0 引言

根据中国危险化学品(危化品)物流网数据显示，2019年中国危化品行业运输量达到17.09亿吨，其中超过2/3通过道路运输，危化品道路运输企业超过13 000多家，但很多企业资质、技术并不过关。危化品道路运输事故频发，须高度重视加强危化品道路运输的安全管理。危化品道路运输安全管理是安全管理领域的热点问题，相关学者基于系统安全原理^[1]，以意外释放理论、事故因果连锁理论、轨迹交叉理论和危险源理论作为分析危化品道路运输事故致因的理论依据^[2]。利用统计分析^[3]、贝叶斯网络^[4]、复杂网络^[5]、STAMP模型^[6]等多种方法构建危化品道路运输事故致因机理分析模型并进行事故致因分析。王阳^[7]基于尖点突变理论，王欢欢^[8]基于扎根理论和灰色关联分析，王旭磊^[9]利用事故大数据分析，王阳^[10]基于典型危化品运输企业实地调研，Batarliene^[11]基于典型事故案例分析，从多个角度讨论危化品道路运输企业安全管理能力及政府监管方向存在的问题和对策。上述研究对加强危化品道路运安全管理机制具有重要意义，但目前对危化品道路运输安全管理的系统性研究较少，缺乏对事故发生机理的系统性探讨和动态反馈分析。系统动力学作为理解、分析复杂系统的结构和动态行为的有效工具在系统分析领域发挥了重要作用，前人对于系统动力学在事故致因分析方面的研究也开展了许多研究。黄莺^[12]、邬标华^[13]、李科宏^[14]针对不同领域的安全事故，利用系统动力学方法开展研究。结果表明，系统动力学可以实现对长周期、复杂的事故安全系统的动态模拟，解释系统内部因素间的因果关系及影响作用机理，研究安全系统长期变化趋势。因此，本研究利用系统动力学对危化品道路运输安全系统进行分析，一方面识别危化品道路运输事故的主要风险因素，确定主要风险因素间的因果关系并解释危化品道路运输事故影响因素作用机理；另一方面通过仿真分析，对危化品道路运输事故影响因素对安全的影响程度进行排序，为危化品道路运输安全管理和政府部门监管提供有效对策和建议。

1 危化品道路运输安全系统动力学模型构建 1.1 危化品道路运输安全系统因果回路图

因果回路图是表示系统反馈结构的重要工具，也是构建系统动力学模型流量图的基础，因此危化品道路运输安全系统动力学模型的构建首先需给出危化品道路运输安全系统因果回路图。构建危化品道路运输安全系统因果回路图需要明确该系统内所包含的变量，即系统安全影响因素。在文献[2-4, 8, 11]的研究基础上，初步构建危化品道路运输安全影响因素基本框架。为了进一步完善安全影响因素，分别选择上海和青岛地区多家危险品物流运输企业的作业人员、9名不同高校专家、应急管理部化学品登记中心的3名专家对提出的危化品道路运输安全影响因素进行访谈调研，对确定的事故影响因素进一步补充完善，从而获得危化品道路运输安全影响因素，如表 1所示。

王旭磊^[15]研究基于专家调研数据，利用复杂网络对影响因素间存在的复杂相互作用进行了具体分析，其结果为构建危化品道路运输安全因果回路图提供了有力依据。危化品道路运输事故的发生还受到外部环境因素的影响，其中一个外部环境影响因素是危化品道路运输量的增加，随着经济的发展，中国的危化品道路运输量日益增加，日益增加的危化品道路运输量无疑会带来更多的隐患，导致危险化学品道路运输事故发生率增加^[5]。另外一个影响因素就是政府监管的力度。根据王旭磊^[9]研究，中国危化品道路运输事故发生率与政府监管水平直接相关。历史经验表明，重要时间节点(如2012上海世博会)或者重特大事故发生后均会导致危化品道路运输检查和监管的加强，会在一定时间内减少危化品道路运输量，另一方面也提高了安全监管水平，导致事故发生率下降。但危化品道路运输监管存在一定的周期性，随着危化品道路运输事故率下降，安全水平的提高又会导致政府降低监管力度。基于上述分析，为了描述危化品道路运输风险系统内各因素复杂的相互作用关系，给出以下假设。

假设1。危化品道路运输人员、运输车辆和设备设施、危化品自身、危化品道路运输企业管理作为危化品道路运输风险系统的内生变量，且只考虑其相互影响产生的作用。

假设2。将相关政府部门监管及危化品道路运输量作为危化品道路运输风险系统的外生变量。政府部门监管通过运输企业安全管理对其他安全内生因素发挥影响作用，有效的政府部门监管能降低危化品道路运输风险。危化品道路运输量会对危化品道路运输安全造成直接影响，运输量的增加会导致运输风险增加，从而导致危化品道路运输安全水平下降。

假设3。危化品道路运输风险不考虑天气等外部环境因素的影响。危化品道路运输安全会受到天气等外部环境因素的影响，但由于很多基层政府明确规定在恶劣天气下停止危化品道路运输，导致恶劣天气下危险化学品道路运输的情况较少，对整个安全系统的演化趋势影响较少，因此本研究未考虑天气对危化品道路运输安全的影响。

因此基于风险识别及假设将危化品道路运输安全风险系统分为4个子系统：危化品人为因素系统、危化品自身系统、运输车辆及设备设施系统、运输企业安全管理系统。各子系统的安全风险影响因素由表 1中列举的安全影响因素组成，进一步构建危化品道路运输安全风险系统因果关系图，如图 1所示。图中“+”与“-”分别代表影响因素间存在正反馈或负反馈的关系。

1.2 危化品道路运输安全系统流图模型构建

在图 1中，以危险化学品道路运输全水平为工作变量，运用Vensim-PLE软件分析得到危化品道路运输系统安全水平的15条反馈回路，包括12条负反馈回路和3条正反馈回路。因此，危化品道路运输安全系统是一个涉及多个子系统、13个变量的复杂系统，直接建立整个系统的系统流图比较困难，同时建立整个系统的仿真方程也较困难，因此本研究采用贾晓菁^[16]提出的流率基本入树逐枝建模方法来构建危化品道路运输安全系统的流图模型，模型中涉及到的变量定义和变量系数取值如表 2和表 3所示。

流率基本入树建模法基本步骤如下。

步骤1。结合危化品道路运输安全因素分析、事故数据、经验和专家判断进行系统分析，建立危险化学品道理运输安全系统的流位流率系{L1(t)，R1(t)，L2(t)，R2(t)，L3(t)，R3(t)}。

步骤2。逐枝建立危化品道路运输安全系统的4棵流率基本入树。

(1) 建立R3 (t)的流位变量因果链二部分图，如图 2所示。根据危化品道路运输安全影响因素分析可知，运输企业安全管理可以提升车辆和设备设施因素的安全水平。因此，图 2中存在运输企业安全管理因素水平提高导致车辆和设备设施因素安全水平同时提高的正因果链；同时人为因素涉及到运输作业人员的身体状况和安全意识，安全意识的提高会影响到车辆和设备设施的检查维护状况水平。

(2) 基于二部分图逐枝建立车辆和设备设施因素安全变化量R3 (t)的流率基本入树T3 (t)，如图 3所示。基于二部分图中安全管理因素水平提高导致车辆和设备设施因素安全水平同时提高的正因果链，结合危化品道路运输安全系统影响因素分析，在入树T3 (t)中建立如下因果链：

运输企业安全管理L4(t)维护检修水平变化量A32 车辆和设备设施安全水平增加量R3 (t)的正因果链；

运输企业安全管理L4(t) 车辆类型要求水平变化量A33车辆和设备设施安全水平增加量R3 (t)的正因果链；

同理可建立如下因果链：

人为因素L1 (t)防护设备水平变化量A31车辆和设备设施安全水平增加量R3 (t)的正因果链。

人为因素L1 (t)维护检修水平变化量A32车辆和设备设施安全水平增加量R3 (t)的正因果链。

同理可建立危化品安全水平增量R2 (t)的流量基本入树T2 (t)和人为因素安全水平增量R1 (t)的流量基本入树T1 (t)，分别如图 4和图 5所示。

步骤3。建立模型。将4棵流率基本入树的相同顶点重合，获得危化品道路运输安全系统流图，如图 6所示。

为给出模型系统动力学方程，需确定影响因素的相对权重。基于危化品道路运输专家的意见，利用层次分析法确定权重。其中人为因素、运输车辆和设备设施、危化品、运输企业安全管理的相对权重分别为0.40，0.10，0.12，0.38。人为因素、运输车辆和设备设施、危化品中子影响因素的相对权重分别为(0.32，0.18，0.50)，(0.15，0.50，0.35)，(0.39，0.31，0.30)。以各影响因素的权重为系数，定义危化品道路运输安全系统动力学模型中部分主要变量的系统动力学方程，其中D_t表示仿真时间步长，L(t).k表示状态变量在仿真阶段的初始值，L(t).j表示状态变量在仿真阶段的终值。

2 危化品道路运输安全系统仿真分析

根据系统流图及其方程，利用Vensim-PLE软件，以2016年的危化品道路运输事故相关数据作为初始值，对2016—2025年危化品道路运输安全系统进行仿真分析，时间单位取0.5 a。

2.1 仿真模型参数的确定 2.1.1 状态变量初始值的确定

根据2016—2020年危化品道路运输事故数据确定模型中危化品道路运输事故安全总水平的评价。以化学品事故信息网事故数据为依据，以中国危化品物流网及网络媒体的事故数据信息为补充，获得2016—2020年危化品道路运输事故数据，如表 4所示。利用基于熵权的综合评价给出2016—2020年危化品道路运输安全水平分别为69.3，65.4，81.4，82.4，83.2。对搜集到的2016年477起危化品道路运输事故进行统计分析，其中涉及人为因素192起，涉及运输车辆和设备设施41起，涉及危化品45起，涉及运输企业安全管理178起。根据这4种类型事故占年度总事故的比例关系，结合专家意见确定4种影响因素的安全水平初始值分别为68，86，87，76。

2.1.2 影响因素间影响系数的确定

影响因素间的影响系数体现了危化品道路运输事故中不同影响因素间相互的促进或削弱作用程度，基于文献^[15]研究结果并结合专家经验设置影响系数值如表 3所示。

2016—2020年每年危化品年度道路运输量分别为7.68，8.94，10.21，11.28，12.0万吨，对其进行线性回归，取年增长率为10%。危化品年度运输量对安全影响系数(I25)设为表函数，其值根据专家意见定义为：[(0, 0)-(26, 10)]，(7.68, 1)，(8.34, 1.06)，(11.28, 1.07)，(12.3, 1.09)，(13.5, 1.1)，(15, 1.18)，(16.5, 1.12)，(17.2, 1.17)，(19, 1.21)，(21, 1.25)，(23, 1.28)，(26, 1.35)，(26, 1.32)。由文献[9]可知，政府部门监管水平(I26)受到危化品道路运输安全水平的影响，同时根据危化品道路运输事故安全总水平的评价结果，政府部门监管水平值设定如下：当危化品道路运输安全水平处于较好水平时(值大于90)时，监管水平值设为1，保持不变；当危化品道路运输安全水平低于80时处于较差情况，监管水平值设为1.5；其他情况下考虑到安全管理机制及相关技术的进步，其值设为1.2。

2.2 模型检验

模型仿真时间设置为2016—2025年，选择危化品道路运输安全总水平作为评价指标，以2016—2020年的历史数据作为模型数据合理性的检验标准。根据仿真结果并结合表 3中数据，2016—2020年危化品道路运输安全总水平仿真值和实际值如表 5所示。

为了验证模型的拟合效果，采用拟合度检验方法对模型运行仿真值与实际值之间的拟合度进行检验：

(1)

式中，y_i为危化品道路运输安全总水平实际值；为模型仿真值；y_i为危化品道路运输安全总水实际值的均值；n为仿真年数。由式(1)可得危化品道路运输安全总水平实际值与模型仿真值的拟合度为0.899 4(大于0.80)，模型拟合度较好，模型预测数值与实际数值一致性较高，证明模型有效。

2.3 仿真结果分析 2.3.1 危化品道路运输安全总水平

根据表 3中的系数值，利用Vensim-PLE软件对2016—2025年危化品道路运输安全水平进行仿真分析，结果如图 7所示。由图可知，2020—2025年危化品道路运输安全总水平总体上呈现波动上升趋势，2023年安全水平超过90，危化品道路运输安全总体上呈现好转的趋势，但仍会随监管的变化而呈现一定的波动。因此对于危化品的安全监管需保持持续、稳定的长期有效监管，才可以逐步提升危化品道路运输安全总水平。

危化品道路运输安全总水平与危化品道路运输量的年度增长率紧密相关，当危化品道路运输年度增长率由10%变为12%和14%时，危化品道路运输总安全水平变化趋势如图 8所示。随着年度危化品道路运输量增长率的增加，安全水平会明显下降。

2.3.2 危化品道路运输安全影响因素分析

为了评价人为因素、运输车辆和设备设施、危化品及运输企业安全管理对危化品道路运输安全水平的影响程度，借鉴文献[17-18]的方法，在保持其他3个因素的安全水平增长率不变的前提下，分别改变单个因素的安全水平增长率，规定每个因素的水平增长率取相同的增加值。例如设置人为因素的安全水平增长率为110%，其他3个因素的安全水平增长率保持不变，均为100%。通过Vensim-PLE仿真计算可得到此时2021—2025年安全水平指标仿真平均值为87.81。类比可以获得其他3个因素安全水平增长率为110%时2021—2025年系统安全总水平平均值分别为87.20，87.16，87.45。

由仿真结果可知，当4个因素的安全水平增长率都为100%时，2021—2025年安全总水平平均值为86.93。计算4种情形下的安全水平平均值与86.93的相对误差，结果分别为1.0%，0.3%，0.2%，0.6%，其值可以反映4个安全影响因素对于危化品道路运输安全总水平的影响程度。可知提升人为因素的安全水平对危化品道路运输安全总水平的提高影响最大，而危化品安全水平的提高对危化品道路运输安全总水平的提高影响最小。用同样的方法可以获得身体状况、操作失误和安全意识水平对人为因素的安全影响程度分别为0.7%，0.11%，0.12%；防护设备、维护检修、车辆类型对运输车辆和设备设施的影响程度分别为0.8%，1.1%，0.3%，危化品物理化学性质、危化品包装、危化品装卸对危化品安全的影响程度分别为0.2%，0.9%，0.7%。

3 危化品道路运输安全管理对策分析

监管部门需对危化品道路运输数量的变化保持高度敏感，当出现危化品道路运输量快速增加时，需加大对运输企业和运输作业流程的监管，杜绝事故隐患，避免出现安全水平急剧下滑的情况。安全系统中4个影响因素对于安全影响的重要程度依次为人为因素、运输企业安全管理、运输车辆和设备设施、危化品自身安全。因此政府监管部门在考虑制订危化品道路运输监管措施时，要对安全影响程度高的人为因素、运输企业安全管理进行重点监管。安监部门加强对危化品运输企业的日常监管，着重检查驾驶员的驾驶证、从业资格证和押运员的从业资格证。危化品运输车辆上道路行驶须按照规定的时间、地点、线路行驶，且要遵守道路上的禁令标志，规范行车，杜绝出现疲劳驾驶。公安交管部门要会同交通运输管理部门加强路上执法，充分发挥公安交通集成指挥平台的作用，加大危化品运输车辆违反禁限行规定、超速违法行为查处力度，提高现场执法的威慑力。

对于运输企业而言，首先加强对人为因素和自身安全管理措施的改善，然后再进一步考虑对于运输车辆和设备及危化品自身管理措施的改善。具体到人为因素而言，3个子影响因素中，操作失误对危化品道路运输安全水平的影响最大，因此运输企业有必要加强对运输及作业人员的培训教育，通过对从业人员进行严格、系统的操作技能、防护知识的培训，提升其综合业务能力，避免在运输过程中出现操作失误，有效提升安全水平。严格执行《危险货物道路运输规则》 (JT/T617—2018)对运输车辆类型和标准的要求，根据化学品的易燃、易爆、易腐蚀等特殊性质选择特定的车辆，同时对危化品运输车辆进行车况检查和定期维护，严格杜绝货物混装、非法改装伪装等现象；按照所运输危化品的要求进行严格包装，同时要求装卸人员按规章作业，杜绝问题出现；加强危化品道路运输选线工作，根据道路的状况选择合适的路线，同时在特殊天气情况下要加强运输管理措施，降低事故发生概率。

4 结论

在系统安全理论的基础上，利用系统动力学建模方法，构建危化品道路运输安全系统动力学模型，基于历史事故数据对危化品道路运输安全系统未来发展趋势进行仿真分析。

(1) 系统动力学方法适于分析危化品道路运输安全管理这一动态性多元性复杂的风险管理系统，仿真分析获得了较好的预期效果，为危化品道路运输安全管理提供了新的研究思路。

(2) 应用系统动力学方法建立了危化品道路运输风险因素结构关系和反馈关系，明确了安全系统中各影响因素的反馈关系，解释影响因素间存在的复杂相互作用。年度危化品道路运输量增加会对危化品道路运输安全造成直接的影响，可以通过加强政府相关部门的监管降低其对安全的影响，提升安全水平，为危化品道路运输安全管理提供风险控制路径。

(3) 构建危化品道路运输安全系统流率流量图，根据流率流量图可定量模拟不同的年度危化品道路运输量及政府监管水平对危化品道路运输安全水平的影响；并通过仿真分析获得危化品道路运输安全系统中4个影响因素的重要程度依次为人为因素、运输企业安全管理、运输车辆和设备设施、危化品自身安全。因此，政府监管部门在考虑制订危化品道路运输监管措施时，可以据此确定监管重点领域。