劉瑞賢 曹閏烽 劉婧

摘要：會(huì)展物流展品存在運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法難以高效完成任務(wù)。以2020第三屆中國(guó)庭院與花園園藝展覽會(huì)為案例，提出基于模糊故障樹(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法。建立會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效故障樹(shù)，使用一致性決策綜合專(zhuān)家意見(jiàn)，通過(guò)去模糊化輸出得到底事件的發(fā)生概率，對(duì)比模糊概率重要度得到頂事件的薄弱環(huán)節(jié)。結(jié)果表明，影響會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效的薄弱環(huán)節(jié)主要是運(yùn)輸線(xiàn)路路況復(fù)雜、運(yùn)輸車(chē)輛駕駛員安全意識(shí)差。

關(guān)鍵詞：模糊故障樹(shù);會(huì)展物流展品;運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

中圖分類(lèi)號(hào)：F542;U492.8+1? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2020）18-0191-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.18.038

Risk assessment of exhibition logistics exhibits transportation based on fuzzy fault tree

LIU Rui-xian1，2， CAO Run-feng1， LIU Jing1

（1.School of Economics and Management，North University of China，Taiyuan? 030051，China;

2.North University of China（Shuozhou）， Shuozhou? 036000，Shanxi，China）

Abstract： Exhibition logistics exhibits had transportation risks， and the traditional risk assessment methods were difficult to complete the task efficiently. A risk assessment method based on fuzzy fault tree was proposed based on the case of the 3rd China Garden and Garden Horticulture Exhibition in 2020. The exhibition logistics exhibits transportion failure fault tree was established， the consistent decision was used to synthesize expert opinions， the de-fuzzy output was used to get the probability of the bottom event， and the weak links of the top event were obtained by comparing the importance of fuzzy probability. The results showed that the weak links that affecting the transportion failure of exhibition logistics exhibits? were mainly the complex road conditions of transportation lines， fatigue driving of transportion vehicle drivers and poor safety awareness of transportation vehicle drivers.

Key words： fuzzy fault tree; exhibition logistics exhibits; transportation risk assessment

隨著會(huì)展業(yè)的迅速發(fā)展，中國(guó)展覽會(huì)數(shù)量也在逐年上升。2018年，中國(guó)展覽會(huì)數(shù)量達(dá)10 889場(chǎng)，展覽會(huì)場(chǎng)面積約14 456萬(wàn)m2，較2017年分別凈增531場(chǎng)和171萬(wàn)m2，分別同比增長(zhǎng)5.1%和1.2%。首屆中國(guó)國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)于2018年在上海市國(guó)家會(huì)展中心開(kāi)幕，這標(biāo)志著中國(guó)正邁向展覽強(qiáng)國(guó)。而在《2018年度中國(guó)展覽數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告》公布的各?。ㄊ?、自治區(qū)）辦展情況中，上海市均排名第一，上海市已成為中國(guó)會(huì)展業(yè)的風(fēng)向標(biāo)和聚集地[1]。

會(huì)展物流業(yè)是在會(huì)展經(jīng)濟(jì)和物流經(jīng)濟(jì)相互交叉的基礎(chǔ)上形成的，而隨著上海市展覽數(shù)量的增加和展覽規(guī)模的擴(kuò)大，參展商和會(huì)展組織者對(duì)會(huì)展物流服務(wù)的需求也在逐漸增大[2]。會(huì)展物流是展品從參展商經(jīng)由會(huì)展中轉(zhuǎn)最終流向購(gòu)買(mǎi)者的物理運(yùn)動(dòng)過(guò)程，而會(huì)展物流展品運(yùn)輸是創(chuàng)造展品空間效用、消除空間位置背離、實(shí)現(xiàn)展品使用價(jià)值以滿(mǎn)足社會(huì)需求的高效方式。在會(huì)展物流業(yè)的帶動(dòng)下，國(guó)內(nèi)一部分會(huì)展物流企業(yè)應(yīng)運(yùn)而生，并已初具規(guī)模，其專(zhuān)業(yè)水平和服務(wù)質(zhì)量可以保證會(huì)展的順利進(jìn)行。但是，優(yōu)秀的會(huì)展物流企業(yè)數(shù)量畢竟有限，大部分在提供運(yùn)輸服務(wù)的過(guò)程中經(jīng)常出現(xiàn)這樣或那樣的問(wèn)題，主要包括運(yùn)輸過(guò)程中貨損貨差的出現(xiàn);無(wú)法保證展品按時(shí)送達(dá)，難以保證運(yùn)輸流程的時(shí)效性;國(guó)內(nèi)的信息化水平較為落后，對(duì)展品的實(shí)時(shí)信息難以實(shí)現(xiàn)跟蹤;展品在運(yùn)輸過(guò)程中發(fā)生事故后，無(wú)法采取及時(shí)有效的補(bǔ)救措施。因此，如何使展品低風(fēng)險(xiǎn)、低貨損、高時(shí)效地到達(dá)指定目標(biāo)，是會(huì)展物流企業(yè)亟需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及模糊故障樹(shù)分析研究上，已取得豐碩的研究成果。David等[3]采用期望剩余最小化方法并結(jié)合平滑法、擬牛頓法和拉丁超立方體采樣的新算法，來(lái)評(píng)估交通網(wǎng)絡(luò)在氣候變化和未來(lái)人口增長(zhǎng)等不確定因素下的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。Sahar等[4]利用作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析法和模糊層次分析法對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)因子（SRCFS）和次安全風(fēng)險(xiǎn)因子（Sub-SRCFS）進(jìn)行識(shí)別和加權(quán)，提出考慮失效模式和效應(yīng)分析的道路油罐車(chē)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。劉勇等[5]采用模糊層次分析法對(duì)危險(xiǎn)化學(xué)品公路隧道運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，構(gòu)建3層運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合實(shí)例量化危險(xiǎn)化學(xué)品的運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)。滕玥等[6]運(yùn)用運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)度量的方法，構(gòu)建考慮運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)輸成本的雙目標(biāo)優(yōu)化模型，并用混合算法和匹配策略求解模型，以驗(yàn)證路徑優(yōu)化方法的有效性。吳金中等[7]采用模糊綜合評(píng)價(jià)法，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，結(jié)合專(zhuān)家評(píng)價(jià)法進(jìn)行實(shí)證分析，得到道路運(yùn)輸企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)安全管理薄弱點(diǎn)。于文杰等[8]采用模糊集合理論與專(zhuān)家語(yǔ)言判斷相結(jié)合的方法，處理基于模糊故障樹(shù)的風(fēng)險(xiǎn)定量預(yù)測(cè)模型，通過(guò)量化底事件的可能性，分析LNG船舶裝卸作業(yè)的系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)。

本研究運(yùn)用模糊故障樹(shù)分析法來(lái)評(píng)價(jià)會(huì)展物流展品的運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)，主要考慮的風(fēng)險(xiǎn)因素為貨物風(fēng)險(xiǎn)、人員風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)和管理風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)所考慮的風(fēng)險(xiǎn)因素，采用專(zhuān)家評(píng)價(jià)法，量化與風(fēng)險(xiǎn)因素相關(guān)的底事件的發(fā)生概率，求得底事件的模糊概率重要度和排序，得到影響運(yùn)輸失效事故的薄弱環(huán)節(jié)。該評(píng)價(jià)方法對(duì)相關(guān)會(huì)展物流展品的運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)具有一定的參考價(jià)值，也可為同類(lèi)型運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)事故分析研究提供數(shù)據(jù)支撐。

1 會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的模糊故障樹(shù)分析方法

1.1 會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算流程

基于模糊故障樹(shù)分析法的會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算流程具體分為以下3個(gè)步驟（圖1）。

第一步：構(gòu)建故障樹(shù)。統(tǒng)計(jì)分析歷年來(lái)上海市舉辦會(huì)展的展品運(yùn)輸情況和發(fā)生的運(yùn)輸失效事故。熟悉會(huì)展的運(yùn)輸方案和運(yùn)輸流程，分析運(yùn)輸失效事故發(fā)生的原因，對(duì)可能存在的運(yùn)輸危險(xiǎn)源進(jìn)行辨識(shí)。結(jié)合上海市會(huì)展物流環(huán)境，分析并識(shí)別運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)，將運(yùn)輸失效事故確定為頂事件，由此構(gòu)建故障樹(shù)。系統(tǒng)收集上海市會(huì)展物流運(yùn)輸資料，并在原有基礎(chǔ)上優(yōu)化故障樹(shù)。

第二步：統(tǒng)計(jì)底事件的發(fā)生概率。由于缺少上海市會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效事故的具體數(shù)據(jù)，采用專(zhuān)家判斷評(píng)價(jià)，獲取會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效事故底事件的發(fā)生概率。計(jì)算專(zhuān)家組的意見(jiàn)相似度，并獲取每位專(zhuān)家的意見(jiàn)權(quán)重，對(duì)專(zhuān)家組每位成員的評(píng)價(jià)打分進(jìn)行歸一化處理，得到利用最小割集算法處理運(yùn)輸失效事故的頂事件模糊數(shù)。

第三步：解模糊化。將頂事件模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊可能性分?jǐn)?shù)，根據(jù)故障樹(shù)底事件的發(fā)生概率，求得故障樹(shù)底事件的模糊概率重要度，對(duì)其進(jìn)行排序，并結(jié)合排序結(jié)果得到影響運(yùn)輸失效事故的薄弱環(huán)節(jié)。

1.2 會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效靜態(tài)子樹(shù)分析模糊算子

在會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效靜態(tài)子樹(shù)中，若靜態(tài)子樹(shù)不包含重復(fù)事件，則可以通過(guò)邏輯門(mén)算子對(duì)底事件的發(fā)生概率進(jìn)行運(yùn)算，得到子樹(shù)頂事件的發(fā)生概率。若故障樹(shù)底事件可能發(fā)生的概率不是一個(gè)精確數(shù)值且存在波動(dòng)時(shí)，可以采用模糊數(shù)對(duì)其進(jìn)行描述。

在模糊故障樹(shù)分析法中，底事件發(fā)生的概率通常用模糊數(shù)[Fi]來(lái)描述，若[Fi]通過(guò)三角模糊數(shù)來(lái)表達(dá)，則其對(duì)應(yīng)的[λ]截集為[Fiλ=[（mi-ai）+aiλ，（mi+βi）-βiλ]]。會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效靜態(tài)子樹(shù)與門(mén)區(qū)間算子、或門(mén)區(qū)間算子的公式分別如下：

[Fandsλ=i=1nFiλ=[i=1n[（mi-αi）+αiλ]，i=1n[（mi+βi）-βiλ]]]? （1）

[Forsλ=1-i=1n（1-Fiλ）=[1-i=1n[1-（mi-αi）-αiλ]，1-i=1n[1-（mi+βi）+βiλ]]]? （2）

式（1）為會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效靜態(tài)子樹(shù)與門(mén)區(qū)間算子，式（2）為會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效靜態(tài)子樹(shù)或門(mén)區(qū)間算子。其中，[n]為三角模糊數(shù)的數(shù)量，[mi]為三角模糊數(shù)的均值，[ai]為三角模糊數(shù)的左模糊半徑，[βi]為三角模糊數(shù)的右模糊半徑。

1.3 構(gòu)建會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效故障樹(shù)

本研究中，上海市會(huì)展物流運(yùn)輸失效故障樹(shù)是將展品運(yùn)輸作業(yè)失效作為頂事件，先找出導(dǎo)致展品運(yùn)輸作業(yè)失效的次頂事件，再找出導(dǎo)致運(yùn)輸作業(yè)失效發(fā)生的層事件，最后找出所有可能導(dǎo)致頂事件發(fā)生的底事件，逐漸深入并設(shè)計(jì)上海市會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效故障樹(shù)模型。根據(jù)近幾年的會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效事故，對(duì)頂事件、中間事件和底事件進(jìn)行編碼（表1）。以會(huì)展物流展品運(yùn)輸故障為頂事件，構(gòu)建上海市會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效故障樹(shù)（圖2）。

2 案例分析

2.1 問(wèn)題描述

國(guó)內(nèi)會(huì)展數(shù)目繁多，而無(wú)論是從會(huì)展數(shù)量還是質(zhì)量來(lái)看，上海市都是國(guó)內(nèi)第一，故本研究選取2020第三屆中國(guó)庭院與花園園藝展覽會(huì)為研究對(duì)象，該會(huì)展在上海市浦東新區(qū)世博展覽館召開(kāi)，占地面積約10 000 m2，主辦方是蘇州花園集文化傳媒有限公司。

此次會(huì)展展品數(shù)量龐大且復(fù)雜，包含花園石材、戶(hù)外配套設(shè)施、花園雕塑、花園木材、戶(hù)外照明器械、花園景石、花園裝飾小品、花園植物、花園養(yǎng)護(hù)工具、新型花園建材及設(shè)備、花園五金建材、花園肥料、庭院品牌等。主辦方要求展品必須于會(huì)展召開(kāi)前7日送達(dá)，并且要求展品的外包裝必須以適合車(chē)輛長(zhǎng)途運(yùn)輸和反復(fù)拆裝為標(biāo)準(zhǔn)，有特殊要求的展品應(yīng)在外包裝刷制“向上”“防潮”“易碎”等標(biāo)記，大件展品應(yīng)在外包裝上注明起吊線(xiàn)和起吊重心的位置。除此之外，主辦方還規(guī)定自送展品須有指定聯(lián)系人在現(xiàn)場(chǎng)收貨，參展展品則由參展單位自行購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)。

2.2 獲取底事件模糊數(shù)

邀請(qǐng)5位對(duì)會(huì)展物流展品運(yùn)輸流程的展品包裝、人員管理、車(chē)輛調(diào)度、運(yùn)輸車(chē)輛性能、運(yùn)輸車(chē)輛GPS動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)等比較熟悉的專(zhuān)家組成評(píng)價(jià)小組，根據(jù)以往的專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)、會(huì)展物流展品運(yùn)輸流程的設(shè)計(jì)、運(yùn)輸過(guò)程中復(fù)雜道路環(huán)境的綜合考量，對(duì)會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)各底事件的發(fā)生概率給出較為精確的范圍。通過(guò)各專(zhuān)家填寫(xiě)表格的形式，獲取各底事件的發(fā)生概率和信心指數(shù)，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

2.2.1 獲取專(zhuān)家評(píng)價(jià)數(shù)據(jù) 在已有研究的專(zhuān)家評(píng)價(jià)法中，評(píng)價(jià)過(guò)程都會(huì)默認(rèn)專(zhuān)家對(duì)自己的判斷是完全有信心的，但從嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)角度來(lái)說(shuō)，這是不符合實(shí)際情況的。因此，本研究引入信心指數(shù)對(duì)已得到的專(zhuān)家評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正[9]，可有效提高評(píng)價(jià)結(jié)果的精確度。評(píng)價(jià)指標(biāo)中，信心指數(shù)取 1～10，其中1為信心最低，10為信心最高。

2.2.2 將專(zhuān)家評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模糊數(shù) 將基于信心指數(shù)的會(huì)展物流展品運(yùn)輸作業(yè)底事件的發(fā)生概率轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)，引入修正范圍[αk]以提高模糊數(shù)在運(yùn)算過(guò)程中的精確度[10]。[αk]是由信心指數(shù)和底事件的發(fā)生概率區(qū)間間隔共同確定的，以底事件X20為例，計(jì)算過(guò)程如表3所示。

2.2.3 綜合專(zhuān)家組的意見(jiàn) [Pj=i=1nωi？pij] （3）

式（3）中，Pj為底事件Xj的聚合模糊數(shù)，pij為專(zhuān)家組對(duì)底事件Xj評(píng)價(jià)得出的發(fā)生概率，n為底事件個(gè)數(shù)（本研究中n=35），[ωi]為各位專(zhuān)家的權(quán)重因子。

本研究在進(jìn)行專(zhuān)家評(píng)價(jià)時(shí)引入信心指數(shù)，并將信心指數(shù)劃分為10個(gè)等級(jí)，但結(jié)合實(shí)際過(guò)程，采用9、8、7、6這幾個(gè)信心指數(shù)，其中6為信心最低，9為信心最高，因此，本研究在信心指數(shù)評(píng)價(jià)上劃分為4個(gè)等級(jí)。由于參與評(píng)價(jià)的專(zhuān)家數(shù)量有限，設(shè)各位參與評(píng)價(jià)的專(zhuān)家權(quán)重相同，在經(jīng)過(guò)信心指數(shù)修正和各位專(zhuān)家權(quán)重累加后，底事件X20的發(fā)生概率模糊數(shù)為：[p20=i=15[ωi？（ki20，mi20，ti20）]=（0.247 5，0.295，0.342 5）]。

根據(jù)底事件X20發(fā)生概率的計(jì)算過(guò)程，同理求得其他底事件的發(fā)生概率模糊數(shù)。

2.2.4 求解底事件的模糊概率重要度并排序 在故障樹(shù)中，由于各底事件的構(gòu)成原因不同，每個(gè)最小割集對(duì)頂事件發(fā)生的作用和影響也不相同，因此找出各底事件對(duì)系統(tǒng)影響程度的大小，對(duì)改進(jìn)系統(tǒng)的可靠性意義重大[11]。

模糊概率重要度是定義底事件Xi的發(fā)生概率會(huì)對(duì)頂事件的發(fā)生概率產(chǎn)生影響大小的指標(biāo)[12]。對(duì)發(fā)生概率函數(shù)的各個(gè)自變量求一次偏導(dǎo)數(shù)，可得到底事件Xi的模糊概率重要度[Ih（i）]為：

[Ih（i）=？h（p）/？pi]? [i]=1，2，…，[n]? （4）

式（4）中，[h（p）=h（p1，p2，？，pi，？，pn）]為頂事件發(fā)生的模糊概率函數(shù)，[pi]為第[i]個(gè)底事件Xi發(fā)生的模糊概率。

在會(huì)展物流展品運(yùn)輸失效故障樹(shù)分析中，最小割集之間完全不相交，可以將故障樹(shù)看成是與門(mén)和或門(mén)組成，即

[？h（p）=[1-i=1n[1-mi+αi-αiλ]，1-i=1n[1-mi-βi+βiλ]]] （5）

[？pj=[（mj-αj）+αjλ，（mj+βj）-βjλ]]? （6）

則底事件Xi的模糊概率重要度[Ih（i）]為：

[Ih（j） = ？h（p）？pn= i=1，i≠jn[（1-mi+αi-αiλ），? （1-mi-βi+βiλ）]] （7）

式（7）中，[αi]、[βi]分別為底事件Xi的三角模糊數(shù)的左、右分布[13]，[λ]為底事件發(fā)生的置信水平。以底事件X20為例，當(dāng)[λ]=0時(shí)，由式（7）及表2可知，底事件X20的模糊概率重要度[Ih（20）]為：

[Ih（20）=？h（p）？p20=[0.460 41，0.481 69]] （8）

同理可求得其他底事件的模糊概率重要度并進(jìn)行排序，得到頂事件的薄弱環(huán)節(jié)以及關(guān)鍵事件，底事件的模糊概率重要度排序如表4所示。

由表4可知，對(duì)頂事件影響較大的底事件是X28（運(yùn)輸線(xiàn)路路況復(fù)雜）、X20（運(yùn)輸車(chē)輛駕駛員疲勞駕駛）和X18（運(yùn)輸車(chē)輛駕駛員安全意識(shí)差），其中，運(yùn)輸線(xiàn)路路況復(fù)雜是頂事件發(fā)生的關(guān)鍵事件，因此，要對(duì)展品運(yùn)輸線(xiàn)路中的危險(xiǎn)因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，同時(shí)重新規(guī)劃展品運(yùn)輸線(xiàn)路能夠有效提高展品運(yùn)輸安全的可靠性。而運(yùn)輸車(chē)輛駕駛員疲勞駕駛和運(yùn)輸車(chē)輛駕駛員安全意識(shí)差這2項(xiàng)底事件，在運(yùn)輸過(guò)程中應(yīng)當(dāng)優(yōu)先規(guī)避。

3 小結(jié)

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)關(guān)于會(huì)展物流的研究眾多，但基于模糊故障樹(shù)的會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究較少，本研究的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)類(lèi)似會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避具有一定的參考作用[14]。

本研究以2020年第三屆中國(guó)庭院與花園園藝展覽會(huì)為案例，運(yùn)用模糊故障樹(shù)分析法，對(duì)影響會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的因素建立故障樹(shù)模型，擬定模糊概率范圍及信心指數(shù)，并進(jìn)行定性和定量分析，得到如下結(jié)論。

1）花卉會(huì)展由于展品數(shù)量多且復(fù)雜，因而在運(yùn)輸過(guò)程中存在各種各樣的問(wèn)題[15]。通過(guò)模糊故障樹(shù)的最小割集分析[16]，可得展品在運(yùn)輸過(guò)程中共遇到10種風(fēng)險(xiǎn)基本途徑、35個(gè)風(fēng)險(xiǎn)底事件，說(shuō)明導(dǎo)致運(yùn)輸失效的原因可能是多方面的。

2）在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面，引入信心指數(shù)將專(zhuān)家的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)修正為三角模糊數(shù)，運(yùn)用故障樹(shù)理論進(jìn)行分析，可大幅度提高僅用故障樹(shù)分析法所得的評(píng)價(jià)精確度。

3）通過(guò)底事件的模糊概率重要度排序和比較，可得運(yùn)輸線(xiàn)路路況復(fù)雜、運(yùn)輸車(chē)輛駕駛員疲勞駕駛、運(yùn)輸車(chē)輛駕駛員安全意識(shí)差對(duì)會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)影響較大?？赏ㄟ^(guò)重新規(guī)劃運(yùn)輸線(xiàn)路、合理安排駕駛員休息時(shí)間、對(duì)駕駛員進(jìn)行安全教育，從而達(dá)到改善。在規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的同時(shí)，應(yīng)從自身角度進(jìn)行完善。但關(guān)于故障樹(shù)底事件運(yùn)輸線(xiàn)路路況復(fù)雜，則可以進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

由于本研究所參考的底事件數(shù)據(jù)均來(lái)自于專(zhuān)家組對(duì)花卉會(huì)展物流展品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)，因此，本研究的部分理論及分析結(jié)果對(duì)其他類(lèi)型的會(huì)展物流展品運(yùn)輸而言有一定的參考意義?？山Y(jié)合會(huì)展物流展品的具體風(fēng)險(xiǎn)事故及相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行進(jìn)一步的修改和完善。

參考文獻(xiàn)：

[1] 中國(guó)會(huì)展經(jīng)濟(jì)研究會(huì)會(huì)展統(tǒng)計(jì)工作專(zhuān)業(yè)委員會(huì).2018年中國(guó)展覽數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告[EB/OL].http：//www.cces2006.org/index.php/home/index/detail/id/12252，2019-04-08.

[2] 王瑞君，曾艷英.會(huì)展物流[M].北京：高等教育出版社，2019.

[3] DAVID? Y? Y，DAN? M? F. Societal risk assessment of transportation networks under uncertainties due to climate change and population growth[J].Structural safety，2019，78（5）：33-47.

[4] SAHAR? G，MANOUCHEHR? O，PARVIN? N，et al. Pattern of safety risk assessment in road fleet transportation of hazardous materials （oil materials）[J].Safety science，2019，116（7）：1-12.

[5] 劉 勇，施式亮，李潤(rùn)求，等.危險(xiǎn)化學(xué)品公路隧道運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018，33（4）：20-25.

[6] 滕 玥，孫麗君，周雅嫻.考慮危險(xiǎn)品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的多車(chē)型車(chē)輛路徑優(yōu)化方法[J].系統(tǒng)工程，2020，38（1）：93-102.

[7] 吳金中，范文姬.危險(xiǎn)貨物道路運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系研究[J].公路交通科技，2015，32（12）：6-11.

[8] 于文杰，郭國(guó)平，吳 兵.基于模糊故障樹(shù)的長(zhǎng)江LNG船舶裝卸作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[J].交通信息與安全，2019，37（5）：46-53.

[9] 李美云，宋 喬.建筑供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)模糊故障樹(shù)評(píng)估[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014，33（7）：927-931.

[10] 鄭俊杰，林池峰，趙冬安，等.基于模糊故障樹(shù)的盾構(gòu)隧道施工成本風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].巖土工程學(xué)報(bào)，2011，33（4）：501-508.

[11] 劉 英，陳志恒，陳 宇.基于模糊故障樹(shù)的數(shù)控刀架系統(tǒng)可靠性分析[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2016，35（1）：80-84.

[12] 楊培林，趙 柱，許艾明，等.基于模糊故障樹(shù)的主軸箱可靠性分析[J].現(xiàn)代制造工程，2011（11）：86-89.

[13] 羅 巍，王賢琳.基于模糊故障樹(shù)的刀庫(kù)系統(tǒng)可靠性分析[J].機(jī)床與液壓，2016，44（9）：165-169.

[14] 周 霄.會(huì)展物流特征分析與體系構(gòu)建[J].商業(yè)時(shí)代，2006（11）：79-80.

[15] 永樹(shù)理，趙光洲，李 凱.大型國(guó)際會(huì)展活動(dòng)場(chǎng)館后續(xù)利用價(jià)值探析——以昆明世界園藝博覽會(huì)為例[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2015（12）：173-175.

[16] 高迎平，李 洋，常文韜，等.基于模糊動(dòng)態(tài)故障樹(shù)的化工設(shè)備故障診斷方法研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2017，36（4）：48-54.