陳曉,丁光

基于N-K模型的?；返缆愤\輸安全風(fēng)險因素耦合研究

陳曉1,丁光2

1. 三亞學(xué)院 管理學(xué)院, 海南 三亞 572022 2. ?？谫|(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局, 海南 ?？?570100

為研究?；返缆愤\輸安全風(fēng)險概率的變化情況，本文針對影響?；愤\輸安全的人、物、環(huán)境、管理等，從單因素、雙因素和多因素的角度來分析?；返缆愤\輸安全風(fēng)險因素之間的耦合關(guān)系，并結(jié)合我國2008~2014年發(fā)生的?；愤\輸事故，利用N-K模型計算出不同風(fēng)險耦合發(fā)生的概率。結(jié)果表明：耦合過程中參與的風(fēng)險因素越多，事故發(fā)生的概率越大；主觀因素（人的因素和管理因素）在危化品道路運輸安全風(fēng)險耦合過程中參與最多，造成的風(fēng)險較大，需要加強防范。

危化品運輸; 風(fēng)險耦合; N-K模型

伴隨著國家經(jīng)濟的快速發(fā)展，?；肪哂械奶厥庾饔檬蛊湓诟黝I(lǐng)域應(yīng)用逐漸廣泛，各行各業(yè)對危化品的需求量也在不斷增大；而在危化品的所有運輸方式中，道路運輸占據(jù)著較大比例且有不斷增長的趨勢；但隨之帶來的安全問題也越發(fā)顯著，道路上行駛的運輸危化品的車輛形成了流動的危險源，一旦發(fā)生運輸事故，就有可能對人民的生命安全與國家財產(chǎn)造成威脅，更嚴重的還會對生態(tài)環(huán)境造成污染，如：2014年7月19日，在滬昆高速湖南邵陽段，一輛裝有乙醇的貨車，由于司機疲勞駕駛導(dǎo)致與客車相撞，致使54人死亡，經(jīng)濟損失達5300萬元，2015年8月28日，在廣東陸豐市沈海高速陸豐龍山路段，一輛裝載亞硝酸銨的貨車與客車追尾，造成5人死亡，20余人受傷，2016年3月19日，一臺裝有汽油的油罐車在京港澳高速公路汨羅市何家壟段行駛時發(fā)生爆炸，導(dǎo)致5人死亡，這些事故均給國家和人民帶來了巨大的損失和惡劣的影響。

而N-K模型[10]起源于信息理論，以前通常用來對信息傳輸量的測度，現(xiàn)已成為分析復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部要素間相互作用、相互依賴對整體系統(tǒng)影響的通用工具，且在金融、地鐵施工、航空等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但目前尚缺乏在?；愤\輸安全風(fēng)險領(lǐng)域的研究?；诖?，本文結(jié)合?；返缆愤\輸安全風(fēng)險的特點及N-K模型的優(yōu)勢，構(gòu)建危化品道路運輸安全風(fēng)險因素耦合度量模型，計算出該模型下安全事件發(fā)生的概率和風(fēng)險值，并提出相應(yīng)的風(fēng)險應(yīng)對措施，以減少風(fēng)險耦合的概率，為危化品道路運輸安全風(fēng)險預(yù)防和控制管理提供理論依據(jù)。

1 ?；返缆愤\輸安全風(fēng)險多維軌跡交叉耦合致因分析

人、物（?；?、運輸車輛及其他設(shè)備設(shè)施）、環(huán)境、管理等四個子系統(tǒng)構(gòu)成了復(fù)雜動態(tài)的?；返缆愤\輸系統(tǒng)。且?；愤\輸事故的發(fā)生往往是由于人的不安全行為、物的不安全狀態(tài)、脆弱的環(huán)境及管理的失效等風(fēng)險因素造成的[11]，在這其中有些事故是由于系統(tǒng)的某些風(fēng)險因素突破自身防御極值直接導(dǎo)致的，但也有某些因素并未突破自身風(fēng)險閾值，而是與一些潛在的風(fēng)險因素因相互作用、相互耦合，從而導(dǎo)致發(fā)生事故。具體如圖1所示。

圖 1 ?；返缆愤\輸安全風(fēng)險多維軌跡交叉耦合致因

2 ?；返缆愤\輸安全風(fēng)險單因素和多因素耦合分析

在物理學(xué)中，耦合通常是指把各種相互依賴、相互作用及相互影響的兩個或兩個以上的實體聯(lián)合起來的現(xiàn)象[12]。而?；返缆愤\輸系統(tǒng)是由復(fù)雜關(guān)聯(lián)的若干元素及子系統(tǒng)組成的復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)，這就決定了?；返缆愤\輸事故耦合風(fēng)險不僅有人、物、環(huán)境、管理單個風(fēng)險，還有其他因素間的耦合風(fēng)險。因此，將?；返缆愤\輸系統(tǒng)中人、物、環(huán)、管不同情況下的耦合風(fēng)險分為單因素耦合風(fēng)險、雙因素耦合風(fēng)險、多因素耦合風(fēng)險，如圖2所示。

圖 2 危化品道路運輸安全風(fēng)險耦合類型

2.1 ?；返缆愤\輸安全風(fēng)險單因素分析

2.1.1 人為因素風(fēng)險在危化品道路運輸過程中，人是處于整個?；返缆愤\輸系統(tǒng)中的核心地位，往往是導(dǎo)致?；愤\輸事故的關(guān)鍵原因之一。伴隨著我國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)設(shè)備的可靠性和環(huán)境系統(tǒng)的安全性得到了較大改善，而人的不安全行為往往是導(dǎo)致事故的直接原因。人因因素風(fēng)險主要指駕駛?cè)藛T疲勞駕駛，安全意識薄弱，生理素質(zhì)、身體素質(zhì)、精神素質(zhì)，技術(shù)水平，教育水平低下等風(fēng)險，如駕駛?cè)藛T精神狀態(tài)不佳違章駕駛從而導(dǎo)致運輸事故。

2.1.2 物的因素風(fēng)險物的因素風(fēng)險通常是指危化品自身具有的易燃、易爆、毒害、腐蝕、放射性等危險性質(zhì)，以及運輸車輛和其他設(shè)備設(shè)施存在質(zhì)量不合格、設(shè)備磨損老化等風(fēng)險，如車輛磨損嚴重可能導(dǎo)致爆胎。剎車失靈等狀況，從而引發(fā)交通事故,。

2.1.3 環(huán)境因素風(fēng)險環(huán)境因素風(fēng)險是指在運輸過程中，不良的道路環(huán)境、氣象環(huán)境、地形環(huán)境、沿線人口以及交通流等風(fēng)險因素都可能增加?；返缆愤\輸安全事故發(fā)生的概率，如天氣大霧，導(dǎo)致路況視線不好從而引發(fā)事故。

2.1.4 管理因素風(fēng)險管理因素風(fēng)險是指在?；愤\輸過程中，由于管理計劃不科學(xué)，?；愤\輸安全管理法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)體系不健全等引起的風(fēng)險，管理風(fēng)險因素包括車輛設(shè)備設(shè)施管理不善、安全管理制度不健全、安全培訓(xùn)教育不到位等情況，一旦管理失效就可能誘發(fā)危化品運輸事故。

2.2 ?；返缆愤\輸安全風(fēng)險雙因素和多因素耦合分析

2.2.1 ?；返缆愤\輸安全風(fēng)險雙因素耦合分析在危化品道路運輸過程中，運輸安全只受兩個風(fēng)險因素之間的相互作用與相互影響，稱之為?；返缆愤\輸安全雙因素風(fēng)險耦合，其包括人-物因素耦合風(fēng)險、人-環(huán)境因素耦合風(fēng)險、人-管理因素耦合風(fēng)險、環(huán)境-管理因素耦合風(fēng)險、物-環(huán)境風(fēng)險耦合因素、物-管理風(fēng)險耦合因素等情況，如在人-物安全風(fēng)險因素的耦合過程中，物的不安全狀態(tài)可能受到人的不安全行為的影響，而反過來人的不安全行為也可能受到物的不安全狀態(tài)的影響。如?；愤\輸車輛被運輸人員違規(guī)改造從而導(dǎo)致事故，而運輸車輛某些地方設(shè)計的不合理，會使運輸人員在遇到緊急情況下在心理上可能產(chǎn)生急躁等情緒，從而產(chǎn)生不安全行為，造成運輸事故；在影響?；返缆愤\輸安全的物-環(huán)境風(fēng)險耦合因素中，?；纷陨砭哂械囊兹?、易爆、毒害、腐蝕、放射性等特性，增加了環(huán)境的危險性。而環(huán)境中的高溫也可能引發(fā)車輛自燃或危化品爆炸等危險事故。

廣西梧州市龍圩區(qū)稅務(wù)局全面推行“放管服”改革后，不斷優(yōu)化納稅服務(wù)，極大地方便了納稅人辦理涉稅業(yè)務(wù)，節(jié)約了辦稅時間和成本，贏得了廣大納稅人的點贊，納稅人的滿意度也隨之得到進一步提高。2017年在全市納稅人滿意度測評中，從原來的第七名躍上到中上水平。另外，通過不折不扣地落實稅收優(yōu)惠政策，讓納稅人應(yīng)享盡享稅收優(yōu)惠，惠及面達100%。據(jù)統(tǒng)計，2017年度享受小型微利企業(yè)所得稅優(yōu)惠的企業(yè)共180戶，優(yōu)惠減免5726.9萬元；享受政策性減免優(yōu)惠2700戶，減免增值稅150萬元。

2.2.2 ?；返缆愤\輸安全風(fēng)險多因素耦合分析當(dāng)?；返缆愤\輸安全受到3個或3個以上的風(fēng)險因素相互影響和相互作用時，這種情況就屬于多因素耦合風(fēng)險。而多因素耦合風(fēng)險包括人-物-環(huán)境因素耦合風(fēng)險、人-物-管理因素耦合風(fēng)險、人-環(huán)境-管理因素耦合風(fēng)險、物-環(huán)境-管理因素耦合風(fēng)險及人-物-環(huán)境-管理因素耦合風(fēng)險，如在人-物-管理耦合過程中，管理的因素往往這三個因素中起主導(dǎo)作用，在日常管理過程中對物的管理不到位時，就有可能致使車輛設(shè)備設(shè)施等維護保養(yǎng)不及時，出現(xiàn)磨損、老化等問題，同樣對工作人員操作規(guī)程或技能培訓(xùn)等方面不落實到位的話，則工人在使用設(shè)備過程中出現(xiàn)失誤的概率將會大大增加。因此為降低三者耦合的風(fēng)險概率，必須加強對人的不安全行為和物的不安全狀態(tài)的管理。再者在?；返缆愤\輸整個過程中人-物-環(huán)境-管理同時耦合的概率很小，但一旦出現(xiàn)這樣的情況，其造成的風(fēng)險往往會高于四個風(fēng)險因素簡單疊加的效果。

3 基于N-K模型的?；返缆愤\輸安全風(fēng)險耦合作用度量

3.1 N-K模型

1993年，考夫曼在研究生物基因組合進化問題時提出了N-K模型，該模型能較好的解決復(fù)雜問題，其主要包含兩個重要參數(shù)N和K，且在?；返缆愤\輸系統(tǒng)中，N指的是人、物、環(huán)境、管理等4個數(shù)目的子系統(tǒng)，K為?；愤\輸系統(tǒng)復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中各子系統(tǒng)相互作用、相互耦合的數(shù)目[13]。如果整個系統(tǒng)中有N個子系統(tǒng)，而不同子系統(tǒng)的組元有種相互結(jié)合的方式，即共有n種組合方式，則不同的組元按照一定的方式組合起來就構(gòu)成了多維網(wǎng)絡(luò)模型K，K的取值范圍為[0,-1]。

?；返缆愤\輸系統(tǒng)是一個較大的復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)，其共包括四個風(fēng)險組元，分別是人、物、環(huán)境和管理。而每個組元依據(jù)它們是否突破自身的風(fēng)險閾值，可分為0和1兩種狀態(tài)，當(dāng)風(fēng)險組元未突破自身閾值時，記為“0”，突破自身風(fēng)險閾值時記為“1”[14]，且影響?；返缆愤\輸安全的所有風(fēng)險因素絕大多數(shù)情況下都是由部分風(fēng)險因素通過局部耦合過程達到風(fēng)險閾值。當(dāng)不同類型的風(fēng)險組元通過不同的形式進行耦合，耦合的頻次越多，表明該耦合方式出現(xiàn)的概率就越大，即用耦合值來表示事故發(fā)生風(fēng)險及概率的大小，耦合值越大則風(fēng)險越大，越容易引發(fā)事故，因此本文結(jié)合N-K模型對危化品道路運輸安全風(fēng)險因素耦合進行度量。其計算公式如下：

式中：,,分別表示人、物、環(huán)境、管理4類風(fēng)險因素；P,i,j,k表示人在第種狀態(tài)下、物在第種狀態(tài)下、環(huán)境在第種狀態(tài)下、管理在第種狀態(tài)下，4種因素風(fēng)險耦合發(fā)生的概率，P，P，P，P分別表示人、物、環(huán)境、管理在，，，狀態(tài)下的發(fā)生概率。

代表了?；返缆愤\輸安全風(fēng)險耦合在完全耦合狀況下的數(shù)量化評估，計算得到的Ｔ值越大表明該組元耦合程度越高，對系統(tǒng)安全影響更大。而在實際事故中由四個風(fēng)險因素完全耦合造成的事故概率很小，較多是由四個風(fēng)險因素發(fā)生局部耦合，那么只需要計算三維空間下的風(fēng)險因素之間的信息交互，總共4種組合，其計算公式如下：

同理，當(dāng)局部風(fēng)險因素耦合為雙因素耦合時的交互信息計算公式為：

其中：

4 實例分析

影響危化品道路運輸安全的風(fēng)險因素有人、物、環(huán)境和管理等因素，這四大風(fēng)險因素共有16種可能的耦合形式。其中0000、1000、0100、0010、0001代表了五個單因素風(fēng)險耦合；而雙因素風(fēng)險耦合有1100、1010、0110、0101、1001、0011等6種情況；多因素風(fēng)險耦合則共有5種情況，分別用1011、1101、110、0111、1111表示（人、物、環(huán)境、管理４種因素分別對應(yīng)千、百、十、個位上的數(shù)字，某種因素未發(fā)生和發(fā)生的情況用0和1來代表）。通過對我國2008~2014年發(fā)生的危化品道路運輸事故調(diào)查統(tǒng)計分析，得到總共發(fā)生事故約1047起，其中，單因素風(fēng)險耦合、雙因素風(fēng)險耦合和多因素風(fēng)險耦合導(dǎo)致的?；返缆愤\輸事故的次數(shù)和頻率如圖3所示。

圖 3 因素耦合事故頻次頻率

（1）單因素風(fēng)險耦合分析，為了計算交互信息值，首先計算以下不同方式風(fēng)險耦合發(fā)生的概率，根據(jù)式1，需計算P，P，P，P的值，當(dāng)人為因素不參與風(fēng)險耦合時?；愤\輸事故發(fā)生概率為0…=0000+0100+0010+0001+0110+0101+0011+0111=0.2709，同理，0…，·0…，·1…，…0·，…1·，…0，…1，計算結(jié)果如下表1。

表 1 單因素風(fēng)險變化概率

（2）雙因素風(fēng)險耦合分析，根據(jù)公式2~8，可知需要計算P，P，P，P，P，P的值。因此計算人為因素與物的因素均不參與風(fēng)險耦合時危化品運輸事故發(fā)生概率為00··=0000+0010+0001+0011=0.0668，同理計算其他值，具體見表2。

表 2 雙因素風(fēng)險變化概率

3)多因素風(fēng)險耦合分析,根據(jù)式2~8可知，需要計算P，P，P，P的值，計算人的因素、物的因素和環(huán)境因素不參與風(fēng)險耦合時事故發(fā)生概率為000.=0000+0001=0.0115，同理可以計算其他值，具體如表3。

表 3 多因素風(fēng)險變化概率

根據(jù)式2~8，分別計算下列各項風(fēng)險的耦合的值為4=1.138，31=0.278，32=0.249，33=0.295，34=0.219，21=0.0278，22=0.036，23=0.0257，24=0.0219，25=0.0246，26=0.016，從計算結(jié)果可知：4>33>31>32>34>22>21>23>25>24>26。

4.1 綜合分析

（1）在?；返缆愤\輸系統(tǒng)中，隨著參與耦合的因素的越多，其造成的危化品道路運輸安全總風(fēng)險也隨之增大。從上述計算結(jié)果可知曉，4個風(fēng)險因素耦合的發(fā)生概率最大，其次為3個風(fēng)險因素耦合的情況，且3個因素耦合風(fēng)險值大于雙因素耦合風(fēng)險值，這與日常生活中發(fā)生的?；返缆愤\輸事故原因相符合。

（2）在?；返缆愤\輸安全三因素風(fēng)險耦合中，人-環(huán)境-管理風(fēng)險因素耦合的值最大，其次通過計算數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，若事故發(fā)生的原因中有人為因素和管理因素參與風(fēng)險耦合，則事故發(fā)生的概率均比較高，這表明主觀因素(人為因素和管理因素)是造成事故發(fā)生的重要原因。

（3）在雙因素耦合風(fēng)險中，人-管理因素耦合風(fēng)險和人-環(huán)境因素耦合風(fēng)險要大于物-環(huán)境因素耦合風(fēng)險和物-管理因素耦合風(fēng)險，而環(huán)境-管理耦合因風(fēng)險是雙因素耦合風(fēng)險里最小的。這表明人的不安全行為是威脅到?；愤\輸安全的關(guān)鍵風(fēng)險因素。

5 結(jié)論與建議

本文針對?；返缆愤\輸安全風(fēng)險耦合作用進行分析，構(gòu)建了?；返缆愤\輸風(fēng)險耦合N-K模型，并利用N-K模型對?；返缆愤\輸安全風(fēng)險耦合作用進行度量，結(jié)果顯示：隨著參與風(fēng)險耦合因素的增加，?；返缆愤\輸安全風(fēng)險會逐漸增大，多因素風(fēng)險耦合導(dǎo)致事故發(fā)生的概率往往要大于雙因素風(fēng)險耦合。在人、物、環(huán)境、管理等4個因素中，人的因素和管理因素所參與的風(fēng)險耦合造成事故發(fā)生的概率相對較大。

通過上述分析，對危化品道路運輸安全風(fēng)險耦合提出如下建議：

（1）有針對性控制對系統(tǒng)起關(guān)鍵作用因素之間的耦合。通過計算危化品道路運輸安全風(fēng)險要素之間不同耦合形式的風(fēng)險度量值，可以發(fā)現(xiàn)人的因素和管理因素在整個系統(tǒng)風(fēng)險耦合過程中參與最多，造成的風(fēng)險最大，因此在日常管理過程中，應(yīng)該建立健全相關(guān)法律法規(guī)，加強安全責(zé)任制的落實，加大執(zhí)法和監(jiān)管力度嚴格市場準(zhǔn)入，加強從業(yè)人員培訓(xùn)教育，提高安全管理水平。

（2）影響危化品道路運輸安全的風(fēng)險因素較多，因此應(yīng)該避免多個因素之間發(fā)生耦合作用。當(dāng)人、物、環(huán)境、管理中的某一因素出現(xiàn)危險源時，在消除此危險源的同時，應(yīng)加強對其他風(fēng)險因素的檢測和監(jiān)控，防止產(chǎn)生新的耦合風(fēng)險源，造成更大的損失。

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Study on Coupling Safety Risk Factors on Dangerous Chemicals Transportation Based on N-K Model

CHEN Xiao1, DING Guang2

1.572022,2.570100,

To study on the safety risk probabilities changing in dangerous chemicals transportation, this paper analyzed the coupling relation among safety risk factors in dangerous chemicals transportation from a single, double and multifactors perspective aiming at people, things, environment, management and so on affecting transportation safety, and calculated probabilities coupling various risks with N-K model combining with dangerous chemicals transportation accidents from 2008 to 2014 a. The results showed The more risk factors involved in the coupling process, the greater the probability of accident; Subjective factors (human factors and management factors) were the most involved in the risk coupling process of road transport safety of dangerous chemicals, causing greater risks that need to be reinforced.

Dangerous chemicals transportation; risk coupling; N-K model

U492.3+36.3

A

1000-2324(2019)04-0709-06

2018-03-10

2018-05-02

陳曉(1980-),女,碩士,講師,研究方向:工程項目管理. E-mail:2245036738@qq.com