基于Bayes网络的地铁水灾事件情景构建及演化分析

作者：王莉; 张诚刚; 霍颖楠

来源：安全与环境工程, 2023, 30(01): 101-172.

DOI：10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.20220110

• 地铁水灾
• 突发事件
• 贝叶斯网络
• 情景应对
• 情景演变
• 应急响应

2021年7月郑州暴雨灾害给地铁运行带来灾难性的后果，地铁水灾事件的预防和应急管理需要引起重视。为加强应对地铁突发水灾事故的应急管理能力，在对近5年我国地铁水灾事件分析的基础上，通过分析地铁水灾事件情景演化全流程，构建地铁水灾事件情景贝叶斯(Bayes)网络，并结合专家打分法和交叉影响分析法，确定事件间的交叉影响矩阵，计算得出地铁水灾后果事件在不同情景下的概率，以及从监测预警、疏通排水和应急救援三个方面可有效地将地铁水灾后果事件概率从最初的52.2%、56.2%和63.4%降低到34.1%、21.4%和25.6%,并基于对事故案例原因和对比结果的分析，针对地铁水灾事故防控，提出应从不同的应急管理视角出发，对应急预案进行完善和优化，以提高地铁水灾事件的应急管理能力水平，最大程度上将地铁水灾后果事件概率降到最低。

• 单位
  西安科技大学