吴坤
（北京城建轨道交通建设工程有限公司，北京100074）
【摘要】针对地铁隧道施工安全问题，分析了施工安全脆弱性致因结构和影响因素，提出了地铁隧道施工安全的影响因素结构方程模型，并对各影响地铁隧道施工安全的因素进行重要性分析，解决了多种影响因素的关联性问题。
1引言
地铁隧道施工中，盾构施工技术对地面交通及既有建筑的影响较小，整体安全性强。但其施工环境和工艺流程不规范，容易导致地铁隧道盾构施工安全事故[1]。脆弱性是事故灾难的基本成因，将其作为致灾因素可以深入探索事故灾害的本质，对前期风险评估中的缺陷和风险应对能力进行有效分析和改进[2]。然而目前对施工项目的风险研究主要从施工过程和项目结果的角度进行分析，并且通常采用成熟的理论体系或影响因素分析法探讨施工安全影响因素[3]。但是，由于评价模型中的测量数据存在误差，削弱应急事件的管制能力，并影响地铁施工安全管理。基于此，本文利用结构方程模型（structural equation model，SEM）对地铁隧道施工安全影响因素进行指标路径分析，并利用专家调查结果和重要性分析方法对问卷数据进行效度检验分析。为加强地铁隧道安全施工的应急处理能力，SEM充分考虑影响因素之间的相关因果关系，同时关注变量指标对地铁隧道施工安全的影响，使单一指标的影响指数更加合理，并为地铁隧道施工的安全管理提供技术参考。
2地铁隧道施工安全事故致因描述和模型构建
2.1地铁隧道施工安全脆弱性致因结构
地铁隧道施工的盾构掘进法虽然在一定程度上可以保证施工作业的安全，但在复杂的施工环境中，突发事故的发生会对人员安全和财产损失造成严重影响。地铁盾构隧道施工的安全脆弱性源于施工环境及流程的缺陷，同时施工应急管理不足，导致施工安全事故。本文研究利用SEM结合脆弱性指数构建地铁隧道施工安全脆弱指数（construction safety vulnerability index，CSVI），其中，暴露度指数（exposure index，EI）直接影响着地铁隧道施工安全的风险程度。而敏感度指数（sensitivity index，SI）反映了施工安全受外界因素影响的程度。适应度指数（adaptability index，AI）是在地铁隧道施工安全事故发生时，自身对干扰因素的控制和恢复的能力。结构方程模型及潜变量关系如图1所示。
由图1可以看出，模型中以各个指数作为潜变量，并且潜变量之间存在显著正向影响的关系。其中，EI对CSVI、SI和AI分别存在显著正向影响，且设为H1a、H1b和H1c，SI仅对CSVI存在H2a的正向影响。AI对CSVI和SI构成显著影响，表示值为H3a和H3b。各潜变量的关系对具体因素的影响越大，表示系统产生脆弱性的程度越高。结合各个指数的维度和地铁隧道施工安全的作用条件，施工现场的材料、设备及人员技术水平主要属于EI维度，SI的指标有监测管理、环境管理和企业管理。AI的指标包含应急保障能力、应急救援能力和事后恢复能力，而被动影响的CSVI在指标中，则有进度成本、其他效益损失、项目实体质量以及人身损害的描述。
2.2施工安全脆弱致因的影响因素调查
根据SEM及其潜变量的关系影响，为评价地铁隧道施工安全脆弱的关键因素，采用专家调查法对CSVI的具体指标进行评价打分。通过德尔菲问卷法及资料验证提高打分结果的科学性和数据的有效性，进而确定地铁隧道CSVI的关键影响因素。其中，德尔菲问卷调查流程经过4次修改。（1）根据CSVI的具体指标及其事故描述对地铁隧道施工的规范标准形成初步问卷结果；（2）结合专家专业性意见对问卷题目进行科学改进，从而优化问卷形式；（3）对问卷结果进行指标的初步评价，并预测问题结果以提高问卷题目的适用性和有效性；（4）形成科学有效的专家问卷。
为检验问卷数据的正态分布，SEM需要采用极大似然估计法对影响因素进行验证分析，同时，利用SPSS 26.0软件对数据分布进行正态性检验。将数据引入SEM中检验模型拟合的优良程度，并在SEM中添加适配度指标，以评价模型中的数据适配度。其中，适配度指标包括自由度、塔克-刘易斯量度和各种拟合指标，以及均方根误差值。最后，在模型构建软件上对SEM的因素指标及其测量误差进行拟合数据输出。另外，问卷调查数据的信度检验主要通过主成分分析和效度检验分析，影响因素的具体指标所呈现的关联性较为显著，在表明数据可靠的同时，问卷设计的构建也具备有效性。
3地铁隧道施工安全脆弱致因关键因素的重要性分析和影响效应
3.1地铁隧道施工SEM的拟合结果和效应分析
通过SEM的潜变量及其指标数据适配，采用结构方程的分析软件对潜变量EI、SI、AI和CSVI及其对应的测量误差进行适配度指标统计。整体模型的自由度较小为1.95、塔克-刘易斯量度为0.92，而拟合指标为0.91和0.93，均方根误差值为0.069和0.046（分别低于0.1和0.05），说明SEM的整体拟合系数均符合适配标准，拟合度较为优良。之后，对SEM的潜变量进行影响效应分析。（1）EI对CSVI的直接影响效应值为0.26，EI经SI对CSVI的间接影响效应值为0.07，而EI经AI对CSVI的间接影响效应值为0.09，因此整体的综合效应值为0.42。（2）根据SEM的潜变量影响结构图，AI对CSVI的直接效应值为0.28，而AI经SI对CSVI的间接影响效应值为0.06，所以综合效应值为0.34。（3）由于SI仅对CSVI有直接影响关系，其直接效应值为0.29。结合SEM中各个维度的具体指标，对其进行区分效度检验，并计算标准误差和显著水平，以统计指标的组合信度和变量的收敛效度，具体如图2所示。
1）由图2a可知，EI中5个指标的路径影响得出的组合信度为0.84，收敛效度为0.51；SI的3个指标路径所得出的组合信度为0.85、收敛效度为0.59；AI的指标路径得出的组合信度和收敛效度分别为0.83和0.63；CSVI的4个指标路径得出整体的组合信度为0.81，收敛效度为0.52。结合4组综合结果分析，组合信度均大于0.8，收敛效度均高于0.5。因此，说明SEM的变量收敛效度较为优异。
2）由图2b可知，EI4施工技术指标的综合影响效应值为最大值0.345，其次为AI1应急保障能力的0.310。整体来看，EI的所有指标综合影响效应值较高，平均值为0.32，而SI的指标综合影响效应值较低，为0.2~0.3。但所有指标的综合影响效应值均低于指标路径的收敛效度，说明SEM的指标影响效应较好。
SEM的潜变量及其路径假设经过适配度评价和影响效应，对地铁隧道施工的安全影响因素进行验证分析，可知模型的整体拟合度和变量效应均良好。因此，具体指标对地铁隧道施工安全的相互耦合证明了EI对CSVI的显著正向影响，还能通过SI和AI对CSVI起积极作用，并且AI也能经过SI显著正向影响CSVI。
3.2地铁隧道施工安全的影响因素重要性分析
对于地铁隧道施工安全影响因素，SEM及其变量评价指标能够对具体施工项目进行评估。为分析影响地铁施工安全风险的因素，研究采用重要性性能表现分析法（IPA）综合分析问卷结果和SEM效应结果，以得到具体指标名称的平均重要性和影响指数。具体如图3所示。
由图3可以看出，具体指标的平均重要性与影响指数成同步关系。在图3a中，EI的工程材料和施工技术的影响指数较高，分别为28.688和28.970，所对应的平均重要性在同一指数中为最高值，即为4.219和4.398。SI中，监测管理指标的影响指数最大为17.098，其平均重要性为4.914。在图3b中，EI的应急保障能力、应急救援能力和事后恢复能力整体较高，并且3个指标的平均重要性分别为3.537、3.289和2.706，所对应的影响指数为21.620、16.865和20.080。总结整体数据来看，EI中4个指标变量在地铁隧道施工安全中保持较好，且重要性较高。SI均低于其他指标，需要对其进行重视和管理，而AI虽然影响指数较高，但仍需要对其进行优先关注，进而确保地铁隧道施工的安全运行。
4结语
针对地铁隧道施工安全的影响因素问题，本文对风险事故致因结果进行脆弱性分析，并结合结构方程模型对影响因素进行影响路径的数据验证，最后联合专家问卷调查结果对关键影响因素进行影响效应和重要性分析。结果表明，SEM的近似均方根误差和均方根残差分别为0.069和0.046，因此其整体拟合度较为优异。EI的所有指标综合影响效应值较高，其中，施工技术指标的综合影响效应值最大为0.345。SI中指标路径的组合信度和收敛效度分别为0.85和0.59，AI得出的组合信度和收敛效度分别为0.83和0.63。在平均重要性和影响指数分析中，EI的工程材料和施工技术的影响指数较高，分别为28.688和28.970。AI中影响指数最高的为应急保障能力和事后恢复能力，其值分别为21.620和20.080。因此，为保障地铁隧道施工安全的管理控制，SEM的变量指标需要进行不同程度的管理和优化，进而提升关键影响因素的资源利用，降低施工安全脆弱指数。
转载文献来源：中国知网-工程建设与设计
