王 莉，張誠(chéng)剛，霍穎楠

(西安科技大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院，陜西 西安 710054)

目前，地鐵已經(jīng)成為了城市交通的重要組成部分，因其具有載客量大、運(yùn)行速度快、經(jīng)濟(jì)實(shí)惠等優(yōu)點(diǎn)而被大量乘客所選擇，從而有效地緩解了地面交通擁堵的現(xiàn)狀[1]。盡管地鐵具有安全、高效等特點(diǎn)，但由于地下空間環(huán)境相對(duì)封閉，人流量大，加之極端災(zāi)害天氣導(dǎo)致的極端強(qiáng)降水概率增多，在地鐵運(yùn)行過(guò)程中，一旦發(fā)生水災(zāi)事件，極易造成人員疏散困難，加之人群恐慌引發(fā)災(zāi)情放大，最終將造成其他次生災(zāi)害的發(fā)生，引發(fā)嚴(yán)重的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失[2]。國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者從情景模擬、評(píng)估方法、影響因素、形成過(guò)程等方面對(duì)地鐵水災(zāi)事件進(jìn)行了深入的研究。如：Wang等[3]運(yùn)用FAHP與GIS相結(jié)合的方法，對(duì)城市地鐵水災(zāi)事件進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；田鵬飛[4]通過(guò)對(duì)不同重現(xiàn)期下2 h暴雨內(nèi)澇過(guò)程采用情景模擬的方法，分析了暴雨內(nèi)澇對(duì)地鐵站點(diǎn)的影響，為城市水災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)提供借鑒和參考；莫偉麗[5]通過(guò)構(gòu)建地鐵車(chē)站水侵過(guò)程模擬模型，動(dòng)態(tài)地分析了積水入侵地鐵車(chē)站的整個(gè)過(guò)程，并提出了應(yīng)對(duì)地鐵水災(zāi)的避災(zāi)對(duì)策；李浩然等[6]在對(duì)地鐵隧道透水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行匯總分析的基礎(chǔ)上，建立了防水可靠性評(píng)價(jià)模型，并進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),進(jìn)而提出了控制地鐵水災(zāi)的應(yīng)對(duì)措施。

綜上所述，目前大多數(shù)研究主要利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和情景模擬的方法，通過(guò)對(duì)地鐵水災(zāi)事件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和后果分析，從而提出了應(yīng)對(duì)城市水災(zāi)的防災(zāi)減災(zāi)對(duì)策，但目前從地鐵水災(zāi)事件發(fā)生演變的整個(gè)過(guò)程出發(fā)，探討其演變過(guò)程中存在的關(guān)鍵事件節(jié)點(diǎn)對(duì)地鐵水災(zāi)后果事件影響的改變效果，并對(duì)改變效果進(jìn)行定量化分析的研究較少?；诖?，本文利用突發(fā)事件情景構(gòu)建的方法，以暴雨作為致災(zāi)因子，并從全局角度出發(fā)，提取地鐵水災(zāi)事件的情景要素，構(gòu)建地鐵水災(zāi)事件情景演變過(guò)程，建立地鐵水災(zāi)事件情景貝葉斯(Bayes)網(wǎng)絡(luò)，掌握其整體演化路徑，分析暴雨致災(zāi)因子對(duì)整個(gè)事件后果的影響，探討相關(guān)事件節(jié)點(diǎn)對(duì)地鐵水災(zāi)后果事件影響的改變效果，并將分析結(jié)果定量化，以期為應(yīng)急決策者開(kāi)展地鐵水災(zāi)事前預(yù)防和事后處置提供參考，從而提高應(yīng)急行動(dòng)的科學(xué)性和針對(duì)性。

1 地鐵水災(zāi)事件案例分析

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，近5年我國(guó)共發(fā)生多起地鐵車(chē)站或線(xiàn)路雨水倒灌事件，見(jiàn)表1。其中，2020年、2021年是我國(guó)地鐵水災(zāi)事件高發(fā)年，6月、7月更是高峰期，占全年事件的79%。

從我國(guó)發(fā)生的多起地鐵水災(zāi)事件可以看出：在暴雨多發(fā)期，城市地鐵極易發(fā)生雨水倒灌或浸入，從而導(dǎo)致地鐵車(chē)站停運(yùn)，更嚴(yán)重時(shí)會(huì)造成人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。以廣州神舟路站進(jìn)水事件為例，其原因主要有：當(dāng)天降雨量大，產(chǎn)生的積水淹沒(méi)排水口，沒(méi)有充足的時(shí)間進(jìn)行檢查和處理；防護(hù)墻設(shè)置不合理，降低了雨水管道的排水能力；對(duì)防護(hù)墻的防淹作用認(rèn)識(shí)不到位，未及時(shí)采用相應(yīng)的安全措施，導(dǎo)致雨水聚集，沖垮了防護(hù)墻而發(fā)生雨水倒灌；排水設(shè)施不符合要求，造成排水設(shè)施能力不足，在強(qiáng)降水下無(wú)法及時(shí)排出大量的積水；未認(rèn)真開(kāi)展安全隱患排查，包括未及時(shí)對(duì)排水管道的封堵情況以及防護(hù)墻的防淹能力進(jìn)行安全檢查等，最終導(dǎo)致了雨水浸入地鐵車(chē)站，造成地鐵停運(yùn)。

表1 近5年我國(guó)地鐵水災(zāi)事件及當(dāng)天降雨量統(tǒng)計(jì)

2 突發(fā)事件情景構(gòu)建

2. 1 情景的概念

早在1967年，由Kahn和Wiener提出了“情景”一詞，指出“情景”是對(duì)事物未來(lái)可能出現(xiàn)的多種結(jié)果和實(shí)現(xiàn)這些結(jié)果途徑的描述[7]。在此之后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)“情景”概念進(jìn)行了不同的界定，見(jiàn)表2。

綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)情景概念的界定，本文認(rèn)為情景是指在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，對(duì)事故的不同演變狀態(tài)進(jìn)行描述。

表2 情景概念的界定

2. 2 突發(fā)事件情景構(gòu)建

突發(fā)事件情景組成關(guān)系的劃分方法有很多，其中范維澄等[13]認(rèn)為突發(fā)事件情景構(gòu)建可以由突發(fā)事件、應(yīng)急管理和承災(zāi)載體這三個(gè)要素組成；范海軍等[14]認(rèn)為自然災(zāi)害系統(tǒng)鏈?zhǔn)疥P(guān)系結(jié)構(gòu)由環(huán)境、存在(響應(yīng))狀態(tài)、內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系與對(duì)外行為(或破壞作用)等要素組成。通過(guò)突發(fā)事件情景構(gòu)建可以明確地鐵水災(zāi)事件應(yīng)急準(zhǔn)備的主要目標(biāo)，并在此基礎(chǔ)上展開(kāi)各項(xiàng)應(yīng)急任務(wù)的梳理以及各項(xiàng)應(yīng)急能力的評(píng)估。因此，將突發(fā)事件情景構(gòu)建理論引入地鐵水災(zāi)事件應(yīng)急管理研究很有必要[15]。結(jié)合以上學(xué)者對(duì)突發(fā)事件的應(yīng)對(duì)實(shí)踐和理論模型，本文提出了突發(fā)事件情景構(gòu)建包括初始致災(zāi)因子、承災(zāi)體、突發(fā)事件、應(yīng)急響應(yīng)活動(dòng)和造成的后果5個(gè)要素，其作用關(guān)系如圖1所示。

圖1 突發(fā)事件情景組成關(guān)系

圖1表示為初始致災(zāi)因子作用于承災(zāi)體后，形成突發(fā)事件，新形成的突發(fā)事件作用于新的承災(zāi)體后，將會(huì)造成人員傷亡或財(cái)產(chǎn)損失等后果，在此過(guò)程中，應(yīng)急響應(yīng)活動(dòng)作用于承災(zāi)體和突發(fā)事件，而反過(guò)來(lái)，不同的承災(zāi)體和突發(fā)事件又會(huì)影響到應(yīng)急響應(yīng)活動(dòng)的選擇。過(guò)程S表示為初始致災(zāi)因子作用于承災(zāi)體后，所形成的或會(huì)造成危害的突發(fā)事件。

初始致災(zāi)因子是指自然或人為環(huán)境中能夠?qū)θ祟?lèi)生命、財(cái)產(chǎn)或各種活動(dòng)產(chǎn)生不利的影響，并引發(fā)突發(fā)事件的要素,如暴雨本身是一種自然現(xiàn)象，如果作用到城市地鐵，將形成水災(zāi)，影響地鐵運(yùn)行，暴雨就成為初始致災(zāi)因子；承災(zāi)體是指突發(fā)事件中初始致災(zāi)因子作用的對(duì)象，泛指直接受到災(zāi)害或突發(fā)事件影響和損害的人類(lèi)社會(huì)主體,如受到暴雨影響和作用產(chǎn)生突發(fā)事件或者受到損失的要素，包括城市地鐵和人員等；突發(fā)事件是指承災(zāi)體被初始致災(zāi)因子作用后形成的狀態(tài)，如受暴雨影響形成地鐵水災(zāi)等；應(yīng)急響應(yīng)活動(dòng)是指針對(duì)承災(zāi)體和突發(fā)事件采取的應(yīng)對(duì)措施，主要目的是降低突發(fā)事件發(fā)生的可能性和危害程度，減少其造成的損失；造成的后果泛指突發(fā)事件作用到承災(zāi)體之后產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡等。

2. 3 地鐵水災(zāi)事件情景演變過(guò)程分析

依據(jù)突發(fā)事件情景組成關(guān)系，本文以暴雨引發(fā)地鐵水災(zāi)事件為例，通過(guò)分析初始致災(zāi)因子、承災(zāi)體、突發(fā)事件、應(yīng)急響應(yīng)活動(dòng)和造成的后果5個(gè)要素，并針對(duì)近5年我國(guó)發(fā)生的地鐵水災(zāi)事件進(jìn)行匯總和分析(見(jiàn)表1)，確定地鐵水災(zāi)事件以暴雨為初始致災(zāi)因子，并包含城市地鐵、站內(nèi)排水用電設(shè)備和站內(nèi)人員3種主要承災(zāi)體，站內(nèi)積水、設(shè)備系統(tǒng)故障和人員被困3種突發(fā)事件，人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失為主的事故后果，以及針對(duì)承災(zāi)體和突發(fā)事件開(kāi)展的應(yīng)急響應(yīng)活動(dòng)。

地鐵水災(zāi)事件情景演變過(guò)程主要為：暴雨災(zāi)害可直接導(dǎo)致地鐵發(fā)生灌水，形成站內(nèi)積水，引起排水設(shè)備超負(fù)荷運(yùn)行和用電設(shè)備故障，從而迫使地鐵交通中斷或癱瘓，造成人員被困后，極易發(fā)生人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失，如圖2所示。

圖2 地鐵水災(zāi)事件情景演變流程圖

3 地鐵水災(zāi)事件情景Bayes網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

Bayes網(wǎng)絡(luò)是一種基于概率推理的圖形化網(wǎng)絡(luò)，表現(xiàn)形式為有向無(wú)環(huán)圖，其各節(jié)點(diǎn)變量表示各個(gè)信息要素，節(jié)點(diǎn)之間的有向邊表示各個(gè)信息要素之間的因果關(guān)系，采用條件概率表示各個(gè)信息要素之間的影響程度，節(jié)點(diǎn)和有向邊組成了Bayes網(wǎng)絡(luò)的最基本框架。

本文將Bayes網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到地鐵水災(zāi)事件情景演化過(guò)程中，采取樣本數(shù)據(jù)與專(zhuān)家知識(shí)相結(jié)合的建模方法，通過(guò)對(duì)近5年我國(guó)地鐵水災(zāi)事件案例進(jìn)行分析，并結(jié)合對(duì)國(guó)內(nèi)外地鐵水災(zāi)事件文獻(xiàn)的研究分析和專(zhuān)家實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，在圖2地鐵水災(zāi)事件情景演化流程的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了地鐵水災(zāi)事件情景Bayes網(wǎng)絡(luò)，如圖3所示。

圖3 地鐵水災(zāi)事件情景Bayes網(wǎng)絡(luò)

Bayes網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的選取主要以地鐵水災(zāi)事件情景演化流程為基礎(chǔ)，分別選取各突發(fā)事件為主要的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，并結(jié)合其所對(duì)應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)活動(dòng)，以加強(qiáng)對(duì)突發(fā)事件的處理，共選出12個(gè)節(jié)點(diǎn)，見(jiàn)表3。

表3 地鐵水災(zāi)事件情景Bayes網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)

4 地鐵水災(zāi)事件應(yīng)急情景推演分析

在地鐵水災(zāi)事件情景Bayes網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，結(jié)合專(zhuān)家打分法和交叉影響分析法，確定事件間的交叉影響矩陣，并確定主要的指標(biāo)事件，再通過(guò)設(shè)定事件概率，計(jì)算在不同概率值下地鐵水災(zāi)后果事件的概率，同時(shí)通過(guò)調(diào)節(jié)其中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的概率，分析地鐵水災(zāi)后果事件概率的變化。

4. 1 地鐵水災(zāi)事件交叉影響矩陣的確定

邀請(qǐng)6位地鐵災(zāi)害應(yīng)急管理領(lǐng)域的專(zhuān)家對(duì)各事件之間的影響關(guān)系進(jìn)行打分，專(zhuān)家打分依據(jù)見(jiàn)表4[16]。采用各專(zhuān)家打分?jǐn)?shù)值的算術(shù)平均值構(gòu)建評(píng)估矩陣R=(Rij)n ×n(其中,n為基本事件的數(shù)目;Rij為專(zhuān)家打分?jǐn)?shù)值的算術(shù)平均值，表示事件Xj發(fā)生對(duì)事件Xi發(fā)生造成的影響),并基于已經(jīng)得到的評(píng)估矩陣，按照下式計(jì)算地鐵水災(zāi)事件交叉影響矩陣C=(Cij)n×n：

(1)

式中：Cij為事件Xj對(duì)事件Xi的影響系數(shù)；Pi、Pj分別為事件Xi、Xj的先驗(yàn)概率，假設(shè)Pi=Pj=0.5，0.5表示事件Xi、Xj發(fā)生與不發(fā)生的概率相同[14]。

表4 專(zhuān)家打分依據(jù)

利用公式(1)，計(jì)算得到的地鐵水災(zāi)事件交叉影響矩陣結(jié)果，見(jiàn)表5。其中，Cij為正值表明事件Xj的發(fā)生促進(jìn)事件Xi的發(fā)生；Cij為負(fù)值表明事件Xj的發(fā)生阻礙事件Xi的發(fā)生。

4. 2 地鐵水災(zāi)事件情景推演

上面已經(jīng)通過(guò)交叉影響分析法得到了各事件之間的影響關(guān)系，而在實(shí)際的地鐵水災(zāi)事故發(fā)生過(guò)程中，由于受地鐵環(huán)境、人群數(shù)量等因素的影響，指標(biāo)事件經(jīng)常發(fā)生變化，將會(huì)最終影響地鐵水災(zāi)事件情景推演效果。本文基于地鐵水災(zāi)事件交叉影響矩陣，通過(guò)下面公式(2)、(3)[17-20]，對(duì)地鐵水災(zāi)事件情景進(jìn)行推演，即通過(guò)預(yù)設(shè)指標(biāo)事件(Xi)的概率來(lái)預(yù)測(cè)反映地鐵水災(zāi)事件情景演化效果。具體計(jì)算公式如下：

表5 地鐵水災(zāi)事件交叉影響矩陣

(2)

式中：Hi為事件Xi的預(yù)測(cè)概率；Hk為事件Xk的初始概率；Cik為事件Xk對(duì)事件Xi的影響系數(shù)；Gi為外部事件對(duì)事件Xi的影響系數(shù)，可表示為

(3)

其中：Pi、Pk分別為事件Xi、Xk的先驗(yàn)概率，假設(shè)Pi=Pk=0.5，0.5表示事件Xi、Xk發(fā)生與不發(fā)生的概率相同;Cik為事件Xk對(duì)事件Xi的影響系數(shù)。

通過(guò)Bayes網(wǎng)絡(luò)建模，基于交叉影響分析法可計(jì)算得到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的影響系數(shù)，從而可以對(duì)暴雨引發(fā)地鐵水災(zāi)事件的總體態(tài)勢(shì)有一個(gè)直觀(guān)把握。同時(shí)，結(jié)合公式(2)和(3)，通過(guò)改變這些指標(biāo)事件的初始概率，開(kāi)展反向推演和分析，可得到全局和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的變化值，來(lái)預(yù)測(cè)后果事件X12(即地鐵水災(zāi)后果事件)的概率。以暴雨為初始致災(zāi)因子，從事件發(fā)生時(shí)的監(jiān)測(cè)預(yù)警、疏通排水和事件發(fā)生后的應(yīng)急救援搶險(xiǎn)等方面出發(fā)，選取暴雨雨量(X1)、加強(qiáng)巡查及疏通排水管線(xiàn)(X2)、加強(qiáng)監(jiān)測(cè)預(yù)警(X4)、開(kāi)展應(yīng)急救援及時(shí)性(X9)4個(gè)節(jié)點(diǎn)作為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行推演分析，同時(shí)將其他指標(biāo)事件的初始概率皆設(shè)置為0.5。具體分析如下：

(1) 通過(guò)分析不同暴雨雨量(X1)這一指標(biāo)事件的初始概率，可對(duì)后果事件X12的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)結(jié)果如圖4所示。

圖4 暴雨雨量指標(biāo)事件(X1)對(duì)地鐵水災(zāi)后果事件 (X12)的影響

由圖4可以看出，在不同暴雨雨量這一指標(biāo)事件概率下，隨著暴雨雨量的增加，即隨著暴雨雨量指標(biāo)事件概率的增加，可預(yù)測(cè)出所造成的地鐵水災(zāi)后果事件(X12)的概率增大。

圖5 3個(gè)單一指標(biāo)事件對(duì)地鐵水災(zāi)后果事件(X12)的影響

(2) 通過(guò)改變加強(qiáng)監(jiān)測(cè)預(yù)警(X4)、加強(qiáng)巡查及疏通排水管線(xiàn)(X2)和開(kāi)展應(yīng)急救援及時(shí)性(X9)這三個(gè)單一指標(biāo)事件的初始概率，可得出這三個(gè)單一指標(biāo)事件對(duì)地鐵水災(zāi)后果事件的影響。在暴雨極端天氣影響下，強(qiáng)化監(jiān)測(cè)預(yù)警水平，可以提前有效地預(yù)防地鐵水災(zāi)事故；針對(duì)發(fā)生的地鐵水災(zāi)事故，可及時(shí)采取疏通排水一系列措施；針對(duì)地鐵水災(zāi)被困人員，可及時(shí)地開(kāi)展應(yīng)急救援，以有效降低地鐵水災(zāi)后果事件的概率。

當(dāng)這三個(gè)單一指標(biāo)事件(X2、X4、X9)的初始概率分別取0.7、0.8、0.9、1.0，并依次提高時(shí)，其對(duì)地鐵水災(zāi)后果事件的影響如圖5所示。

由圖5可以看出：3個(gè)指標(biāo)事件X2、X4、X9對(duì)后果事件X12的影響大小表現(xiàn)為X2>X9>X4；指標(biāo)事件X2、X9、X4可有效將地鐵水災(zāi)后果事件概率由最初的52.2%、56.2%、63.4%降低到21.4%、25.6%、34.1%，這說(shuō)明在暴雨極端天氣的影響下發(fā)生地鐵水災(zāi)事故時(shí)，通過(guò)對(duì)該事故采取有效的疏通排水措施，可減弱暴雨水災(zāi)對(duì)地鐵所造成的潛在危害，并可有效降低應(yīng)急救援的難度，提高應(yīng)急救援的效率；通過(guò)提高監(jiān)測(cè)預(yù)警水平，提前向政府及廣大市民及時(shí)進(jìn)行信息通知，可有效加強(qiáng)預(yù)防力量，避免增加不必要的損失，并通過(guò)及時(shí)為疏通排水力量和應(yīng)急救援力量提供具體的災(zāi)情信息，可提高地鐵水災(zāi)事故疏通排水和應(yīng)急救援的效率。

5 結(jié)論與建議

本文以暴雨作為致災(zāi)因子，通過(guò)構(gòu)建地鐵水災(zāi)事件情景Bayes網(wǎng)絡(luò)，確定Bayes網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的事件類(lèi)型和含義，并以暴雨引發(fā)地鐵水災(zāi)事件開(kāi)展了計(jì)算分析，預(yù)測(cè)出地鐵水災(zāi)后果事件概率的發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)從強(qiáng)化監(jiān)測(cè)預(yù)警水平、加強(qiáng)疏通排水力量和提高應(yīng)急救援效率這三方面應(yīng)對(duì)措施出發(fā)，分別得到這三個(gè)指標(biāo)事件對(duì)后果事件的影響概率，即通過(guò)加強(qiáng)疏通排水力量可有效地將地鐵水災(zāi)后果事件的概率從最初的52.2%降低到21.4%，通過(guò)提高應(yīng)急救援效率可有效地將地鐵水災(zāi)后果事件概率從最初的56.2%降低到25.6%，通過(guò)強(qiáng)化監(jiān)測(cè)預(yù)警水平可有效地將地鐵水災(zāi)后果事件概率從最初的63.4%降低到34.1%。

因此，本文基于對(duì)事故案例原因和對(duì)比結(jié)果的分析，針對(duì)地鐵水災(zāi)事故防控，提出如下建議：應(yīng)急管理決策者應(yīng)加強(qiáng)對(duì)地鐵車(chē)站的安全風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)，強(qiáng)化對(duì)排水設(shè)施的檢查力度，提高排水設(shè)施系統(tǒng)的排水能力，對(duì)不符合要求的排水設(shè)施應(yīng)及時(shí)進(jìn)行維修或更新，并加強(qiáng)安全隱患工作的排查，定期對(duì)排水管道的封堵情況和防護(hù)墻的防淹能力進(jìn)行安全檢查等，以提高管網(wǎng)的疏通排水能力；同時(shí)，也要提高監(jiān)測(cè)預(yù)警水平，為應(yīng)對(duì)突發(fā)的強(qiáng)降雨提供充足的應(yīng)對(duì)和準(zhǔn)備時(shí)間，并完善應(yīng)急救援預(yù)案，強(qiáng)化救援力量和提高救援的效率，當(dāng)發(fā)生人員被困時(shí)，能夠有效地組織應(yīng)急救援，以減少人員傷亡?？傊?，地鐵應(yīng)急管理決策者應(yīng)從不同的應(yīng)急管理視角出發(fā)，對(duì)應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行完善和優(yōu)化，并提高地鐵水災(zāi)事件的應(yīng)急管理能力水平，以期在最大程度上將地鐵水災(zāi)后果事件概率降到最低。

由于地鐵水災(zāi)事件發(fā)展的趨勢(shì)和規(guī)律具有不確定性和不可預(yù)知性等特點(diǎn)，在地鐵水災(zāi)事件情景構(gòu)建中所涉及的影響因素復(fù)雜，情景要素的提取受多條件約束，各種關(guān)聯(lián)關(guān)系的描述存在困難，因此對(duì)地鐵水災(zāi)事件情景構(gòu)建的準(zhǔn)確性還有待進(jìn)一步提高。