劉爽

（中國刑事警察學院 基礎教研部，遼寧 沈陽 110854）

0 引言

地鐵因其方便、快捷、堵車風險小等優(yōu)勢成為人們出行的交通首選。而地鐵站作為乘客的主要聚集地，具有人群密度大、環(huán)境相對封閉、遭受襲擊后生命財產(chǎn)損失巨大等特點，其安全直接影響到整個地鐵系統(tǒng)乃至城市軌道交通的運行，因而也成為恐怖分子主要的襲擊目標。例如，2017年“4·3”圣彼得堡地鐵恐怖事件、2017年“9·15”倫敦地鐵爆炸事件?？植酪u擊風險評估是根據(jù)影響恐怖襲擊風險的指標對地鐵站的風險狀態(tài)進行評估[1]。通過恐怖襲擊風險評估可以發(fā)現(xiàn)風險源，并對地鐵站中存在的恐怖襲擊風險進行監(jiān)控，幫助地鐵管理者及時發(fā)現(xiàn)潛在風險，從而盡量避免恐怖襲擊事件的發(fā)生。因此，針對地鐵站恐怖襲擊進行風險評估,對地鐵系統(tǒng)的安全運行具有重要意義。

目前，已有學者針對恐怖襲擊風險評估的方法展開研究。例如，劉明輝[2]利用K-means聚類算法分析不同恐怖襲擊手段下飛機、機場以及民航工作人員三個維度上的風險等級。郭璇等[3]根據(jù)恐怖襲擊事件發(fā)生的先后順序及概率對不同襲擊方式下的損失和風險進行評估。趙傳鑫和劉明輝[4]基于DBSCAN聚類算法從恐怖襲擊事件的發(fā)生次數(shù)和傷亡人數(shù)對事件風險進行量化評估。但是鑒于恐怖襲擊風險評估是根據(jù)風險指標對事件未發(fā)生時的估計，評估信息存在不確定性。因此，本文提出基于證據(jù)理論和信度熵對地鐵站恐怖襲擊事故進行風險評估。

圖1 地鐵站恐怖襲擊風險評估指標體系

1 風險評估指標體系

根據(jù)MMEM系統(tǒng)理論，事件的風險主要受人(Man)、機 (Machine)、環(huán)境 (Environment)以及管理 (Management)4個方面的影響，通過有效估計這些方面的有關因素可以合理評估風險[5]。因此，本文基于MMEM理論并借鑒已有相關研究[6-7]，確定地鐵站恐怖襲擊風險評估的指標體系如圖1所示。

2 基于證據(jù)理論和信度熵的風險評估模型

基于證據(jù)理論和信度熵對地鐵站恐怖襲擊風險進行評估，首先，邀請專家對各指標進行風險評估，并將專家所給出的評估信息表示成信度形式。其次，根據(jù)評估信息的信度熵計算各指標的權重。最后，在考慮指標權重的情況下，將多指標上的風險評估信息進行集結，從而得到地鐵恐怖襲擊的風險評估得分。

2.1 風險評估的信度表示

在確定風險評估的識別框架Θ后，邀請專家評估各指標在不同風險等級上的可能性，并將多名專家的評估信息進行算數(shù)平均，從而得到針對各指標風險評估的BPAβn(Cr,k)，具體表示專家們認為指標Cr,k的風險等級為Hn的信度，n=1,2,… ,5。

2.2 風險指標的權重度量

由于各指標對于地鐵站恐怖襲擊風險評估的重要程度不同，在融合評估信息前需要度量指標的權重。本文借助信度熵分析評估信息的信息量來確定指標權重。信度熵是由Deng在傳統(tǒng)信息熵的基礎上提出的[9-10]。信度熵的基本原理為：針對某一指標的評估信息，若其信度熵越小，表明提供的信息量越小，則該指標被賦予的權重越??；反之，若其信度熵越大，表明提供的信息量越大，則該指標被賦予的權重越大。利用信度熵的思想計算各指標的權重，具體計算過程如下。

2.3 風險評估的信度融合

依據(jù)Dempster合成法則將一級指標的BPA進行融合，得到關于地鐵站恐怖襲擊風險評估的BPAmn。然后，計算地鐵站恐怖襲擊風險評估的期望效用作為風險評估的總得分。設un為識別框架Θ中風險等級Hn的效用值，n= 1,2,… , 5，其計算公式如下：

表1 風險評估的基本可信度分配

表2 指標權重

圖2 一級指標的風險評估

通過將風險評估的總得分Q與風險等級的效用值un進行比較，從而分析地鐵站的恐怖襲擊風險情況。

綜上，基于證據(jù)理論和信度熵的地鐵站恐怖襲擊風險評估模型的具體步驟如下：

步驟1 邀請專家對指標進行風險評估，并將評估信息表示為信度形式；

步驟2 依據(jù)式(1)-(4)，計算各指標的權重；

步驟3 依據(jù)式(5)-(8)，利用Dempster合成法則融合人員、設備、環(huán)境和管理4個方面的風險評估信息；

步驟4 依據(jù)式(9)和(10)，計算風險評估的總得分。

3 算例分析

為驗證所提出模型的可用性，將該模型應用于A市B地鐵站的恐怖襲擊風險評估。邀請8位專家針對10項二級指標在不同風險等級上進行評估，將專家的風險評估結果按照專家總人數(shù)進行算數(shù)平均，得到各指標風險評估的BPA，如表1所示。

根據(jù)式(1)-(4)得到二級指標的相對權重和一級指標的權重，如表2所示。

在考慮指標權重的情況下，利用式(5)和(6)修正一級指標的BPA，并將其繪制成圖2。由圖2可知，相比人員、設備和管理，地鐵站在環(huán)境方面存在的恐怖襲擊風險較高。

利用式(7)和(8)融合修正后的一級指標的BPA，從而得到地鐵站恐怖襲擊風險評估的總體BPA，如圖3所示，地鐵站恐怖襲擊風險評估具有較大的不確定性，但從整體上來看，相比其他等級，B地鐵站在低風險等級上的信度較大。

根據(jù)式(9)和(10)，計算B地鐵站恐怖襲擊風險評估的總得分Q= 0.3575。由于u2＜Q＜u3，則B地鐵站的恐怖襲擊風險等級介于中等風險和中低風險之間，總體而言風險水平偏低。就單一指標而言，地鐵管理人員需要重點關注環(huán)境方面，來降低地鐵站遭受恐怖襲擊的風險。

圖3 地鐵站恐怖襲擊風險評估

4 結語

本文提出了一種基于證據(jù)理論和信度熵的地鐵站恐怖襲擊風險評估模型。該模型首先基于MMEM理論構建風險評估指標體系；然后，考慮到風險評估信息存在不確定性，采用證據(jù)理論對風險評估信息進行融合，在融合過程中利用信度熵確定指標權重；最后，利用期望效用函數(shù)計算地鐵站恐怖襲擊風險評估的總得分。該模型在評估恐怖襲擊風險的過程中考慮了評估信息的不確定性，以降低風險評估的偏差。同時本文給出的風險評估模型概念清晰，求解方便，可為地鐵站恐怖襲擊風險管理提供決策支持，具有一定的現(xiàn)實應用價值。后續(xù)的研究工作可以擴展風險評估的信息源，對地鐵站恐怖襲擊風險評估問題進行深入研究。