三峽壩區船舶通航安全風險演化的復雜網絡模型構建

李龍浩，嚴慶新，翁建軍，關宏旭

(武漢理工大學 a.航運學院；b.內河航運技術湖北省重點實驗室，武漢 430063)

自從三峽大壩落成以來，該地區通航環境和航道條件得到了極大的改善，加之長江水道航運需求增加，三峽壩區船舶種類和數量不斷增多，壩區碼頭、錨地、沖灘區和定線制航道也有逐年增長的趨勢，使得三峽壩區的船舶通航環境越來越復雜。但是，三峽壩區水位常年變化明顯，導致壩上和壩下的船舶通航環境隨之發生變化，壩區通航安全事故發生的風險增加。目前許多國內外研究人員對船舶通航安全風險的研究，主要是從靜態風險因子(Static Risk Factors,SRF)的角度分析構成船舶通航安全風險的因素[1-3]，缺少基于動態角度(Dynamic Risk Factors,DRF)的研究。三峽壩區的船舶通航安全是一個復雜的動態變化過程，船舶航行安全受多種因素的影響，各種因素間又會相互作用，因此形成了一個復雜的網絡結構。因此，考慮基于復雜網絡相關理論，結合三峽壩區船舶通航安全現狀及演化特征，構建壩區船舶通航安全風險演化的網絡模型，借助Pajek和Matlab對風險網絡模型的度中心性、介數中心性、接近度中心性、系統網絡穩定性進行分析，并獲得風險網絡的魯棒性效果，在此基礎上分析網絡的關鍵風險因素，提出防控策略。

1 復雜網絡模型的構建

1.1 壩區船舶通航安全風險網絡拓撲模型

從人為-船舶-環境-管理4個方面對影響壩區船舶通航安全的風險因素進行分析，參考文獻[4]劃定各風險因素間的作用關系(見表1)，將評價指標的加權系數作為連邊權重系數，從而構建壩區船舶通航安全風險網絡拓撲網絡結構。

表1 壩區船舶通航安全風險影響因素編號

借助Pajek軟件繪制壩區船舶通航安全風險因素演化網絡結構模型，見圖1。

圖1 三峽壩區船舶通航安全風險網絡拓撲結構模型

其中節點表示各風險因素(共36個)，連邊表示兩風險因素之間的關系(共128條)，連邊長度表示兩因素的作用強度。其中，各因素之間相互作用強度由問卷調查得到，向長江航道局、宜昌航道局、三峽通航管理局等多個三峽船舶通航安全的相關部門工作人員發放問卷，共計30份，實際收回26份，借助EpiData 3.0軟件錄入問卷數據并導出后再用SPSS 25軟件進行一致性分析。

1.2 模型分析

1.2.1 節點度值中心性

節點度值中心性(degree centrality)是復雜網絡中衡量節點重要性最直觀的指標，復雜網絡中節點的重要性不但和自身的信息有一定聯系，而且與該節點的度值中心性也有一定的關聯，即該節點與相鄰節點的度值中心性越大，節點就越重要[5]。借助Pajek軟件對壩區船舶通航安全的所有風險因素的度、入度、出度和度中心性進行分析，結果見表2。

由表2可見，在壩區船舶通航安全風險網絡中，人為因素(a33)的入度最高，表明在導致壩區船舶通航安全風險因素中能對人為因素產生影響的途徑較多，且人為因素是導致安全事故的直接原因，在整個風險網絡中最為關鍵。船員履職能力(a6)出度最高，這表明船員履職能力對后續各種因素事件的影響較多。此外，還應該對度值較高的其他因素(如環境因素和船舶因素等)給予足夠的重視。

表2 節點度值及度中心性分析

1.2.2 節點中介中心性

節點的中介中心性(betweenness centrality)是指一個節點擔任其他兩個節點之間最短路徑的橋梁次數，一個節點充當“橋梁”的次數越多，其中介中心度也就越大。分析壩區船舶通航安全的所有風險因素的中介中心性，結果見圖2。

圖2 節點中介中心性分析結果

由圖2可見，船閘因素(a19)、交通流(a26)和船舶因素(a35)的介數最大，對整個復雜系統網絡的風險傳導起著重要作用。在實際中，環境的風流(環境因素)、船閘內船舶操縱不當(人為因素)以及主機故障、舵機失靈(船舶因素)都可能導致與船閘和船舶相關事故的發生；雖然壩區船舶受到定線制及船閘的約束，交通流較為規律，但多種環境因素和管理因素會導致交通流發生紊亂，從而影響船舶通航安全。

1.2.3 節點接近中心性

節點接近中心性(closeness centrality)需要考慮到每個節點到其他節點最短路徑的平均長度，即一個節點距離其他節點距離越近，則該節點的接近中心度也越大。分析壩區船舶通航安全的所有風險因素的接近中心性，結果見圖3。

圖3 節點接近中心性分析結果

由圖3可見，人為因素(a33)和船舶因素(a35)的接近中心性最大，在風險演化網絡中最重要。在實際中壩區船舶通航的過程需要借助人員-船舶共同完成，人為因素和船舶因素對船舶通航安全起著決定性的作用。

1.2.4 特征向量中心性

特征向量中心性(eigenvector centrality)認為一個節點的重要性既取決于該節點的相鄰節點的數量(度值中心性)，也取決于相鄰節點重要性，其本質是相鄰節點的分值之和。分析壩區船舶通航安全的所有風險因素的特征向量中心性，結果見圖4。

圖4 節點特征向量中心性分析結果

由圖4可見，人為因素(a33)的特征向量值最大，其次是環境因素(a34)，表明人為因素和環境因素是決定三峽壩區船舶通航安全風險模型中最重要的節點，人為因素和環境因素分別可以控制和決定周圍各種其他因素的風險數值和分布，因此在實際中應特別注意人為因素和環境因素(自然環境和通航環境)對船舶通航安全風險的作用。

2 模型應用實例

魯棒性作為一種宏觀視角的研究方法[6]，可以用來描述網絡中一個或幾個節點經歷隨機攻擊或蓄意攻擊后，系統仍保持穩定性的能力。通常，系統的魯棒性可以從系統的最大連通子圖比例、網絡效率和平均距離3個指標入手進行分析。結合已有研究選取網絡效率作為研究系統魯棒性的指標。

借助Matlab軟件分析三峽壩區船舶通航安全風險鄰接矩陣的隨機攻擊和蓄意攻擊(含度值攻擊、中介值攻擊、接近值攻擊和特征向量攻擊)，考慮到一次攻擊結果隨機性較強，因此取200次攻擊的均值作為輸出，分析結果見圖5。

圖5 系統的結構魯棒性分析結果

由圖5可見，系統在隨機攻擊中節點全部失效時魯棒性才會下降到0，這表明風險演化網絡在隨機攻擊下有較好的魯棒性，現實中只有網絡中絕大多數風險因素同時發生，船舶才會存在安全風險。蓄意攻擊中度值時，風險演化網絡魯棒性最差，在所有蓄意攻擊模式中，當失效節點數達到28時，風險演化網絡的魯棒性將為0，因此這28個節點是控制安全風險的關鍵節點，現實中如果這些關鍵節點遭受攻擊，會使整個風險網絡癱瘓。因此，風險演化網絡的魯棒性整體隨著失效節點數的增多而降低，蓄意攻擊產生的影響強于隨機攻擊。

3 關鍵風險因素分析及防控措施

3.1 關鍵風險因素

為綜合考慮系統在各種模式攻擊下的魯棒性，對基于蓄意攻擊四種模式排名的綜合值進行排序，作為該復雜系統的風險識別依據。

綜合排序后，排名第一的風險因素為人為因素(a33)，也印證了系統的無標度性。船員作為事故責任主體，受到其他多種因素的影響，在風險演化網絡中起到重要的作用。

環境因素(a34)排名第二，環境因素包含通航環境因素和自然環境因素。通航環境中兩壩間水域河勢復雜多變，航道彎曲，受水位影響較大，礙行特征明顯；船舶過閘時交通流量大，較為擁堵，船舶間距減小；葛洲壩附近碼頭類型混雜，干支汊河口航道交叉，易發生船舶碰撞事故。自然環境常見大風大霧天氣，對船舶通航安全影響較大，水位變化頻繁，影響船舶、航道及導助航設施安全。

管理因素和船舶因素也是很重要的因素，長江水道多個體船舶、地方船舶和“五小船舶”，經營管理不規范，容易發生船舶安全事故；配員不足或不適任及年齡結構不合理都容易造成船員履職能力降低，從而影響船舶通航安全。目前壩區船閘建筑及過閘業務由長江三峽通航管理局負責，而待閘設施及錨泊業務則由三峽通航管理局、宜昌港務集團有限責任公司和地方過閘管理處分別管理，因此容易造成管理上的諸多問題，如安全規章不完善、監管責任劃分不明確和相關裝備配備不充足等。

3.2 防控措施

1)切斷風險演化模型中關鍵因素與根源因素的連接，從而在根源掐斷風險在網絡中的演化，如采取控制風險演變的關鍵是人為因素，應加強內核船員適任培訓，調整船員年齡結構，配備充足船員等措施，以從根源解決人為因素對風險演變的作用。

2)縮短風險因素節點間的連邊長度，降低各因素間的作用強度，控制風險演化的影響，如采取加大對違章船只的監管、處罰力度，加強對船員履職能力的考核、檢查，加強對船舶航行安全的監督執法力度等措施。