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user: 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 hazard 危险源 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 应急 逃生 管理 不足 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 擅自 改变 施工 方案 管理 人员 应急 不当 高空 作业 意外 用电 意外 恶劣 天气 X1 相关性 1 0.046 0.072 0.066 −0.045 −0.076 0.095 −0.028 0.159 * 0.079 −0.063 0.017 −0.029 −0.018 −0.018 显著性 0.481 0.267 0.309 0.491 0.239 0.143 0.667 0.014 0.222 0.328 0.792 0.657 0.783 0.783 地质 构造 复杂 X2 相关性 0.046 1 0.650 ** 0.752 ** −0.467 ** 0.046 −0.023 −0.120 −0.002 −0.075 0.060 −0.118 0.227 ** −0.035 −0.035 显著性 0.481 0.000 0.000 0.000 0.481 0.727 0.065 0.971 0.248 0.359 0.068 0.000 0.591 0.591 水土 流失 土质 疏松 X3 相关性 0.072 0.650 ** 1 0.863 ** −0.455 ** −0.011 0.045 −0.061 −0.039 −0.067 0.180 ** −0.005 0.074 −0.031 −0.031 显著性 0.267 0.000 0.000 0.000 0.870 0.486 0.344 0.544 0.304 0.005 0.933 0.257 0.627 0.627 地下水 渗漏X4 相关性 0.066 0.752 ** 0.863 ** 1 −0.404 ** 0.020 0.020 −0.115 −0.002 −0.018 0.118 −0.092 0.153 * −0.027 −0.027 显著性 0.309 0.000 0.000 0.000 0.752 0.763 0.076 0.977 0.780 0.069 0.155 0.017 0.675 0.675 安全 教育 不足 X5 相关性 −0.045 −0.467 ** −0.455 ** −0.404 ** 1 −0.144 * 0.013 −0.012 −0.093 −0.083 −0.208 ** −0.028 −0.191 ** 0.052 0.052 显著性 0.491 0.000 0.000 0.000 0.025 0.846 0.853 0.153 0.200 0.001 0.663 0.003 0.423 0.423 勘察 不到位 X6 相关性 −0.076 0.046 −0.011 0.020 −0.144 * 1 −0.061 −0.028 0.004 −0.089 0.235 ** 0.172 ** 0.004 −0.018 −0.018 显著性 0.239 0.481 0.870 0.752 0.025 0.351 0.667 0.945 0.170 0.000 0.007 0.947 0.783 0.783 应急 管理 不足 X7 相关性 0.095 −0.023 0.045 0.020 0.013 −0.061 1 0.293 ** −0.078 0.000 0.041 0.143 * 0.063 −0.014 −0.014 显著性 0.143 0.727 0.486 0.763 0.846 0.351 0.000 0.228 0.989 0.526 0.027 0.330 0.827 0.827 隐患 排查 治理 不当 X8 相关性 −0.028 −0.120 −0.061 −0.115 −0.012 −0.028 0.293 ** 1 0.067 0.096 −0.045 0.072 0.048 −0.028 −0.028 显著性 0.667 0.065 0.344 0.076 0.853 0.667 0.000 0.301 0.138 0.488 0.267 0.458 0.670 0.670 防护 设备 不达标 X9 相关性 0.159 * −0.002 −0.039 −0.002 −0.093 0.004 −0.078 0.067 1 0.036 0.160 * −0.015 −0.051 −0.023 −0.023 显著性 0.014 0.971 0.544 0.977 0.153 0.945 0.228 0.301 0.581 0.013 0.817 0.428 0.723 0.723 施工 设备 不达标 X10 相关性 0.079 −0.075 −0.067 −0.018 −0.083 −0.089 0.000 0.096 0.036 1 −0.059 −0.052 −0.127 * −0.031 −0.031 显著性 0.222 0.248 0.304 0.780 0.200 0.170 0.989 0.138 0.581 0.360 0.419 0.050 0.637 0.637 设计 方案 不合理 X11 相关性 −0.063 0.060 0.180 ** 0.118 −0.208 ** 0.235 ** 0.041 −0.045 0.160 * −0.059 1 0.224 ** −0.033 −0.015 −0.015 显著性 0.328 0.359 0.005 0.069 0.001 0.000 0.526 0.488 0.013 0.360 0.000 0.610 0.819 0.819 擅自 改变 施工 方案 X12 相关性 0.017 −0.118 −0.005 −0.092 −0.028 0.172 ** 0.143 * 0.072 −0.015 −0.052 0.224 ** 1 0.144 * −0.014 0.295 ** 显著性 0.792 0.068 0.933 0.155 0.663 0.007 0.027 0.267 0.817 0.419 0.000 0.025 0.827 0.000 管理 人员 应急 不当 X13 相关性 −0.029 0.227 ** 0.074 0.153 * −0.191 ** 0.004 0.063 0.048 −0.051 −0.127 * −0.033 0.144 * 1 −0.053 0.079 显著性 0.657 0.000 0.257 0.017 0.003 0.947 0.330 0.458 0.428 0.050 0.610 0.025 0.411 0.225 高空 作业 意外 X14 相关性 −0.018 −0.035 −0.031 −0.027 0.052 −0.018 −0.014 −0.028 −0.023 −0.031 −0.015 −0.014 −0.053 1 −0.004 显著性 0.783 0.591 0.627 0.675 0.423 0.783 0.827 0.670 0.723 0.637 0.819 0.827 0.411 0.949 用电 意外 X15 相关性 −0.018 −0.035 −0.031 −0.027 0.052 −0.018 −0.014 −0.028 −0.023 −0.031 −0.015 0.295 ** 0.079 −0.004 1 显著性 0.783 0.591 0.627 0.675 0.423 0.783 0.827 0.670 0.723 0.637 0.819 0.000 0.225 0.949 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。 Table 2 Component matri 主成分 H Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 X1恶劣天气 0.085 −0.113 0.343 0.298 0.548 0.193 0.564 X2地质构造复杂 0.859 −0.125 −0.003 −0.115 0.013 −0.029 0.768 X3水土流失土质疏松 0.883 −0.051 0.066 −0.039 0.001 0.162 0.814 X4地下水渗漏 0.908 −0.126 0.043 −0.069 0.030 0.098 0.857 X5安全教育培训不足 −0.660 −0.142 −0.051 −0.224 0.052 0.188 0.547 X6前期勘察不到位 0.102 0.460 −0.402 0.232 −0.293 −0.085 0.531 X7施工前应急逃生管理不足 0.007 0.284 0.674 −0.082 −0.255 0.288 0.690 X8安全隐患排查治理不当 −0.133 0.224 0.655 0.103 −0.347 −0.067 0.632 X9防护设备不达标 0.027 0.058 0.031 0.653 0.306 −0.071 0.530 X10施工设备不达标 −0.072 −0.202 0.321 0.366 0.123 −0.189 0.334 X11设计方案不合理 0.241 0.513 −0.253 0.445 −0.154 0.165 0.634 X12施工方擅自改变施工方案 −0.042 0.780 0.048 −0.082 0.238 0.098 0.685 X13工地管理人员应急处理不当 0.261 0.284 0.157 −0.435 0.045 −0.367 0.499 X14高空作业意外 −0.067 −0.078 −0.126 −0.074 −0.053 0.782 0.646 X15用电意外 −0.056 0.407 −0.031 −0.345 0.598 0.020 0.647 表2. 成分矩阵 Table 3 Explained total varianc 成分 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的% 累计% 合计 方差的% 累计% Y1 2.954 19.691 19.691 2.954 19.691 19.691 Y2 1.579 10.525 30.216 1.579 10.525 30.216 Y3 1.382 9.217 39.432 1.382 9.217 39.432 Y4 1.309 8.727 48.159 1.309 8.727 48.159 Y5 1.126 7.509 55.668 1.126 7.509 55.668 Y6 1.028 6.853 62.521 1.028 6.853 62.521 Y7 0.987 6.578 69.099 Y8 0.932 6.216 75.315 Y9 0.865 5.769 81.084 Y10 0.748 4.986 86.070 Y11 0.594 3.963 90.033 Y12 0.560 3.730 93.763 Y13 0.521 3.472 97.235 Y14 0.312 2.079 99.314 Y15 0.103 0.686 100.000 表3. 解释的总方差 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。