嚴(yán)新平 張 笛 張明陽 付姍姍

（1.武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心 武漢430063；2.國(guó)家水運(yùn)安全工程技術(shù)研究中心 武漢430063）

0 引 言

ESREL2015（25thEuropean Safety and Reliability Conference，ESREL）是第25屆歐洲安全與可靠性工程會(huì)議，于2015年9月7日至10日在瑞士蘇黎世（ETH Zurich，Switzerland）召開。此次會(huì)議由歐洲安全與可靠性協(xié)會(huì)（European Safety and Reliability Association，ESRA）主辦，瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)承辦。該會(huì)議自1989年發(fā)起，由歐洲多個(gè)國(guó)際類似主題會(huì)議合并而成，是目前世界上以“安全與可靠性”為主題的規(guī)模最大、最具有影響力的學(xué)術(shù)會(huì)議，也是研究系統(tǒng)安全與可靠性理論和跨領(lǐng)域的學(xué)科平臺(tái)。

ESREL 2015會(huì)議是歷屆規(guī)模最大的一次，共收到歐洲及其他國(guó)家論文摘要850多篇，會(huì)議組委會(huì)從提交的650多篇論文中錄用了569篇，并出版了《第25屆“安全與可靠性”國(guó)際會(huì)議論文集》，其中563篇論文的作者參會(huì)并宣讀論文。會(huì)議委員會(huì)推選蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)Wolfgang Kroger教授擔(dān)任本屆會(huì)議的榮譽(yù)主席，論文由CRC press／balkema出版，會(huì)議的主題為：復(fù)雜系統(tǒng)的安全與可靠性。會(huì)議安排了7場(chǎng)大會(huì)報(bào)告，還組織召開了交通系統(tǒng)的可靠性、可用性、可維修性和安全性（reliability，availability and maintainability and safety，RAMS）、概率安全評(píng)估（probability safety assessment，PSA）以及柔性理論（Resilience Theory）等專題研討會(huì)。

本文從系統(tǒng)安全研究的角度出發(fā)，通過總結(jié)ESREL 2015會(huì)議情況，分析交通安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)，對(duì)未來交通系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)防控問題進(jìn)行了探討。

1 會(huì)議論文的分類與總結(jié)

1.1 大會(huì)報(bào)告

本次會(huì)議共邀請(qǐng)了9位安全與可靠性領(lǐng)域的專家，設(shè)置了7場(chǎng)學(xué)術(shù)報(bào)告，具體詳細(xì)內(nèi)容如下：

蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院Paul Embrechts教授在“小概率事件建模（從理論方法到應(yīng)用）”報(bào)告中指出 ，現(xiàn)今社會(huì)日益面臨“超乎正?！钡母鞣N小概率事件，在環(huán)境科學(xué)、結(jié)構(gòu)工程、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、保險(xiǎn)和金融等學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)屢見不鮮，小概率事件的建模、影響和風(fēng)險(xiǎn)管理扮演著越來越重要的角色。該報(bào)告提出了針對(duì)小概率事件的建模方法，并將應(yīng)用到了道路交通研究中。

紐約大學(xué)Nassim Nicholas Taleb教授在“厚尾效應(yīng)和模型誤差下的大數(shù)定律”報(bào)告中提出了大數(shù)定律在尾域下收斂很慢，一定程度上導(dǎo)致了科學(xué)研究和商業(yè)決策中的許多錯(cuò)誤，即統(tǒng)計(jì)學(xué)專家也會(huì)犯的錯(cuò)誤。Taleb教授還就當(dāng)前相關(guān)性分析中存在的缺陷問題進(jìn)行了探討，提出了大數(shù)定律與特定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估的聯(lián)系。

蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院Didier Sornette教授在“利益系統(tǒng)的安全和可靠性”報(bào)告中提出了大多數(shù)人類利益系統(tǒng)都會(huì)伴隨著異常的極端事件（“王”）和獨(dú)特的起源（“龍”）問題。一方面，風(fēng)險(xiǎn)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于目前在大多數(shù)領(lǐng)域的量化；另一方面，這些危險(xiǎn)并不是突然發(fā)生的，而是可以被估計(jì)甚至是預(yù)測(cè)的。Sornette［1］教授回顧了已知的“龍－王”出現(xiàn)機(jī)制并提出了抑制它們擾動(dòng)系統(tǒng)可行性，提出了控制“龍－王”這一極端事件的可能性。

斯塔萬格大學(xué)Terje Aven［2］教授、米蘭理工／巴黎中央理工學(xué)院Enrico Zio［3－4］教授分別為歐洲安全與可靠性協(xié)會(huì)現(xiàn)任主席和前任主席，在“不確定性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)”報(bào)告中針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中面臨的數(shù)據(jù)缺失、系統(tǒng)未知等不確定性問題，提出了不確定性問題度量、評(píng)價(jià)和控制的解決思路。

瑞士電力公司首席執(zhí)行官Pierre－Alain Graf先生在報(bào)告中介紹了瑞士輸電網(wǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，瑞士電子傳輸系統(tǒng)被認(rèn)為是一個(gè)重要的基礎(chǔ)設(shè)施，因此需要針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)提供不同的保護(hù)。隨著電力傳輸網(wǎng)格系統(tǒng)進(jìn)一步整合，風(fēng)險(xiǎn)也隨之變化。為了進(jìn)行積極應(yīng)對(duì)，瑞士電力公司的風(fēng)險(xiǎn)管理需要在不同層次中進(jìn)行，即充分考慮基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)體系、極端事件和人為因素。

代爾夫特理工大學(xué)Pieter van Gelder教授在“自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)和處理的創(chuàng)新”報(bào)告中提出了使用各種傳感技術(shù)監(jiān)測(cè)自然災(zāi)害的可能性（從遙感衛(wèi)星到監(jiān)測(cè)通過智能手機(jī)參與的公民），Gelder［5］教授及其團(tuán)隊(duì)探索各種創(chuàng)新方法來處理這些災(zāi)害，不僅是結(jié)構(gòu)安全評(píng)價(jià)方法，也包括利用移動(dòng)短信、安全應(yīng)用程序等，最終達(dá)到抵抗自然災(zāi)害、保證社會(huì)安全的目的。

格勒諾布爾國(guó)立理工學(xué)院Christophe Berenguer［6］教授、Antoine Grall［7］教授在“剩余壽命預(yù)測(cè)的維護(hù)決策（尋找失誤環(huán)節(jié)）”報(bào)告中介紹了完整預(yù)見性維護(hù)處理鏈系統(tǒng)，從病變的監(jiān)測(cè)、健康狀況的評(píng)估等方面對(duì)剩余使用壽命（Remaining Useful Life）進(jìn)行評(píng)估。該系統(tǒng)將這些問題作為一個(gè)整體來考慮，從而得到更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

1.2 分會(huì)場(chǎng)報(bào)告

本次會(huì)議的內(nèi)容涉及多學(xué)科、多領(lǐng)域、多層次，從一定程度反映出現(xiàn)代安全與可靠性領(lǐng)域的新理論、新觀點(diǎn)、新方法及國(guó)際上研究的熱點(diǎn)。本次會(huì)議根據(jù)錄用論文的研究領(lǐng)域設(shè)置了131個(gè)會(huì)場(chǎng)，如表1所示。

表1 分會(huì)場(chǎng)報(bào)告分組情況表Tab.1 The grouping table of parallel sessions

1.3 論文分類統(tǒng)計(jì)

本次會(huì)議收錄的569篇論文分別到來自42個(gè)國(guó)家和地區(qū)，覆蓋了安全與可靠性理論、方法、技術(shù)、系統(tǒng)開發(fā)和應(yīng)用等各個(gè)領(lǐng)域。其中，挪威（85篇）、法國(guó)（52篇）、中國(guó)（45篇）、意大利（45篇）、英國(guó)（37篇）、波蘭（36篇）、德國(guó)（30篇）、捷克（27篇）、巴西（27篇）和美國(guó)（23篇）是發(fā)表論文數(shù)量最多的國(guó)家，占會(huì)議總論文數(shù)量的71.5%。另外，論文中有60篇涉及交通系統(tǒng)研究，超過了總數(shù)的10%，其中有14篇涉及柔性理論在交通系統(tǒng)安全研究中的應(yīng)用。

2 安全與可靠性研究領(lǐng)域熱點(diǎn)問題分析

2.1 柔性理論及其應(yīng)用

柔性起源于生態(tài)系統(tǒng)，最初用來衡量一個(gè)系統(tǒng)內(nèi)生物間的穩(wěn)定性，生態(tài)系統(tǒng)吸收變化和干擾、維持穩(wěn)定的能力。隨著柔性理論的不斷完善，不少學(xué)者對(duì)它賦予了更多的含義。例如，Kruke等［8］認(rèn)為柔性是在沒有重大故障情況下適應(yīng)變化的能力，以及平穩(wěn)吸收沖擊的能力，Hollnagel［9］認(rèn)為柔性是一個(gè)系統(tǒng)適應(yīng)變化和干擾的固有能力，能夠在常態(tài)和意外情況下維持系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)的能力，Broccardo和Galanis［10］等認(rèn)為柔性是一個(gè)設(shè)備或者系統(tǒng)受到外部沖擊后在恢復(fù)階段的性能，是對(duì)該設(shè)備或者系統(tǒng)抵抗風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。Kruke和Broccardo都認(rèn)為柔性系統(tǒng)都存在一個(gè)破裂點(diǎn)（Resilience break point）［10］，當(dāng)外界的沖擊或者故障超出了系統(tǒng)能承受的破裂點(diǎn)，系統(tǒng)將無法自行恢復(fù)。柔性是系統(tǒng)能否抵抗風(fēng)險(xiǎn)和沖擊的指標(biāo)，用來評(píng)價(jià)系統(tǒng)在一定時(shí)間內(nèi)受到外部沖擊而恢復(fù)原始狀態(tài)或者減輕這種沖擊的能力［10］。

Hollnagel［8，11］從工程領(lǐng)域提出了結(jié)合工程特點(diǎn)對(duì)柔性提出了理解和定義，柔性工程的理論也在Hollnagel和Woods等研究基礎(chǔ)上逐步完善，從最初的概念、系統(tǒng)性能的詮釋，到柔性系統(tǒng)構(gòu)建的體系框架。Hollnagel［11－12］提出柔性系統(tǒng)從提高系統(tǒng)自身能力和外部環(huán)境兩個(gè)方面進(jìn)行構(gòu)建。

Kozine和Andersen［13］等根據(jù)Hollnagel對(duì)柔性的理解和定義，提出了以柔性理論為基礎(chǔ)的系統(tǒng)評(píng)價(jià)框架，主要包括以下方面：

1）執(zhí)行。系統(tǒng)做出的可預(yù)見和不可預(yù)見的行為?？深A(yù)見行為是指在抵御系統(tǒng)預(yù)測(cè)到的風(fēng)險(xiǎn)和沖擊時(shí)及時(shí)被實(shí)施的行為，不可預(yù)見的執(zhí)行則無法提前預(yù)估。

2）資源。不同層次的資源是以安全而有效的方式來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。該子系統(tǒng)中的資源包括多方資源、組織資源、團(tuán)隊(duì)資源、個(gè)人資源以及技術(shù)資產(chǎn)資源。

3）策略和結(jié)果。通過各種方式利用所有資源執(zhí)行一個(gè)所要實(shí)現(xiàn)的功能，以達(dá)到預(yù)期抵御風(fēng)險(xiǎn)和沖擊的結(jié)果。

4）系統(tǒng)內(nèi)部能力。指系統(tǒng)的學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)、監(jiān)測(cè)等應(yīng)對(duì)能力［13］。

執(zhí)行、資源、決策和結(jié)果屬于系統(tǒng)的外部環(huán)境。系統(tǒng)外部環(huán)境與系統(tǒng)自身（內(nèi)部）的聯(lián)系，形成了系統(tǒng)柔性的評(píng)價(jià)框架，如圖1所示。

圖1 基于柔性理論的多級(jí)評(píng)價(jià)模型框架Fig.1 The framework of multilevel assessment model based on resilience theory

從整個(gè)模型來看，資源（resource）、操作（operation）、決策（strategies）等外部環(huán)境為該評(píng)價(jià)模型提供了抵御風(fēng)險(xiǎn)和外界沖擊的基礎(chǔ)。系統(tǒng)自身的4種能力都與外部環(huán)境密切相關(guān)。學(xué)習(xí)（learning）、預(yù)測(cè)（anticipating）、監(jiān)測(cè)（monitoring）、應(yīng)對(duì)（responding）形成一個(gè)循環(huán)，利用系統(tǒng)所提供資源，通過學(xué)習(xí)分析風(fēng)險(xiǎn)和沖擊致因，弄清系統(tǒng)的脆弱影響機(jī)理，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)和沖擊要素分析，對(duì)系統(tǒng)安全水平評(píng)價(jià)，分析系統(tǒng)的故障模式及影響，對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控，對(duì)系統(tǒng)可能發(fā)生的危險(xiǎn)事件制定應(yīng)對(duì)策略，提前預(yù)防事故的發(fā)生。該系統(tǒng)通過自身提升和外部資源的輔助，能準(zhǔn)確制定危險(xiǎn)事件的應(yīng)對(duì)策略，在復(fù)雜環(huán)境下保持良好的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力，形成一個(gè)環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、風(fēng)險(xiǎn)抵御力強(qiáng)的多層次評(píng)價(jià)模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)抵御風(fēng)險(xiǎn)和沖擊的功能。

2.2 安全評(píng)價(jià)理論框架及其應(yīng)用

定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（quantity risk analysis，QRA）［14］是一種在過去40年里應(yīng)用最為廣泛的系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)方法。在交通系統(tǒng)領(lǐng)域，各個(gè)國(guó)家經(jīng)過總結(jié)事故的教訓(xùn)，學(xué)者的研究與探討逐漸形成了航空工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和指南、鐵路標(biāo)準(zhǔn)和指南及海事標(biāo)準(zhǔn)和指南等安全評(píng)價(jià)理論框架。在水運(yùn)安全方面比較典型且廣泛運(yùn)用的安全評(píng)價(jià)理論框架是國(guó)際海事組織（International Maritime Organization，IMO）制定的綜合安全評(píng)估（Formal Safety Assessment，F(xiàn)SA）［15］。

綜合安全評(píng)估（FSA）［16－17］是一種結(jié)構(gòu)化和系統(tǒng)性的分析方法，該指南將FSA確定為水上交通安全評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)化程序，逐步在水上交通安全營(yíng)運(yùn)管理中得到了廣泛的應(yīng)用。

FSA采用規(guī)范化步驟，全方位地對(duì)水上交通危險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別，并對(duì)相關(guān)項(xiàng)目及因素進(jìn)行綜合評(píng)估［18－20］，制定風(fēng)險(xiǎn)控制方案，最后結(jié)合對(duì)費(fèi)用與收益進(jìn)行評(píng)價(jià)為決策提供建議，進(jìn)而有效地提高水上交通的安全與可靠性程度。FSA方法流程主要包括5個(gè)步驟（如圖2所示）：

圖2 FSA方法流程構(gòu)架Fig.2 The framework of Formal Safety Assessment

FSA提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的水上交通風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和控制方法，自從被提出以來，在水上交通安全等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用［21－22］。

近年來，隨著脆弱性、柔性理論的發(fā)展，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究范疇得到了極大的擴(kuò)展。Aven［23－24］結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)、脆弱性、柔性理論，對(duì)傳統(tǒng)的定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)框架（quantitative risk assessment，QRA）進(jìn)行了擴(kuò)展，提出了一種基于柔性理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系構(gòu)架。該框架主要包括下述5個(gè)步驟：

1）危險(xiǎn)識(shí)別Identification of initiating events A；

2）致因分析Causes analysis；

3）脆弱性分析Vulnerability analysis expressing vulnerability（C，P，U，K｜A）；

4）柔性分析Resilience analysis expressing resilience（C，P，U，K｜any A，including new types of A）；

5）風(fēng)險(xiǎn)描述和分類Risk description and characterization。

其中，A表示初始事件，C表示事件的后果，U表示不確定性，P表示概率，K表示知識(shí)。該評(píng)價(jià)框架將脆弱性定義為危險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)可能遭受的危險(xiǎn)，柔性定義為各種危險(xiǎn)事件共同作用情況下，系統(tǒng)面臨的危險(xiǎn)。

2.3 不確定性評(píng)價(jià)及其應(yīng)用

概率邊界分析（包括概率分析和系統(tǒng)內(nèi)部分析）［25］、隨機(jī)集合／D－S證據(jù)推理［26－27］和貝葉斯理論［28］是不確定性分析的經(jīng)典理論。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、證據(jù)理論這些方法的優(yōu)化方法，和可能性理論（possibility theory）、蒙特卡洛仿真（Monte Carlo simulation）［29］、模糊層次分析法［30］近年來被廣泛的應(yīng)用到系統(tǒng)的不確定性研究中。

1）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型（Bayesian Network，BN）。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型能夠分析風(fēng)險(xiǎn)因素間的相互影響，在船舶通航風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中最受青睞。Yang［31］、Eleye－Datubo［32］、Merrick［33］等在應(yīng)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)提出結(jié)合模糊邏輯的方法實(shí)現(xiàn)定性、定量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換；Ayele等［34］運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立北極地區(qū)鉆井廢物固體和液體的廢物處理模型，避免了傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的不足，確保成本和效益的優(yōu)化；Montewka等［35］運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立了波羅的海冰區(qū)航行船舶的冰困風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并以一艘獨(dú)立冰區(qū)加強(qiáng)型散貨船為例進(jìn)行了案例研究；趙金寶等［36］運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，以3 584起交通事故數(shù)據(jù)為依據(jù)，根據(jù)專家知識(shí)和數(shù)據(jù)融合方法，建立了城市平面交叉口交通事故分析的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

2）證據(jù)推理法（evidential reasoning approach，ERA）。證據(jù)推理法是一種以D－S證據(jù)理論、模糊集合為基礎(chǔ)的多目標(biāo)決策方法［37］。該方法能滿足更弱的公理系統(tǒng)，有處理信息的無知和缺失的問題的能力，對(duì)不同數(shù)據(jù)中的信息的不準(zhǔn)確性和矛盾提供了顯式的估計(jì)；能處理類別混合問題，在混合像元的表達(dá)中非常有用；可以對(duì)不完備信息進(jìn)行建模和融合［38］。Kambiz和Jin Wang等［39］運(yùn)用證據(jù)推理法結(jié)合模糊集理論建立港口或碼頭的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)框架，針對(duì)不確定風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)整個(gè)港口或碼頭進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，并通過伊朗3個(gè)港口實(shí)例驗(yàn)證，證明了該方法在港口或碼頭風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的適用性；姜江等［40］針對(duì)在航天發(fā)射場(chǎng)推進(jìn)劑加注系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析不確定性，利用證據(jù)推理法，結(jié)合模糊集理論，提出了加注系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析及評(píng)價(jià)方法，該方法可行有效，并量化分析系統(tǒng)相關(guān)結(jié)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)程度，為后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)決策的制定提供理論支持；張笛等［29］運(yùn)用證據(jù)推理和模糊規(guī)則庫，建立了內(nèi)河運(yùn)輸系統(tǒng)的通航風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，解決了不確定條件下的通航風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問題。

3）蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation，MC）。蒙特卡洛仿真方法是一種以概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)為依托的數(shù)值計(jì)算方法。在運(yùn)用蒙特卡洛進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)時(shí)，當(dāng)所評(píng)價(jià)系統(tǒng)的危險(xiǎn)服從某種分布時(shí)，便可以通過多次隨機(jī)抽樣來模擬危險(xiǎn)因素的變化，根據(jù)危險(xiǎn)因素出現(xiàn)的頻率來表征風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，模擬的次數(shù)越多，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的精度就越高。該方法被用到工程學(xué)科的各個(gè)領(lǐng)域，同時(shí)也是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)最常用的方法之一。Medeiros等［41］運(yùn)用蒙特卡洛仿真方法結(jié)合所天然氣管道運(yùn)輸系統(tǒng)的危險(xiǎn)因素特征，建立了天然氣管道運(yùn)輸?shù)亩嗑S風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，根據(jù)敏感性分析，該模型較好的反映了天然氣管道運(yùn)輸系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

4）模糊層次分析法（Fuzzy－AHP）。模糊層次分析法是一種基于AHP模型運(yùn)用離散模糊集處理相關(guān)數(shù)據(jù)的最優(yōu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法。張笛等［38］運(yùn)用模糊層次分析法建立長(zhǎng)江枯水期通航安全評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)在客觀數(shù)據(jù)缺失的情況下進(jìn)行定量分析評(píng)價(jià)的目的，并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果制定了長(zhǎng)江枯水期通航風(fēng)險(xiǎn)控制方案。

3 對(duì)交通系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)防控的啟示

3.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)應(yīng)成為貫穿交通系統(tǒng)全生命周期的重要決策支持手段

盡管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估最早起源于核工業(yè)、航空航天等傳統(tǒng)高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，隨著載運(yùn)工具、交通基礎(chǔ)設(shè)施、交通環(huán)境的復(fù)雜化，交通風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大，有必要從傳統(tǒng)的事后評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)變?yōu)榧笆虑啊?、“事中”、“事后”為一體的全過程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，即在交通系統(tǒng)設(shè)計(jì)階段、運(yùn)行階段和各種應(yīng)急非常態(tài)階段均利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)這一手段輔助決策。

另外，決策時(shí)應(yīng)該充分考慮風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)方面，即事故發(fā)生的概率及可能產(chǎn)生的后果，不應(yīng)單獨(dú)以事故發(fā)生的可能性或事故發(fā)生后可能造成后果的嚴(yán)重程度判斷風(fēng)險(xiǎn)的高低。因此，決策者一方面應(yīng)該充分研究可能產(chǎn)生重特大事故后果的風(fēng)險(xiǎn)源，如危化品的運(yùn)輸儲(chǔ)運(yùn)、大型客運(yùn)車輛／船舶等；另一方面，還應(yīng)該同時(shí)考慮發(fā)生頻率高但總體后果較小的事件，因?yàn)檫@些事件如果得不到較好的控制，有可能會(huì)導(dǎo)致進(jìn)一步嚴(yán)重的事故后果。

3.2 應(yīng)充分考慮交通系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的不確定性問題

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程往往伴隨一系列不確定性問題：首先，客觀數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)本身的誤差為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)帶來了不確定性，大量主觀數(shù)據(jù)或失真數(shù)據(jù)將有可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況不符；其次，交通系統(tǒng)本身是一個(gè)復(fù)雜巨系統(tǒng)，如期望將其所有風(fēng)險(xiǎn)一一辨識(shí)不具有可行性，特別是針對(duì)一些新生系統(tǒng)，如極地航行系統(tǒng)等，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)工作往往因?yàn)閷?duì)研究對(duì)象的不了解而難以進(jìn)行或?qū)е陆Y(jié)果的重大誤差；最后，應(yīng)充分研究人為因素的不確定性，考慮到人為因素是導(dǎo)致交通事故的主因，從根本上減少、消除交通風(fēng)險(xiǎn)必須最大程度上降低人為因素的影響，因此，交通系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程中有必要對(duì)人為因素的不確定性進(jìn)行充分分析、度量和控制。

3.3 大力推進(jìn)柔性理論在交通系統(tǒng)中的應(yīng)用

近年來，柔性理論逐漸成為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，即在“事后應(yīng)急”轉(zhuǎn)向“事前預(yù)防”的基礎(chǔ)上，將系統(tǒng)自身防控風(fēng)險(xiǎn)的能力進(jìn)一步強(qiáng)化和提升，使系統(tǒng)從“被動(dòng)”地應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，到“主動(dòng)”地抵御風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)交通系統(tǒng)特性以及載運(yùn)工具、交通參與者所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，基于柔性系統(tǒng)構(gòu)建的框架與步驟，應(yīng)從環(huán)境特征分析、機(jī)理分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、危機(jī)應(yīng)對(duì)這5個(gè)方面建設(shè)交通柔性系統(tǒng)。具體來說，需要建設(shè)：

1）復(fù)雜交通環(huán)境影響特征分析能力；

2）交通環(huán)境－載運(yùn)工具－基礎(chǔ)設(shè)施耦合機(jī)理學(xué)習(xí)能力；

3）交通系統(tǒng)不確定性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)能力；4）交通系統(tǒng)高敏感知狀態(tài)監(jiān)測(cè)能力；

5）重大交通事故風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控和應(yīng)急決策能力。如圖3所示。

圖3 交通柔性系統(tǒng)構(gòu)架Fig.3 The framework of the transportation resilience system

4 結(jié) 語

系統(tǒng)安全與可靠性的提升是各領(lǐng)域不斷追求的目標(biāo)，安全與可靠性相關(guān)理論方法的不斷完善將進(jìn)一步保障交通運(yùn)輸?shù)裙こ填I(lǐng)域的健康可持續(xù)發(fā)展。第25屆安全與可靠性國(guó)際會(huì)議反映了國(guó)際上安全與可靠性領(lǐng)域的最新技術(shù)與應(yīng)用動(dòng)態(tài)，促進(jìn)了各國(guó)最新研究成果的交流，引領(lǐng)了安全與可靠性技術(shù)在不同領(lǐng)域的發(fā)展方向。通過對(duì)該會(huì)議相關(guān)技術(shù)成果的統(tǒng)計(jì)分析，未來交通系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)防控將進(jìn)一步發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)在決策支持中的作用。其中，不確定性分析技術(shù)與柔性理論將成為未來風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向。

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