汪益兵,莊 元
(1.國際海運職業技術學院 航海工程學院,浙江 舟山316021;2.武漢理工大學 航運學院,武漢430063)
深圳西部水域是進出各港區碼頭、拋錨待泊的唯一通道,也是大量往返珠江三角洲與香港、澳門之間的船舶必經之地。國家經濟的快速增長和粵港跨境聯系的不斷增加,帶來了對水運的大量需求。目前進出深圳西部水域的班輪航線密集,船舶日益增多,水上交通更加繁忙與復雜。僅船舶流量而言,1996年深圳西部水域的年船舶流量約為11萬艘次,而2005年則高達40萬余艘次。了解和掌握這一區域交通流的基本變化規律,對海事機構科學合理地實施船舶交通管理有著重要的意義。
深圳港西部從龍鼓水道到警戒區、媽灣航道一帶都是船舶密集區。該區域的船舶流量大,其中以300總噸以下的小型船舶約占絕大多數,由于大鏟錨地驗關的影響,南下船舶經常形成船舶群。警戒區附近的進口船舶,蛇口港區、赤灣港區、媽灣港區的出口船舶在此交匯,交通態勢比較復雜。
分析所采用的數據來源見表1。
表1 船舶流分析數據來源
根據深圳海事局提供的船舶流量資料,對船舶交通流量按船舶種類和船舶尺度進行了統計分析[1-2],見圖1-4。
1.2.1 不同種類船舶日交通比例
圖1 銅鼓島斷面觀測數據
圖2 銅鼓島至內伶仃觀測斷面觀測數據
1.2.2 不同尺度船舶日交通比例
圖3 銅鼓島斷面觀測數據
圖4 銅鼓島至內伶仃觀測斷面觀測數據
同時根據深圳海事局提供的船舶流量資料,對船舶交通流量按不同時間段進行統計分析,見圖5、6。
1.3.1 月分布
圖5 船舶流月分布
1.3.2 日分布
圖6 船舶流日分布
1)西部轄區船舶交通流逐年增加。2004年進出深圳西部港口的船舶約19萬艘次,另從珠江口航經深圳西部水域進出香港的船舶近17萬艘次。該水域的船舶年交通流量近36萬艘次,日均交通流量超過1 000艘次。2005年進出深圳的船舶為25.9萬艘次,其中到達西部港的船舶就高達23萬艘次。
2)日均統計表明,從7∶00時~17∶00時區域船舶流運行強度較大。
3)西部港區船舶交通流密集。通航船舶流總量的82.4%以上從西部港區水域通過,其中主要船舶為集裝箱船、貨船、客船,它們分別占30.4%,24.1%,19.5%,漁 船 的 比 例 高 達11.64%。從船舶長度上小型船舶占了絕大多數,長度為50m以下的船舶比例達到了89.1%,而長度100m以上的船舶不足5%。
VTS報告表明300t以上船舶活動較頻繁的地區為媽灣港區(0~3泊位),進出赤灣港區,蛇口港區二突堤南集部碼頭及SCT碼頭附近。
4)西部VTS報告區域船舶流(非高速船)平均速度為7.72kn,與已有的國外港區通航安全速度相近。
傳統的預測方法主要有灰色系統、指數平滑法以及神經網絡等。考慮到現有交通流量數據少、數據收集難度大、流量變化規律不明顯等特點,在預測未來一定年限到離港船舶交通流量時,采用了最新發展的支持向量機方法。
給定l個訓練樣本(x1,y1),(x2,y2),…(x1,y1),xi∈X?Rn,yi∈Y?R,i=1,2,…,l。
假設通過結構風險最小化,支持向量機可以獲得回歸函數:
式中:w——權系數向量;
φ(x)——輸入空間到高維特征空間的非線性映射函數;
b——偏置。
參數w和b可以通過最小化如下的規則風險函數得到:
式中:C——懲罰因子。
為了估計w和b,通過引入松弛因子ξi(*)
(ξi(*)≥0),式(2)可以寫為:
最小化)
受限于yi=wTφ(xi)-b≤ε+ξi
為了求解式(1)、(2)線性不等式約束條件下的二次規劃問題,采用拉格朗日乘子法,通過求解如下的對偶函數:
最大化w(α(*)i)=
受限于
式中:α*i——拉格朗日乘子;
φ(xj))>K(xi,xj);
K(xi,xj)——核函數,K(xi,xj)=(φ(xi),φ(xj))。
這樣,回歸函數可以寫為:
采用1996~2005年深圳港到離船舶量為樣本數據,模型預測結果與實際值見圖7。
圖7 模型預測結果與實際值比較圖
從總體看,預測結果與實際值擬和良好(趨勢擬和良好,重峰值點捕捉準確)。預測結果值比實際值略微偏小,表明模型有一定的可信度。
運用該模型進一步預測2010年與2015年到離深圳港的船舶流量預測結果分別為:48.5萬艘次和81.7萬艘次。
通過對深圳西部水域的船舶流量現狀分析以及預測可以看出,轄區的船舶日益增多。隨著銅鼓航道的開挖和使用以及大鏟灣集裝箱碼頭的建設投產,未來船舶流量的發展勢頭可能甚至比預測來得更猛。對此海事機構應做好充分的應對措施,以緩解日益增加的船舶流帶來的通航壓力。
[1]吳兆麟.海上交通工程[M].大連:大連海事大學出版社,1993.
[2]邱 民.船舶交通工程學[M].北京:人民交通出版社,1991.