大型船舶進出上海港航行風險分析

關忠河， 胡甚平

(1. 上海港引航站， 上海 200082; 2. 上海海事大學 商船學院， 上海 201306)

上海港自古以來是長江沿岸各港口的咽喉要道。地處長三角龍頭區域的上海港迅速發展，將被建設成為國際航運中心。2016年上海港引航站引領船舶突破7萬艘次，盡管船舶趨向大型化，但是進出上海港的大型船舶數量和通航密度呈逐年遞增的趨勢。通航情況更趨繁忙和復雜，這給水上運輸帶來經濟效益的同時也給水上交通安全帶來更多的風險。因此，了解和把握船舶航行的風險狀態，對確保船舶安全航行具有十分重要的作用。

以往的文獻，對船舶作業的風險進行很有成效的量化研究。文獻[1]通過對新加坡海峽交通實態進行調查的基礎上，應用灰色關聯分析方法，在確定組合權重的基礎上，獲得與實際情況相一致的不同航段的交通環境風險排序。文獻[2]結合廣州港水域船舶航行安全的實際情況，確定可能導致事故的高風險區，明確解決航行安全問題。文獻[3]從人、船舶和環境分析大型散貨船夜間進出天津港的風險，提出安全保障措施及建議。但這些研究僅突出分析船舶作業的總體風險，不能表現船舶作業過程的風險變化。

本文結合大型船舶(系指船長LOA>250 m，吃水D>10 m的海運船舶)進出上海港水域的實際情況，對船舶港口水域航行的過程風險進行分析，以此來研究船舶航行風險的隨機性和波動性特性。

1 航行水域簡介

進港航行A輪先從外海進入上海港北槽深水航道，途經圓圓沙警戒區、外高橋航道和外高橋沿岸航道，見圖1。北槽深水航道為人工疏浚航道，總長43 n mile，海圖水深為12.5 m，D12燈浮上下游的航道底寬分別為350 m和400 m，設標寬度分別為500 m和550 m。D13燈浮上游為往復流，D13燈浮下游為旋轉流。

圓圓沙警戒區是上海港南槽航道和北槽航道的交會處，是上海港最復雜和危險的航行水域之一，此警戒區上游北面是吳淞錨地，上游南面是外高橋碼頭，南槽航道的進口船與北槽航道的進出口船若在此交會，雙方都應該特別謹慎航行。

過了圓圓沙警戒區就進入外高橋航道，此時應準備靠泊，船員和拖船需各自到位，大型船舶一般配備2至3艘大功率拖船(大功率拖船指拖船功率﹥2 940 kW)在保證安全的前提下應盡可能降低船速以利于掉頭靠泊。如不掉頭，也需要和周圍船舶加強溝通聯系，確定穿越航道時機。在拖船協助下，大型船舶的轉向角速度一般在每分鐘15°～20°，掉頭時是最危險的時刻。以轉向90°為例，大型船舶需5～6 min，由于要穿越出口航道，所以要主動避讓正常出口船，利用VHF和出口船協調聯系。如果本船吃水D﹥11 m，由于碼頭前沿水深限制，掉頭轉向角速度明顯變慢，旋回圈明顯增大，應引起足夠的重視。此種情況要和出口船有2 n mile以上距離方可安全掉頭。掉頭時還要估算本船的漂移距離D，D=潮流速度V×掉頭時間t×80%。如不掉頭，也需要估算風流因素引起的風流壓夾角。

2 船舶進出港航行風險分析

2.1 船舶進出港航行風險分析

船舶進出港航行的風險形成原因是一個多層次、復雜的大系統。它是由人、船舶、環境、管理組成的一個有機整體。船舶進出港航行系統由自然(吃水水深之比、流向和流速、風向和風速、能見度)、地理(航道寬度與船長之比、航道彎曲度)、交通(船舶密度、交通秩序、交通流速度)、船舶(當事船舶對環境的響應效率)、船員(當事駕駛臺人員控制船舶的能力)等多種影響因素構成。

為使動態風險評價具有準確性和客觀性，需要以系統、科學和可操作性為準則對影響因素進行選擇。因此，根據專家經驗和獲取數據的實際情況，選取“船舶”和“環境”為主要研究對象，分析自然、地理與交通和船舶相互作用引發船舶風險，則評價指標集U0={U1,U2,U3,U4,U5}。這5個因素相互關聯、相互影響，形成船舶進出港口航行動態風險因素的有機整體。

2.2 物元模型

物元分析法主要是用事物的狀態M、指標C和量值x等3要素來描述事物不同時空下的狀態，組成物元R的基本元。R表示狀態M的一個物元(M,C,x)。

事物某一時刻的狀態M有n個指標C1，C2，…，Cn，相應的量值記作x1，x2，…，xn，則此M的n維物元記作：

(1)

若事物有m個狀態M1，M2，…，Mm，具有n個共同的指標C1，C2，…，Cn，事物Mj的指標Ci對應的量值是xij，則復合物元矩陣為

(2)

2.3 計算關聯度Kj

關聯度的實質是某個事物與標準事物關聯性大小的量度。采用加權平均集中處理，有

Rk=Rw°Rξ=

(3)

式(3)中：Kj為第j個狀態的關聯度；Rk為由m個關聯度所組成的關聯度復合物元。

2.4 熵權法確定權重

用信息熵評估所獲系統信息的有序度及其效用。[1]用評估指標值構成的判斷矩陣來確定指標權重，能夠盡可能消除各指標權重計算的主觀因素影響，使評估結果更能夠與實際情況一致。采用熵權法確定評估指標權重的步驟如下：

以wi(i=1,2,…,n)表示某一時刻M的狀態，第i項指標的權重，則事物各項指標的權重復合物元Rw為

(4)

設某事物有m個狀態，每個狀態有n個指標，第j個狀態的第i個指標的值為xij(1≤i≤n,1≤j≤m)，則初始矩陣為

X=(xij)(n×m)

(5)

可得各指標的權重為

W=(w1,w2,…,wn)

(6)

2.5 將復合物元矩陣變換為隸屬度矩陣

1) 效益型量值變換為

i=1,2,…n;j=1,2,…m

(7)

2) 將隸屬度矩陣變換為關聯系數矩陣

關聯系數和隸屬度系數可以互相轉換，即

ξij=μij

(8)

ξij為第j個狀態與標準狀態間第i項指標的關聯系數，由此可得關聯系數矩陣為

(9)

2.6 關聯度排序

求出關聯度后，按照最大關聯度原則，對關聯度進行比較，從而獲得最符合要求的解。關聯度大者為強，關聯度小者為弱。用K*=max(K1,K2,…,Km)表示最大關聯度，它所對應的事物就是最符合要求的事物。

3 算 例

選取外高橋水域，以某大型船舶在大潮汛中浚高潮前5 h備車進港，從長江口北槽航道D6燈浮水域航行到外高橋港區2期碼頭為例，分析船舶進出港航行的動態風險狀況。

3.1 船舶風險的評估

根據設定的情景條件，對5個影響因素每隔0.5 h采集一次樣本數據，采用調查問卷法得到影響因素的定性判定數據。各因素風險狀態劃分為強+(A)，強(B)，中等(C)，弱(D)，弱-(E)5個狀態。

時間與區域劃分：以船舶航行0.5 h為1個時間單位，T0為進港登船時間，T1為進港0.5 h，…，T10靠泊結束，得到調查表見表1。

根據調查表中定性的評價，需要進行量化轉化，本文選定高斯分布獲取隨機數據，進出港從備車到靠泊5 h中11個時刻下狀態的風險因子量化數據(一次隨機)見圖2。

表1 不同時域船舶進出港靠外高橋碼頭風險調查表

3.2 基于熵權物元模型的風險仿真

以自然(吃水水深之比、流向和流速、風向和風速、能見度)、地理(航道寬度與船長之比、航道彎曲度)、交通(船舶密度、交通秩序、交通流速度)、船舶(當事船舶對環境的響應效率)、船員(當事駕駛臺人員控制船舶的能力)為風險評價因素，以每隔0.5 h的不同時域為研究對象，應用熵權物元分析方法進行計算，確定不同時域下各因素對該水域的風險關聯度大小。計算步驟如下：

1) 首先根據熵權法，將風險因子量化數據得出不同因素所占權重Rw。

Rw=

2) 再由式(7)、式(8)和式(9)計算出各風險因子的隸屬度Rξ。

3) 最后根據式(3)得到該水域的風險關聯度Rk。

得到該水域不同時域動態風險評價仿真見圖3。倘若對表1中的定性數據(11個時刻下狀態的風險因子)進行多次隨機量化，同理多次隨機仿真，可以得到多次仿真下的風險關聯度結果。

從圖3可看出：

1) 總體風險分布呈現“U”型，并且風險變化的連續性相對穩定。影響整體風險呈波動性分布的因素主要有：

(1) 整個長江口航道地理情況特殊，同時來往船舶較多，船舶流量較大；

(2) 船舶在航行時，會根據需要改變航向，受到自然因素即潮流潮高、橫流等的影響，使風險值增加。

2) 不同時段船舶航行的風險值差異性大，顯示了船舶進出口港風險具有波動性，需要船舶駕駛員和引航員引起注意。

3) 高風險區域和較高風險區域主要分布在長江口航道進口D3～D13位置附近和靠近外高橋碼頭附近，航道航行的中段時期風險水平一般，但局部還是有變化的。

4)K8～K9為穿越圓圓沙警戒區航段，是上海港南槽航道和北槽航道的交會處，來往船舶較多，船舶流量較大，風險值急劇上升，應特別小心謹慎駕駛船舶。

5)K9～K10航段靠離泊0.5 h內風險相對較高，當事駕駛臺人員控制船舶時應小心謹慎駕駛，降低航行風險。

4 結束語

影響船舶進出港安全航行的因素是動態變化的，不同時段的影響因素作用不同。船舶進出港風險仿真具有很強的隨機性和時域性。基于熵權的物元模型，能夠從數據本身所反映的信息無序化程度來客觀、合理反映船舶航行的整體動態風險評價。通過隨機條件的仿真應用，可得出過程風險的基本特性。

通過對船舶進出港風險的分析可知：交通因素即船舶密度、交通秩序是首要影響因素。次要影響因素為自然(潮流潮高、橫流)、地理(人工航道寬度與水深、轉向點)。船員(當事駕駛臺人員對控制的響應效率)和船舶(當事船舶對控制的響應效率)影響相對較小。