1. 引言
地铁通达性为日常生活提供了众多便捷，但由于施工地点位于地下且属于大型机械化施工项目，施工过程中坍塌、机械伤害、高处作业等所造成的人员财产伤害不计其数。所以，识别危险源并进行有效规避显得尤为重要。而造成施工安全事故的危险源众多，导致控制安全危险源并进行预防需要投入大量人力物力。因此，本文通过收集2001年~2019年地铁施工事故案例进行统计分析，辨识主要危险源的规律特点，研究危险源之间的相关性，从而合并危险源种类，给相关单位提供有针对性的安全预防措施，降低安全管理的复杂性。
2. 危险源辨识
2.1. 危险源概念
哈默(Willie Hammer)认为危险源是指在某个系统中一种隐藏的不安全因素，这种因素具有潜在的能量使作用的物质能够通过某种形式释放危险，可能使人的生命安全受到威胁或财产遭到损失 [1]。
2.2. 危险源辨识方法
危险源辨识是安全管理的基础工作，主要目的是要找出每项工作活动有关的所有危险源，并考虑这些危险源可能会对什么人造成什么样的伤害，或导致什么设备设施损坏等 [2]。
目前应用于危险源的辨识方法有数十种，主要有事故案例统计分析、专家调查法、故障树分析，安全检查表法等，本文主要运用事故案例统计分析和问卷调查对危险源进行辨识。
3. 地铁施工安全事故案例原因统计分析
3.1. 危险源清单
通过对2001年~2019年收集240项地铁安全事故的初步研究得出以下15项原因，分别是：恶劣天气、地质构造复杂、水土流失土质疏松、地下水渗漏、安全教育培训不足、前期勘察不到位、施工前应急逃生管理不足、安全隐患排查治理不当、防护设备不达标、施工设备不达标、设计方案不合理、施工方擅自改变施工方案、工地管理人员应急处理措施不当、高空作业意外和用电意外。
将上述原因按照设备–人为–环境–管理四个角度进行分类汇总，形成危险源分类清单，见图1所示。
3.2. 危险源频率及造成损失后果程度分析
根据收集的地铁施工安全事故的事故调查报告中提出的各种原因分析及上文的危险源分类，得到各危险源导致安全事故统计频率图，如下图2所示。
Figure 2. Accident cause frequency chart
图2. 事故发生原因频率图
上图显示，工地管理人员应急处理措施不当和安全教育培训不足在发生频率上占绝大多数。
在本次调查中，面向地铁项目建设的参与方，共发放15份问卷，收回15份问卷。问卷关于危险源清单中的危险源在施工过程中造成损失后果程度进行调研，将造成的后果损失程度分为不严重、不太严重、一般、严重以及很严重五个等级，在下图3中转化为百分比进行比较分析。
图3显示，各危险源造成的损失程度都相当高，并且差距不大。其中恶劣天气、安全隐患排查治理不当、施工设备不达标和工地管理人员应急处理措施不当所造成的损失最为严重。
将图2和图3结合观察可得，工地管理人员应急处理措施不当和安全教育培训不足发生频率最高，造成损失也非常严重。说明以上两种危险源在地铁施工过程中风险度最高，需要进行重点关注和研究。
Figure 3. Degree of loss caused by hazard
图3. 危险源造成损失程度
4. 危险源相关性分析
本文采用主成分分析法研究上述15个危险源的层次关系。主成分分析法是一种多目标评价方法。它利用多元统计方法，完全依赖于评价指标的实际数据，较为客观，而且将多维数据进行降维处理，可以指出影响评价结果的主要因素 [3]。地铁施工项目的危险源多，如对每一危险源进行安全风险评价会造成评价的复杂。因此本文通过主成分分析法，对15个危险源种类行降维分析，将多个危险源变量转化为几个综合变量，以此筛减合并相似事故危险源，得到最主要最关键的危险源，对关键危险源加大预防措施力度。
4.1. 危险源之间的相关性
本文采用2001年~2019年间240起施工案例进行分析，提取危险源后将每一起案例发生的所有危险源因素编号，并输入SPSS中得出各个危险源之间的相关性及显著性如表1所示，为下文中的数据降维提供依据。
Table 1. Correlation table among 15 hazards
表1. 15个危险源间的相关性表
注释：表格中*代表0.05显著性水平，**代表0.01显著性水平。
由上表可知，恶劣天气所对应的显著值中防护设备不达标的数值为0.014，该值小于0.005，说明两项危险源之间有显著的线性相关关系。同理可得，地质构造复杂、水土流失土质疏松、地下水渗漏、安全教育培训不足、工地管理人员应急处理不当这几个危险源之间有显著的线性相关关系。线性相关关系表示危险源之间相互影响的关系。例如：恶劣天气会增加因防护设备不达标而造成的施工事故发生概率。故下一步，即进行主成分与变量的选取，将应用主成分分析进行数据降维，把15个危险源缩减为较少的互不相关的指标。
4.2. 主成分与变量选取和分析
通过SPSS软件进行主成分分析法分析后得出了6个主成分见表2及表3所示。
依据表2及表3可以计算出相应于第一个特征值2.954的特征向量为：[0.049, 0.500, 0.514, 0.528, −0.384, 0.059, 0.004, −0.077, 0.016, −0.042, 0.140, −0.024, 0.152, −0.039, −0.033]。
特征向量中的每一个值，对应每一个原始危险源的系数。因此，第一个主成分的表达式可以写作：Y1 = 0.049X1 + 0.500X2 + 0.514X3 + 0.528X4 − 0.384X5 + 0.059X6 + 0.004X7 − 0.077X8 + 0.016X9 − 0.042X10 + 0.140X11 − 0.024X12 + 0.152X13 − 0.039X14 − 0.033X15。
对于主成分Y1来说：X3、X4和X6前的系数较大，均大于0.5，也就是地质构造复杂、水土流失土质疏松和地下水渗漏这三个危险源的系数较大，都大于0.5，因而它们在第一主成分中所起的作用相当。同理可得：安全教育培训不足、安全隐患排查治理不当、施工设备不达标、施工方擅自改变施工方案和用电意外的系数为负，其中安全教育培训不足的绝对值为0.384，即安全教育培训不足占比越大，主成分Y1取值越小。从而知道它对第一个主成分表达式起明显的减值作用。因此Y1突出反映了自然地理结构以及安全教育对施工安全的重要性。
同理，相应于第二个特征值1.579的特征向量为：[−0.090, −0.099, −0.041, −0.100, −0.113, 0.366, 0.226, 0.178, 0.046, −0.161, 0.408, 0.621, 0.226, −0.062, 0.324]。
则Y2 = − 0.090X1 − 0.099X2 − 0.041X3 −0.100X4 − 0.113X5 + 0.366X6 + 0.226X7 + 0.178X8 + 0.046X9 − 0.161X10 + 0.408X11 + 0.621X12 + 0.226X13 − 0.062X14 + 0.324X15。
对于主成分Y2来说：施工方擅自改变施工方案的系数最大，即施工方擅自改变施工方案所占比重越大，Y2取值越大。因此，Y2突出反映了擅自改变施工方案对于施工过程中事故发生的影响之大。
相应于第三个特征值1.382的特征向量为：[0.292, −0.003, 0.056, 0.037, −0.043, −0.342, 0.573, 0.557, 0.026, 0.273, −0.215, 0.041, 0.134, −0.107, −0.026]。
进而，Y3 = 0.292X1 − 0.003X2 + 0.056X3 + 0.037X4 − 0.043X5 −0.342X6 + 0.573X7 + 0.557X8 + 0.026X9 + 0.273X10 − 0.215X11 + 0.041X12 + 0.134X13 − 0.107X14− 0.026X15。
对于主成分Y3来说：安全隐患排查治理不当的系数最大，即安全隐患排查治理不到位所占比重越大，Y3取值越大。因此，Y3突出反映了施工前对于施工场所安全隐患排查的重要性。
相应于第四个特征值1.309的特征向量为：[0.260, −0.101, −0.034, −0.060, −0.196, 0.203, −0.072, 0.090, 0.571, 0.320, 0.389, −0.072, −0.380, −0.065, −0.302]。
则Y4 = 0.260X1 − 0.101X2 − 0.034X3 − 0.060X4 − 0.196X5 + 0.203X6 − 0.072X7 + 0.090X8 + 0.571X9 + 0.320X10 + 0.389X11 − 0.072X12 − 0.380X13 − 0.065X14− 0.302X15。
对于主成分Y4来说：防护设备不达标的系数最大，即防护设备不达标所占比重越大，Y4取值越大。因此，Y4突出反映了防护设备对于保障施工安全的重要性。
相应于第五个特征值1.126的特征向量为：[0.516, 0.012, 0.001, 0.028, 0.049, −0.276, −0.240, −0.327, 0.288, 0.116, −0.145, 0.224, 0.042, −0.050, 0.564]
则Y5 = 0.516X1 + 0.012X2 + 0.001X3 + 0.028X4 + 0.049X5− 0.276X6 − 0.240X7− 0.327X8 + 0.288X9 + 0.116X10 − 0.145X11 + 0.224X12 + 0.042X13 − 0.050X14 + 0.564X15
对于主成分Y5来说：恶劣天气的系数很大，即恶劣天气所占比重越大，Y5取值越大。因此，Y5突出反映了恶劣天气对增加施工事故发生概率的影响。
相应于第六个特征值1.028的特征向量为：[0.190, −0.029, −0.160, 0.097, 0.185, −0.084, 0.284, −0.066, −0.070, −0.186, 0.163, 0.097, −0.362, 0.771, 0.020]。
则Y6 = 0.190X1− 0.029X2 − 0.160X3 + 0.097X4 + 0.185X5 − 0.084X6 + 0.284X7− 0.066X8 − 0.070X9 − 0.186X10 + 0.163X11 + 0.097X12 − 0.362X13 + 0.771X14 + 0.020X15。
对于主成分Y6来说：施工前应急逃生管理不足的系数很大，即施工前应急逃生管理不足所占比重越大，Y6取值越大。因此，Y6突出反映了施工前应及时做好逃生管理的培训，以应对施工过程中的突发情况，减少人员伤亡和财产损失。
5. 结论
综上所述，本文对于2001年~2019年间共240起施工事故案例进行详细分析，提取15项扼要危险源因素，利用SPSS软件进行主成分分析，将15项危险源分为Y1、Y2、Y3、Y4、Y5和Y6六种主成分。Y1突出反映了自然地理结构以及安全教育对施工安全的重要性；Y2突出反映了擅自改变施工方案对于施工过程中事故发生的影响之大；Y3突出反映了施工前对于施工场所安全隐患排查的重要性；Y4突出反映了防护设备对于保障施工安全的重要性；Y5突出反映了恶劣天气对增加施工事故发生概率的影响；Y6突出反映了施工前应及时做好逃生管理的培训，以应对施工过程中的突发情况，减少人员伤亡和财产损失。运用具体数据将危险源这一抽象事实具象化，从定性至定量，帮助从业者直接理解并规避以上危险源。地铁施工过程中可提出对以上六种危险源的针对方案，降低甚至消除对生命健康及财产安全的威胁，为未来城市建设贡献力量。
基金项目
宁波市交通运输局科技项目(202007)，浙大宁波理工学院大学生创新创业训练计划(2019X0033)。