交通新线运营前安全风险评价指标体系,明确了评价指标的含义及计算方法。同时,结合城市轨道交通新线运营前安全风险评价特点,在全面分析比选的基础上,研究提出了一种基于加权灰色关联度的安全风险评价模型和方法。最后,采用该指标体系和模型对国内4个城市的新线运营前安全风险进行评价,模型输出结果与工程实际基本吻合,说明本文所构建的评价指标体系及评价模型具有一定的合理性和适用性。
城市轨道交通新线运营前安全风险评价涉及复杂的评价指标体系和众多评价指标,特别是管理体制机制、移交衔接、工程建设、运营管理与服务等影响因素深度关联,需要结合实践持续优化完善。此外,按照交通运输部关于城市轨道交通运营安全评估的制度设计,如何对初期运营阶段线路投入正式运营前的风险水平进行客观评价,是下一步亟需研究解决的问题。
