海港候潮錨地錨位數計算

連石水， 盧永昌， 孫繼斌， 喬光全

(中交第四航務工程勘察設計院有限公司， 廣東 廣州510230)

1 候潮錨地錨位數的研究現狀

港口經過十多年高速發展， 岸線資源變得越來越緊張， 大量碼頭需要通過開挖航道和港池建港。 為減少水域疏浚， 降低對環境的負面影響，壓減工程投資， 船舶通航密度較小或大噸位的碼頭一般選擇乘潮進出港， 并相應配置候潮錨地，確保船舶進出港安全。

在走訪海事、 港口管理及使用單位和收集資料的基礎上， 總結得出以下關于錨位數的確定方法:

1)海事、 港口管理及使用單位普遍認為錨位數與泊位數比例至少為1∶2， 當大風天氣時最佳比例為1∶1。 此方法僅適用于避風錨地的錨位數計算[1]。

2)《海港總體設計規范》[2]和《海港工程設計手冊》[3]均提出錨位數可根據反映船舶到港規律的排隊論模型進行計算， 公式是基于船舶到港時間和裝卸作業時間服從一定數學分布規律推算得到，并與泊位數有密切關系， 適用于待泊錨地的錨位數計算。

3)《海港工程設計手冊》還提出“連續惡劣天數法” 和仿真分析方法， 前者過于籠統， 用于避風情況下錨位數計算， 沒有體現臺風預報的影響，且考慮船舶到港是均勻的， 結果偏大； 仿真分析方法可用于候潮錨地錨位數計算， 但過于繁瑣。

2 候潮錨地錨位數計算方法

2.1 影響候潮錨地錨位數因素分析

通常情況下， 設置候潮錨地的碼頭靠船頻率較低， 來船密度小， 一般不存在需要等待泊位的情況。 因此， 可忽略船舶在港裝卸時間和泊位數的影響， 主要考慮船舶到港規律和潮汐特征影響。

通過調查了解， 允許夜間通航時， 只要潮位合適即可進出港， 但有些海域或部分貨船夜間不允許進出港， 需要做更長時間等待， 為此還應考慮港口管理的有關要求。

綜上， 候潮錨地錨位數應綜合考慮船舶到潮汐特征、 航道乘潮保證率、 航道管理、 乘潮船舶數量及船舶到港時間規律等因素， 候潮錨地錨位數Mω1及在港乘潮船舶的保證率Qω1為:

式中: ω1為保證率90%～99%時對應在港乘潮船舶數量； ε1為潮汐特征影響系數； ε2為航道管理影響系數；Qω1為在港有ω1艘乘潮船舶的保證率，即到港少于和等于ω1艘乘潮船舶的概率之和， 參照待泊錨地錨位數計算時保證率， 取90%～99%；P(k)為在港有k艘乘潮船舶的狀態概率。

2.2 船舶到港規律及在港船舶狀態概率

《海港工程設計手冊》提出， 根據國內外大量的資料證實， 我國大連港(1979 年)、 秦皇島港煤船(1980 年)、 秦皇島港散糧船(I982—1984 年)、青島港(1982 年)、 上海港散糧船(1982—1983 年)、黃埔港件雜貨泊位(1981 年)、 天津港(2011 年)的船舶到達均服從泊松分布。

《海港總體設計規范》也認為船舶到港符合泊松分布規律。

張懷慧等[4]推導得出， 船舶到港規律服從二項分布， 其數學物理意義明確， 符合船舶到港分布的“客觀規律”。 假定λ 為平均每天到達的乘潮船舶數量、n為t時間內到港船舶總數， 當n＞10、λ∕n≤0.1 時， 泊松分布是二項分布的一種近似，事實上， 到港船舶數量遠大于10 艘， 通常情況下， 到港船舶服從泊松分布。 考慮到計算便捷，通常采用泊松分布計算， 其結果足夠精確。

魯凡[5]通過案例分析得到， 船舶到港時間間隔服從負指數分布假設， 即每天到港船舶數量服從泊松分析， 并且擬合得非常好。

劉敬賢等[6]根據天津港船舶交管中心(VTS 中心)提供的2003-01-01—2005-12-30 進出主航道船舶的記錄資料(進出天津港主航道船舶數量統計分析均以天為統計最小時間單位)， 統計每天到(出)港船舶數量作為分析船舶進出主航道、進出港口概率分布的樣本， 在統計過程中， 分進港和出港兩個方面進行統計。 可以用正態分布密度函數曲線、泊松分布密度函數曲線來擬合統計， 其擬合程度較為理想。 通過卡方檢驗法， 正態分布的擬合程度優于泊松分布的擬合程度。

為簡化計算， 將需要乘潮進出港船舶到港規律近似認為與港口所有船舶到港規律一致， 服從泊松分布， 則在港有k艘乘潮船舶的狀態概率:

式中: λ 為平均每天到達的乘潮船舶數量。

2.3 潮汐特征影響系數

船舶通航窗口期和等待時間見圖1， 對于任意時刻Ti在特定水位H=HN條件下， 計算每個潮周期和每個自然日的船舶通航窗口期和船舶需要等候潮位的時間(假設船舶需要的航行時間為N小時)。

圖1 船舶通航窗口期和等待時間

1) 通航窗口期: 計算每個潮周期內H＞HN的連續時間。 對于一日內的通航窗口期， 按照自然日取H＞HN的連續時間作為當日的通航窗口期， 對于單日內有多個高潮的自然日， 取連續時間長的作為當日的通航窗口期。

2)船舶等候時間的計算可以分為兩種情況:

①Ti(i=1，2，…)時刻水位低于HN， 則候潮時間為第1 次高于HN且潮位窗口期大于N小時的水位對應的時刻與當前時刻的差值。 如圖1 中T2時刻， 若t1-t0≥N， 則候潮時間為t0-T2， 若t1-t0＜N且t3-t2≥N， 則候潮時間為t2-T2。

②Ti(i=1，2，…)時刻水位高于HN， 如果第1次低于HN的時刻在N小時之后， 則等候時間為0；否則候潮時間為第1 次高于HN且潮位窗口期大于N小時的水位對應的時刻與當前時刻的差值。如圖1 中T1時刻， 若-T1≥N， 則候潮時間為0，否則為時刻的等待時間與-T1之和， 其中時刻的等待時間可采用情況①計算。 特殊的，在通航窗口期小于N的時間段內的所有時間點的等待時間均按情況①計算， 如圖1 中T3時刻， 若t1-t0＜N， 則計算方法和T2時刻相同。

考慮到乘潮船舶通常噸級較大， 且來船密度較小， 可根據逐時潮汐數據統計分析得到保證率達到90%的連續不能乘潮進出港時間t， 則ε1=t∕24，當t≤24 h時ε1取1.0。

2.3.1 案例1

大亞灣站2018 年潮位歷時過程數據， 統計得到潮位歷時曲線見圖2。

圖2 大亞灣站2018 年潮位歷時曲線

經分析得到， 連續不能通航時間及頻率見表1， 連續不能通航時間累積頻率曲線見圖3。

表1 連續不能通航時間及頻率

續表1

圖3 連續不能通航時間累積頻率曲線

如圖3 所示， 保證率達到90%對應連續不能乘潮進出港時間約為10 h， 則ε1=0.42(＜1)，取1。

2.3.2 案例2

欽州龍門站2018 年潮位歷時過程數據， 統計得到潮位歷時曲線見圖4。

圖4 欽州龍門2018 年潮位歷時曲線

經分析得到， 乘潮歷時為3 h， 保證率分別為50%、 70%、 80%和90%時連續不能通航時間累積頻率曲線， 見圖5。

圖5 連續不能通航時間累積頻率曲線

統計得到， 全國沿海港口航道乘潮保證率均不小于70%， 在乘潮保證率為70%、 80%和90%時對應保證率為90%連續不能通航時間分別為35、18 和14 h， 則ε1分別為1.46、 1 和1。

2.4 航道管理影響系數

通過調查了解， 允許夜間通航時， 只要潮位合適即可進出港， 但有些海域或部分貨船夜間是不允許出港的， 需要做更長時間等待， 因此， 允許夜間通航時ε2取1； 禁止夜間通航， 一般不能進出港時間為12 h， 此時， ε2=1+12∕t， 當t≤24 h時ε2取1.5。

3 案例分析

以某港區30 萬噸級航道為案例， 航道基本情況為:

1)通航標準: 按滿足30 萬噸級油船不滿載(吃水19.6 m 控制)乘潮單向通航的標準建設， 通航寬度350 m(口門段加寬至384 m)， 設計底高程-20.6 m；2)乘潮水位: 乘潮歷時3 h、 保證率90%，水位1.80 m； 3)潮汐特征: 海區為不正規半日潮；4)航道管理: 允許夜間通航； 5)30 萬噸級油碼頭任務吞吐量為1 600 萬t∕a， 乘潮船舶為25 萬～30 萬噸級油船， 預計有28 艘∕a， 航道可通航天數為321 d。

根據式(2)和(3)， 計算得到在港有ω1艘乘潮船舶的保證率Qω1， 見表2。

表2 在港有ω1 艘乘潮船舶的保證率Qω1

若取Qω1=0.95， 則ω1=1。 根據逐時潮汐數據統計分析得到保證率達到90%對應連續不能乘潮進出港時間為22 h， 則ε1=1； 航道允許夜間通航， 則ε2=1； 因此， 該港區30 萬噸級油品碼頭所需候潮錨地錨位數Mω1=1。

4 結論

1)候潮錨地錨位數應綜合考慮船舶到港時間規律、 潮汐特征、 航道管理等因素。

2)為簡化計算， 將需要乘潮進出港船舶到港規律近似認為與港口所有船舶到港規律一致， 服從泊松分布。

3)在港有ω1艘乘潮船舶的保證率Qω1=P(k)，參照待泊錨地錨位數計算時保證率， 取90% ～99%， 據此求出在港乘潮船舶的數量ω1。

4)候潮錨地錨位數Mω1=ω1ε1ε2， 其中ε1為潮汐特征影響系數， 可根據逐時潮汐數據統計分析得到保證率達到90%對應連續不能乘潮進出港時間， 則ε1=t∕24， 當t≤24 h 時ε1取1.0； ε2為航道管理影響系數， 允許夜間通航時ε2取1； 禁止夜間通航， ε2=1+12∕t， 當t≤24 h 時ε2取1.5。