本发明涉及一种基于事故树的城市灰霾与机动车燃油的致因机理的评价分析方法。
背景技术：
近年来，以PM2.5为特征的灰霾天气已成为中国许多城市极其严重的环境污染问题，对大气质量和人体健康具有严重的不良影响。要进行灰霾大气污染防治，首先要对大气污染物的来源和致因机理进行研究，从而为防治工作指明方向和提供理论依据。灰霾的形成主要是气象条件和空气中悬浮的大量粉尘微粒共同作用的结果，普遍认为空气中悬浮的粉尘微粒主要来源于汽车尾气排放、燃煤废气、工业废气、扬尘、生物质燃烧等。当其它条件满足时，机动车尾气过量排放很可能导致灰霾天气的产生。目前关于灰霾天气形成原理的研究成果大多从非常专业的角度进校阐述，比如污染物化学组成分析，气溶胶的形成机理、气象学和统计学方法，相关原理不易为公众和政府部门所理解和熟知。因此，开发或寻找更多简明实用能更容易为公众和政府部门所理解和接受的理论和方法，来解析灰霾天气的致因机理，并对灰霾天气的风险因子进行识别、管理和防控具有重要的现实和实用价值。
事故树分析方法（FTA）又称故障树分析方法，是一种演绎推理法。事故树分析方法在航空航天、核反应堆、化工安全、能源资源系统比如供水系统以及配电系统方面已得到了一定的开发和运用。相比其它方法，事故树分析方法由于具备易读的逻辑结构背景，会更容易被民众所理解和接受。事故树分析方法是通过定性或定量的演绎推理来分析风险原因的系统分析方法，它把系统可能发生的某种事故与导致事故发生的各种原因之间的逻辑关系用一种称为事故树的树形图表示。通过事故树分析方法识别关键影响因子，并对风险因子对顶上事件的影响程度进行分析和评价，借此可以在事故发展的各个不同阶段，采取恰当措施阻断事故继续向前发展，从而达到预防最终事故的目的。首先主要通过技术资料和风险事件调研去理解系统，从而确定顶上事件和建立合适的事故树；其次可通过求取事故树的最小割集并采用结构重要度系数来对系统进行定性分析；定量分析必须先获取基本风险事件的发生概率然后通过概率重要度系数和临界重要度系数来进行。尽管如此，获取基本事件的精确概率是非常困难的，并且相关统计数据会具有明显的不确定性。
技术实现要素：
本发明提供一种城市灰霾与机动车燃油的致因机理的评价分析方法，可定性、定量地评价基本风险事件对灰霾天气的贡献和影响，结合统计数据资料和专家打分的方式将基本风险事件的发生概率进行模糊化处理，可以更进一步提高分析结果的可靠性和实用性。
本发明一种城市灰霾与机动车燃油的致因机理的评价分析方法，包括如下几个步骤：
步骤1、通过识别和辨明导致机动车燃油尾气大量排放的直接和潜在原因，构建“灰霾天气–机动车尾气过量排放”的事故树评价体系，其中，事故树是采用逻辑或门和与门将许多基本风险事件与顶上事件联系而发展建立起来的，在所展示的事故树评价分析体系中，四方形代表中间事件或顶上事件，通过逻辑门分析可以进一步了解其发生的下属原因，圆形代表基本风险事件，处在事故树的底端，不需要进一步分析其发生原因；“灰霾天气–机动车尾气过量排放”的事故树评价体系中，当其它条件满足时，机动车尾气过量排放很可能导致灰霾天气的产生，确定具体分析对象和事故树顶上事件为“机动车尾气过量排放”，由事故树分析方法的逻辑演绎推论：
由于顶上事件“机动车尾气过量排放（T）”可由首层中间事件“糟糕的交通状况 (E1)”、“不合格油品的消费使用 (E2) ”、“有缺陷机动车的尾气排放 (E4)”或“高污染机动车的严重尾气排放 (E5)”导致，因此首层中间事件之间的逻辑关系用逻辑或门表示，然后再分别对第二层的中间事件进行演绎推论，…，由此通过层层演绎推论，直到该事故树的分析程度到达基本风险事件为止；
步骤2、采用布尔代数法进行逻辑运算，求出最小割集以对 “灰霾天气—机动车尾气过量排放” 事故树进行化简；
步骤3、对简化后的“灰霾天气–机动车尾气过量排放”事故树进行定性分析基本风险事件的发生概率
通过式（1）的基本风险事件结构重要度近似判别式计算，对所构建的事故树进行定性分析，所述的结构重要度分析就是不考虑基本风险事件发生的概率是多少，仅仅是从事故树结构上分析各个基本风险事件的发生对顶上事件发生的影响程度；
式中，I(i) 表示基本风险事件Xi的结构重要度系数，I(i) 数值越大，表示所对应的基本风险事件对顶上事件影响程度越大；nj表示第j个包含基本风险事件Xi的最小割集容量；Kr表示包含基本风险事件Xi的最小割集个数；
步骤4、对简化后的“灰霾天气–机动车尾气过量排放”事故树进行定量分析基本风险事件的发生概率
采用三角模糊数对基本风险事件发生概率进行模糊化处理，其中（l,m,u）中的l,m,u分别代表相应事件发生概率的左边界、期望均值、右边界；对有精确统计数据的基本风险事件，其发生概率均值取统计值m，左边界l取值为0.95m，右边界u取值为1.05m；对无精确统计数据的基本风险事件，其发生概率结合统计资料和专家打分进行确定和模糊化处理，即采用3σ表征法求其模糊概率值；
所述的专家打分是由一个3人以上的专家小组进行评定打分，小组各位专家分别给出各基本风险事件发生概率的估计值ai，进而取各基本风险事件发生概率估计值的均值为m, 标准差为σ，即将各个概率值表征为(m -3σ, m , m +3σ)的形式，根据概率论的基础理论知识，对于离散型随机变量来说，其均值m 就是其数学期望值 E(x), 计算公式为:
上式中，xk为第k项概率值，k = 1,2,3，…,n，n为专家总数；
获知所有基本风险事件模糊发生概率的前提下，就可以计算出顶上事件发生的模糊概率；
采用三角模糊数对或门OR连接的顶上事件发生概率进行模糊化处理的计算公式为：
式中，qi表示第i个输入事件发生的概率，输入事件i为正整数，其中（l,m,u）中的l,m,u分别代表相应事件发生概率的左边界、期望均值、右边界；
采用三角模糊数对与门AND的输出事件发生概率进行模糊化处理的计算公式为：
式中，qi表示第i个基本风险事件发生的概率，基本风险事件i 为正整数；其中（l,m,u）中的l,m,u分别代表相应事件发生概率的左边界、期望均值、右边界；
步骤5、基本风险事件模糊重要度分析
所有基本风险事件发生概率模糊化时的左右偏差相等，设事故树的结构函数为，其中xi是事故树的基本风险事件，逐层求得顶上事件发生的三角模糊概率表达为：
其中，mT代表所求得顶上事件发生概率的期望值或平均值，lT和uT分别代表所求得顶上事件发生概率的左右边界，其模糊概率分布在（l, u）范围内，当第i个基本风险事件xi不发生时，即概率为0，则事故树的结构函数为, 相应求得的顶上事件发生的三角模糊概率表达为：
其中，（liT,miT,uiT）中的liT,miT,uiT分别代表当第i个基本风险事件xi不发生时所求得顶上事件发生概率的左边界、期望均值、右边界；
则Si=mZ-miT为作为其基本风险事件xi的模糊重要度，若Si>Sj，则认为xi比xj对系统的影响程度大；
步骤6、依据对构建的“灰霾天气—机动车尾气过量排放”事故树定性和定量分析基本风险事件的发生概率，从影响较大的基本风险事件出发对“灰霾天气—机动车尾气过量排放”事故树体系的风险因子进行防控与管理；以及基本风险事件对顶上事件影响程度的相对大小和重要度排序，找出系统薄弱环节来确定优先控制策略。
所述的逻辑或门,指的是几个事件中只要有一件发生上级事件就会发生；逻辑与门,指的是某一层次的所有事件都发生，上级事件才会发生。
本发明首先通过识别和辨明导致机动车燃油尾气大量排放的直接和潜在原因，构建了“灰霾天气–机动车尾气过量排放”的事故树评价体系，其次基于布尔代数法、结构重要度和模糊重要度分析，结合统计数据和专家打分，运用三角模糊数将基本风险事件发生概率模糊化处理，从而定性、定量地评价基本风险事件对灰霾天气的贡献和影响。本发明通过结合统计数据资料和专家打分的方式将基本风险事件的发生概率进行模糊化处理，可以更进一步提高分析结果的可靠性和实用性。本发明可为中国城市灰霾天气与机动车燃油的致因机理分析，风险因子防控以及管理提供一套科学有效的新思路和方法。
附图说明
图1 本发明中“灰霾天气—机动车尾气过量排放”事故树。
以下结合附图和实施例对本发明做进一步详述。
具体实施方式
本发明一种城市灰霾与机动车燃油的致因机理的评价分析方法，包括如下几个步骤：
步骤1、如图1所示，通过识别和辨明导致机动车燃油尾气大量排放的直接和潜在原因，构建“灰霾天气–机动车尾气过量排放”的事故树评价体系，其中，事故树是采用逻辑或门和与门将许多基本风险事件与顶上事件联系而发展建立起来的，在所展示的事故树评价分析体系中，四方形代表中间事件或顶上事件，通过逻辑门分析可以进一步了解其发生的下属原因，圆形代表基本风险事件，处在事故树的底端，不需要进一步分析其发生原因，所述的逻辑门或门,指的是几个事件中只要有一件发生上级事件就会发生。逻辑门与门,指的是某一层次的所有事件都发生，上级事件才会发生；
“灰霾天气–机动车尾气过量排放”的事故树评价体系中，当其它条件满足时，机动车尾气过量排放很可能导致灰霾天气的产生，确定具体分析对象和事故树顶上事件为“机动车尾气过量排放”，由事故树分析方法的逻辑演绎推论：由于顶上事件“机动车尾气过量排放（T）”可由首层中间事件“糟糕的交通状况 (E1)”、“不合格油品的消费使用 (E2) ”、“有缺陷机动车的尾气排放 (E4)”或“高污染机动车的严重尾气排放 (E5)”导致，因此首层中间事件之间的逻辑关系用逻辑或门表示，然后再分别对第二层的中间事件进行演绎推论，…，由此通过层层演绎推论，直到该事故树的分析程度到达基本风险事件为止；
步骤2、采用布尔代数法进行逻辑运算，求出最小割集以对事故树“灰霾天气—机动车尾气过量排放”化简，从而进行定性和定量分析：
事故树经过简化之后，得到5个最小割集，分别如下所示：
以最小割集K1为例，当基本事件过量机动车使用X1 和严重交通堵塞X2都发生的时候，就极有可能导致顶上事件“机动车尾气过量排放T”的产生从而最终有可能导致灰霾天气的发生；
步骤3、对简化后的“灰霾天气–机动车尾气过量排放”事故树进行定性分析基本风险事件的发生概率
通过式（1）的基本风险事件结构重要度近似判别式计算，对所构建的事故树进行定性分析，所述的结构重要度分析就是不考虑基本风险事件发生的概率是多少，仅仅是从事故树结构上分析各个基本风险事件的发生对顶上事件发生的影响程度；
式中，I(i) 表示基本风险事件Xi的结构重要度系数，I(i) 数值越大，表示所对应的基本风险事件对顶上事件影响程度越大；nj表示第j个包含基本风险事件Xi的最小割集容量；Kr表示包含基本风险事件Xi的最小割集个数；从影响较大的基本风险事件出发对“灰霾天气—机动车尾气过量排放”事故树体系的风险因子（基本风险事件）进行防控与管理；
步骤4、对简化后的“灰霾天气–机动车尾气过量排放”事故树进行定量分析基本风险事件的发生概率
对于不成熟且相对复杂的新系统，难以精确确定基本风险事件的发生概率；为简明高效进行定量化分析，本发明采用三角模糊数对基本风险事件发生概率进行模糊化处理，其中（l,m,u）中的l,m,u分别代表相应事件发生概率的左边界、期望均值、右边界；对有精确统计数据的基本风险事件，其发生概率均值取统计值m，左边界l取值为0.95m，右边界u取值为1.05m；对无精确统计数据的基本风险事件，其发生概率结合统计资料和专家打分进行确定和模糊化处理，即采用3σ表征法求其模糊概率值；
所述的专家打分是由一个3人以上的专家小组进行评定打分，小组各位专家分别给出各基本风险事件发生概率的估计值ai，进而取各基本风险事件发生概率估计值的均值为m, 标准差为σ，即将各个概率值表征为(m -3σ, m , m +3σ)的形式，根据概率论的基础理论知识，对于离散型随机变量来说，其均值m 就是其数学期望值 E(x), 计算公式为:
上式中，xk为第k项概率值，k = 1,2,3，…,n，n为专家总数；
获知所有基本风险事件模糊发生概率的前提下，就可以计算出顶上事件发生的模糊概率；
采用三角模糊数对或门（OR）连接的顶上事件发生概率进行模糊化处理的计算公式为：
式中，qi表示第i个输入事件发生的概率，输入事件i为正整数，其中（l,m,u）中的l,m,u分别代表相应事件发生概率的左边界、期望均值、右边界；
采用三角模糊数对与门（AND）的输出事件发生概率进行模糊化处理的计算公式为：
式中，qi表示第i个基本风险事件发生的概率，基本风险事件i 为正整数；其中（l,m,u）中的l,m,u分别代表相应事件发生概率的左边界、期望均值、右边界；
步骤5、基本风险事件模糊重要度分析
所有基本风险事件发生概率模糊化时的左右偏差相等，设事故树的结构函数为，其中xi是事故树的基本风险事件，逐层求得顶上事件发生的三角模糊概率表达为：
其中，mT代表所求得顶上事件发生概率的期望值或平均值，lT和uT分别代表所求得顶上事件发生概率的左右边界，其模糊概率分布在（l, u）范围内，非常符合实际，当某基本风险事件xi不发生时，即概率为0，则事故树的结构函数为, 相应求得的顶上事件发生的三角模糊概率表达为：
其中，（liT,miT,uiT）中的liT,miT,uiT分别代表当第i个基本风险事件xi不发生时所求得顶上事件发生概率的左边界、期望均值、右边界；
则Si=mZ-miT为作为其基本风险事件xi的模糊重要度，若Si>Sj，则认为xi比xj对系统的影响程度大；
步骤6、依据对构建的“灰霾天气—机动车尾气过量排放”事故树定性和定量分析基本风险事件的发生概率，从影响较大的基本风险事件出发对“灰霾天气—机动车尾气过量排放”事故树体系的风险因子进行防控与管理；以及基本风险事件对顶上事件影响程度的相对大小和重要度排序，找出系统薄弱环节来确定优先控制策略。
以上所述，仅是本发明较佳实施例而已，并非对本发明的技术范围作任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。