姚云浩,李遠富

(西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院,成都 610031)

隨著《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》的頒布實施，我國鐵路建設(shè)重心已向西部轉(zhuǎn)移，艱險山區(qū)迎來了大規(guī)模高速鐵路建設(shè)熱潮，目前已建成貴廣、滬昆、西成高鐵等多條高速鐵路。由于特殊的地形地貌特征，突發(fā)事件往往會造成較大的損失。艱險山區(qū)高速鐵路系統(tǒng)眾多，相互之間的聯(lián)系也較為復(fù)雜，突發(fā)事件產(chǎn)生之后還會經(jīng)歷復(fù)雜的演化過程。目前國內(nèi)學(xué)者對突發(fā)事件演化的研究主要集中在突發(fā)事件演化的概念化模型層面。宋之杰[1]在社會網(wǎng)絡(luò)的視角下，采用系統(tǒng)動力學(xué)模型，研究了群體性突發(fā)事件的演化過程。尹文嘉[2]提出了民族地區(qū)群體性突發(fā)事件的演化概念模型，該模型闡釋了突發(fā)事件的演化路徑。王紅春[3]從協(xié)同論、系統(tǒng)動力學(xué)等分析了供應(yīng)鏈突發(fā)事件的演化機理并提出了應(yīng)對措施。這些研究都是集中社會學(xué)領(lǐng)域上的突發(fā)事件，很少有學(xué)者對鐵路特別是艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件的演化問題展開研究。由于艱險山區(qū)高速鐵路行經(jīng)區(qū)域地理、地址條件復(fù)雜，突發(fā)事件演化過程也較為復(fù)雜，因此有必要從定量化的角度對艱險山區(qū)高速鐵路的演化過程展開研究。本文將在歸納總結(jié)艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件概念、特點和分類的基礎(chǔ)上，結(jié)合集對分析理論、熵理論和突發(fā)事件統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對艱險山區(qū)高速鐵路不同類型突發(fā)事件演化熵進行研究。

1 相關(guān)概念界定

1.1 艱險山區(qū)高速鐵路及突發(fā)事件的定義

結(jié)合中國國家鐵路局對高速鐵路的定義，本文將艱險山區(qū)高速鐵路定義為：新建設(shè)計開行250 km/h(含預(yù)留)及以上動車組列車、初期運營速度不小于200 km/h并且線路經(jīng)行區(qū)域地勢起伏較大，地形地貌特征復(fù)雜，穿過板塊交界地帶，地質(zhì)災(zāi)害種類多、發(fā)生頻率高、危害性大的客運專線鐵路。

對于艱險山區(qū)高速鐵路來講，突發(fā)事件指的是可能會造成人員傷亡、沿線基礎(chǔ)設(shè)施破壞、運輸中斷和經(jīng)濟損失等不利后果的突然發(fā)生的事件。突發(fā)事件演化指的是突發(fā)事件產(chǎn)生之后，系統(tǒng)的不安全狀態(tài)通過彼此之間聯(lián)系傳導(dǎo)的過程。

1.2 艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件演化特點

突發(fā)事件的演化具有以下特征。(1)隱藏性。突發(fā)事件的演化過程始終存在，在各個子系統(tǒng)處于有序狀態(tài)下的情況下不會進入演化過程，只有當(dāng)某個子系統(tǒng)因為風(fēng)險的干擾而處于無序狀態(tài)，這時才會進入突發(fā)事件的演化過程。(2)形式多樣性。即子系統(tǒng)之間演化傳導(dǎo)的多樣性。由于艱險山區(qū)高速鐵路系統(tǒng)具有人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等多個子系統(tǒng)，各個子系統(tǒng)之間演化聯(lián)系方式多樣，因此演化傳導(dǎo)的過程具有多樣性。(3)危害性。艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件進入演化過程后，由于系統(tǒng)已經(jīng)崩潰，處于混亂無序狀態(tài)，因此會加大突發(fā)事件的危害性。例如“7.23甬溫線特大鐵路交通事故”中，雷擊使得設(shè)備失效后，突發(fā)事件進一步演化，最終導(dǎo)致了近30人死亡的巨大事故。(4)伴隨性。演化過程是通過系統(tǒng)之間聯(lián)系傳導(dǎo)的，系統(tǒng)之間的聯(lián)系本質(zhì)上是通過各個子系統(tǒng)之間信息、物質(zhì)和能量的交換而實現(xiàn)的，所以突發(fā)事件演化過程與子系統(tǒng)之間的物質(zhì)、能力和信息的交換是相伴而生的。例如山區(qū)突發(fā)泥石流沖擊鐵路橋梁，環(huán)境系統(tǒng)所攜帶的動能向設(shè)備系統(tǒng)傳導(dǎo)。(5)連鎖性。系統(tǒng)的不安全狀態(tài)通過系統(tǒng)之間的聯(lián)系將這不安全狀態(tài)傳遞給多個系統(tǒng)，造成不安全狀態(tài)在整個系統(tǒng)內(nèi)蔓延、產(chǎn)生了連鎖效應(yīng)。例如“7.23甬溫線特大鐵路交通事故”中，雷擊導(dǎo)致設(shè)備故障，設(shè)備故障導(dǎo)致人員判斷失誤，即多個系統(tǒng)的不安全狀態(tài)的連鎖反應(yīng)。(6)延時性：由于艱險山區(qū)高速鐵路是一個開放的復(fù)雜系統(tǒng)，當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生后，由于復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)性和自組織性，系統(tǒng)會通過內(nèi)部的自組織來維持原有的有序狀態(tài)，不會很快進入演化階段，因此演化過程具有延時性。例如在“7.23”事故中，從一開始動車組遭受雷擊到兩列車相撞中間間隔了幾十分鐘。

1.3 突發(fā)事件演化分類

突發(fā)事件會導(dǎo)致艱險山區(qū)高速鐵路某一子系統(tǒng)處于不安全狀態(tài)，子系統(tǒng)之間不安全狀態(tài)的傳導(dǎo)關(guān)系稱為演化傳遞關(guān)系，根據(jù)傳導(dǎo)方向可以分為4種類型：單向演化、雙向演化、層次雙向演化和層次單向演化。

(1)單向演化指的是兩個子系統(tǒng)之間不安全狀態(tài)的傳導(dǎo)具有單向性。例如山區(qū)鐵路突發(fā)泥石流可以沖毀橋梁設(shè)備，即環(huán)境系統(tǒng)的不安全狀態(tài)可以向設(shè)備系統(tǒng)傳導(dǎo)，而橋梁損壞不會導(dǎo)致泥石流的產(chǎn)生，即設(shè)備系統(tǒng)的不安全狀態(tài)不會傳導(dǎo)給環(huán)境系統(tǒng)。單向演化見圖1。

(2)雙向演化指的是兩個子系統(tǒng)之間不安全狀態(tài)的傳導(dǎo)是雙向的。例如：領(lǐng)導(dǎo)安全意識淡薄，會導(dǎo)致管理松散，管理不到位又會導(dǎo)致鐵路工作人員如動車組司機處于不安全狀態(tài)，即人員系統(tǒng)和管理系統(tǒng)的不安全狀態(tài)可以雙向傳導(dǎo)，雙向演化見圖2。

(3)層次單向演化指的是3個及3個以上子系統(tǒng)之間存在直接或者間接的單向傳導(dǎo)關(guān)系。例如，艱險山區(qū)突發(fā)泥石流，可以導(dǎo)致動車組人員和設(shè)備處于不安全狀態(tài)，層次單向演化見圖3。

(4)層次雙向演化指的是3個及3個以上子系統(tǒng)兩兩之間存在直接的雙邊聯(lián)系。例如，艱險山區(qū)突發(fā)崩塌，可以導(dǎo)致人員和管理系統(tǒng)處于不安全狀態(tài)，管理不到位又可能使得鐵路工作人員和環(huán)境系統(tǒng)處于不安全狀態(tài)，即3個系統(tǒng)之間的不安全狀態(tài)可以相互傳導(dǎo)，層次雙向演化見圖4。

圖3 層次單向演化

圖1 單向演化

圖2 雙向演化

圖4 層次雙向演化

2 理論基礎(chǔ)

2.1 集對分析理論

集對分析理論是處理不確定性因素和確定性因素之間的相互影響的理論方法[6，7]。它可以準(zhǔn)確的描述不確定系統(tǒng)的對立同一關(guān)系。集對是指相互關(guān)聯(lián)的兩個集合組成的對子。集對分析理論中把因素分為確定性因素和不確定性因素，并將兩者作為一個集對進行分析。同一性、差異性和對立性是集對分析中3個重要的概念。同一性指的是集對中的兩個集合共有的特征屬性。差異性指的是集對中的兩個集合相互矛盾的特征屬性。對立性指的是集對理論中對于一個特定的問題，它有一個集合對子K(A，B)，通過分析集合對子的同一性、差異性和對立性來對其進行定量分析。

要實現(xiàn)定量分析就要對同一性、差異性和對立性進行量化處理。同一度、差異度和對立度是同一性、差異性和對立性的數(shù)量化表示。設(shè)在一個集對中，有N個特征屬性，兩個集合中有L個共同的特征屬性、有M個相互矛盾的特征屬性，則剩下的P=N-L-M個是具有差異的特征屬性。同一度a為共有的特征屬性的個數(shù)L與所有特征屬性個數(shù)N的比值，即a=L/N。對立度b為矛盾的特征屬性的個數(shù)M與所有特征屬性個數(shù)N的比值，即b=M/N。差異度c為既不相同又不矛盾的特征屬性的個數(shù)P與所有特征屬性個數(shù)N的比值，即c=P/N。同一度、對立度和差異度三者之間要滿足歸一化條件，即a+b+c=1。則所分析的特定問題的聯(lián)系度u為：u=a+bI+cJ，其中I和J在考慮取值情況下，分別為差異度和對立度的系數(shù)，此時I∈[-1，1]，J∈[-1，0]；在不考慮取值情況下，I和J僅為標(biāo)記的作用。

2.2 熵理論

熵是物理學(xué)中的熱力學(xué)的一個重要概念，熵是由熱力學(xué)第二定律引出的表示混亂程度的狀態(tài)參量。1948年，美國著名的數(shù)學(xué)家、信息論創(chuàng)始人Shannon提出了信息熵的概念。信息熵的提出解決了信息的量化問題。設(shè)有n個信息事件，第i個信息事件出現(xiàn)的概率為pi，則Shannon的信息熵S量化公式為

(1)

式中，k為玻爾茲曼常數(shù)，通常情況下取值為1。

由上述公式可以看出，信息熵描述的是一種不確定性程度。

2.3 直覺模糊集

直覺模糊集是對Zadeh的經(jīng)典模糊集深化研究，在直覺模糊集中除了考慮經(jīng)典模糊集的隸屬度，還加入了非隸屬度和猶豫度兩個參數(shù)，直覺模糊集比傳統(tǒng)的模糊集更能細膩的描述和刻畫客觀世界的模糊本質(zhì)。通過引入這兩個參數(shù)，除了可以數(shù)量化的表達指標(biāo)的模糊性，還可以表達人在決策過程中的猶豫心理，更好地表達人員在決策過程中的不確定性[8]。

設(shè)集合A={〈x，μA(x)，vA(x)〉x∈X}，其中X為非空集合，則A是一個直覺模糊集；其中μA(x)為隸屬度函數(shù)，它表示元素x隸屬于集合X的程度，它的取值范圍為[0，1]，vA(x)為非隸屬度函數(shù)，它表示元素x不隸屬于集合X的程度，它的取值范圍也為[0，1]。用猶豫度來刻畫決策過程中的猶豫程度，它與隸屬度和非隸屬度有關(guān)，猶豫度πA(x)=1-μA(x)-vA(x)，?x∈X，直覺模糊集的隸屬度函數(shù)

((2)

3 艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件演化熵計算

3.1 演化熵的計算模型

由于各個子系統(tǒng)之間的聯(lián)系具有不確定性，因此結(jié)合可以表達不確定程度的信息熵理論，將演化熵定義為：突發(fā)事件演化過程中子系統(tǒng)兩兩之間聯(lián)系的不確定程度。結(jié)合集對分析理論，演化同一熵代表某一個系統(tǒng)X崩潰跟它有聯(lián)系的另一個子系統(tǒng)Y崩潰的不確定程度。演化對立熵指的是某一個系統(tǒng)X崩潰跟它有聯(lián)系的另一個子系統(tǒng)Y不發(fā)生崩潰的不確定程度。演化波動熵指的是某一個系統(tǒng)X崩潰跟它有聯(lián)系的另一個子系統(tǒng)Y產(chǎn)生演化波動的不確定程度。因此可以用演化同一熵、演化對立熵和演化波動熵來表示子系統(tǒng)之間的演化熵。

設(shè)復(fù)雜系統(tǒng)中的某一個子系統(tǒng)X處于不安全狀態(tài)，另一個子系統(tǒng)Y的狀態(tài)向量(n個值)中至少有一個序參量yj(j∈[1，n])，與子系統(tǒng)X演化同一、波動、對立的概率分別為：pT(yj|X)，pB(yj|X)，pD(yj|X)，同時這3個概率滿足歸一化條件。子系統(tǒng)Y的狀態(tài)向量中有l(wèi)個序參量與子系統(tǒng)X演化同一，有m個序參量與子系統(tǒng)X演化對立，有n-l-m個序參量與子系統(tǒng)X演化波動，且滿足1

((3)

(4)

(5)

由于演化熵可以用演化波動熵、演化同一熵和演化對立熵表示，因此子系統(tǒng)X與子系統(tǒng)Y演化熵的計算方法如公式(6)所示。

HXY=wTHT+wBHB+wDHD

(6)

式中，wT、wB、wD分別為演化同一熵、演化波動熵和演化對立熵的權(quán)重。

3.2 艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件演化熵計算步驟

(1)確定系統(tǒng)的狀態(tài)參量

艱險山區(qū)高速鐵路系統(tǒng)由4個子系統(tǒng)組成，即人員子系統(tǒng)、設(shè)備子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)和管理子系統(tǒng)。人員子系統(tǒng)狀態(tài)參量有：動車組司機的安全狀態(tài)、車站工作人員的安全狀態(tài)、通信段人員的安全狀態(tài)、電務(wù)段人員安全狀態(tài)和動車段工作人員安全狀態(tài)。設(shè)備子系統(tǒng)狀態(tài)參量有：線路的安全狀態(tài)、信號系統(tǒng)安全狀態(tài)、通信系統(tǒng)的安全狀態(tài)、接觸網(wǎng)系統(tǒng)的安全狀態(tài)和動車組的安全狀態(tài)。環(huán)境子系統(tǒng)的狀態(tài)參量有：天氣狀況、地質(zhì)災(zāi)害狀況和工作環(huán)境狀況。管理子系統(tǒng)的狀態(tài)參量有：管理組織機構(gòu)的合理性、管理過程的合理性和管理模式制度的合理性。

(2)系統(tǒng)狀態(tài)參量的評價

對各個子系統(tǒng)的狀態(tài)參量的評價有“極好、“好”、“一般”、“差”和“極差”。其中當(dāng)子系統(tǒng)狀態(tài)參量處于“極好”和“好”兩個狀態(tài)時，代表各個子系統(tǒng)處于相對有序的狀態(tài)，不利于演化的進行，因此當(dāng)子系統(tǒng)狀態(tài)參量處于“極好”和“好”兩個狀態(tài)時，可以認為它與整個系統(tǒng)是演化對立的。同樣地，當(dāng)子系統(tǒng)狀態(tài)參量處于“極差”和“差”兩個狀態(tài)時，代表各個子系統(tǒng)處于相對無序的狀態(tài)，利于演化的進行，因此當(dāng)子系統(tǒng)狀態(tài)參量處于“極差”和“差”兩個狀態(tài)時，可以認為它與整個系統(tǒng)是演化同一的。當(dāng)子系統(tǒng)狀態(tài)參量處于“一般”狀態(tài)時，可以認為它與整個系統(tǒng)是演化波動的。用直覺模糊集來表示子系統(tǒng)狀態(tài)參量所處的狀態(tài)，根據(jù)公式(2)計算各個狀態(tài)參量所處狀態(tài)的隸屬度，根據(jù)最大隸屬度原則確定子系統(tǒng)狀態(tài)參量所處的狀態(tài)。

(3)系統(tǒng)演化概率的計算

對各個子系統(tǒng)的狀態(tài)參量進行評價后，計算出各個子系統(tǒng)演化同一、演化波動和演化對立的概率。

(4)系統(tǒng)演化熵的計算

首先確定演化同一熵、演化波動熵和演化對立熵的權(quán)重，然后將步驟(3)計算得到的各個子系統(tǒng)演化同一、演化波動和演化對立的概率代入公式(3)～公式(6)，計算各個子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的演化熵。

4 實例驗證

采用近年來國內(nèi)外艱險山區(qū)高速鐵路事故資料作為實例，來驗證突發(fā)事件演化計算模型的可行性。根據(jù)國內(nèi)外的統(tǒng)計資料，將艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件分為4個類別：列車脫軌事件、行車沖突事件、行車中斷事件和火災(zāi)爆炸事件。列車脫軌事件指的是列車運行過程中脫離軌道的事件。行車沖突事件指的是列車運行過程中與其他列車或者侵入鐵路限界的物體、人員發(fā)生碰撞的事件。行車中斷事件指的是列車由于各種原因突然停止運行的事件?；馂?zāi)爆炸事件指的是列車上發(fā)生了火災(zāi)或爆炸的事件。根據(jù)國內(nèi)外艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件資料，共統(tǒng)計脫軌事件29起、行車沖突事件13起、行車中斷事件39起和火災(zāi)爆炸事件8起[15]。

設(shè)人員、設(shè)備、環(huán)境和管理子系統(tǒng)的演化熵值分別用H1、H2、H3、H4來表示。

4.1 行車沖突事件各個子系統(tǒng)演化熵

(1)結(jié)合艱險山區(qū)高速鐵路行車沖突事件數(shù)據(jù)庫，對各個子系統(tǒng)的狀態(tài)參量按照直覺模糊集的形式進行取值，根據(jù)公式(2)計算其隸屬度并分析其演化關(guān)聯(lián)性。各個子系統(tǒng)的狀態(tài)參量評價值如表1所示。

表1 行車沖突事件下各子系統(tǒng)狀態(tài)參量評價表及演化關(guān)聯(lián)性

(2)根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)，與人員子系統(tǒng)演化同一、波動、對立的狀態(tài)參量數(shù)分別為(3，1，1)，與設(shè)備子系統(tǒng)演化同一、波動、對立的狀態(tài)參量數(shù)分別為(2，1，2)，與環(huán)境子系統(tǒng)演化同一、波動、對立的狀態(tài)參量數(shù)分別為(1，1，1)，與管理子系統(tǒng)演化同一、波動、對立的狀態(tài)參量數(shù)分別為(2，1，0)，因此可以得到行車沖突事件下演化同一、波動和對立的概率如表2所示。

表2 行車沖突事件下各子系統(tǒng)演化聯(lián)系概率

(3)根據(jù)表2中的數(shù)值和公式(3)～公式(5)計算行車沖突事件下各個子系統(tǒng)的演化同一熵、演化波動熵和演化對立熵，計算結(jié)果如表3所示。

表3 行車沖突事件下各子系統(tǒng)演化熵值

(4)設(shè)定演化同一熵、演化波動熵和演化對立熵的權(quán)重分別為(1/3，1/3，1/3)。

(5)利用公式(6)和表3得到行車沖突事件下人員子系統(tǒng)、設(shè)備子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)和管理子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的演化熵分別為0.1376，0.1527，0.159，0.092。

4.2 脫軌事件各個子系統(tǒng)演化熵

按照3.2小節(jié)的計算步驟，計算脫軌事件下各個子系統(tǒng)的演化同一熵、演化波動熵和演化對立熵，計算結(jié)果如表4所示。

表4 脫軌事件下各子系統(tǒng)演化熵值

利用公式(6)、各個熵值的權(quán)重和表4得到脫軌事件下人員子系統(tǒng)、設(shè)備子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)、管理子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的演化熵分別為0.1376，0.1376，0.092，0.092。

4.3 行車中斷事件各個子系統(tǒng)演化熵

按照3.2小節(jié)的計算步驟，計算行車中斷事件下各個子系統(tǒng)的演化同一熵、演化波動熵和演化對立熵，計算結(jié)果如表5所示。

表5 行車中斷事件下各子系統(tǒng)演化熵值

利用公式(6)、各個熵值的權(quán)重和表5得到行車中斷事件下人員子系統(tǒng)、設(shè)備子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)、管理子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的演化熵分別為0.137 6，0.072 4，0.092，0.092。

4.4 火災(zāi)爆炸事件各個子系統(tǒng)演化熵

按照3.2小節(jié)的計算步驟，計算火災(zāi)爆炸事件下各個子系統(tǒng)的演化同一熵、演化波動熵和演化對立熵，計算結(jié)果如表6所示。

表6 火災(zāi)爆炸事件下各子系統(tǒng)演化熵值

(3)利用公式(6)、各個熵值的權(quán)重和表6得到火災(zāi)爆炸事件下人員子系統(tǒng)、設(shè)備子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)、管理子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的演化熵分別為0.072 4，0.137 6，0.092，0.092。

4.5 計算結(jié)果分析

(1)在行車沖突事件中，4個子系統(tǒng)的演化熵值排序為H3>H2>H1>H4。環(huán)境子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的聯(lián)系最密切，即環(huán)境子系統(tǒng)的不安全狀態(tài)最容易向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)；管理子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的聯(lián)系最不密切，即管理子系統(tǒng)的不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)的可能性最小。例如“7.23甬溫線特大鐵路交通事故”中，事故最初階段為雷擊導(dǎo)致信號設(shè)備故障，即環(huán)境系統(tǒng)的不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)，最終導(dǎo)致兩列動車組相撞。

(2)在脫軌事件中，4個子系統(tǒng)的演化熵值排序為H1=H2>H3=H4。設(shè)備、人員子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的聯(lián)系最密切，即設(shè)備、人員子系統(tǒng)的不安全狀態(tài)最容易向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)；環(huán)境、管理子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的聯(lián)系最不密切，環(huán)境、管理子系統(tǒng)的不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)的可能性最小。例如，1998年德國ICE事故，就是由于列車車輪外鋼圈疲倦導(dǎo)致列車出軌，即設(shè)備系統(tǒng)的不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)，導(dǎo)致了脫軌事件的產(chǎn)生。

(3)在行車中斷事件中，4個子系統(tǒng)的演化熵值排序為H1>H3=H4>H2。人員子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的聯(lián)系最密切，即人員子系統(tǒng)的不安全狀態(tài)最容易向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)；設(shè)備子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的聯(lián)系最不密切，設(shè)備子系統(tǒng)的不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)的可能性最小。例如，2011年深圳市龍崗區(qū)一列動車組與4名隨意侵入鐵路限界的男子相撞，即人員的不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)，導(dǎo)致了行車中斷事件的發(fā)生。

(4)在火災(zāi)爆炸事件中，4個子系統(tǒng)的演化熵值排序為H2>H3=H4>H1。設(shè)備子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的聯(lián)系最密切，即設(shè)備子系統(tǒng)的不安全狀態(tài)最容易向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)；人員子系統(tǒng)與整個系統(tǒng)的聯(lián)系最不密切，人員子系統(tǒng)的不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)的可能性最小。例如，2015年在法國蒙彼利埃高速列車發(fā)生火災(zāi)，列車設(shè)備短路即設(shè)備系統(tǒng)的不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)傳導(dǎo)，導(dǎo)致了最后火災(zāi)事件的產(chǎn)生。

5 結(jié)論

本文將艱險山區(qū)高速鐵路突發(fā)事件演化分為4種類型：單向演化、雙向演化、層次單向演化和層次雙向演化。通過演化同一熵、對立熵和波動熵，建立了艱險山區(qū)高速鐵路演化熵計算模型，實現(xiàn)了對突發(fā)事件演化過程的量化分析。統(tǒng)計了國內(nèi)外鐵路突發(fā)事件數(shù)據(jù)，計算了艱險山區(qū)高速鐵路4種基本突發(fā)事件下系統(tǒng)的演化熵。計算結(jié)果表明，環(huán)境子系統(tǒng)不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)的傳導(dǎo)，導(dǎo)致了行車沖突事件的演化，設(shè)備、人員子系統(tǒng)不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)的傳導(dǎo)，導(dǎo)致了脫軌事件的演化，人員子系統(tǒng)不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)的傳導(dǎo)，導(dǎo)致了行車中斷事件的演化，設(shè)備子系統(tǒng)不安全狀態(tài)向整個系統(tǒng)的傳導(dǎo)，導(dǎo)致了火災(zāi)爆炸事件的演化。通過不同突發(fā)事件演化熵的分析，可以了解各種類型突發(fā)事件演化規(guī)律，為降低突發(fā)事件的影響提供理論依據(jù)。