李 偉副教授 王甜甜 張 偉,2

(1.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 管理工程學(xué)院，北京 100070；2.北京市地鐵運營有限公司，北京 100044)

0 引言

李為為等[1]對影響地鐵安全運營的人、車輛、軌道、供電、信號等主要原因進行了探討，提出“人—車—軌道—安全管理”的安全運營系統(tǒng)及應(yīng)急救援體系相結(jié)合的對策；代寶乾等[2]確定了地鐵火災(zāi)、列車脫軌、擁擠踩踏等危險有害因素，并指出地鐵事故受內(nèi)、外部2大因素的影響；李銘輝[3]運用系統(tǒng)安全分析方法辨識了地鐵運營中的危險因素，接著用定性和定量相結(jié)合的分析和評價方法，探索了適合我國的地鐵運營安全綜合評價；韓豫等[4]運用脆弱性理論和耗散結(jié)構(gòu)理論，以干擾、暴露和脆弱性為致因要素，建立事故演化模型，構(gòu)建了地鐵系統(tǒng)的脆弱鏈模型；萬欣等[5]將Petri網(wǎng)與模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合，提煉乘客異常行為導(dǎo)致地鐵運營事故的形成機理，進而得出乘客行為影響地鐵運營的關(guān)鍵路徑；曾明華等[6]在考慮地鐵運營安全各影響因素相互關(guān)系的基礎(chǔ)上，綜合利用ISM和模糊多態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了對地鐵運營安全的風(fēng)險預(yù)測；Azadeh A等[7]通過將AHP與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法相結(jié)合，提出了地鐵運營集成模型，并將其應(yīng)用于地鐵運營系統(tǒng)中的風(fēng)險分析，以期找出主要風(fēng)險因素，對運營過程的安全管理進行優(yōu)化；Jae Seong等[8]通過分析地鐵運營火災(zāi)安全事故，研究了屏蔽門在火災(zāi)事故中所起的作用,提出了應(yīng)對火災(zāi)發(fā)生的相應(yīng)預(yù)防措施；Min An等[9]認為要合理運用層次分析法以及三角模糊數(shù)來獲取各指標(biāo)權(quán)重，避免主觀因素對指標(biāo)賦權(quán)產(chǎn)生影響而造成偏差。這些研究對地鐵運營安全起到重要作用，但其研究多是宏觀層面的，對于事故水平的劃分也主要是靠現(xiàn)場經(jīng)驗確定。本研究將基于地鐵運營事故處理記錄，就事故本身探尋其客觀規(guī)律性。在北京地鐵事故處理數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上，從人、列車、環(huán)境等因素進行系統(tǒng)聚類，獲取特征性的事故分類并對比其結(jié)果，從不同角度探究北京地鐵運營事故的發(fā)生模式與危險因素，為揭示各種地鐵運營事故的發(fā)生機理和修訂相應(yīng)政策提供科學(xué)依據(jù)。

1 地鐵運營事故研究因素的提取

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于北京市地鐵年度安全生產(chǎn)責(zé)任保險案件報表，調(diào)取2017年11月1日到2018年10月31日期間的北京地鐵事故數(shù)據(jù)，共計1180起事故。為滿足分析的要求，排除有缺失項及無法認定的記錄后，將每起事故中主要責(zé)任人的事故記錄信息納入分析，共946條事故主要責(zé)任人記錄。本研究中“事故主要責(zé)任人”定義為數(shù)據(jù)庫條目中事故涉及人的事故責(zé)任定性為“全部”或“主要”；若同一事故中出現(xiàn)多于一條事故責(zé)任定性為“不同”的事故記錄，則按照新事故紀(jì)錄加以處理。

1.2 研究因素的提取及分析

本研究基于一般程序處理事故記錄的內(nèi)容，同時考慮地鐵傷害的危險因素，選取數(shù)據(jù)庫中性別、年齡、時間、具體位置、事件原因、傷害類型等因素作為聚類分析的外顯變量，采用系統(tǒng)聚類[10]中的樣品聚類(Q型聚類)，樣本之間的差距用平方歐氏距離表示，類別之間的差距用離差平方和表示，聚類方法采用瓦爾德法。根據(jù)地鐵運營各事故的概率分布情況，選擇3種主要傷害類型同時作為因變量，性別、年齡、時間、具體位置、事件原因為自變量分別進行聚類，然后比較模型聚類結(jié)果中的主要特征變量，進行模型結(jié)果擇優(yōu)。本研究的系統(tǒng)聚類采用SPSS 23.0完成。

2 聚類結(jié)果分析

2.1 北京地鐵運營事故的統(tǒng)計描述性分析

本研究共納入946條事故責(zé)任人信息，經(jīng)初步統(tǒng)計表明：在8種傷害類型中，電梯傷害、摔傷、夾傷共占比88.58%，可視為地鐵傷害的3種主要傷害類型，如下圖。故將分別以這3種傷害結(jié)局為因變量，進行系統(tǒng)聚類分析。

各責(zé)任人特征在傷害類型組間的分布，見表1，除性別因素在組間無差異外，其他研究因素在傷害類型組間均有統(tǒng)計學(xué)差異(表1中“事件原因”特征的24個具體內(nèi)容沒有列出)。

圖 2018年度地鐵運營事故分布

2.2 模型擬合結(jié)果

以年齡、時間、具體位置、事件原因為變量，分別對電梯傷害、摔傷、夾傷的所有事故信息進行系統(tǒng)聚類，其計算方法和計算過程將不再贅述。最后根據(jù)各自的聚類樹狀圖及實際情況，得出了各自的聚類數(shù)目：電梯傷害取5類為最佳；摔傷取5類為最佳；夾傷取4類為最佳。3種聚類結(jié)果的類別概率與條件概率分布下面詳細討論。分類結(jié)果將按類別概率從大到小排列，按條件概率進行特征命名。

表1 地鐵運營事故特征描述性結(jié)果

2.2.1 電梯傷害聚類結(jié)果

電梯傷害的5個類別概率中前2個類別貢獻了52%的事故概率。分析事故特征的條件概率結(jié)果，見表2。

式(13)說明，MDCFT結(jié)果呈二維周期性，調(diào)頻率維周期為N，頻率維周期為N2，參數(shù)估計將會出現(xiàn)模糊，將會影響目標(biāo)的運動補償效果。假設(shè)有調(diào)頻斜率u1，u2且Δu=u1-u2，當(dāng)Δu=N2時MDCFT的參數(shù)估計結(jié)果將出現(xiàn)模糊，由式(13)可計算出足夠引起參數(shù)估計產(chǎn)生模糊的最低速度為1 500 000 m/s，該值遠遠超過實際目標(biāo)的速度，因此頻率步進雷達參數(shù)估計模糊問題不予考慮。

(1)各分類均以女性為主(條件概率>58%)。

(2)年齡<29歲和事件原因中行走分神、家長看管不利、緊急制動等變量的條件概率均低于0.2，表2中不予列出。

(3)類別概率最大的兩類，條件概率最大的事故原因分別為“行李原因”及“未扶穩(wěn)摔倒”。

(4)分析單個變量的條件概率，從年齡分布可以看出，第2、3類別均以>60歲的老年人為主；從時間變量的條件概率來看，第1、2類事故高峰期出現(xiàn)在下午，這顯然與早晚高峰的“雙峰形”的客流規(guī)律不相符合，這是由于近年來交通流量的快速增長，地鐵交通流量的波動幅度范圍即交通流量的峰值和谷值之間的變化差距己經(jīng)變得不再明顯。

表2 電梯傷害類別概率和條件概率分布

2.2.2 摔傷聚類結(jié)果

摔傷的5個類別概率中前4個類別貢獻了92%的事故概率。分析事故特征的條件概率，見表3。

(1)引起摔傷的主要原因有：不慎摔倒、地面濕滑、行李原因、緊急制動、老弱病殘孕群體行動不便、人多擁擠等，且類別概率最大的兩類主要事故原因的條件概率均包含變量“不慎摔倒”。

(2)分析單個變量的條件概率，從年齡的條件概率分布可以看出，第1類受害者以中老年為主，事故原因主要為“不慎摔倒”，而其余事故類別在老年人中的條件概率不足0.2；時間及具體位置變量的條件概率在各類別中有較明顯的區(qū)分度，如類別2主要發(fā)生在上午傍晚雙峰時間段，發(fā)生位置集中在站臺、站廳。

表3 摔傷類別概率和條件概率分布

2.2.3 夾傷聚類結(jié)果

夾傷的4個類別概率中前2個類別貢獻了76%的事故概率。分析事故特征的條件概率，見表4。

(1)引起夾傷的主要原因有：不慎夾到、行李原因、人多擁擠、上下車搶時間、閘機故障、站臺屏蔽門故障等，且類別概率最大的一類的主要事故原因的條件概率為變量“不慎夾到”。

(2)分析單個變量的條件概率，從年齡的條件概率分布可以看出，第1類受害者以<20和≥60歲群體為主，主要事故原因為“不慎夾到”，發(fā)生時間為上下午雙峰段，集中在白天；第2類別的主要事故原因為“上下車搶時間”，以50～59歲女性為主要特征，主要位置在站臺，可知多發(fā)生車門夾傷和屏蔽門夾傷。

表4 夾傷類別概率和條件概率分布

2.3 電梯傷害、摔傷、夾傷事故模式分析

根據(jù)類別概率的大小，將電梯傷害、摔傷及夾傷各類別(5、5、4類)按其特征進行命名，見表5，結(jié)果表明：

(1)對于電梯傷害，中老年人群在上下午雙峰時間段因行李原因?qū)е碌氖鹿士捎糜谥攸c預(yù)防干預(yù)。進一步分析發(fā)現(xiàn)，上下午雙峰時間段(8～11點、13～17點)地鐵電梯人多擁擠，此類別人群由于年齡大行動遲緩，攜帶大件行李乘坐電梯，容易對自身及他人都造成危害，因此，地鐵管理方面應(yīng)對此類人群嚴(yán)格安檢，嚴(yán)禁攜帶超長、笨重、妨礙通行等物品進站。2、3類均為老年人群(≥60歲)，因此應(yīng)進一步加強老年人群搭乘電梯安全知識的宣傳。

表5 聚類結(jié)果命名及各類別傷害構(gòu)成比(n,%)

(2)對于摔傷，各類別對傷害結(jié)局的貢獻以“中老年上下午雙峰樓梯不慎摔倒組”最大，“站臺及站廳地面濕滑組”次之，“中年上午行動不便/人多擁擠組”最小。上下午雙峰時段，中老年人群行動遲緩，易滯留于樓梯引發(fā)危害，因此雙峰時段應(yīng)加強地鐵工作人員的引導(dǎo)疏散，確保樓梯的暢行。第2類為“站臺及站廳地面濕滑組”，多發(fā)生于中年人群，除了這類人群出行基數(shù)大外，還多與乘客心理懈怠有關(guān)，防范措施為加強安檢，加大雨雪天氣工作人員的執(zhí)勤力度。

(3)對于夾傷事故，“老幼上下車不慎夾到組”類別概率為45.83%，對傷害貢獻最大，此類別事故多發(fā)生于老年或幼年人群，因年齡因素發(fā)生屏蔽門或車門夾傷，可采取重點關(guān)注弱勢群體的客流引導(dǎo)、乘車安全規(guī)則的普及教育等措施；第2類為“中年出行高峰上下車搶時間組”，中年人群在各出行高峰時段均易由于上下車搶時間而發(fā)生夾傷，且中年人群搶時間行為多于老年人群，受夾傷風(fēng)險自然也高于其他群體。

以上分析結(jié)果可以為制定地鐵傷害的預(yù)防措施提供新的依據(jù)，如在電梯傷害預(yù)防中應(yīng)重點關(guān)注上、下午雙峰時段中老年群體攜帶不便行李的問題，嚴(yán)格安檢；對摔傷預(yù)防時應(yīng)重點關(guān)注雙峰時段客流疏導(dǎo)問題，規(guī)范乘客乘梯行為等；在夾傷預(yù)防中應(yīng)加強對弱勢群體的關(guān)注，對于幼、老齡乘客為確保其安全可采取強制性家屬陪同措施等。

3 結(jié)論

本研究采用系統(tǒng)聚類方法對北京地鐵傷害事故數(shù)據(jù)進行分析，將3種主要傷害類型進行聚類，各類別在時間、年齡、具體位置、事故原因等方面各有區(qū)分。從研究結(jié)果來看，將年齡、時間、具體位置等多個因素納入系統(tǒng)聚類分析，提供的新組合事故類別使得不同時間、不同位置中傷害發(fā)生的危險性更清晰，可用于重點預(yù)防干預(yù)。但從地鐵事故處理記錄看，大部分事故原因被歸因于其他，故應(yīng)完善地鐵運營事故統(tǒng)計及分析工作，摸索和研究事故發(fā)生的規(guī)律，進而預(yù)防事故的發(fā)生。地鐵運營事故致因因素包括人、列車、線路、環(huán)境等，本文對各因素之間的耦合關(guān)系進行了深入研究。然而隨著地鐵運營的不斷發(fā)展，風(fēng)險源的形成也越來越復(fù)雜，僅探索致因因素顯然不夠，以后需進一步對各因素之間背后的相互耦合規(guī)律進行研究。