改进的层次模糊分析法在内河航道危险货物运输风险评估中的应用

王少雄　张明文

0 引 言

近年来，我国危险货物运输行业快速发展，危险货物运输事故也逐年增多。数据显示，约80%的危险货物事故发生在运输环节。[1]尽管危险货物运输事故较少，但一旦发生将会造成严重的人身财产损失，因此有专家学者针对危险货物运输过程中的风险进行了相关研究。申嘉辉等[2]采取层次分析法与模糊数学相结合的方法针对危险货物物流公司的安全状况进行了评价，并通过计算欧几里得贴近度对评价结果进行了验证;王玉等[3]对危险货物运输车辆或船舶驾驶员的不稳定因素进行了识别，并采用模糊层次分析法与三角模糊数相耦合的方法对驾驶员差错与其致因之间的关系进行了分析;黄文成等[4]采用熵权法计算道路危险货物运输系统的耦合度、协调度和耦合协调度，从而针对道路危险货物运输系统的风险进行了评价;徐文星等[5]通过引入类决策树剪枝法对危险货物车辆运输过程中的路径进行了优化，并通过现场应用验证了优化方法的可行性。上述研究主要侧重于危险货物道路运输过程中人、机、环、管等4个子系统方面的安全评价，关于内河航道危险货物运输风险评估的研究相对较少。

内河水体具有相对封闭、自净能力较弱等特点，一旦危险货物泄漏将对内河生态环境造成极大危害。王超[6]采用多层次分析法对内河水路运输的人、船、环境、货物和管理等5个方面进行了风险评价;田茂军等[7] 对1～9标度的层次分析法进行了改进，采用三标度层次分析法构建判断矩阵来确定内河航道运输风险等级;郑大明等[8]采用风险分析和网格化定量风险评估方法，对杭州内河通航水域进行了风险量化评估。

上述针对内河航道危险货物运输风险的评价研究存在两方面问题：

（1）评估指标选取有待优化。环境因素指标通常集中在气象、水文等自然环境，忽略了船舶流量、桥梁等交通环境因素对运输风险的影响;指标选取时一级指标和二级指标中定量的指标较少，定性指标较多且难以量化导致评估结果与实际存在偏差。

（2）二级指标权重系数确定方法有待改进。大多数的内河危险货物运输风险评估在确定二级指标权重系数时通常沿用一级指标使用的层次分析法，该方法依赖专家打分的客观程度，且指标增多导致计算过程繁琐。

笔者对内河航道危险货物运输风险评估指标进行了优化，并对传统的层次模糊综合评价法进行了改进，对一级指标和二级指标分别采取不同的方法来确定相应的权重系数，将专家权重系数与熵权法相结合以降低专家打分的主观影响，提高最终评估结果的客观性。

1 内河航道危险货物运输风险评估指标体系的构建

笔者通过对内河航道、锚地、码头、桥梁等风险因素的现场调研，结合内河危险货物运输的特点构建了内河危险货物运输风险评估指标体系（见图1），指标多为易定量且影响较大的风险指标。内河危险货物运输风险评估指标体系分为3层：第1层为目标层;第2层为准则层，共有环境因素、设备设施因素、人员因素、危险货物因素、管理因素等5个一级指标;第3层为指标层，共有日均通航船舶数、桥梁适航度、航道等级、气象条件等14个二级指标。

2 各级指标权重系数的计算

2.1 计算一级指标的权重系数

一级指标共有5个影响因素，由于评估对象不多且对精度要求高，因此采用层次分析法来确定各个指标的权重系数。邀请专家对照1～9标度表对各个指标进行两两比较确定重要性程度，形成专家判断矩阵M。

对判断矩阵的处理有两种思路：一种是计算判断矩阵的特征值和对应的特征向量，并进行一致性检验，然后对特征向量进行归一化处理得出各个一级指标的权重系数;另外一种方法是先对判断矩阵进行简化处理再进行相容性计算，如果判断矩阵相容则进行归一化处理，从而得出各一级指标的权重系数。

由于一致性检验对于低阶判断矩阵可以通过查表得出，而判断矩阵阶数增多，其对应的一致性指标无法直接获取，本文采用第二種方法来计算一级指标的权重系数。根据专家的评估结果建立判断矩阵M，见式（1）;对判断矩阵M进行简化，矩阵M中大于等于1的元素记为1，小于1的元素记为0，得到简化矩阵M'，见式（2）;将简化后的矩阵M'进行自乘运算，即M"=M'xM'，计算结果见式（3）。M"简化后的矩阵与简化矩阵M'一致，因此判断矩阵M具有相容性。

由于判断矩阵M具有相容性，准则层的5个一级指标权重系数算法见式（4），计算结果见式（5）。对向量W 进行归一化处理即可得到5个一级指标最后的权重系数，见式（6）。

式中：M为一级指标的专家打分标度;i= 1，2，…，5; j= 1，2，…，5。

2.2 计算二级指标的权重系数

笔者采用熵权法简化二级指标权重系数的计算过程，同时在矩阵计算中增加专家信心指数来提高最后计算结果的精度。

熵权法确定指标权重系数的思路是通过计算指标的信息熵来确定指标的变异程度，如果该指标信息熵的值较大，则其变异程度较大，对评估结果的影响也就越大，其对应的权重系数也就越大。

（1）内河危险货物运输风险评估指标体系共有14个二级指标，邀请5名港航方向的专家对这14个二级指标进行赋值打分，每个指标的分值区间为1～100，分值越高则表明该指标的重要性越大。专家打分结果见表1。根据表1建立二级指标专家判断矩阵D：

式中：m为一级指标个数，m=1，2，…，5; n为二级指标个数，n=1，2，…，14。

（2）对二级指标专家判断矩阵D进行标准化计算，见式（8）。标准化处理后的结果见表2。

式中： max（T）为指标T的最大值; min（T）是指标Tij的最小值。

（3）计算各个二级指标的信息熵Ei及对应的权重系数Fi，见式（9）、式（10），结果见表3。

笔者共邀请5名专家对二级指标进行赋值打分，每位专家的信心指数S通过式（11）计算。

式中：a、b、c、d分别表示各个专家的指标评估自信度、专业领域熟悉度、专业技术职称以及工作年限，具体对应分值见表4。

5名专家的具体得分K见式（12）。将专家得分K进行归一化计算，得到专家信心系数，见式（13）。对二级指标专家判断矩阵D按照式（14）进行归一化计算，各二级指标专家指数权重Fi' 通过式（15）进行计算，计算结果见表3。

熵权法得到的二级指标权重系数Fi与专家信心指数权重系数F'进行耦合计算得出最终的二级指标权重系数W'，耦合计算见式（16），计算结果见表3。

2.3 实例应用

嘉兴内河水网密布，码头泊位主要分布在低等级航道及小港支流上，危险货物运输主要通过杭申线、杭平申线、乍嘉苏线、京杭运河等干线航道及其支线航道。笔者选取杭平申线来验证内河航道危险货物运输风险评估指标体系的合理性和有效性。

（1）邀请杭平申线航道上30名危险货物经营企业的安全管理人员和危险货物运输企业的负责人，结合杭平申线航道危险货物运输装卸的实际情况，对各个二级指标进行评价，评价等级分为差、较差、一般、较好和好等5个等级。将评价结果进行归一化处理，处理结果见表5，形成二级指标模糊判断矩阵Bi，见式（17）。

（2）将二级指标模糊判断矩阵Bi与二级指标权重系数Wi'进行乘积计算确定杭平申线航线的整体评估矩阵N，计算结果见式（18）。将一级指标权重系数W与整体评估矩阵Ni相乘得到最终的评价矩阵G，计算结果见式（19）。对照风险等级评估分值（见表6）按照式（20）计算杭平申线航道最终的风险等级L。杭平申线航道最终的风险等級评估分值为70.6分，评估分值介于60～80，为一般风险。

3 结 语

（1）构建内河航道危险货物运输风险评估指标体系时尽量选取易定量且对风险等级影响较大的因素，在环境因素中除自然环境因素外还增加了船舶流量、桥梁等交通环境因素。

（2）在传统的模糊层次分析法的基础上，采用熵权法来简化二级指标权重系数计算过程，同时在矩阵运算中增加专家权重系数来降低专家的主观性和不确定性对评估结果的影响，提高了最终评估结果的精度和可信度。

（3）采用模糊评价法进行风险评估指标体系实例应用时，由于14个二级指标没有完全定量化，收集到的危险货物经营企业安全管理人员和危险货物运输企业负责人的打分结果部分存在雷同和主观影响，需要邀请更多行业内从业人员参与评估过程或者对各二级指标进行进一步优化来消除这方面的影响。

参考文献：

[1] 邹宗峰，张保全. 危险化学品道路运输安全管理现状及发展趋势研究[J]. 中国安全科学学报，2011（6）：129-134.

[2] 申嘉辉，李东明，万梅.危化品物流公司安全的层次-模糊分析[J].科学技术与工程，2020（36）：14 890-14 894

[3] 王玉，王超，庄洁，等.基于改进HFACS的危化品罐车公路运输事故致因分析[J].物流技术，2019（9）：68-73.

[4] 黄文成，帅斌，庞璐，等. 基于耦合协调度的道路危险品运输系统风险评价[J].中国安全科学学报，2016（6）：117-122.

[5] 徐文星，梁菁菁，边卫斌，等. 基于类决策树剪枝法的危化品运输实时路径规划[J].化工学报，2018（S2）：324-329.

[6]王超.基于多层次分析法的内河水路运输风险评价及控制措施[J].中国水运，2019（5）：31-32.

[7] 田茂军，毛瑞勇，杨雅鑫，等.基于FCE的内河航道运输风险评价[J].中国水运，2020（1）：40-41.

[8] 郑大明，江莉.杭州内河航道通航安全风险分析与对策研究[J]. 浙江交通职业技术学院学报，2017（1）：32-34，86.