一种铁路外部环境彩钢房安全隐患易发性评价方法与流程

1.本发明属于铁路外部环境整治技术领域，特别涉及一种铁路外部环境彩钢房安全隐患易发性评价方法。


背景技术：

2.随着我国铁路运营里程的不断增长，铁路周边的人类活动影响铁路运营安全问题日益凸显，而大量分布于铁路两侧的彩钢房成为铁路外部环境安全隐患种类之一。彩钢房具有成本低廉、方便搭建的特点，被广泛运用于厂房仓库、建设工地临时用房和农林牧渔简易用房，这类房屋因搭建随意、失修荒废等原因在大风天气情况下极易被刮落铁路限界以内，毁坏铁路设备设施，造成列车大面积延误停运，特别是与高速运行列车相撞极易造成严重的后果。
3.为加强铁路外部环境安全管理，有效防控铁路外部环境安全风险。2020年5月国家多部门联合颁布并实施《高速铁路安全防护管理办法》、同年10月中国国家铁路集团有限公司颁布并实施《铁路外部环境安全管理办法》均重点关注铁路沿线彩钢房安全隐患问题。目前铁路外部环境安全隐患风险评价的研究还处于起步阶段，针对铁路两侧彩钢房的风险易发性评价体系还未建立，因此，急需一种相对完整且科学的安全评价方法能够系统、合理的对铁路外部环境彩钢房安全隐患进行易发性评价。


技术实现要素：

4.本发明为解决公知技术中存在的技术问题提供一种铁路外部环境彩钢房安全隐患易发性评价方法，该方法对铁路外部环境彩钢房的多因子指标进行梳理和量化，引入群决策层次分析的计算方法对彩钢房的安全隐患易发性做出评判，使铁路外部环境安全隐患排查治理工作更加准确高效。
5.本发明包括如下技术方案：一种铁路外部环境彩钢房安全隐患易发性评价方法，包括以下步骤：s1，研究区内彩钢房地理信息数据获取；s2，构建彩钢房安全隐患易发性评价指标集；s3，评价指标的数值化处理；s4，群决策层次分析法计算评价指标权重；s5，彩钢房单体安全隐患易发性计算；s6，彩钢房安全隐患易发等级划分。
6.进一步的，所述s1中使用qgis软件完成铁路两侧500米范围内的彩钢房的矢量化采集，通过航空摄影遥感判视、现场调查、数据查询和地理信息系统空间分析的手段对彩钢房矢量属性表进行填写，完成安全隐患易发性评价指标的数据录入。
7.进一步的，所述s2共包含两级指标层，其中，一级指标层共计6项，表示为{ }，t = 1,2,t，包括：本身特征、空间关系、既有统计、风力因素、地形因素和地表因素；二级指标层隶属于一级指标层下，共计22项，表示为{
ꢀꢀ
}，j = 1,2,j，j为对应一级指标层下所包含的二级指标数量。
8.进一步的，所述s3是对s1中所涉及的彩钢房二级指标属性按照与隐患易发性的紧密程度进行数值量化，易发程度量化值a的取值范围为0≤a≤1。
9.进一步的，所述s3具体步骤包括：s3-1：对二级指标进行分类或分级，将每个二级指标分成x类或x级，x≥2；s3-2：将每个二级指标的分类或分级根据彩钢房安全隐患事故的历史数据进行隐患易发性的正向排名；s3-3：计算每一类或每一级下的易发程度量化值a=(x 1-i)/(x 1)，i=1,2,x，i为该类或该级的隐患易发性排名；s3-4：根据彩钢房安全隐患事故的历史数据对易发程度量化值a进行人工调整后形成评价指标数值化表，主要调整二级指标“是否废弃”、“是否有加固”、“功能用途”对应所有分类的易发程度量化值，以及二级指标“累年最大风速的风向”和“累年最多风向”分类中的“下风向”的易发程度量化值，最终数据如表1所示。
10.表1 评价指标数值化表
表1中投影面积和房屋高度的分级，根据项目中所涉及到的彩钢房面积或高度进行归一化处理，公式如下：式中，表示第i个彩钢房面积或高度，表示项目中彩钢房最小面积或高度，表示项目中彩钢房最大面积或高度, 表示第i个彩钢房面积或高度的排序大小，按照三等级进行阈值划分，0≤＜0.33的为小或低，0.33≤＜0.67的为中，0.67＜≤1的
为大或高。
11.表1中狭管效应通过沟谷综合特征值来进行量化表达：式中，b为平均谷宽，以峡谷两侧山脊线的平均宽度的1/2来计算；l为谷长，以峡谷中谷底线的长度来计算；d为平均谷深，以峡谷两侧山脊平均高程处距离谷底的高程来计算。
12.进一步的，所述s4具体步骤包括：s4-1：构建专家判断矩阵集合；s4-2：计算各指标层的权重系数；s4-3：使用最大特征根计算一致性指标：并进一步计算一致性比率；s4-4：集结求解指标权重；指标权重计算公式为：；式中，表示指标权重，、分别为第k位专家评价结果的加权系数和指标权重，u为参评专家总数。
13.进一步的，所述s4-1中专家采用1-9标度法，如表2所示，两两指标进行重要性比较，给出判断矩阵，，k = 1,2,k，式中m为评价因子数量，k为参评专家数量。
[0014] 表2 1-9标度打分依据进一步的，所述s4-2具体包括：
①
计算判断矩阵行元素的乘积，(i,j=1,2,,n)；
②
计算行乘积的n次方根，(i=1,2,,n)；
③
采用归一化处理，获取每个指标的权重，(i=1,2,,n)；
④
计算最大特征根，。
[0015]
进一步的，所述s4-3具体包括：
①
用最大特征根计算一致性指标：
②
根据平均随机一致性指标表，如表3所示，相对应n下的ri，计算一致性比率：表3平均随机一致性指标表平均随机一致性指标表进一步的，所述s4-4具体包括：专家个体判断矩阵在一致性检验通过之后计算得到各因子的权重系数，同时依据判断矩阵的一致性比例计算专家的权重，并对作归一化处理得到各专家占比权重。
[0016]
式中取值为10，将得到的专家占比权重和相应的准则权重进行加权运算，得到铁路外部环境彩钢房安全隐患易发性评价指标权重。
[0017]
进一步的，所述s5中计算公式为， ；上述计算公式可以转化为如下
方程组：式中，f表示铁路外部环境彩钢房安全隐患易发性，s表示彩钢房安全隐患易发性评价属性数据，表示彩钢房安全隐患易发性评价指标权重。
[0018]
进一步的，所述s6中利用彩钢房安全隐患易发性数值取值区间，对计算得到的易发性数值进行归一化处理，并使用等距分级法对计算出来的彩钢房易发性进行五等级划分，具体划分如下：低[0,0.2)：彩钢房安全隐患事故发生可能性低，加固或拆除的紧迫性小；中低[0.2,0.4)：彩钢房安全隐患事故发生可能性较低，建议进行加固处理；中等[0.4,0.6)：彩钢房安全隐患事故发生可能性适中，需要进行加固处理；中高[0.6,0.8)：彩钢房安全隐患事故发生可能性较高，必须进行加固处理，也可进行拆除处理；高[0.8,1]：彩钢房安全隐患事故发生可能性较高，必须进行拆除处理。
[0019]
本发明具有的优点和积极效果：1、本发明系统梳理了铁路外部环境彩钢房由自身属性、环境影响带来的安全隐患风险，结构清晰、评价内容全面，并且使用群体决策的方法更加全面地反映评价指标间所包含的不确定关系，使得评价结果更为可靠，为后续铁路外部环境彩钢房除险加固方案的制定和治理工作进一步开展提供决策支持。
[0020]
2、本发明创新性的对铁路外部环境彩钢房的多因子指标进行梳理和量化，引入群决策层次分析的计算方法对彩钢房的安全隐患易发性做出评判，使铁路外部环境安全隐患排查治理工作更加准确高效。
附图说明
[0021]
图1是本发明的基本流程图。
[0022]
图2是本发明的铁路外部环境彩钢房安全隐患评价体系指标结构模型图。
具体实施方式
[0023]
为能进一步公开本发明的发明内容、特点及功效，特例举以下实例并结合附图详细说明如下。
[0024]
实施例：参阅附图1-2，一种铁路外部环境彩钢房安全隐患易发性评价方法，包括以下步骤：s1，研究区内彩钢房地理信息数据获取；s2，构建彩钢房安全隐患易发性评价指标集；s3，评价指标的数值化处理；s4，群决策层次分析法计算评价指标权重；s5，彩钢房单体安全隐患易发性计算；s6，彩钢房安全隐患易发等级划分。
[0025]
s1研究区内彩钢房地理信息数据获取：使用qgis软件完成铁路两侧500米范围内的彩钢房的矢量化采集，数据统一为shapefile格式。属性表共包含22个字段，彩钢房二级
评价指标属性相对应。根据彩钢房安全隐患的一级评价指标进行归类填写矢量属性表，具体步骤如下：s1-1：本身特性下的11个字段通过使用0.2米分辨率的航空影像判视和现场调查进行填写；s1-2：空间关系下的“据铁路中线平面距离”和“据铁路中线相对高差”2个字段通过地理信息系统空间距离计算进行填写，“与铁路中线通视度”字段通过结合数字地表模型（dsm）进行通视分析进行填写；s1-3：既有统计下的“历史侵限频次”通过统计周围1千米缓冲区内发生的彩钢房侵限事件进行填写；s1-4：风力因素下的3个字段通过气象数据查询进行填写；s1-5：地形因素下的3个字段通过数字高程模型（dem）计算进行填写；s1-6：地表因素下的“下垫面粗糙度”通过航空影像判视地理位置进行填写。
[0026]
s2构建铁路外部环境彩钢房安全隐患评价指标体系：共包含两级指标层，如附图2所示，其中，一级指标层共计6项，表示为{}，t = 1,2,t，t=6,包括：本身特征()、空间关系()、既有统计()、风力因素()、地形因素()和地表因素()；二级指标层隶属于一级指标层下，共计22项，表示为{
ꢀꢀ
}，j = 1,2,j，j为对应一级指标层下所包含的二级指标数量。
[0027]
s3评价指标的数值化处理：对s2所涉及的彩钢房二级指标属性按照与隐患易发性的紧密程度进行数值量化，具体步骤包括：s3-1：对二级指标进行分类或分级，将每个二级指标分成x类或x级，x≥2；s3-2：将每个二级指标的分类或分级根据彩钢房安全隐患事故的历史数据进行隐患易发性的正向排名；s3-3：计算每一类或每一级下的易发程度量化值a=(x 1-i)/(x 1)，i=1,2, x，i为该类或该级的隐患易发性排名；s3-4：根据彩钢房安全隐患事故的历史数据对易发程度量化值a进行人工调整后形成评价指标数值化表，如表1所示。选取6处彩钢房根据表1中的评价指标进行赋值，汇总后得到表4。
[0028]
表4 彩钢房单体安全隐患指标赋值表
s4群决策层次分析法计算彩钢房安全隐患评价指标权重，具体步骤包括：s4-1：构建专家判断矩阵集合，采用专家评判法确定指标重要性判断矩阵，向铁路相关部门的管理、养护、科研等层面的5名专家发放评判问卷，获取得到原始的重要性评判依据，以专家a的评价指标权重计算为例进行说明。专家采用1-9标度法，如表2所示，两两指标进行重要性比较。
[0029]
s4-1-1：一级指标层的比较判断矩阵如下：
ꢀ
一级指标层：最大特征值6.228421，=0.033591，检验通过；一级指标层权重=[0.13615003, 0.26159678, 0.05785475, 0.43580124, 0.06331962, 0.04527758]。
[0030]
s4-1-2：本身特征()下的二级指标层的比较判断矩阵如下：本身特征()下的二级指标层：最大特征值11.854818，=0.055508，检验通过；本身特征()下的二级指标层权重=[0.0541804, 0.11641961, 0.01788082, 0.02048179, 0.02098414, 0.18077475, 0.2625123, 0.08967559, 0.0819787, 0.13316328 0.02194863]。
[0031]
s4-1-3：空间关系()下的二级指标层的比较判断矩阵如下：空间关系()下的二级指标层：最大特征值3.032367，=0.018183，检验通过；空间关系()下的二级指标层权重=[0.07861686, 0.26275317, 0.65862997]。
[0032]
s4-1-4：风力因素()下的二级指标层的重要性比较矩阵如下：
风力因素()下的二级指标层：最大特征值3.038511，=0.021635，检验通过；风力因素()下的二级指标层权重=[0.25828499, 0.63698557, 0.10472943]。
[0033]
s4-1-5：地形因素()下的二级指标层的重要性比较矩阵如下：地形因素()下的二级指标层：最大特征值3.029064，=0.016328，检验通过；地形因素()下的二级指标层权重=[0.10203403, 0.72584831, 0.17211767]。
[0034]
既有统计()和地表因素()下唯一的二级指标权重数值均继承于其各自的一级指标数值。
[0035]
s4-2：计算各指标层的权重系数，为了消除专家因认知程度不同带来的误差，获得更为可靠的评价结果，针对5位专家的评价结果，进行集结求解指标权重。
[0036]
s4-2-1：一级指标层各专家占比权重总和：一级指标层各专家占比权重归一化结果：一级指标层集结权重w：一级指标层集结权重w：
s4-2-2：本身特征()下的二级指标层各专家占比权重总和：本身特征()下的二级指标层各专家占比权重归一化结果：本身特征()下的二级指标层集结权重w：)下的二级指标层集结权重w：s4-2-3：空间关系()下的二级指标层各专家占比权重总和：空间关系()下的二级指标层各专家占比权重归一化结果：
空间关系()下的二级指标层集结权重w：)下的二级指标层集结权重w：s4-2-4：风力因素()下的二级指标层各专家占比权重总和：风力因素()下的二级指标层各专家占比权重归一化结果：风力因素()下的二级指标层集结权重w：)下的二级指标层集结权重w：s4-2-5：地形因素()下的二级指标层各专家占比权重总和：地形因素()下的二级指标层各专家占比权重归一化结果：
地形因素()下的二级指标层集结权重w：)下的二级指标层集结权重w：s4-3：根据指标的层次关系，将集结后的二级指标层权重与所归属的一级指标权重进行乘积计算，以本身特性的二级指标权重计算为例：最终得到彩钢房单体安全隐患易发性分级评价指标的权重系数，如表5所示。
[0037]
表5 彩钢房单体安全隐患各级指标权重系数表
s5：铁路外部环境彩钢房安全事故易发性计算：根据如下方程组，对s3步骤中的6处彩钢房单体安全隐患进行易发性数值计算，计算结果如表6所示。
[0038]
表6 彩钢房单体安全隐患易发性数值结果s6：彩钢房安全隐患易发等级划分：根据各项评价指标数值化的最大值和最小值，计算易发性数值取值范围。
[0039]
对6个彩钢房的易发性数值进行归一化处理，并按照低[0,0.2)、中低[0.2,0.4)、
中等[0.4,0.6)、中高[0.6,0.8)、高[0.8,1]的五等级分级标准进行易发等级划分，如表7所示。
[0040]
表7 彩钢房单体安全隐患易发等级划分结果尽管上面对本发明的优选实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以作出很多形式。这些均属于本发明的保护范围之内。