魏利軍,王向陽(yáng),,羅艾民,多英全,王如君,向 陽(yáng)
(1.中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)研究院,北京 100012; 2.北京化工大學(xué) 化學(xué)工程學(xué)院,北京 100029)
地震作為一種突發(fā)性強(qiáng)、不確定性高的自然災(zāi)害,不僅僅會(huì)直接造成極大的破壞及人員傷亡,同時(shí)由于化工園區(qū)內(nèi)危險(xiǎn)化學(xué)品的存在,極易造成泄漏、火災(zāi)或爆炸等嚴(yán)重的化工事故,給地震應(yīng)急救援工作帶來(lái)了極大的困難[1]。為了探明地震災(zāi)害化工事故演化機(jī)理,國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量的研究。余世舟等[2]在地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)支持下利用火災(zāi)、爆炸及毒氣泄漏和擴(kuò)散的數(shù)學(xué)模型,對(duì)地震次生災(zāi)害進(jìn)行了數(shù)值模擬,可以直觀的給出地震次生災(zāi)害的危害范圍;之后,余世舟等[3]利用災(zāi)害鏈理論分析破壞性地震引發(fā)化工次生災(zāi)害的成災(zāi)機(jī)理,并構(gòu)建定量的概率分析模型,找出災(zāi)害鏈中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),采取斷鏈措施,減少人員傷亡及財(cái)產(chǎn)損失;Salzano等[4]利用歷史上地震災(zāi)害的事故調(diào)查結(jié)果,采用Probit模型,定義儲(chǔ)罐不同損傷狀態(tài),定量的描述了地震加速度(PGA)和儲(chǔ)罐損壞程度之間的關(guān)系;Fabbrocino等[5]和Antonioni等[6]在此基礎(chǔ)上,利用定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)(QRA)的方法,評(píng)估地震造成的化工事故后果,得到個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn),從而為震前預(yù)測(cè)提供指導(dǎo)性意見(jiàn);Krausmann E等[7]基于Natech事件評(píng)估方法對(duì)地震、洪水等自然災(zāi)害造成的化工設(shè)備失效事故進(jìn)行了研究分析,其主要是研究自然災(zāi)害對(duì)化工裝置造成的初步事故,而未考慮由其引發(fā)的多米諾事件。上述文中均未深層次描述事故的演化過(guò)程,而在量化研究耦合演化過(guò)程的問(wèn)題上,貝葉斯[8-10]具有明顯的優(yōu)勢(shì),可依靠條件概率表達(dá)各風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)之間的相互作用關(guān)系。因此,本文通過(guò)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,研究地震災(zāi)害化工事故演化過(guò)程,為探索地震災(zāi)害對(duì)園區(qū)影響提供新的思路。
本文通過(guò)災(zāi)害鏈理論對(duì)地震災(zāi)害化工事故災(zāi)害機(jī)理進(jìn)行分析,并將其轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建化工園區(qū)地震災(zāi)害的演化機(jī)理模型,再確定各節(jié)點(diǎn)變量及各自的取值范圍,通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)及專家經(jīng)驗(yàn)判斷分析,獲得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的條件概率值;最后,本文將對(duì)比不同地震烈度下,各化工事故發(fā)生的后驗(yàn)概率,并探討應(yīng)急救援及遏制化工事故發(fā)生的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)地震次生災(zāi)害的影響程度。
由一種災(zāi)害引發(fā)另一種災(zāi)害或其他一系列災(zāi)害的現(xiàn)象稱為災(zāi)害鏈,自然災(zāi)害屬于典型的災(zāi)害鏈[11-12]。根據(jù)該理論,由地震引發(fā)的化工事故是一種典型的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu),是一種以地震災(zāi)害為外因,從而誘發(fā)化工裝置破壞及失效等內(nèi)因的鏈?zhǔn)竭^(guò)程。根據(jù)地震災(zāi)害事故的特點(diǎn),將地震災(zāi)害的誘發(fā)外因及其致災(zāi)的過(guò)程稱為災(zāi)害鏈的啟動(dòng)環(huán),把因地震災(zāi)害造成化工裝置損壞或者泄漏等事故類型稱為激發(fā)環(huán),泄漏事故及點(diǎn)火源相互作用造成火災(zāi)、爆炸等化工事故稱為演化環(huán),該災(zāi)害造成的事故后果及損失稱為損害環(huán)。地震災(zāi)害誘發(fā)化工事故的形成與演化過(guò)程作為一種典型的災(zāi)害鏈類型,其危險(xiǎn)性、災(zāi)害性都十分巨大,且一災(zāi)多鏈、連鎖反應(yīng),造成的事故后果嚴(yán)重。地震災(zāi)害誘發(fā)化工事故的災(zāi)害鏈反應(yīng)特征總結(jié)如圖1。
圖1 地震誘發(fā)化工事故的災(zāi)害鏈Fig.1 Earthquake-induced chemical accident disaster chain
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用有向無(wú)環(huán)圖的形式表達(dá)隨機(jī)變量間的關(guān)聯(lián)特性,用條件概率分布的形式表示關(guān)聯(lián)強(qiáng)度[13]。因此,基于貝葉斯模型在處理不確定性方面的優(yōu)勢(shì),可將上述的事故鏈模型轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)地震災(zāi)害化工事故演化過(guò)程進(jìn)行定量分析。
地震次生化工事故演化過(guò)程可分為園區(qū)內(nèi)儲(chǔ)罐、管道、化工設(shè)備及建筑物受地震作用破壞,火災(zāi)、中毒及爆炸等化工事故,地震發(fā)生后的應(yīng)急救援,人員傷亡及經(jīng)濟(jì)損失等4個(gè)層次,將其分別對(duì)應(yīng)上述事故鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),構(gòu)建地震化工事故演化過(guò)程的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點(diǎn)和有向的弧線組成,是一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖,如圖2所示。
本文主要探討地震強(qiáng)度對(duì)化工園區(qū)的影響,著重分析地震烈度的影響程度,因此將地震烈度作為主要的證據(jù)變量。當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生后,儲(chǔ)罐、管道、化工設(shè)備及建筑物會(huì)遭受不同程度的破壞,上述各個(gè)裝備均要考慮。設(shè)備破壞后,可能會(huì)造成有毒或易燃易爆原料及產(chǎn)品的泄漏,從而引發(fā)中毒、火災(zāi)及爆炸等化工事故。除了泄漏后遇點(diǎn)火源發(fā)生火災(zāi)爆炸外,生產(chǎn)設(shè)備由于輔助設(shè)施失效等原因,造成內(nèi)部壓力過(guò)大,也會(huì)發(fā)生物理爆炸。事故發(fā)生后,若交通阻斷或者應(yīng)急物資等因素,造成應(yīng)急救援不及時(shí),會(huì)造成更為人員傷亡及經(jīng)濟(jì)損失,該模型中,主要考慮化工事故造成人員傷亡的后果類型。
圖2 化工園區(qū)地震災(zāi)害演化機(jī)理Fig.2 Evolution mechanism of earthquake disaster in chemical industry park
若假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)父節(jié)點(diǎn)變量為連續(xù)性概率分布,則其對(duì)應(yīng)的子節(jié)點(diǎn)變量也為連續(xù)分布,這會(huì)造成后驗(yàn)概率參數(shù)估計(jì)的復(fù)雜性,且目前已有研究中所給出的參數(shù)估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)公式,均對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)變量進(jìn)行離散化處理, 因此本文也將各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行離散化處理。由于本文主要探討地震強(qiáng)度對(duì)化工園區(qū)的影響程度,主要將地震烈度分為7,8,9,10共4組,其他網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變量均為{是,否}2個(gè)狀態(tài)值。部分節(jié)點(diǎn)變量狀態(tài)分布見(jiàn)表1。
表1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變量離散化分布
在上述節(jié)點(diǎn)變量離散化的基礎(chǔ)上,需確定每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的條件概率值。節(jié)點(diǎn)條件概率分布表給出了各個(gè)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率值,即人們事先對(duì)該事件發(fā)生可能性大小的參數(shù)估計(jì)。由于目前國(guó)內(nèi)外相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不能給出所建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型所需要的數(shù)據(jù),因此本文參考了相關(guān)文獻(xiàn)[3,9,14]數(shù)據(jù),并結(jié)合專家意見(jiàn),給出各個(gè)節(jié)點(diǎn)的條件概率經(jīng)驗(yàn)判斷值。以化學(xué)性火災(zāi)爆炸為例,其條件概率表如表2所示。
表2 “化學(xué)火災(zāi)爆炸”節(jié)點(diǎn)的條件概率表
從上表可看出:當(dāng)存在易燃易爆原料或產(chǎn)品的條件下,遇點(diǎn)火源后會(huì)發(fā)生化學(xué)性火災(zāi)爆炸事故;或者由于物理爆炸引發(fā)化學(xué)性火災(zāi)爆炸事故,其概率為0.821。
采用上述構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)某種特定場(chǎng)景下地震災(zāi)害的演化過(guò)程進(jìn)行推理計(jì)算分析。若某化工園區(qū)內(nèi)的廠房或者中控室等建筑物抗震能力強(qiáng),且建筑物分布比較稀少,可認(rèn)為建筑物密度低;化工園區(qū)內(nèi)都設(shè)有消防隊(duì)及消防物資,以保障園區(qū)發(fā)生化工事故后,可盡快到達(dá)事故現(xiàn)場(chǎng);地震發(fā)生在白天,園區(qū)內(nèi)的工作人員都在正常上班,可認(rèn)為人員密度較高。根據(jù)以上的條件,對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中相關(guān)節(jié)點(diǎn)變量的先驗(yàn)概率進(jìn)行設(shè)定,其他未涉及的節(jié)點(diǎn)均采用上一節(jié)中所給出的先驗(yàn)概率值,并通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率值。輸入Netica軟件得到化工園區(qū)地震災(zāi)害化工事故演化過(guò)程的貝葉斯模型圖,如圖3所示。
破壞性地震可能會(huì)造成園區(qū)內(nèi)儲(chǔ)罐、生產(chǎn)設(shè)備及管道發(fā)生破裂,致使內(nèi)部危險(xiǎn)化學(xué)品發(fā)生泄漏,造成中毒、物理爆炸、化學(xué)性火災(zāi)爆炸等化工事故,使得人員傷亡。由圖3可知:假設(shè)該地區(qū)發(fā)生9級(jí)烈度地震時(shí),園區(qū)內(nèi)儲(chǔ)罐的破裂概率為0.405,同時(shí)由于地震災(zāi)害及建筑物倒塌造成生產(chǎn)設(shè)備破裂的概率為0.147,管道的破裂概率為0.32,從這三者的概率值可以看出,儲(chǔ)罐的破裂概率要高于其余兩項(xiàng),主要原因?yàn)閳@區(qū)內(nèi)的主要原料或產(chǎn)品存放在儲(chǔ)罐中,造成其數(shù)量較多,且儲(chǔ)罐內(nèi)化學(xué)品受到其地震作用,發(fā)生晃動(dòng)等,致使儲(chǔ)罐破裂的概率高于其余設(shè)備。當(dāng)設(shè)備發(fā)生破裂后,會(huì)造成不同程度的泄漏,本文僅對(duì)泄漏的化學(xué)品作了簡(jiǎn)單的劃分,未對(duì)泄漏的程度進(jìn)行分級(jí);由于受到原料或產(chǎn)品泄漏節(jié)點(diǎn)的約束,且園區(qū)內(nèi)有毒可擴(kuò)散物質(zhì)種類相比于易燃易爆化學(xué)品較少,導(dǎo)致有毒原料或產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)概率為0.052 6,易燃易爆化學(xué)品節(jié)點(diǎn)概率為0.206,之后,造成的中毒、化學(xué)性火災(zāi)爆炸及物理爆炸節(jié)點(diǎn)概率分別為0.042,0.115及0.026 4,當(dāng)?shù)玫缴鲜龈怕屎?,由于園區(qū)內(nèi)應(yīng)急救援和人員密度等節(jié)點(diǎn)的影響,造成人員傷亡不可接受的概率變?yōu)?.021。
圖3 化工園區(qū)地震災(zāi)害貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Bayesian network structure of earthquake disaster in chemical industry park
變量名稱取值7級(jí)后驗(yàn)概率值8級(jí)后驗(yàn)概率值9級(jí)后驗(yàn)概率值10級(jí)后驗(yàn)概率值地震烈度7/8/9/10(1,0,0,0)(0,1,0,0)(0,0,1,0)(0,0,0,1)儲(chǔ)罐破裂是/否(0.063,0.937)(0.18,0.82)(0.405,0.595)(0.648,0.352)生產(chǎn)設(shè)備破裂是/否(0.0225,0.9775)(0.644,0.9356)(0.147,0.853)(0.227,0.773)管道破裂是/否(0.0498,0.9502)(0.142,0.858)(0.32,0.68)(0.513,0.487)有毒原料或產(chǎn)品泄漏是/否(0.0081,0.9919)(0.023,0.977)(0.0526,0.9474)(0.084,0.916)易燃易爆原料或產(chǎn)品泄漏是/否(0.0316,0.9684)(0.0903,0.9097)(0.206,0.794)(0.33,0.67)中毒是/否(0.0064,0.9936)(0.0184,0.9816)(0.042,0.958)(0.0672,0.9328)化學(xué)性火災(zāi)爆炸是/否(0.0177,0.9823)(0.506,0.9494)(0.115,0.885)(0.183,0.817)物理爆炸是/否(0.004,0.996)(0.0115,0.9885)(0.0264,0.976)(0.0407,0.9593)人員傷亡不可接受/可接受(0.0035,0.9965)(0.0098,0.9902)(0.021,0.979)(0.0383,0.9617)
根據(jù)表3的計(jì)算結(jié)果:隨著地震烈度的增大,其化工設(shè)備的破裂概率值明顯升高,以儲(chǔ)罐為例,7,8,9,10級(jí)烈度值下其后驗(yàn)概率值分別為0.063,0.18,0.405,0.648,將其值與文獻(xiàn)[5]中的概率值(0.07,0.2,0.45,0.72)對(duì)比,可知其后驗(yàn)概率值符合其變化趨勢(shì),但是當(dāng)烈度值較大時(shí),其概率值小于文獻(xiàn)中的概率值,原因可能為以貝葉斯方法模擬時(shí),該方法對(duì)先驗(yàn)概率值有一定的修正,不僅僅考慮了歷史數(shù)據(jù),還加入了相關(guān)專家意見(jiàn)的先驗(yàn)概率值,從而造成該值小于文獻(xiàn)中的值。
隨著地震烈度的增大,其事故后果概率值也有一定程度的增大,但是其中毒、化學(xué)性火災(zāi)爆炸及物理爆炸概率的增長(zhǎng)幅度相比于化工設(shè)備增長(zhǎng)幅度相比有所降低,分別為0.006 4~0.067 2,0.017 7~0.183,0.004~0.040 7。可見(jiàn),地震烈度對(duì)化工設(shè)備直接破壞的概率影響較大,但是由于存在中間多個(gè)節(jié)點(diǎn)變量的約束,其對(duì)事故后果的影響相對(duì)較弱。
隨著地震烈度的增大,其人員傷亡概率也有所提高,統(tǒng)計(jì)2008—2014年全國(guó)化工和危險(xiǎn)化學(xué)品典型事故案例時(shí),在非自然災(zāi)害化工事故中,人員傷亡不可接受的概率為0.003,可見(jiàn)當(dāng)發(fā)生9~10級(jí)烈度地震時(shí),人員傷亡概率值會(huì)增大一個(gè)數(shù)量級(jí),該結(jié)論與文獻(xiàn)[15]中的結(jié)論一致,文獻(xiàn)中描述的是大型地震會(huì)造成PLL值會(huì)增大1~2個(gè)數(shù)量級(jí)。
同理,以9級(jí)烈度的地震為例,當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生時(shí),若化工事故及人員傷亡成為事實(shí),在建筑物屬性等因素不可控的情況下,若采用適當(dāng)科學(xué)的救災(zāi)措施,使應(yīng)急救援能夠及時(shí),化工園區(qū)內(nèi)部的人員密度降低,可使人員傷亡概率的損失達(dá)到最小,按照上述的思路,將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)急救援及人員密度改變不同的參數(shù)值。
表4 應(yīng)急救援對(duì)人員傷亡的后驗(yàn)概率值影響程度
由表4計(jì)算結(jié)果可知:當(dāng)應(yīng)急救援及人員密度處于同一狀態(tài)時(shí),從危險(xiǎn)性的角度考慮,應(yīng)急救援的危險(xiǎn)性較大,這是由于化工事故可能不會(huì)造成人員當(dāng)場(chǎng)死亡,更多的是救援不及時(shí),致使人員搶救無(wú)效死亡,因此應(yīng)著重加強(qiáng)救援工作,如當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生后,應(yīng)及時(shí)回復(fù)交通、電力系統(tǒng),使節(jié)點(diǎn)回復(fù)正常,而當(dāng)人員密度均為大時(shí),由于救援不及時(shí),會(huì)造成人員的傷亡不可接受概率值從0.019 8增加為0.024 5。
1)將地震災(zāi)害化工事故演化過(guò)程分為園區(qū)內(nèi)儲(chǔ)罐、管道、化工設(shè)備及建筑物受地震作用破壞,火災(zāi)、中毒及爆炸等化工事故,地震發(fā)生后的應(yīng)急救援,人員傷亡及經(jīng)濟(jì)損失4個(gè)層次,每個(gè)層次分別對(duì)應(yīng)事故鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),完成由事故鏈轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的過(guò)程。
2)根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率值,選定特定場(chǎng)景進(jìn)行貝葉斯推理分析,對(duì)比不同地震烈度下的化工事故后果及人員傷亡情況,并探討應(yīng)急救援的及時(shí)及有效性對(duì)地震次生災(zāi)害發(fā)生概率的影響程度。
3)概率評(píng)估方法需要實(shí)際的次生災(zāi)害評(píng)估結(jié)果作為計(jì)算參數(shù),但是現(xiàn)有的評(píng)估方法不統(tǒng)一,而且基于地震的事故信息不完整,其現(xiàn)有的概率數(shù)據(jù)只能基于少量的數(shù)據(jù)及專家意見(jiàn)來(lái)確定,造成其適用范圍,應(yīng)用條件有限,該方面應(yīng)進(jìn)一步研究。
[1]趙振東,王桂萱,趙杰.地震次生災(zāi)害及其研究現(xiàn)狀[J].防災(zāi)減災(zāi)學(xué)報(bào),2010,26(2):9-14.
ZHAO Zhendong, WANG Guixuan, ZHAO Jie. Secondary disaster of earthquake and the present research situation[J]. Journal of Disaster Prevention and Reduction, 2010, 26(2):9-14.
[2]余世舟,趙振東,鐘江榮.基于GIS的地震次生災(zāi)害數(shù)值模擬[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2003,12(4):100-105.
YU Shizhou, ZHAO Zhendong, ZHONG Jiangrong. Numerical simulation of secondary disasters of earthquake based on GIS[J].Journal of Natural Disasters, 2003,12(4):100-105.
[3]余世舟,張令心,趙振東,等.地震災(zāi)害鏈概率分析及斷鏈減災(zāi)方法[J].土木工程學(xué)報(bào),2010, 43(S1):479-483.
YU Shizou , ZHANG Lingxin , ZHAO Zhendong, et al. Probability analysis of earthquake disaster chain and chain-cutting disaster mitigation method[J].China Civil Engineering Journal, 2010, 43(S1):479-483.
[4]E. Salzano, I. Iervolino, G. Fabbrocino. Seismic risk of atmospheric storage tanks in the framework of quantitative risk analysis[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries,2003(16):403-409.
[5]Giovanni Fabbrocino, IunioIervolino, Francesca Orlando, et al. Quantitative risk analysis of oil storage facilities in seismic areas[J]. Journal of Hazardous Materials, 2005,123(1):61-69.
[6]Giacomo Antonioni, GigliolaSpadoni, Valerio Cozzani. A methodology for the quantitative risk assessment of major accidents triggered by seismic events[J]. Journal of Hazardous Materials,2007,147:48-59.
[7]Elisabeth Krausmann, Ana Maria Cruz. Impact of the 11 March 2011, Great East Japan earthquake and tsunami on the chemical industry[J]. Natural Hazards,2013,67(2):811-828
[8]姚錫文,許開(kāi)立,王貝貝,等.石化裝置火災(zāi)爆炸貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與防護(hù)層集成分析[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2014,10(3):95-100.
YAO Xiwen, XU Kaili, WANG Beibei,et al.Integrative analysis of Bayesian networks and LOPA for fireand explosion in petrochemical plant[J].Journal of Safety Science and Technology,2014,10(3):95-100.
[9]馬祖軍,謝自莉.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的城市地震次生災(zāi)害演化機(jī)理分析[J].災(zāi)害學(xué),2012,27(4):1-5.
MA Zujun, XIE Zili. Evolution mechanism of earthquake-induced urban disasters based on Bayesian network[J]. Journal of Catastrophlogy, 2012,27(4):1-5.
[10]朱婷,趙來(lái)軍,王旭磊.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的危險(xiǎn)化學(xué)品道路運(yùn)輸事故分析[J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào),2016,16(2):53-60.
ZHU Ting, ZHAO Laijun,WANG Xulei. Analysis of the hazardous material transportation accidensbased on the Bayesian network method. Journal of Safety and Environment,2016,16(2):53-60.
[11]史培軍.三論災(zāi)害研究的理論與實(shí)踐[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2002,11(3):1-9.
SHI Peijun. Theory on disaster science and disaster dynamics[J]. Journal of Natural Disasters, 2002,11(3):1-9.
[12]尹衛(wèi)霞,王靜愛(ài),余翰,等.基于災(zāi)害系統(tǒng)理論的地震災(zāi)害鏈研究—中國(guó)汶川“5.12”地震和日本福島“3.11”地震災(zāi)害鏈對(duì)比[J].防災(zāi)科技學(xué)院學(xué)報(bào),2012,14(2):1-8.
YIN Weixia, WANG Jingai, YU Han, et al. Study of earthquake disaster chains based on disaster system theory—comparison of disaster chains between the 12 May Wenchuan earthquake in China and the 11 March Tohoku earthquake in Japan[J]. Journal of Institute of Disaster Prevention, 2012,14(2):1-8.
[13]Javier Alvarez Galvez. Discovering complex interrelationships between socioeconomic status and health in Europe: A case study applying Bayesian Networks[J]. Social Science Research,2016,56(1):133-143.
[14]Michela Campedel,Valerio Cozzani, Anita Garcia-Agreda, et al. Extending the quantitative Assessment of Industrial Risks to Earthquake Effects[J]. Risk Analysis,2008,28(5):1231-1246.
[15]顏峻,左哲.建筑物地震次生火災(zāi)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模型研究[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2014,23(3):205-212.
YAN Jun, ZUO Zhe. Study on inference model of seismic secondary fire of building based on Bayesian networks[J].Journal of Natural Disasters, 2014,23(3):205-212.