1、Settlement esearch Group of Peking University，Urban ural Planning Design Institute of Yunnan Yunnanfolkhouse M Beijing:ChinaElectricPowerPress，2017.Simplified simulation assessmentmethod of fire spreading risk intraditional villages in Southwest ChinaZHANG Jian，SONG Zhigang，ZHANG Yu，GAO Xuewen(Facul
2、tyofCivilEngineeringandMechanics，KunmingUniversity of Science and Technology，Kunming 650500，China)Abstract:Fire spread simulation is marked by large workloads，high professionalism，high cost，and difficulty in acquiring basicdata，which make it difficult to apply it to the fire spread riskassessment of
3、 traditional villages with a large number and diversearchitectural styles To cope with these，this paper proposes asimplified classification method for the fire spread risk level ofvillage buildingsFirst，the regular grid layout model of thevillage buildings is established by borrowing the ideal build
4、inglayout form of the Hamada modelThe differences betweenvarious village buildings are reflected by adjusting the singlebuilding type，opening rate，and building spacing in the regulargrid layout model as different fire scenarios Then，a physicalmodel is used to analyze the spread of different fire sce
5、nariosThe fire spread risk level of different village buildings is simplyclassified by the fire spread range and spread speed Finally，thetypical representativeoftraditionalresidentialbuildingsinYunnan Province，such as courtyard-style，soil-palm，railingstyle，and log cabin buildings is selected as a ca
6、se to verify theeffectiveness of this method The results show that，combinedwith a simple site survey，the fire spread risk level of differentvillage buildings can be quickly determined according to theclassification table of fire spread risk levels of different buildingtypes of village buildings obta
7、ined by the method in this paperIn terms of fire protection renovation or building layout planning，it is suggested that the fire separation distance between buildingsshould be greater than 4 m under the premise of reasonablycontrolling the opening ratio of building in courtyard-style and soil-palm b
8、uildings，the fire separation distance between railing stylebuildings should be greater than 8 m，and the fire separationdistance between log cabin buildings should be greater than 7 mKey words:safety engineering;Chinese traditional villages;firespread;risk of fire spread;simplified evaluation;risk le
9、vel文章编号:1009-6094(2023)07-2176-08基于熵 云耦合模型的铁路风吹雪危险度评价*吴鹏(中铁一院新疆铁道勘察设计院有限公司地路分处，乌鲁木齐 830011)摘要:针对我国风吹雪自然灾害突发性、频发性强而传统单因素评价存在不足的现状，尚未有关于铁路风吹雪的危险评价的统一标准，基于熵 云耦合建立铁路风吹雪危险度评价模型，分析了影响铁路风吹雪危险的主要因素，为使各影响因素与评价指标的关系更全面且系统，先综合考虑了自然(外因)和受铁路自身影响(内因)2 个方面的因素，共确定出9 个主要评价指标;再采用熵权法计算所需评价指标的各个权重，得到了综合确定度，然后结合隶属函数最大原则
10、，对铁路风吹雪危险度进行了评判和预测。同时，结合物元法与熵 云耦合模型的结果进行了对比验证，最后，采用该模型对新疆新建阿 富 准铁路沿线的典型路段进行了危险度判断，结果与实际基本相符。关键词:安全工程;铁路;风吹雪;熵 云耦合模型;危险度中图分类号:X43文献标志码:ADOI:10.13637/j issn 1009-6094.2022.0406*收稿日期:2022 03 18作者简介:吴鹏，工程师，硕士，从事铁路路基和公路路基、路面的设计及风吹雪灾害防治研究等研究，2811003011 qq com。0引言随着我国“一带一路”的战略发展，新疆已经成为这项发展的“桥头堡”，铁路建设将进一步加速
11、新疆社会经济的发展，然而，在新疆北部的阿勒泰地区，冬季寒冷并伴随着强风，每至冬季，风吹雪时常发生，已经严重影响到新建阿勒泰 富蕴 准东铁路的修建，急需治理沿线的铁路风吹雪灾害。风吹雪又名风雪流，是风携带着雪粒子向前运行的自然现象，是一种非典型的气 固两相流，其具有季节性明显、突发性强、破坏性广等特点，当其发生时，局部的积雪可达到自然降雪的 3 8 倍。铁路风吹雪发生时，轻则使铁路线路积雪，重则中断列车的正常通行，更严重则掩埋车厢，致使旅客被困，给人们的正常出行、生产生活以及生命安全造成了严重的威胁和巨大的影响1。目前，国内学者对风吹雪危险度评价进行了一些研究，吴鹏等2 基于模糊综合评价6712
12、第 23 卷第 7 期2023 年 7 月安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and EnvironmentVol 23No 7Jul，2023法，对新疆塔城 S201 线的典型路段的公路风吹雪进行了危险度评价。陈晓杰3 针对国道 217 线独 库公路沿线雪害成因机制和灾害特征，利用 GIS 技术结合层次分析法分别对雪崩和风吹雪危险性进行评价，较为全面地揭示了独 库公路沿线雪害空间分布特征。Yao 等4 利用改进的云模型方法，对广东省龙川淮济高速公路(K112+210)(K112+630)段滑坡危险性进行了多级模糊综合评价。现阶段相对于公路风吹雪灾害，国内外的专家学者对
13、铁路风吹雪灾害的研究较少，而大多研究也主要集中在精 伊 霍铁路和克 塔铁路，并没有形成系统性的研究，新建阿 富 准铁路位于新疆北部，每至冬季风吹雪灾害频发，为了摸清风吹雪灾害对阿 富 准铁路的影响，急需对其沿线的风吹雪灾害进行危险度评价研究。1995 年，李德毅等5提出了云模型理论，自该模型提出以后，在很多领域得到了广泛应用。赵军等6将改进熵权 正态云模型应用在边坡的稳定性评价，以桂柳高速公路边坡为例进行建模计算，同时与理想点法和神经网络法的评价结果进行比对，所得计算结果相吻合。冯学慧7将熵权法和正态云模型应用于大坝安全综合评价，对某已建混凝土双曲拱坝的综合安全进行了评价。孙鸿鹄等8建立云模型
14、和熵权法的巢湖流域防洪减灾能力评价模型，对整个流域各县市的防洪减灾能力进行了评估。罗圆等9将正态云模型应用于铁路选线的方案评价。方成杰等10建立了泥石流易发性评价的正态云模型，应用于中巴公路沿线泥石流易发性的评价。有关于铁路风吹雪灾害的评价，目前国内还没有评价方法，铁路风吹雪灾害的形成条件复杂，同时影响因素众多，鉴于其发生具有很大的随机性、不确定性，在选用评价分析方法时，应确保结果与现场实际情况相符合，尽可能地保证评价的准确度，本文充分考虑到风吹雪危险度评价过程中的模糊性和随机性，第一次将熵权和正态云模型理论进行耦合应用于铁路风吹雪危险度评价，同时，考虑到风吹雪灾害发生时的影响因素众多，各个因
15、素具有相关性，在选取评价指标时进行典型分析，确定对风吹雪影响具有很大相关性的典型影响因素，以此建立熵 云耦合的铁路风吹雪危险度评价模型，结合新建阿 富 准铁路沿线风吹雪危险度进行评价实例相结合，对此模型的准确性和可行性进一步检验，并结合物元法与熵 云耦合模型的结果进行对比验证，以期所得结果与现场实测情况基本一致。1基于熵 云耦合模型的铁路风吹雪危险度评价1.1云模型理论云模型是以模糊数学和统计数学为基础，针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，对不确定性的语言值和精确的数值之间的模糊性和随机性进行更深刻、有效的刻画，可以更好地实现定性语言值和定量数值之间的自然转化，具有很好的普适性5。1
16、.1.1正态云的定义假设 X 是一个有精确数值表示的定量集合，X=x，叫做论域，关于论域 X 的模糊集合 A。对于任意元素 x 都存在一个有稳定倾向的随机数(x)0，1，称为 x 对于 A 的确定度，(x)在 X上的分布叫做云11。由上述定义可知:x 与模糊集合 A 的确定度之间的映射跟传统的模糊隶属函数中一对一的映射关系不同，而是一对多的关系12。假设云的分布满足:x N(Ex，E2n)，这里，En N(En，H2e)，并且 A 的确定度为(x)=e(xEx)22E2n(1)式中(x)为确定度;x 为变量;e 为 2.718 28;Ex为期望值;En为熵。正态云模型是最具有普适性、最常用的云模型，根据以往学者的大量研究，在自然科学中，大部分云模型的期望曲线都近似服从正态或者半正态分布。故本文将采用正态云模型对铁路风吹雪的危险度进行评价分析。1.1.2云的数字特征云的数字特征可以用期望 Ex、熵 En和超熵 He进行表征，期望 Ex为某一所表示的概念在论域空间的中心值;熵 En为在论域空间中某一定性概念的可度量粒度，反映定性概念的云滴的离散程度;超熵He为熵的熵，表示云滴的离散情况11
