作为世界工业大国之一，当前我国绝大多数化工产品的产量均居世界首位。自2012年以来，我国危险品运输总量呈持续上升趋势，危险品物流运输市场规模也逐年扩大，据统计2012—2018年危险品货物运输总量分别为13.1，14.4，15.5，16.3，17.8，18.2，18.6亿t。危险品运输总量的增加，导致事故的发生率持续提高，约82.8%的危险品运输事故发生于道路交通事故^[1]，因此，深入研究危险品道路运输事故的影响因素，具有重要的现实意义。

此前，对危险品道路运输的研究，国内外学者的研究较多的侧重于危险品道路运输的风险评估^[2-3]、安全^[4-6]和管理^[7]方面。而对危险品道路运输事故的研究，通常是统计分析危险品运输事故的原因，以此为基础提出相应的对策，例如：陈晓勇等^[8]和肖建华等^[9]分别统计了2013—2014年和2013—2018年我国道路危险化学品运输事故，从运输事故发生路段、危险品类别、发生原因、发生时间段等方面进行了统计分析，并提出了减少事故发生的相关对策建议。

复杂网络技术是将图论引入社会学研究，逐渐发展起来的网络科学，经过几十年的发展，复杂网络技术作为研究个体与个体之间联系的有效工具被广泛应用于交通^[10-11]、金融^[12-14]、知识管理^[15]、产业集群^[16]等不同的领域。在与交通运输相结合的研究上，Deng等^[17]分析南京地铁网络，利用案例研究方式得出地铁网络的小世界与无标度特性，为提高地铁网络抗毁性，降低脆弱性找到了理论根据；Sienkiewicz等^[18]对20多个城市的公交路线的网络进行拓扑结构分析，得出了城市公交网络具有无标度特性，为提高公共交通运输系统整体安全性指明了方向。也有学者尝试将危险品与网络研究技术相结合，但仅限于对危险品运输网络的设计和优化^[19-20]。本研究以危险品道路运输事故的干扰源为研究对象，通过分析162起危险品道路运输事故的事件链，运用复杂网络技术，抽象出事故干扰源之间的拓扑结构和特性，探寻主要干扰因素，为减少危险品道路运输事故的发生提供参考。

广义的干扰源一般指对无线电通信系统产生干扰的杂乱电波，通常表现为辐射或感应。危险品道路运输干扰源，特指对危险品道路运输产生干扰的各种事态或状态。

本研究收集了近10 a来新闻媒体和“中国物流与采购联合会危化品物流分会”官方网站上的危险品事故报道，挑选出具有代表性的重大危险品道路运输事故，得到了包含162起事故案例的危险品道路运输事故数据库。

根据国内学者对道路运输事故成因的研究和危险品事故的特征，结合《危险化学品安全管理条例》和《关于危险货物运输安全建议书》中提出的危险品道路运输风险清单，进行干扰源的梳理，共得到28个对危险品事故发生和事故加剧具有重大影响的关键因素，称之为干扰源，如表 1所示。

事件链(event chain)起源于灾难链，通常用来描述一系列事件相继发生的链式结构^[21]。危险品道路运输事故事件链是将外部环境、事故成因、事故结果看作事件，描述各个事件之间的相互作用和触发的因果关系。

以表 1中危险品道路运输干扰源为基础，对收集整理的162个危险品道路运输事故案例进行事件链的梳理。以8·26包茂高速特大交通事故为例，超载并违规低速行驶的危险品车辆与疲劳驾驶高速行驶的客车相遇并发生追尾事故，造成车辆罐体受损，危险品大量泄露并引发火灾。因此，该事故中事件链为疲劳驾驶→错误操作→追尾以及违规驾驶、超载→追尾→罐体损坏→泄漏→爆炸。以同样的方法梳理其他案件的事件链，识别危险品运输事故发生和发展过程，以此为基础寻求不同干扰源间作用关系的演化描述，探寻干扰源在事故发生、发展过程中的内在联系。

为进一步探寻危险品道路运输事故干扰源之间的内在影响关系，利用事件链之间具有相同干扰源名称这一特点，对于不同的事件链进行融合，如将8·26包茂高速特大交通事故(疲劳驾驶→错误操作→追尾，违规驾驶、超载→追尾→罐体损坏→泄漏→爆炸)和2016年杭瑞高速公路云南段交通事故(部件损坏→泄漏→爆炸)所构造的事件链融合，形成危险品道路运输事故干扰事件链，融合过程如图 1所示。

图 1 事件链的融合过程 Fig. 1 Fusion of event chains

图选项

按照干扰源之间的因果关系对各事件链进行融合，以干扰源为节点，以干扰源之间的因果关系为连边，使用Pajek软件作图，形成了一个28个节点，95条连边的有向无权网络，称为危险品道路运输干扰源网络。

复杂网络通常被用来抽象描述复杂系统，是研究系统中个体特征和系统整体特征的重要工具^[22]。危险品道路运输干扰源网络，将引起事故发生、发展的关键因素作为网络的节点，各个节点之间因果关系作为连边，整个干扰源网络可表示为G=(28，95)。通过网络点集与边集研究，得到反映网络整体特征的网络聚类系数、网络平均路径长度等特征量和反映网络个体特征的节点度中心性、介数中心性等特征量，为网络特征分析和重要节点的选取提供依据。

(1) 平均路径长度。在危险品道路运输干扰源网络中，平均路径长度代表任意两个干扰源之间距离的平均值。网络平均路径长度代表网络的传输性能，其值越小，网络传输效率越高，传播速度越快，干扰源网络越容易发生联动反应，加重事故后果；其值越大，则干扰源网络的连通性越差，越容易控制。

(2) 聚类系数。聚集系数通常用来刻画网络节点之间的紧密程度，网络的聚类系数越大，说明网络节点之间的联系越密切，干扰因素在整个网络的传播速度越快，越容易导致整个网络的瘫痪。

(3) 度中心性。节点的度值为网络中与某一节点有连边的所有节点的总和，在危险品道路运输干扰源网络中，与干扰源i有联系的干扰源个数记为k_i。节点度值的大小用来描述该节点在网络中的中心地位，度值越大的节点，在网络中与其他节点的联系越多，对网络的影响越大。

危险品道路运输干扰源网络是以干扰源之间的因果关系为边建立的有向网络，其度被分为出度和入度，出度表示被该干扰源引发的其他干扰源数量，入度则表示能够引发该干扰源的其他干扰源数量，在危险品道路运输干扰源网络中，节点的出度表示该干扰源引发其他干扰源的能力，入度表示该干扰源受其他干扰源影响的程度，节点度为该节点出度和入度之和。

(4) 介数中心性。在网络中，存在节点度小但介于两个社团中间，是两个社团联系桥梁的节点，去掉该节点，则两个社团的联系中断。介数中心性是节点的归一化介数，反映该节点对网络中节点对之间传输的控制能力，介数中心性越高的节点，在整个网络中的重要性越大。在危险品道路运输干扰源网络中，干扰源的介数中心性越大，说明该干扰源的中转能力越强。

Watts和Strogatz^[23]在1998年提出了小世界网络模型(WS模型)，该网络是介于规则网络和随机网络之间的一种特殊网络，小世界网络的节点之间有着紧密的联系，信息很容易在节点之间传播。基于小世界网络的主要特性，目前学术界普遍把具有较小平均路径长度和较大聚类系数的网络定义为小世界网络。

借助于Pajek软件计算出危险品道路运输干扰源网络的平均路径长度为2.342 6，聚类系数为0.256 0。学术界并未就两者的大小给予条件限制，无法直接评判其小世界特性。本研究参考宋亮亮等^[24]的研究方法, 用Pajek软件生成了10个与模型规模相同的随机网络，分别计算出它们的平均路径长度和聚类系数(见表 2)，可知，10个随机网络平均路径长度的均值为2.642 9，聚类系数的均值为0.111 8。将此数据与危险品道路运输干扰源网络的平均路径长度和聚类系数作比较，可知，干扰源网络的平均路径长度小于10个随机网络的平均值，而聚类系数大于10个随机网路的平均值，因此，危险品运输干扰源网络相较于完全随机网络，拥有较小的平均路径长度和较大的聚类系数，具有小世界网络的一般特征。

(1) 度中心性分析

节点的度中心性是刻画节点在网络中重要程度的主要指标，网络中一个节点与其他多个节点的直接联系越多，则这个节点在网络中的中心地位越高。危险品运输干扰源网络中，一个干扰源与其他多个干扰源有直接联系，说明这个干扰源在网络中的影响越大，在网络中越重要。

在危险品运输干扰源网络中，使用Pajek软件对网络节点的度进行计算，得到各个干扰源的点度、出度和入度，结果如表 3所示。

由表 3可以看出，危险品道路运输干扰源网络中度值最高为19，最低为1。在有向干扰源网络中，节点度又分为出度和入度。对表 3中各干扰源点度、出度、入度进行排序可知：点度较大的节点是追尾和侧翻，追尾同时和罐体损坏、阀门损害、坠落等19个节点直接相连，侧翻同时与追尾、爆胎、罐体损坏等19个节点直接相连；出度较大的是错误操作和恶劣天气，说明包括车辆未按规定清理、未按要求切断紧急切断阀、长距离制动、拐弯车速过快、拐弯过急等错误操作和雨、雪、雾等恶劣天气是引起危险品运输交通事故的主要原因；入度较大的是侧翻和追尾，而前面点度最大的节点也是追尾和侧翻，说明危险品运输过程中疲劳驾驶、错误操作等各种原因极易引发侧翻和追尾事故，并且，侧翻和追尾是引起事故扩散造成更大损失的核心中间环节。另外，在有向干扰源网络中，存在出度或入度为0的节点。由表 3可知，恶劣天气、疲劳驾驶、违规驾驶、超速驾驶、超载、非法改装及营运等10个节点的入度为0，说明这10个节点是引起危险品运输交通事故的原因；出度为0的是爆炸和火灾，说明这两个节点仅是危险品运输交通事故的最终结果，其中爆炸的入度为11，紧随追尾之后，说明爆炸作为事故结果在危险品运输中很容易被引发，这与危险品易燃易爆的特性相符。

(2) 介数中心性分析

介数中心性反映了节点在网络中承载的流量。在危险品道路运输干扰源网络中，介数中心性大的干扰源在干扰源网络中的中转能力越大，即该干扰源是连接其他任意两个干扰源最短路径的桥梁，去除该干扰源，网络被分割成若干个子网络，对该干扰源的控制和处理可有效阻断干扰源的传播。通过Pajek计算各干扰源的介数中心性，按由大到小的顺序排序，见表 4。

从表 4中可以看出，节点追尾、泄漏、路面湿滑、侧翻、错误操作的介数中心性较大，说明这些节点在危险品运输干扰源网络中起着重要的桥梁作用，如果节点受到破坏，将极大地影响网络的连通性，降低干扰源在整个网络中的传播速度，从介数中心性的角度来说，这些节点属于网络的核心中间节点。节点看手机、超载、爆炸等的介数为0，说明其处于网络的边缘位置，即这些可能是引发事故的初始原因，也可能是事故造成的最终结果，需要结合节点的出度和入度进一步分析其重要程度。

综合以上两种中心性指标的分析，危险品道路运输干扰源网络中的节点可以分为3种类型：第1类是入度为0的节点，包括恶劣天气、超载、非法改装及营运、紧急制动、部件损坏、疲劳驾驶、违规驾驶、避让、看手机、超速驾驶，这些节点是引起事故的原因节点；第2类是点度和介数中心性都相对大的节点，包括追尾、泄漏、路面湿滑、错误操作、侧翻、车辆相撞、罐体损坏、与设施相撞，这些节点是事故进一步扩大的桥梁，是事件链的中间节点；第3类是出度、入度、点度和介数中心性的值都不大的节点，包括燃烧、轮胎起火、阀门损坏、货物碰撞、混装、爆炸、爆胎、自燃、火灾、坠落，是干扰源网络的边缘节点，具体分类见表 5。

在10个原因节点中，超载、非法改装及营运、紧急制动、疲劳驾驶、违规驾驶、超速驾驶、看手机、避让是人的因素；恶劣天气是环境(天气)因素；部件损坏是物的因素。从数量上来看，人的因素在造成事故的原因中占比非常重，说明加强对人的管理和培训，可以有效减少交通事故的发生，降低事故发生的概率。

在8个中间节点中，追尾、泄漏、侧翻、车辆相撞、与设施相撞属于交通事故，无法进行控制；而路面湿滑和罐体损坏属于客观因素，错误操作属于主观因素，客观因素可通过改进罐体材料和工艺、提高道路设计和维护标准等方式进行改进，主观因素上仍需通过加强人的技术水平和安全意识进行改善。

3类节点中，原因节点是管理的重点，需要多方面多层次的进行管控，以降低事故发生的可能性；对中间节点的控制，虽不及原因节点管控的效果明显，但也需要加以注意，重点在于控制事故的进一步发展，减少损失；边缘节点从网络的角度来说，相对于前两类连通性较弱，危害性小，多数节点已属于事故造成的结果。综上可以得出，要想营造良好的危险品运输环境，促进安全运输，重点在于对原因节点和中间节点中的主观和客观因素进行控制。

(1) 建立危险品道路运输事故干扰源网络，有利于发现干扰源之间的联系。采用复杂网络技术，建立危险品道路运输事故干扰源网络，梳理事故干扰源之间的相关关系，探寻其拓扑结构和特征，发现影响危险品道路运输事故发生和发展的因素，可为防止危险品道路运输事故的发生和降低事故的损失提供参考与借鉴。

(2) 危险品道路运输事故干扰源网络具有小世界特性。危险品道路运输事故产生和发展是人-物-环境共同影响的结果^[25]，这些因素之间具有很强的相关性和扩散性，增加了网络遭受外界干扰的脆弱性，使得干扰能够在危险品道路运输系统中迅速地传播和蔓延，加上道路运输的复杂性和不确定性，极大的增加了危险品道路运输事故的处理难度和风险预测及控制难度。

(3) 原因节点和中间节点中的主、客观因素是管控网络的重点。危险品道路运输事故干扰源网络中存在3种类型的节点：原因节点、中间节点和边缘节点。其中原因节点是引起事故发生的主要原因，对原因节点的控制可以从源头上减少事故的发生；中间节点中的主观和客观因素是引起事故发展的重要环节中可改进的因素，如长距离制动、拐弯过急等错误操作可通过提高驾驶员的上岗条件、定期对驾驶员进行技术培训和加强安全意识的宣传来减少此类干扰源，这类节点的控制是事故发展过程中的事中控制，作用是减少事故损失。因此，加强事故前原因节点的控制和事故中中间节点的控制，能够有效减少事故发生，降低事故发生之后所带来的损失。

(4) 加强人员培训和规范管理是减少事故发生和发展的主要途径。危险品道路运输干扰源网络中的原因节点可以分为人的因素、物的因素和环境因素这3类，其中人的因素在事故发生原因中占的比重最大，这与陈晓勇等^[8]的研究结果一致。但自2017年以来，案例事故的报导中出现了“看手机”这一新的干扰源，随着信息时代，人们对手机的依赖程度越来越高，这一干扰源在交通事故原因中的地位必然会越来越重要。中间节点中的主观因素实际上也是人的因素，往往是由于驾驶员的安全意识差，不良的驾驶习惯所导致的，因此，为减少危险品道路运输事故的发生、防止事故的规模扩大，必须加强人员的培训和管理。

(5) 本研究对危险品道路运输网络干扰源的特性进行了初步探索和分析，找到了危险品道路运输干扰源网络中影响较大的核心干扰源，但干扰源传播和扩散的速率、干扰源在网络中传播的控制策略尚需进一步研究。