基于坐标的多区域风险综合模型
王生玉，蔡绪涛，王 正
（海军航空大学青岛校区航空装备保障指挥系，山东 青岛266041）
摘 要： 针对装备研制阶段的风险评估，采用风险可能性和风险后果的交叉结果来综合反映风险值，通过对概率-影响矩阵和典型风险综合模型进行分析研究，提出了基于坐标的多区域风险综合模型，该模型根据概率和影响在不同情况权重差别，将所有情况进行了区域划分。在此基础上，对区域进行连续化处理，将概率影响权扩展到所有风险情况，建立了更为详细的符合实际情况的概率-影响关系，以更加准确地对风险进行综合评估。
关键词： 多区域，风险评估，概率，影响，权重
0 引言
概率和影响是技术风险的基本维度，概率-影响矩阵通过风险可能性和风险后果的交叉结果来综合反映风险值，从而为风险决策提供依据［1-5］。
苗床设置在温棚中。温棚东西走向，长30 m，宽12 m，高2.7 m，钢筋骨架，覆盖材质为长寿无滴膜，夏季有黑色遮荫网覆盖。
如图1所示，在概率-影响矩阵中，根据风险大小，大致可以将其分为4个区域：高概率高影响区域、高概率低影响区域、低概率高影响区域和低概率低影响区域［6］。
图1 概率-影响矩阵区域划分
对于高概率高影响区域的风险，由于其发生可能性大并且后果严重，所以此类风险将作为风险管理的重点关注对象。对于低概率高影响区域的风险，虽然其发生可能性较小，但是一旦发生后果将会很严重，所以，在风险管理过程中，此类风险也应被列入重点关注范围。对于高概率低影响风险，其与低概率高影响风险有一定的差别，在风险管理过程中，注意力往往更倾向于低概率高影响风险。对于低概率低影响风险，往往花费很少的精力去关注，甚至忽略［7-10］。
通过概率-影响矩阵的分析，风险管理者可以对风险有一个总体的把握与筛选，将有限的资源集中于需要重点关注的风险［11］。在概率-影响矩阵的建立过程中，首先要充分考察和了解项目特征，根据项目具体情况，规定概率和影响层级的划分标准，进而确定风险等级［12-14］。如表1所示，为某型装备风险概率和影响的层级划分标准：
表1 风险概率等级定义
表2 风险影响等级定义
根据以上确定的风险概率和影响等级划分标准，对各风险进行概率估计和影响评估，确定风险属性对应等级。通过对风险大小的综合考虑，将概率和影响对应的风险进行等级划分。
表3 风险综合评估矩阵
表4 风险综合评级
1 典型风险综合模型分析
在典型风险综合模型中，将技术风险值R表示为技术风险事件的发生概率P与后果影响C的函数，即
［15］。典型风险模型对风险Rf进行了似然估计：
式中，Ps为技术事件无风险的概率；Pf为风险事件的发生概率；Cs为技术事件无风险的结果；Cf为风险事件的后果影响。
其中，
，对于vij，当vij=1时，表示风险概率和后果影响同等重要，当vij∈（1,1.5］时，说明此区域后果影响较风险概率重要，关于重要程度根据专家打分而定，同样当vij∈［0.5,1）时，说明此区域风险概率较后果影响重要，重要程度根据打分而定。
钾肥市场成交仍显清淡，挺价待市。国产钾方面，盐湖装置正常生产，库存量有所下降，目前基准产品60%粉晶执行价格2350元/吨。青海小厂开工维持低位，不少小厂仍处于关停状态。进口钾方面，近期到船量较少，市场限售持续，市场按需小单成交为主，价格挺价探涨，参考主流报价62%俄白钾港口价2350元/吨左右，俄红钾2100-2150元/吨，南方港口2200-2250元/吨，约旦以色列白钾2300元/吨，实际成交单议为主。边贸市场近期到货量较少，市场供应量持续紧俏，少有可售现货，价格坚挺上行，62%白钾报价在2150元/吨。
在旅游服务类，洪江古商城的实景表演、导游讲解及古装拍照增加旅游体验的趣味性与知识性。黔阳古城的风味小吃，如春卷、绿豆粉是其显著特色。高椅古村傩堂戏、黑米等特色民俗和物产为旅游者带来新鲜体验。荆坪古村的农家乐、棋牌娱乐活动丰富了旅游者旅游体验。
其中，
图2 典型风险综合模型函数图形
2 多区域风险综合模型
2.1 多区域风险矩阵特性分析
2.1.1主客观结合
多区域风险矩阵基于经典模型的函数运算，结合专家及项目风险管理经验，对经典模型中的风险估计进行校正及区域化研究。
从总体上看，宁夏农村饮水安全工程“十一五”规划实施情况较好，但是按照2013年全面实现宁夏农村饮水安全的目标，任务非常艰巨，尤其是2010—2013年还有153.71万人的饮水安全问题需要解决，饮水安全工程建设将进入全面攻坚阶段，水源难找、居住分散、工程建设难度大等不利因素将进一步凸显。
2.1.2持续优化
每个人在怀孕时期，皮肤或多或少都会发生变化，不过因为个别的体质差异，皮肤变化的情形不太一样。如果孕妈妈平时就发现自己的皮肤皱折处，如手肘、腋下、腹股沟、乳头等处的颜色较深，就表示你属于容易沉淀色素的体质，那么，怀孕时出现黑黑肚中线的几率也就相对较高。
多区域风险矩阵可以进行持续的改进研究，随着风险管理经验的丰富，可以将多区域风险矩阵进行不断改进，使之朝着精确估计的方向不断发展。
表5 典型风险模型计算结果
如图3所示，相邻4个区域为A，B，C，D，区域中心概率权与影响权相对值分别为vA，vB，vC，vD，区域A，B，C，D的中心坐标分别为
，设落在区间a，b，c，d内的点坐标为（x，y），点（x，y）到
的距离分别为l1，l2，l3，l4，则点（x，y）的相对权重v为
唐峪河地处山区，目前，尚无流域总体规划方案。在项目区上游700 m，两岸浆砌石堤防完好的沟道内设置了5道跌水，利用跌水小堰壅高水位，初步净化上游来水，同时营造周边的水利景观。项目区下游200 m为下盘铺村已治理沟道，布置了4道跌水，形成了3座小型蓄水面，进一步净化水质，有效改善了紧邻的恒山景区停车场环境条件，下游即进入恒山水库。
多区域风险矩阵划分的区域越小，则风险评估的精度也越高。当区域划分达到了一定程度，则风险评估误差也将达到完全可接受的范围。
区域轴线：除边界区域外，每个区域都有4个相邻区域，将本区域的中心与相邻区域中心连接起来，这样就构成了区域轴线。
已经成熟的多区域风险矩阵可以满足正常风险管理的要求。如果项目风险管理人员对风险评估有特殊要求，只需根据风险管理要求对部分区域进行适当调整即可。
如图4所示，区域分别为G，O，H，M，N，区域中心概率权与影响权相对值分别为vG，vO，vH，vM，vN区 域G，O，H，M，N的 中 心 坐 标 分 别 为
,
，设角区间g内的点坐标为
，边区间h内的点坐标为
。
2.2 区域权重设定过程与方法
2.2.1项目风险信息收集
收集类似武器装备项目风险信息，通过对类似武器装备研制阶段风险信息的分析，奠定数据基础。同时，查找相关武器装备的风险记录，对实际研制过程中的风险管理数据进行统计，并进行系统剖析。将不同装备的风险管理数据进行横向比对，分析装备研制差异，综合借鉴各装备风险管理经验。
2.2.2专家选定
专家选择方面，需选择具有直接丰富风险管理经验并对装备项目熟悉的人员，再者，还要综合考虑装备涉及重要技术，选择参与过类似或相关技术研制的风险管理人员。
2.2.3专家打分
专家选定之后，设定打分准则，组织专家进行区域划分讨论，区域划分确定之后，给各专家分发研制相关技术评估报告，使专家充分了解项目技术状态及要求。最后，专家结合自身风险管理经验，对区域风险概率和后果影响进行打分。
设专家打分为vij，风险概率权重为pij，后果影响权重为cij，其中，i表示第i个专家，j表示第j个区域。
上述是风险综合的典型模型，该模型通过技术无风险情况进行了逆向推理，综合了风险的概率特性和后果影响特性。其特点是易于理解和操作，计算过程简单。但是，通过对概率-影响矩阵进行分析，风险发生概率和后果影响在某些区域是非对称的，而上述模型中，无论什么情况，风险概率和后果影响的位置都是对等的，未能完整体现风险概率和风险后果的区域性特征。
2.2.4数据处理
设有n个专家，得到专家打分之后，对各区域数据进行平均化处理，即
经过平均化处理，就得到区域权矩阵V。
区域权矩阵需要经历一个不断完善的过程，随着风险记录信息的增多，风险管理经验的丰富，可以对区域权矩阵进行不断校正与优化，同时，根据不同研制项目风险管理需要，可以对区域划分进行缩小，达到项目研制所要求的精度。再者，根据项目以及装备技术特点，可以对权系数矩阵进行区域化改动。
2.3 区域连续化处理
在现实中区域划分不可能无限小，因此，区域划分会导致概率权和影响权呈现区域化特征，所以需要对区域间的概率权和影响权进行连续化处理。
专家对每个区域的赋权只作为区域中心点的概率权和影响权，要想将概率权和影响权扩展到区域所有点，首先要借助相邻区域的概率和影响权重关系。
2.1.4具体化
区间：区域轴线将每个区域划分为左上、右上、左下、右下4个区间，每个区间的相邻区域都有不同。
2.3.1中心区域连续化
每个区间的概率权和影响权由本区域及区间相邻3个区域的概率权和影响权共同决定，如图3所示：
实际上，天脊硝酸磷肥是氮磷二元复合肥，在为作物提供氮营养的同时也能为作物提供磷及其他营养元素。磷铵的生产工艺是硫酸分解磷矿，在这个过程中，磷矿中很多有用的元素，比如钙、镁、铁、锌等，全部是以硫酸盐的形式存在的。由于硫酸盐不溶于水，因此无法被作物吸收利用。但是硝酸磷肥生产工艺是硝酸分解磷矿，矿石中的钙、镁、铁、锌等元素与硝酸作用后以硝酸盐的形式存在，这些都是可水溶的，因此硝酸磷肥在给农作物补充氮磷大量元素的同时还可以补充中微量元素。
图3 中心区域连续处理
2.1.3精细化
在这样的背景之下，图书馆应该立足本身的资源建设，同时围绕丝绸之路构建文化资源。原版外文图书是帮助读者了解国外各个领域研究成果的重要知识载体，有助于让我们了解国外先进的科学技术信息、社会理论、经济形式、国际局势等各方面动态信息。原版外文图书采购工作不仅影响自身的馆藏质量、馆藏结构，而且影响读者对于国外的科研、经济、社会动态等各方面的认知程度。正因为如此，我们的采购工作更需要有一支专业的团队，并在采购前进行充分的市场分析。
其中，
。
2.3.2边界区域连续化处理
以10×10区域划分为例，边界点有两类：1）角区间：顶角的4个区间的点，如e点；2）边区间：只有3个相邻区间的点，这样的区间共有18×4即72个，如f点。
数据依赖是对程序的数据由于程序结构的关系引用已经被程序处理过的数据而产生的数据之间的关联关系的抽象。程序变量之间的数据依赖[12]关系可以用程序的数据依赖图（Data Dependence Graph，DDG）来体现。数据依赖图也是由节点和有向边描述的有向图。数据依赖关系有三种：
1）在角区间中的点，概率—影响权重由角区域中心点和相邻两个区域的中心点共同确定。
随后，为满足消费者对健康优质产品的需求，中国绿色食品协会分别在绿色食品生产中引进和推广了“果园生草覆盖技术”及“酵素菌技术”。前者对减少化肥及化学除莠剂的施用量、改善果园生态环境、提高果品质量与产量发挥了积极作用；后者在提高果蔬产量，改善口味、口感等方面取得了明显效果。
图4 边界区域连续处理
设点
到
的距离分别为
，则点
的相对权重ve为
针对性训练2：已知某多肽链的分子量为1.032×104，每个氨基酸的平均分子量为120，则组成该多肽链的氨基酸数为___________。
其中，
过电压检测装置利用测量电极上过电压产生的电场分量对过电压进行测量和记录,同时通过试验来确定测量电极输入电压与检测电路输出电压之间的关系[10-11]。为此对该检测装置分别做工频过电压传输试验、冲击波过电压传输试验和频率特性试验，以确定在各种激励条件下检测装置的传输特性和输入、输出对应关系。
2）在边区间中的点，概率—影响权重由边区域中心点和相邻3个区域的中心点共同确定。
设点
到
的距离分别为
，则点
的相对权重vf为
对风险概率P和后果影响C取值，利用典型模型计算风险值如图2和下页表5所示。
经过这样处理之后，区域之间以及区域的每个区间中的概率权和影响权将形成一种连续的关系。
2.4 风险综合
设技术风险的概率值和影响值分别为Pr和Cr，概率权重和影响权重分别为wc和wp，其在权系数矩阵中对应的概率—影响权重相对值为vr，由
，可知
，因此，技术风险的综合风险值
，则有
3 技术风险综合数据计算
3.1 区域划分
本文风险管理以装备研制为基础，经过系统分析与讨论，0.1的区域精度以及区域保持对称性可满足技术风险管理基本要求。本文暂不讨论区域非等距划分和不规则区域问题。通过征求专家意见以及实际操作考虑，将概率-影响图划分为10×10共100个区域，即每个区域为边长0.1的正方形，
3.2 专家打分结果
经过综合考量，对专家进行筛选，选定5位专家，通过专家打分，得到区域判断矩阵Ak10×10，k=1，2，3，4，5。
3.3 数据处理
根据专家打分结果，对各专家的打分结果进行平均化处理，如表6所示。
表6 区域权重关系
3.4 区域连续化处理
通过MATLAB程序，以权系数矩阵为基础，对区域进行连续化处理，得到连续的概率-影响权重关系，如图5所示。
图5 概率—影响权重关系
3.5 风险综合计算
由已知技术风险样本的概率和影响值，如表7所示。
通过模型计算对应概率和影响的权重关系，得到表8。
根据式（7）可得技术风险的综合风险值，得到下页表9。
将已知的风险概率和影响输入综合模型，可以得到对应的概率-影响权重比，进而对概率和影响进行综合，得到最终风险值。由排序结果可以看出，PRL3技术风险最高，PRL9技术风险次之，PRL6技术风险最小。区域风险综合模型描述了概率和影响的区域分布特征，更加具有客观性，与实际情况更加吻合。
滑动网格方法是对边界修正方法的一个补充，改进算法对稠密区域进行边界修正，仅仅确定了聚类的边界，而对于没有相邻稠密单元的低密度网格单元，其中的数据点会被作为孤立点处理，使得聚类的准确性降低。该方法采用滑动网格的思想，搜索没有邻近稠密网格的稀疏网格单元，对可以组成田字格的网格单元做进一步划分，将新划分的网格沿特定方向滑动，尽可能寻回稀疏区域的稠密网格。具体方法为计算各网格的矢量坐标以及网格滑动的方向矢量其中c为0田字格中所有网格的公共顶点，gi为网格ui的重心，计算公式如下：
表7 技术风险概率和影响值
表8 技术风险概率-影响权重
表9 技术风险综合值
4 结论
本文主要通过建立风险评估模型对装备研制阶段技术风险进行了研究。传统评估方法极少区别分析风险概率和影响，通过风险特性分析对二者进行区别分析和评估，同时考虑风险综合过程概率和影响的权重变化，基于坐标对概率-影响权重关系进行了区域划分。
多区域风险矩阵结合了经典模型的特点和专家风险管理的经验，可以进行持续的改进研究，从而使之准确性更高；多区域风险矩阵划分的区域越小，则风险评估的精度也越高；如果项目风险管理人员对风险评估有特殊要求，只需根据风险管理要求对部分区域进行调整即可。
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Multi-regional Risk Integrated Model Based on Coordinate
WANG Sheng-yu，CAI Xu-tao，WANG Zheng
（Department of Aviation Equipment Support Command，Naval Aviation University，Qingdao 266041，China）
Abstract： Aiming at risk assessment in equipment development stage，this paper adopts the crossresults of risk possibility and risk consequence to comprehensively reflect the risk value.Based on the analysis of the probability-consequence matrix and the typical risk integrated model，a multi-regional risk integrated model based on coordinates is proposed.The model is divided into different regions according to the difference of probability and consequence.On this basis，the region is processed continuously，and the probability influence is extended to all the risk situation，establishing more detailed relationship of probability and consequence in line with the actual situation in order to assess the risk more accurately.
Key words： multi-region，risk assessment，probability，influence，weight
中图分类号： E139；TJ01
文献标识码： A
DOI： 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.07.013
引用格式 ：王生玉，蔡绪涛，王正.基于坐标的多区域风险综合模型［J］.火力与指挥控制，2019，44（7）：68-73.
文章编号： 1002-0640（2019）07-0068-06
收稿日期： 2018-04-06
修回日期： 2018-07-17
作者简介： 王生玉（1991-），男，甘肃民勤人，硕士研究生，助教。研究方向：系统评价与决策分析。
Citation format： WANG S Y，CAI X T，WANG Z.Multi-regional risk integrated model based on coordinate［J］.Fire Control&Command Control，2019，44（7）：68-73.