劉文龍 戢曉峰 ▲
(1.昆明理工大學交通工程學院 昆明 650504;2.云南省現(xiàn)代物流工程研究中心 昆明 650500)
危險品事故風險是指具有易燃、易爆、有強烈腐蝕性和放射性危險的物品在生產(chǎn),以及運輸環(huán)節(jié)中,顯露在人、交通和環(huán)境中并對周圍存在潛在威脅。在危險品運輸中,公路運輸長期占據(jù)主導地位,且危險品公路運輸具有數(shù)量大、種類多,點多線長、分散流動且高危的特點。因此,建立危險品多分辨率事故風險評估模型,對防控危險品事故具有重要的實用價值。
近年來,危險品運輸及其事故風險問題逐步成為研究熱點。如Akgün 等[1]通過分析事故造成死亡人數(shù),構(gòu)建了危險品運輸事故風險的評估方法。Fabiano等[2]識別出危險品運輸過程中易燃易爆的特殊場景,提出考慮到個人風險和社會風險的風險分析方法。Erkut 等[3]基于傳統(tǒng)的風險模型,利用運籌學理論提出了度量路徑風險的多種方法。Lozano等[4]通過對城市危險品運輸事故的分析,識別出城市內(nèi)發(fā)生危險品運輸事故發(fā)顯性環(huán)境。Verma 等[5]研究鐵路運輸中危險氣體的不同類別和體積造成的最大人口暴露量,建立了1 種人口暴露的風險評估方法。Kang 等[6]考慮到不同危險品特征,探究不同類型的危險品區(qū)域風險。楊婷等[7]應用N-K 模型分析系統(tǒng)耦合風險,通過計算系統(tǒng)耦合風險,從源頭上預防危險貨物運輸事故發(fā)生。賀宇千等[8]采用相對暴露量計算不同駕駛?cè)后w的事故風險值。魏福祿等[9]通過TR 模型測算出危險品在運輸過程中的危險值,并結(jié)合風險價值理論建立危險品運輸路徑風險價值評估模型。馬曉麗等[10]基于有序Logit 模型等建立了危險貨物運輸路線的綜合風險評價模型,獲取各路段的風險等級。馬欣[11]構(gòu)建了危險貨物鐵路運輸網(wǎng)絡,利用復雜網(wǎng)絡方法識別危險貨物運輸?shù)恼w風險。魏航等[12-13]從人口風險、環(huán)境風險和財產(chǎn)風險3 個方面標定了有害物品的運輸風險。畢軍等[14]建立了運輸風險、運輸成本的計算模型及運輸路線優(yōu)化的多目標決策模型,以優(yōu)化有害廢物運輸路徑。種鵬云等[15-16]則通過復雜網(wǎng)絡理論,探究危險品道路運輸網(wǎng)絡拓撲特性;并基于決策者的風險偏好,對路徑優(yōu)化問題建立決策模型,致力于優(yōu)化危險道路運輸網(wǎng)絡。呂冀文等[17]從事故率估計和事故后果模擬分析2 個維度,分析了危險化學品運輸風險,完善了危險化學品運輸風險分析方法。
綜上所述,國內(nèi)外專家學者基于不同視角,利用多種方法,針對危險品風險評估和危險品路徑優(yōu)化等問題作出了多樣探究。但以往研究多關注于路徑優(yōu)化或單一視角的風險評估,未能從危險品倉儲、生產(chǎn)和運輸?shù)榷嘀匾暯翘剿魑kU品事故風險,更缺乏基于實際運單數(shù)據(jù)的實證研究。而危險品在倉儲和生產(chǎn)過程中對城市的安全隱患較大,以城市視角評估危險品事故風險,識別事故風險較高的區(qū)域,也是城市危險品安全防控和應急力量布置的關鍵一環(huán);且危險品運輸風險的科學評估是開展危險品路徑優(yōu)化等探究的關鍵基礎,以單一維度的傳統(tǒng)風險評估方法并不能滿足實際需要。當前,隨著交通安全管理與危險品運輸?shù)膰谰蝿?,迫切需要科學評估危險品公路運輸?shù)氖鹿曙L險,從而在整體上優(yōu)化危險品運輸組織與安全管理。鑒于此,本文針對危險品公路運輸?shù)娘L險控制問題,以評估危險品公路運輸事故風險為目標,以城市、路徑雙重視角,危險品數(shù)量、事故風險2 個維度構(gòu)建了危險品事故風險的多分辨率評估模型,利用海量的危險品電子運單數(shù)據(jù)結(jié)合空間分析技術(shù),獲取危險品事故風險高的區(qū)域及路徑。
在交通運輸安全領域中,“兩客一?!币恢眰涫荜P注,其中危險品運輸安全問題也是廣大學者研究熱點。綜合現(xiàn)有研究,對危險品運輸進行路網(wǎng)優(yōu)化和最優(yōu)路徑選擇是降低危險品運輸事故風險的有效途徑,其關鍵基礎是對危險品運輸路徑進行風險評估。但由于影響危險品運輸事故風險的因素較多,單一指標已不能滿足評估危險品運輸事故風險的需求,如何以多維度評估危險品運輸事故風險是1 個亟須解決的問題?;诖?,筆者結(jié)合實際運單數(shù)據(jù),選取危險品事故風險多個顯性指標相互驗證、多維評估危險品事故風險,為進一步研究危險品路徑優(yōu)化研究打下基礎。
危險品主要在倉儲、生產(chǎn)和運輸過程中,對城市、路徑以及周圍環(huán)境造成潛在威脅,危險品公路運輸路徑風險示意圖見圖1。而危險品在城市和路徑上分布范圍較廣,對危險品的行業(yè)管理帶來諸多困難,所以需要厘清危險品在城市和路徑上的分布規(guī)律。同時,通過危險品事故風險評估,識別高風險區(qū)域和路徑,是危險品事故防控和應急處置的關鍵所在。而以往研究多聚焦于運輸狀態(tài)下的危險品風險研究,鮮有考慮到城市危險品事故風險。因此,為探究危險品倉儲、運輸?shù)葼顟B(tài)下的事故風險,應從區(qū)域和路徑雙重視角著手,挖掘危險品分布規(guī)律,評估危險品事故風險。
圖1 危險品公路運輸路徑風險示意圖Fig.1 Road transport route risk diagram of dangerous goods
根據(jù)危險品不同的物化特性,可將危險品分為爆炸品、壓縮氣體、易燃氣體、易燃固體、氧化物有機過氧化物、有毒物質(zhì)、放射性物質(zhì)、腐蝕品,以及雜類危險品共9 類。每類危險品的物化特性各異,所以每一類危險品的存儲、運輸方式不同,不同類型危險品的風險特征和應急管理措施也不相同。因此,不僅要評估危險品總量事故風險,還要針對不同類型的危險品分類評估事故風險。
綜上所述,本文基于現(xiàn)有研究分析:①危險品事故風險評估是危險品路網(wǎng)優(yōu)化和路徑選擇的基礎;②單一維度測度不能滿足危險品事故風險評估要求;③危險品分布規(guī)律是危險品風險管控的基礎;④鮮有針對倉儲、生產(chǎn)狀態(tài)下的危險品事故風險進行評估。通過危險品事故風險影響因素分析:①危險品數(shù)量影響;②城市危險品事故特征;③路徑危險品事故特征;④不同類型危險品物化特性決定不同防控方式。構(gòu)建危險品多分辨率事故風險評估模型:從城市、路徑雙重視角著手,考慮到不同類型危險品物化特性,挖掘危險品分布規(guī)律,從危險品數(shù)量和事故風險多維度評估危險品事故風險。
傳統(tǒng)風險評估模型是以事故嚴重程度和事故發(fā)生概率為自變量,進行事故風險評估。而危險品事故具有事故概率小,嚴重程度高等特征,若以傳統(tǒng)風險評估模型進行測算,會產(chǎn)生較大誤差,造成事故風險評估不準確?,F(xiàn)有研究表明,危險品數(shù)量的大小與發(fā)生事故概率有直接關聯(lián),危險品數(shù)量越多,發(fā)生事故的概率越大[18]。因此,選取危險品數(shù)量作為評估危險品事故風險的條件之一。
綜上,通過借鑒可拓學物元評價法,充分考慮城市事故風險和路徑事故風險的影響因子,將危險品事故風險轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)學模型。其中,選取危險品數(shù)量、城市面積和人口數(shù)作為危險品城市事故風險評估模型的自變量;選取危險品數(shù)量、路徑長度和行駛時間作為危險品路徑事故風險評估模型的自變量,構(gòu)建危險品城市和路徑事故風險的評價模型。
根據(jù)上述變量選取,通過測算研究區(qū)域內(nèi)城市與路徑危險品數(shù)量,評估城市與路徑危險品事故風險,構(gòu)建危險品事故風險多分辨率評估模型,具體模型如下。
1.3.1 城市危險品數(shù)量計算
城市是危險品倉儲和生產(chǎn)的主要風險區(qū),本文以縣域為研究尺度獲取危險品縣域總量,即在某一縣域中處于倉儲和加工狀態(tài)下的危險品總量。通過提取各縣域的危險品生成量、需求量,獲取危險品縣域總量;縣域危險品數(shù)量越大,對縣域中居民的人身與財產(chǎn)潛在威脅也越大,縣域危險品數(shù)量也是評估危險品縣域事故風險的重要指標之一。計算公式見式(1)~(3)。
式中:Ui為縣域i的縣域危險品總量,t;Oi和Di分別為縣域i的危險品生成總量和需求總量,t;Uij為從縣域i流向縣域j的危險品公路運輸量,t;Uji為從縣域j流向縣域i的危險品公路運輸量,t。
1.3.2 路徑危險品公路運量計算
危險品事故風險主要集中在運輸路徑上,且危險品以公路運輸為主,因此沿途各級公路及周圍環(huán)境是危險品運輸主要風險區(qū)。在公路運輸?shù)倪^程中危險品運輸車輛如遇事故,往往比普通車輛事故造成更加嚴重的后果;危險品公路運輸量越大,對運輸路徑及其周圍環(huán)境的潛在威脅也隨之增大。本文以最短路徑為運輸路線獲取危險品公路運輸量。危險品公路運輸車輛具有半程載貨,半程放空的運輸特征,即危險品運輸為去程載貨、返程放空或去程空車、返程載貨2 種,本文聚焦危險品事故風險研究,只提取危險品載貨的路程為研究對象。危險品路徑運輸量也是評估路徑事故風險的重要指標之一,計算公式見式(4)。
式中:Sij為2縣域危險品公路路徑運輸量,t。
1.3.3 危險品事故風險評估模型
為從縣域和路徑雙重視角評估危險品事故風險,多維度測度危險品的縣域事故風險和路徑事故風險。通過借鑒經(jīng)典風險評估模型,充分考慮危險品事故風險的影響因子,構(gòu)建了危險品縣域事故風險和路徑事故風險評估模型。
1)縣域事故風險。一段時間內(nèi)縣域危險品總量與縣域單位面積人口數(shù)的乘積,縣域單位面積人口數(shù)為該縣域行政區(qū)域內(nèi)人口總數(shù)與總行政區(qū)域面積的比值。筆者重點對比危險品在縣域內(nèi)倉儲、加工狀態(tài)下的事故風險,在評估縣域事故風險中,暫不考慮縣域過境運輸?shù)奈kU品事故風險。
式中:Pi為縣域i的危險品事故風險,10 kt·萬人/km2;Mi為縣域i的人口數(shù),萬人;Ni為縣域i的面積,km2。
2)從路徑運輸總長度和運輸總時間2 個維度評估路徑事故風險。其中,路徑運輸總長度為路徑運輸量與路徑長度的乘積,路徑長度為2 個縣域?qū)嶋H運距;路徑運輸總時間為2 個縣域間運輸時間與運輸次數(shù)的乘積,運輸時間為2 個縣域運距與車輛平均速度的比值。
式中:Qij為縣域i至縣域j的危險品公路最短路徑運輸長度,Mt·km;Lij為縣域i至縣域j的最短路徑的運距,km;Tij為縣域i至縣域j的危險品最短路徑運輸時間,h;v為運輸車輛平均速度,km/h;e為運輸次數(shù)。
2.1.1 數(shù)據(jù)來源
為了驗證前文提出的危險品事故風險的多分辨率評估方法,提取某區(qū)域2018年危險品公路運輸電子運單數(shù)據(jù),通過字段篩選,去除字段不全數(shù)據(jù),保留501 092 條有效數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)涵蓋研究區(qū)域所有縣(市、區(qū)),具體內(nèi)容包括運單編號、貨物類型、裝貨地點、卸貨地點、貨物規(guī)格、貨物數(shù)量、貨物單位等字段,實例測算危險品事故風險。
2.1.2 數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理過程中,對數(shù)據(jù)進行初步處理、縣域危險品數(shù)量及縣域間運輸聯(lián)系劃分、危險品縣域和路徑事故風險計算。數(shù)據(jù)處理流程見圖2。
2.2.1 危險品縣域分布特征
研究區(qū)域中各縣域的縣域危險品總量的空間分布見圖3。通過縣域危險品總量提取方法,可以準確識別出各個縣域危險品總量;從整體上看,研究區(qū)域中各縣域之間危險品總量具有較大差異,且危險品總量較高的縣域集中在中心區(qū)域。
圖2 數(shù)據(jù)處理流程圖Fig.2 Data processing flow chart
圖3 研究區(qū)域縣域危險品總量Fig.3 The total of dangerous goods in county area was studied
由于各縣域經(jīng)濟發(fā)展狀況、危險品資源分布的差異以及對不同種類的危險品需求不同,致使不同種類危險品在研究區(qū)域中不同縣域之間形成運輸網(wǎng)絡,通過分析危險品運輸網(wǎng)絡流入、流出的地理分布特征,能更好的識別出基于地理分布特征所形成的危險品運輸網(wǎng)絡。運用式(1)~(2),識別出研究區(qū)域流入、流出危險品種類的縣域分布情況,見圖4和圖5。通過對二者的地域分布特征對比分析,可以得到以下結(jié)論。
圖5 流入危險品種類的空間分布Fig.5 Spatial distribution of incoming dangerous goods
1)從整體上分析,9 類危險品運輸網(wǎng)絡縣域節(jié)點呈現(xiàn)出“供少需多”的格局。在流出危險品種類的空間分布中,危險品主要流出的縣域在地域上呈散點分布;在流入危險品種類的空間分布中,流入危險品的縣域地理分布較廣,且危險品主要流入的縣域在地域上呈現(xiàn)較強的集聚性,可以看出大多數(shù)縣域?qū)ξkU品有較大的需求。
2)從不同危險品種類流動分析,第三類、第八類危險品呈現(xiàn)出高需求特征,運輸聯(lián)系密切。各類危險品在不同縣域之間的運輸聯(lián)系,反映出各縣域之間對各類危險品的供需關系。
針對9 種類型危險品的倉儲、管理和應急措施的不同,提取研究區(qū)域中各縣域的各類縣域危險品總量,并利用GIS空間核密度分析技術(shù),分析各類危險品集聚性見圖6。從整體上看,各類危險品的集聚縣域具有明顯的空間分異特征。其中,第三類危險品總量最高,占總量25.74%,覆蓋在100%的縣域(見圖6(c));第八類危險品總量第二,占總量23.04%,覆蓋65.6%的縣域(見圖6(g));第六類危險品總量最低,占總量0.06%,覆蓋6.4%的縣域(見圖6(f))。(注:該研究區(qū)域無第七類危險品)
2.2.2 危險品公路運輸聯(lián)系特征
通過對9 類危險品公路運輸路徑總量的提取,并利用GIS 空間分析技術(shù)對結(jié)果進行可視化處理,獲取研究區(qū)域的各類危險品公路運輸聯(lián)系,有助于優(yōu)化危險品運輸組織,為危險品運輸規(guī)劃與管理提供理論基礎。本文以危險品空間運輸聯(lián)系進行分析,結(jié)果見圖7。從整體上看,該區(qū)域較多危險品運輸聯(lián)系緊密且較為集中,并呈現(xiàn)出以中心區(qū)為核心,向四周發(fā)散的運輸聯(lián)系特征。另外,由于危險品公路運輸?shù)奶厥庑裕鄶?shù)縣域與臨近縣域取得運輸聯(lián)系;且危險品公路運輸聯(lián)系呈現(xiàn)“近少遠多”的特征,危險品短途路徑運輸量較少,而運距較遠的路徑運輸量均較大,在一定程度上減少了危險品路徑運輸量。根據(jù)獲取的區(qū)域危險品運輸聯(lián)系特征,可合理統(tǒng)籌和規(guī)劃縣域間各類危險品公路運輸路徑,以降低危險品公路運輸路徑事故風險。
圖6 各類危險品縣域總量核密度Fig.6 All kinds of dangerous goods county total kernel density
2.3.1 危險品縣域事故風險
通過對研究區(qū)域縣域事故風險進行測算,并識別出高事故風險縣域集聚區(qū),對縣域事故風險進行核密度分析,見圖8。研究區(qū)域各縣域的危險品事故風險具有明顯的空間分異特征,整體呈現(xiàn)出東高西低的特征,超過區(qū)域危險品縣域事故風險平均值的僅有13個縣域,占比10.4%,可以發(fā)現(xiàn)該區(qū)域的危險品縣域事故風險呈現(xiàn)顯著的空間分異。其中,在研究區(qū)域中有9.26%的人口和1.03%的地區(qū)處于危險品高風險區(qū)、2.50%的人口和1.15%的地區(qū)處于較高事故風險區(qū)、12.36%的人口和6.37%的地區(qū)處于一般事故風險區(qū)。通過危險品縣域事故風險評估,對識別出危險品集中區(qū)域進行重點監(jiān)控,且適當布設應急救援隊伍;加強危險貨物事故應急演練,對不同類型的危險品做好相應有效的應急管理措施,可切實提高危險品縣域事故風險防控水平。
圖7 各類危險品運輸聯(lián)系Fig.7 All kinds of dangerous goods exposed transport links
圖8 縣域事故風險Fig.8 County accident risk
2.3.2 危險品公路運輸路徑事故風險
危險品公路運輸路徑事故風險是危險品在公路運輸路徑上可能發(fā)生事故的概率,與運輸路徑長度和運輸時間相關。因此,路徑事故風險從路徑運輸長度和路徑運輸時間2 個維度評估。排名前20危險品路徑運輸量較大,累計占比45%,因此選取運輸量前20的危險品公路運輸路徑為例分析,測算各條路徑的危險品事故風險,見圖9。
圖9 路徑事故風險Top20Fig.9 Path accident risk Top20
事故風險第一的路徑運輸長度為24.10 Mt·km,路徑運輸時間3 593.28 h;事故風險第二的路徑運輸長度為19.86 Mt·km,路徑運輸時間為929.9 h。通過空間分析技術(shù),以最短路徑對前20條路徑進行路網(wǎng)匹配,對路段事故風險進行疊加分析,可以發(fā)現(xiàn):危險品公路運輸事故風險具有較強的集聚特征,如集聚排名第一的路段事故風險值為76.92 Mt·km,運輸量前20條路徑有9條經(jīng)過該路段,致使該路段事故風險極高;排名第二的路段事故風險值為 53.36 Mt·km,運輸量前 20 條路徑有 6 條經(jīng)過該路段,致使該路段事故風險較高。且縣域事故風險與路徑事故風險有較強的關聯(lián)性,高事故風險的縣域之間產(chǎn)生高事故風險路徑,如該研究區(qū)域的高事故風險路徑都是高事故風險縣域之間的運輸路徑。
針對危險品公路運輸量和事故風險高的路徑,應該對危險品公路運輸沿線特別是隧道、水源保護地、景區(qū)等自然環(huán)境敏感區(qū)域,加強運輸車輛監(jiān)測,并合理設置應急救援站點;對事故風險極高的路段可以考慮開辟專用車道或?qū)I(yè)線路。
1)通過實例驗證,評估出研究區(qū)域縣域和路徑事故風險,證明該模型的可行性。
2)該方法體系對比于單一視角的危險品運輸風險評估方法發(fā)現(xiàn),該模型以多視角對危險品進行風險評估,更加全面的測度出危險品處于倉儲、運輸?shù)炔煌瑺顟B(tài)下的事故風險,可為危險品縣域和路徑風險防控提供科學的理論基礎。
3)現(xiàn)有研究多側(cè)重于利用算法模擬和仿真對危險品運輸進行路網(wǎng)優(yōu)化[9]和最優(yōu)路徑選擇[19],該方法以危險品數(shù)量、事故風險多維度評估危險品縣域和路徑事故風險,可為路網(wǎng)優(yōu)化和路徑選擇提供更加科學的理論基礎,并通過實際數(shù)據(jù)測算與仿真模擬研究形成互補。
1)本文以區(qū)域宏觀風險與路徑事故風險的視角下評估危險品事故風險為著眼點,從危險品總量、事故風險2個維度建立了危險品事故風險多分辨率識別方法,為危險品運輸組織與安全管理提供理論基礎。
2)構(gòu)建危險品縣域事故風險和路徑事故風險評估模型,同時提取某地的危險品公路運輸電子運單數(shù)據(jù),揭示該區(qū)域危險品各縣域流入、流出的地理分布特征、危險品總量及9 類分量的縣域和路徑危險品分布特征,并識別出高事故風險的縣域和路徑。
3)為科學應對危險品事故風險,針對危險品公路運輸事故風險高的縣域和路徑,從危險品不同類型及敏感區(qū)域的角度,對危險品運輸管理和應急處置提出相應對策。
4)本文在縣域事故風險評估中,由于數(shù)據(jù)局限性,未考慮到縣域過境運輸風險。對危險品運輸路徑進行全路網(wǎng)匹配,并將危險品縣域過境風險考慮進縣域事故風險中,將是下一階段的研究方向。