第一章 绪论
1.1 研究背景、目的和意义
1.1.1 研究背景
铁路是交通强国建设的先行军、国民经济大动脉、综合交通运输体系的骨干、关键基础设施和重大民生工程，同时也是我国对外交流合作新名片和共建“一带一路”倡议的重要领域，在我国经济社会发展中的地位和作用至关重要[1]。自 2013 年撤销原中华人民共和国铁道部后，铁路行业围绕市场化改革这条主线，先后进行了如图 1-1 所示的一系列重大深化改革。
图 1-1 铁路行业市场化改革相关大事件
1.2 国内外研究现状
1.2.1 车务段行车组织安全风险管理研究现状
安全评估（Safety Assessment）又称为风险评价或危险评价，是安全管理的基础，同时也是安全系统工程的核心组成部分。车务段行车安全系统分析法主要是为安全风险分析与预测、安全风险评估、事故分析、安全管理效果评价等方面提供理论支撑[4]。
王中华等[5]从人、设备、环境、管理这 4 类影响因素出发，建立车务段行车安全指标评价体系，并结合利用层次分析法和模糊综合评价，完成对车务段安全等级的评估。
柯向喜[6]运用事故树分析法分析了部分车务段行车典型事故，并在此基础上利用层次分析法，对车务段安全风险管理工作进行定量评价分析，具有一定的指导意义。 王道孝[7]将车务段行车风险源与典型事故案例进行对比分析，并利用安全风险管理的相关流程和方法，对车务段行车安全风险进行评价。
文献[8-14]与上述文献类似，均以安全系统工程的相关理论和方法，构建车务段安全评价指标体系，并采用事故树、德尔菲法、层级分析法、模糊综合评价等方法，或是对车务段安全现状进行评估，或是对某些影响车务段安全的因素进行评价，均具有一定的实际应用价值。
由此可见，长期以来，系统工程的相关理论为铁路车务段行车安全风险管理研究提供了有效的理论与方法基础。
1.2.2 国外铁路行车组织安全研究现状
国外铁路企业市场化程度更高，对铁路行车的安全也十分重视，较早地将管理科学、系统工程等领域的相关理论和方法运用于铁路行车安全研究。
Baysari 等[15]在深度分析大批澳大利亚行车安全事故调查报告后，提出采用人因分析与分类系统对相关人员的违章类型和具体违章行为进行识别分析，结果表明除了作业人员的违章作业外，组织管理混乱也是造成事故的原因。
Harrison 等[16]利用事故树分析方法，以 RSSB（英国铁路安全与标准委员会）公布的部分铁路行车安全风险因素以及风险事件为对象，构建相关的安全风险模型，对铁路行车的总体风险进行了定性和定量的评价分析。
Shain[17]针对列车调度员在行车组织工作中遇列车运行时间冲突时，调整列车运行计划的决策行为进行建模分析，并设计启发式算法，对列车调度员的决策行为效果进行了评估。
...........................
第二章 车务段行车组织工作安全风险因素识别
2.1 车务段行车组织工作现状
铁路行车组织工作是由调度所、车务、机务、工务、电务、供电、车辆段等多部门所属的不同工种作业人员联劳协作、共同完成。车务段作为铁路行车组织工作的核心组成部门之一，直接管理所辖内沿线各车站，并负责站内和区间的列车行车安全，是铁路运输系统重要的基层生产单位之一，其辖内各大、小车站所办理的业务主要包括客运、货运和行车。
在车务段辖内，各车站根据本站等级和作业情况，配备相关的管理人员和岗位作业人员，以某个同时办理客运、货运和行车业务的车站为例，其行车相关人员和主要作业内容如图 2-1 所示。
图 2-1 行车工作相关人员和主要作业内容
2.2 车务段行车组织工作安全风险因素识别
2.2.1 行车安全问题的月度统计分析
近年来，随着互联网技术的快速发展，国铁集团在全路范围内大力推进安全风险管理工作，建立了“车间—站段—路局—集团公司”自下而上、层层上报的车务系统安全风险管理信息库，对各级单位和人员被考核的安全问题进行收集和统计，部分数据样式如表 2-2 所示。
表 2-2 车务段安全风险管理信息库部分数据样式
.............................
第三章 基于 FISM 的车务段行车组织工作安全风险因素分析........................... 20
3.1 相关理论知识介绍 ............................. 20
3.1.1 解释结构模型 .................................... 20
3.1.2 模糊数学理论 ................................ 21
第四章 车务段行车组织工作安全风险评估方法 ................................ 33
4.1 安全风险评估方法的对比分析 .................................... 33
4.2 相关理论基础 ................................ 35
第五章 车务段行车组织工作安全风险评估实证与分析 ..................................... 46
5.1 实证背景和数据来源和处理 ..................................... 46
5.1.1 实证背景 ...................................... 46
5.1.2 数据来源和处理 ............................... 47
第五章 车务段行车组织工作安全风险评估实证与分析
5.1 实证背景和数据来源和处理
5.1.1 实证背景
中国铁路南昌局集团有限公司（简称南昌铁路局）于 2017 年 11 月 19 日挂牌成立，主要经营江西、福建两省全部和湖南、湖北省境内部分铁路运输及其相关产业，管辖范围东接“长三角”地区、南连“珠三角”地区，在全国铁路网中发挥着承东启西、沟通南北的作用。截至 2019 年 5 月底，南昌铁路局营业里程达 8082.5 公里，全路排名第 6 位，其中高速铁路 2467.4 公里，全路排名第 5 位，时速 200 公里及以上铁路 3321.6 公里，时速 300 公里及以上的铁路 1078.3 公里。
同时，在目前铁路行业发展混合所有制经济、促进资本结构优化调整、推进高质量发展的市场化改革阶段，南昌铁路局较好的盈利能力和较低资产负债率将为其提供一定的竞争力。在中国国家铁路集团所属 18 家铁路局中，南昌铁路局 2018 年净利润 14.27亿，排名第 6；资产负债率仅为 14.96%，排名最低。各家铁路局盈利能力和资产负债率对比如图 5-1 所示[77]。
图 5-1 十八家铁路局盈利能力和资产负债率对比
第六章 结论与展望
6.1 研究结论
近年来，铁路市场化改革持续深入，随着铁路行业取消干线铁路和客运公司外资控股限制、京沪高速铁路股份有限公司 IPO（首次公开发行）等一系列市场化举措，铁路行车组织工作必将吸引更多来自民众、社会舆论以及资本市场的目光，车务段作为铁路行车组织工作的核心组成部分，其重要性不言而喻。因此，采取科学性的理论和方法对车务段行车安全进行风险识别和评估，对于提高车务段的安全风险管理水平，具有十分重要的现实意义和较高的应用价值。
本文创新性地将模糊数学理论、解释结构模型和 DS 证据理论结合，应用于车务段行车安全风险评估的贝叶斯网络模型中；同时将铁路企业近年来建立的行车安全风险信息库数据与参与本文调研的专家意见结合应用于 BN 模型的构建，通过 BN 模型的推理分析完成对车务段的行车安全风险定量分析，主要的研究结论如下：
（1）介绍了车务段行车工作的现状，通过对车务段安全风险信息库中被考核的各类安全问题的年度数据进行统计分析，完成了对影响车务段行车安全的主要风险因素的识别，包括专用线运输、计划管理、车辆防溜、接发列车作业、天窗修作业、技术规章管理、行车设备管理、调车作业、管理人员责任、职工教育培训、车号作业、劳动安全与纪律 12 大类；并对这 12 类因素的年度统计数据进行 Pearson 相关性分析，结果显示部分因素间具有正相关性。
（2）通过结合模糊数学、解释结构模型以及相关专业工程师的经验，构建模糊解释结构模型，分析上述风险因素相互之间的影响关系以及车务段行车安全的结构现状。所构建的递阶结构模型共有五层：顶层为车务段行车安全状况；第二层包括接发列车作业、调车作业和劳动安全与纪律；第三层包括专用线运输、计划管理、车辆防溜、天窗修作业、技术规章管理、职工教育培训和车号工作；第四层位行车设备管理；最底层为管理人员责任。
（3）对风险评估研究中最常用到的评价方法进行了归纳和总结；通过对比这些方法各自的优、缺点，同时结合本文研究问题的实际情况，选用贝叶斯网络作为后续定量分析的主体模型；同时将模糊解释结构模型和 DS 证据理论分别用于贝叶斯网络的结构学习和参数学习中，降低了模型构建和求解的难度、以及单个专家主观性对结果的影响。
参考文献（略）