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［提要］ 对危险品道路运输过程中存在的风险进行识别，通过构建危险品道路运输风险评价指标体系对导致道路运输风险的因素进行估测，采用层次分析法确定各因素的权重，针对其中的主要因素，建立危险品道路运输监控系统，提出危险品道路运输企业可利用物联网技术进行风险控制，对运输车辆、驾驶员及危险品三者的状态进行实时跟踪和监控，减少或消除风险因素，在风险发生后迅速实施应急救援，将危险品道路运输风险降到最低，从而达到风险管理的目的。
关键词：危险品道路运输；层次分析法；物联网技术
基金项目：江苏省2013年社科研究课题（13SWC-042）
中图分类号：X951 文献标识码：A
收录日期：2015年3月19日
一、引言
随着高速公路的建设发展，道路运输方式在危险品运输中所占的比重逐年上升。危险品在运输过程中，不仅面临着损坏、丢失等管理风险，还存在着因危险品自身的腐蚀、燃烧、爆炸、泄漏等产生的事故风险，一旦发生事故，往往会造成危险品数量的损失、自然生态的破坏和人员伤亡以及财产损失。因此，如何规避风险已成为危险品运输企业面临的首要问题。
文章结合风险管理及危险品道路运输的相关理论，提出了危险品道路运输风险管理的方法，强调了以传感器、RFID技术以及北斗卫星导航设备为核心的物联网技术在危险品道路运输风险控制中的重要作用，通过物联网技术对引起危险品道路运输风险的因素进行识别与监测，采用层次分析法对上述风险因素进行量化分析与评估，结合评估结果进行风险控制，为危险品道路运输企业进行风险识别、风险评价、风险控制方面的研究提供一些思路。
二、国内危险品道路运输风险文献综述
自20世纪30年代以来，风险管理作为一门新兴的管理学科，迅速受到世界各国政府、企业和学术界的高度重视，并逐步在企业和政府管理中得到广泛运用。
在风险评价方面，国内学者进行了较多研究。刘冬华等（2008）分析了突发水污染事故源发生概率并提出了危害后果表征方法。吴峰等（2011）针对现代危险品运输安全监控问题，提出一种基于模糊Petri网的危险品运输安全评估模型，给出了基于ArcGIS的评估模型实现方法。缪克银（2012）针对我国海上危险品运输安全风险的现状，通过模糊评判获得了海上危险品运输安全风险综合评价结果。上述评价分析方法具有较强的针对性，一般只适用于特定情形下的危险品道路运输风险分析，具有较大的局限性。文章采用层次分析法对风险因素进行评价，该方法可以处理定性和定量相结合的问题，简洁实用、所需定量数据信息较少同时具有很强的适应性。
在基于物联网技术的风险控制方面，孙伟等（2011）提出了一个基于RFID技术的剧毒危化品物流服务平台解决方案，实现剧毒品仓储、运输过程安全监管和物流管理及服务的信息化。姚振强等（2013）提出了一套结合RFID、GPRS、GPS和GIS等技术的危险品物流智能监管系统解决方案，实现危险品公路物流全过程的危险品及车辆实时状态监控、路径规划、多级报警和故障诊断等功能。胡敏（2013）提出了基于RFID技术的危险品物流监控系统的基本框架，构建了由危险品存储监控子系统和中央网络控制中心子系统构成的监控体系。
总的来说，采用物联网技术对危险品道路运输风险控制尚处于起步阶段，目前大多数危险品运输企业仅通过GIS技术以及在运输车辆上安装GPS卫星定位系统来实现对车辆的实时跟踪，而忽视了在运输过程中对危险品以及驾驶员状态的监管。文章在前人研究的基础上，提出了通过在运输车辆上安装传感器以及带红外感应的摄像头来采集危险品和驾驶员的实时状态，同时用自带通信功能的北斗卫星导航系统取代传统的GPS卫星定位系统，实现对运输车辆、危险品、驾驶员三者的监管。
三、危险品道路运输风险因素分析
（一）危险品道路运输风险因素。导致危险品运输事故的风险因素很多，涉及危险品本身的性质、路况、车辆设备情况、天气条件、周围环境等众多方面。这些因素及其相互作用构成了复杂的动态系统，导致了危险品运输风险的存在。为了便于对风险因素排序，文章将导致危险品道路运输风险的因素分为6类，分别为：人的因素、车辆自身及其装备因素、管理因素、自然环境因素、路况因素和危险品自身因素。
（二）危险品道路运输风险评价
1、危险品道路运输风险评价指标体系的构建。风险因素的分析为建立危险品道路运输风险指标体系提供了依据。在上述分析的基础上，制定调查问卷，邀请危险品运输行业的相关专家，对各级指标的设置提出意见和建议，同时结合相关文献资料以及历史统计资料，将危险品道路运输风险评价指标划分为6个一级指标、18个二级指标，并建立了危险品道路运输的二级风险评价指标体系如图1所示。（图1）
2、风险因素权重的确定。文章采用层次分析法来确定风险因素的权重，并对各因素的权重进行一致性检验，最终得到了可信的指标权重。
一是构造判断矩阵。通过危险品运输行业的相关专家对各风险因素指标的重要性进行调查，并结合历史资料，将下一层因素对上一层因素的重要性进行两两比较，依据1—9比较尺度表构造判断矩阵。
二是层次单排序与指标的一致性检验。层次单排序是指确定下层各因素对上层某因素影响程度的过程，用权值表示影响程度。采用Matlab软件编程对判断矩阵进行一一求解，得到?姿max及归一化向量，归一化向量即为各级指标的权重。
1、危险品道路运输风险因素判断矩阵A及其权重W：
A= 1 2 5 3 7 11/2 1 4 2 5 1/21/5 1/4 1 1/3 2 1/51/3 1/2 3 1 3 1/31/7 1/5 1/2 1/3 1 1/7 1 2 5 3 7 1，W＝0.30510.18460.05520.11280.03730.3051
2、人的因素判断矩阵B1及其权重W1：
B■＝ 1 1 3 1 1 21/3 1/2 1，W■＝0.44340.38740.1692
3、运输车辆因素判断矩阵B2及其权重W2：
B■＝ 1 1/3 2 3 1 41/2 1/4 1，W■＝0.23850.62500.1365
4、管理因素判断矩阵B3及其权重W3：
B3=1 1/5 1/35 1 23 1/2 1，W3=0.10950.58160.3090
5、自然环境因素判断矩阵B4及其权重W4：
B■= 1 3 1/21/3 1 1/4 2 4 1，W■=0.31960.12200.5584
6、路况因素判断矩阵B5及其权重W5：
B■= 1 3 41/3 1 21/4 1/2 1，W■=0.62500.23850.1365
7、危险品自身因素判断矩阵B6及其权重W6
B■=1 5 21/5 1 1/21/2 2 1，W■=0.59540.12830.2764
计算得到权重后，还需要进行一致性检验，基本步骤为：
步骤一：计算一致性指标CI，CI=（?姿max-n）/（n-1）；
步骤二：查表确定相应的平均随机一致性指标RI；
步骤三：计算一致性比例CR=CI/RI，并进行判断。当CR<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的；CR>0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对判断矩阵进行重新修正。
文中风险评价指标体系中各指标的一致性检验结果如表1所示。（表1）
由表1易知，所有单排序的CR<0.1，故每个判断矩阵的一致性都是可以接受的。
四、层次总排序与指标的一致性检验
采用自上而下的方法逐层合成，计算出风险评价指标体系中各因素对顶层的相对权重P=（0.1353，0.1182，0.0516，
0.0440，0.1154，0.0252，0.0060，0.0321，0.0171，0.0361，0.0138，0.0630，0.0233，0.0089，0.0051，0.1817，0.0391，0.0843）。
同时，计算出综合检验指标CR=0.0117，则判断矩阵的整体一致性是可以接受的。
通过上述分析发现，影响危险品道路运输风险的主要因素是驾驶员的工作时间与身体状态、驾驶员的技术业务水平、车辆技术性能和危险品自身性质，所占权重分别为0.1353、0.1182、0.1154和0.1817。为了降低危险品道路运输风险，必须从导致风险产生的以上四个主要因素出发，有针对性地采取措施进行风险控制，从而达到风险管理的目的。
五、基于物联网技术的危险品道路运输风险控制
以上述风险因素分析为基础，通过建立如图2所示的基于物联网技术的危险品道路运输监控系统，对运输车辆、危险品以及驾驶员的各方面指标进行实时监控，并将采集到的信息通过通信网络回传给监控指挥中心，此外，驾驶员还能够接收指挥中心发来的各种调度命令，按照指挥中心的指令行事，减少或避免风险的发生，即使发生运输事故，监控指挥中心也能够迅速采取应急救援，最大限度地减少危险品道路运输事故及其危害。（图2）
（一）物联网的体系结构。从技术架构上来看，物联网可以分为三层：感知层、网络层、应用层。感知层利用RFID电子标签、传感器、摄像头等进行信息采集，从而获取危险品及其运输车辆、驾驶员有关的数据；网络层通过卫星定位导航系统和电台实现数据的传输、分析和处理，达到远距离通信和远程控制的目的；应用层是物联网和用户的接口，其主要功能是进行人机通信。
（二）基于红外传感器和摄像头的驾驶员状态实时监控。红外传感器常用于无接触温度测量，通过在运输车辆内部安装内置红外传感器的摄像头来实现对驾驶员的实时监控。一方面摄像头可以对驾驶员的工作状态和车辆的行驶速度进行监测；另一方面摄像头内置的红外传感器能够监测驾驶员的生理特征和疲劳度，避免疲劳驾驶的现象发生。
（三）车辆的实时监控
1、基于RFID技术的车辆技术性能监测。在危险品运输车辆上放置储存车辆基本信息的RFID标签，监控指挥中心在获取这些基本信息后，根据每辆运输车现有的性能参数做出合理配置，确定最佳运输方案，避免了因运输车辆性能与危险品运输要求不匹配而造成的事故；同时指挥中心对存在安全隐患的车辆进行维修保养，消除潜在风险。
2、基于北斗导航系统的车辆运行状态实时监控。北斗导航系统具有用户与用户、用户与地面监控指挥中心双向数字报文通信能力，它的短报文通信功能使卫星可以反复采集车辆信息，形成路面通行数据，然后将数据回传给车辆，车辆就可以按照卫星选择的最优路径行进。同时还可以运用该系统实现车辆跟踪定位、车辆历史轨迹回放、车辆线路运行监管等。北斗卫星目前在军事领域应用得相对成熟，而在危险品运输领域的应用还处于起步阶段，具有广阔的发展前景。
在运输车辆上安装以北斗导航系统为核心的车载终端，利用北斗卫星定位技术确定车辆位置信息并向监控指挥中心发送信号，监控指挥中心通过差分技术将采集到的定位信号换算成位置信号，然后通过GIS技术将位置信号用地图语言显示出来，在电子地图上清楚、实时地显示车辆的位置和车辆的瞬时速度等，对运输车辆的运行状态进行全面监控。
（四）基于RFID技术和传感器的危险品状态实时监控。在危险品的存储容器上粘贴储存危险品信息的RFID标签，在运输过程中，读写器会在一定的读取范围内实时监测标签的存在，同时标签所含的信息被传送到监控系统的数据库中，监控指挥中心能够掌握产品所处的状态，从而实现危险货物的可视化管理。
将传感器安装在危险品的存储容器上，实时地监测运输过程中危险品的各种状态参数，如温度、湿度、压力、液位，避免自燃、泄漏、爆炸等事故的发生。
（五）监控指挥中心的调度管理。作为危险品道路运输风险控制的实施方，监控指挥中心负责信息的接收及控制指令的下发。一方面监控中心接收由车载终端采集的信息，了解危险品运输过程中的整体情况，包括运行车辆的基本信息、车速、方向、所载危险品、途经线路、出发地、目的地、危险品状态是否正常以及驾驶员是否有违规操作等，实现车辆和指挥中心的实时通信；另一方面监控指挥中心还负责对采集到的参数进行分析从而对事故进行预测，对运输车辆进行调度指挥管理，将调度命令发送给车载终端，实时控制车辆的行驶路线、速度等，在运输车辆发生事故时，迅速有效地采取救援措施，使风险降到最低。
上述工作的有效实施均离不开数据库的支持，数据库中储存了危险品运输企业、运输车辆、运输线路、危险货物、以往发生的运输事故以及驾驶员和其他工作人员的所有信息，为危险品运输公司的管理人员进行危险品道路运输风险管理提供数据支持。
六、结论
本文对危险品道路运输风险因素以及风险控制技术进行了较全面地分析，危险品运输企业通过构建以北斗卫星导航系统为核心的危险品道路运输监控系统，对诱发运输风险的主要因素进行实时监控，有效地减少事故的发生，消除安全隐患。一旦运输车辆发生交通事故，监控指挥中心报警系统自动响应，并显示事故车辆的地点、所属路段、车载危险品种类等信息，指挥中心启动相应的应急预案，快速组织应急救援队伍赶往现场，同时进行远程协调指挥，最终使危险品运输企业以及整个社会的损失减到最小，实现危险品道路运输风险管理的目标。
（作者单位：江南大学商学院）
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