新自強號出軌案「監控員上廁所漏看土石流」 台鐵走向改革螺絲能跟著拴緊?
FTNN新聞網.2024年7月7日 07:00

[FTNN新聞網]記者盧逸峰/特稿

4月初花蓮強震造成花東多處災情,除了重創觀光也造成地質不穩,6月起台鐵北迴線已經3度因為土石流或落石意外導致中,其中在6月21日,更因為花蓮大清水溪土石溢流覆蓋軌道,導致台鐵新自強號撞上土石而出軌。台鐵近日針對該起事故發布調查報告,原來台鐵現場監視器早已拍到土石流淹沒軌道,但值班監控人員因上廁所曾離席約3分鐘、隨後也未發現監視器畫面有異狀,因此未及時通報,所幸出軌僅造成9人受傷,未釀成更嚴重意外。過去台鐵就因未落實SOP造成多起意外,這次也不例外,更讓外界發現台鐵對於鐵道安全監控機制上的脆弱。台鐵今年走向公司化的巨大里程碑,更追求營運績效、大舉土地開發,但在改了名字後螺絲有跟著拴緊?

台鐵今年走向公司化的巨大里程碑,但台鐵「百年老店」在改了名字後螺絲就能拴緊?(圖/記者盧逸峰攝)

交通部台鐵局於今年元旦起改制為國營公司,時任總統蔡英文、前行政院長蘇貞昌、前交通部長林佳龍都特地出席,由於台鐵在蔡英文任內發生普悠瑪號出軌、太魯閣號出軌兩大慘案,政府一直將此重大改制視為讓民眾重拾信心的目標,但隨之而來人力吃緊問題仍未解決,日前更曾發生太魯閣號事故遺骸留在事故發生地鐵軌旁長達2年的事件,連家屬都悲痛怒批台鐵公司化到底改了什麼?

如今面對極端氣候及難以預測的地震災害,台鐵雖逐年布建邊坡告警系統,仍有許多路段未能涵蓋,尤其是這次出軌意外是因土石溢流到鐵軌上方,缺乏積極的監測措施,只能仰賴跨單位間緊密聯繫;也讓外界發現,即使在AI科技強國的台灣,台鐵仍是以人力24小時輪班用「肉眼」監看軌道是否有異狀;經過這次人員疏漏間接導致列車出軌,台鐵改善措施是將監控畫面「放大顯示」並將值班人員增加到2人,仍是以輪班24小時用「肉眼」監看螢幕守護旅客安全。

為維護列車安全,台鐵也預計在大清水溪橋兩側設置土石流溢流告警,自動化設備方式測量水位,並發出預警至工務段,預計預計7月下旬完成設置;台鐵日前也發生巨大落石砸壞鋼軌的意外,所幸未砸中列車,台鐵也規劃在北迴線增設8處阻隔設施及告警系統,預計明年4月底全部完成。

然而,台鐵對號列車行駛時速動輒破百公里、最高營運時速可達130公里,列車緊急煞停距離動輒600公尺以上,因此台鐵積極裝設「告警系統」也是有其限制。應同時思考落實邊坡管理、針對常發生坍方之處用工程方式改善,或是增設隧道、避免外力入侵鐵軌,甚至是針對地震後地質變得異常脆弱的路段研擬改線、讓鐵路改走地質更穩定的路段,都是可以思考的做法。

台鐵應思考落實邊坡管理、針對常發生坍方之處用工程方式改善,或是增設隧道、避免外力入侵鐵軌。(圖/台鐵公司)

台鐵公司化前背負大量虧損,轉型後因法令鬆綁不受國產法限制,台鐵公司化的一大改變是能全力著手土地開發,今年下半年將推出台中市復興路、台北市安東街、基隆市光明路及高雄市自立路等4大招商案件,初步評估可獲得效益超過150億元;台鐵也強調,營業收入較同期增長、新型列車能增加運能,看出要降低赤字、增進營運績效的野心,然而也不能忘記鐵路事業最基本的任務便是將旅客平安地送達目的地。

花東地區向來都是國內旅遊熱門地,不過今年花蓮在端午連假訂房率慘淡、僅剩約1成,交通部雖然已推出花東振興方案,包括住宿補助、在地交通免費搭乘等措施,但訂房率不見起色,花東大約僅有3成,無論鐵路、公路都頻繁中斷,唯恐難得的假期受影響,恐怕也是旅客卻步的主因。

台鐵不應一昧追求營運績效、降低虧損,也不能忘記鐵路事業最基本的任務是將旅客平安地送達目的地。

過去普悠瑪號事故造成時任交通部長吳宏謀下台、太魯閣號事故造成時任交通部長林佳龍辭職,這次台鐵出軌事故,也讓剛上任的閣揆卓榮泰鞠躬致歉稱做得還不夠;台鐵董事長杜微自請處分,並祭出針對值班員工、各級主管申誡至記過不等的懲處。

事實上,旅客真正關心的恐怕不是官員的考績與去留,更不是行政院長承諾「會再搭火車來」,要的是有安全且可靠的運輸系統,能平安回到家或通勤、出遊。花東暑假訂房率即是血淋淋的例子,即使有住宿優惠、民眾仍是觀望大於實際行動,攸關鐵道安全的SOP不落實、螺絲釘不拴緊,換再多官員、有沒有改制為國營公司,都是枉然。

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
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  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司