基于随机数值模拟的溢油对敏感资源风险评价研究

邓 健 孙 浩 谢 澄

(武汉理工大学航运学院1) 武汉 430063) (内河航运技术湖北省重点实验室2) 武汉 430063) (交通运输部长江航运技术行业研发中心3) 武汉 430000)

基于随机数值模拟的溢油对敏感资源风险评价研究

邓 健1,2,3)孙 浩1)谢 澄1)

(武汉理工大学航运学院1)武汉 430063) (内河航运技术湖北省重点实验室2)武汉 430063) (交通运输部长江航运技术行业研发中心3)武汉 430000)

针对船舶溢油事故对沿海经济体系及海洋生态环境所造成的严重损害，以防城港8万t级化工码头为研究对象，基于潮流扩散、漂移等模型，采用随机统计模拟法，在变化潮流、风力等影响溢油运行轨迹的相关因素情况下，对港口区域溢油污染的概率及溢油污染的最短时间2个风险因素进行统计与分析，确定评价码头发生溢油事故后对环境敏感资源的风险大小.

安全工程；随机模拟；溢油风险；风险评价

0 引 言

随着航运业的不断发展，溢油事故时有发生，其对轨迹覆盖区域内养殖区、水域环境等造成重大影响，所造成的直接或间接损失不可估量.溢油事故一般为船舶碰撞或搁浅的次生事故，具有突发性，事故发生后，溢油将迅速扩散，对岸线及相关水域造成严重污染，因此，对溢油行为的预测研究一直是各学者研究的热点.李颖等[1]利用数值建模结合地理信息系统(GIS)分析了在墨西哥湾油品泄漏对岸线及生态的影响预测.Mohammad[2]结合环境因素、船舶交通事故等因素建立了一个动态的风险模型，来确定区域风险状况，并在实时海况下对船舶溢油事故进行风险评价.目前许多学者的研究主要集中于单次油粒子的扩散模型，忽略风场流场等因素的随机性，将复杂多变的随机输入、输出关系以确定性的输入和输出求解数学模型,得到确定性的输出,对输出的确定性结果也不作概率统计方面的分析,这种模拟方法与真实结果存在较大误差.

随机数值模拟是一种通过设定随机过程，反复生成序列，研究其分布的方法，主要用于易变指标(如风、流等多变条件)的风险预测.Bardossy等[3]使用随机数值模拟和ARMA过程的参数，将德国西南32个降水站的40年历史观察与100个匹配时间进行对比，使用大量不同的诊断从而对德国降水量进行估计.随机模拟在水上交通也早有相关应用.Moonjin[4]采用油粒子模型,基于随机模拟的方法，对溢油到达指定区域的概率和时间进行了分析，得出了韩国大山港的溢油评价总体结论.从国内外研究可知，在溢油的预测方面，研究目标以溢油的到达指定区域的概率和最短时间为主.

随机数值模拟计算结果只依赖于随机过程中序列的分布，受人为和特定自然环境因素影响较小，能得到较为客观、全面的预测结果.文中选取国内典型港口作为样本，分析其敏感资源分布情况，以300次随机溢油扩散场景为序列基础，得到溢油事故污染影响的概率分布、到达敏感区域扩散时间分布，以期为溢油风险快速预测提供理论支撑.

1 评价模型的建立

1.1 潮流模型

潮流是近岸浅水海域的基本流动，潮流数值计算是模拟入海溢油随潮漂移和归宿的基础.文中采用三维DELFT潮流模型来模拟评价码头附近水域的潮流场.三维潮流模型用于描述正压海洋的深度平均运动，方程组由连续性方程和动量方程组成[5].

沿水深积分的连续方程：

(1)

ξ和η方向的动量方程：

ξ方向：

(2)

η方向：

(3)

式中：ζ为水位；d为水深；Gζζ，Gη为直角坐标系与正交曲线坐标系转换系数；U，V为ζ和η方向上的水深平均速度分量；Q为单位面积上取排水、蒸发和降水对流量的贡献；f为柯氏力系数；Fζ，Fη为ζ和η方向的紊动动量通量；Pζ，Pη为ζ和η方向的水压力梯度；Mζ，Mη为ζ和η方向的动量的源或汇；Vv为垂向涡动系数.

1.2 溢油事故后果预测模型

事故后果采用油粒子模型对溢油的漂移、风化、扩散等一系列过程进行模拟.其采用的数值模型主要包括：漂移模型和扩散模型.

假设溢油可分成许多独立溢油粒，将每个溢油粒看作拉格朗日粒子.溢油粒在t时刻的位置分量用Xt表示.

(4)

式中：Δt为时间步长；Xt-1为t-1时刻溢油粒子位置；Uoil为溢油粒漂移速度.

溢油粒子漂移速度Uoil可定义为

(5)

式中：Ut为水流产生的速度分量；Uw为风产生的速度分量；Udisp为分散过程产生的速度分量.

风产生的速度分量Uw可定义为

(6)

式中：风漂移因子C1是一个常量，在1%～4.5%变化，由实测确定，3%～3.5%对开阔海域较合适.对封闭或半封闭海域，C1值较小；Uwindspeed为风速.

东方向扩散速度分量可定义为

(7)

北方向扩散速度分量可定义为

(8)

式中：Dx为东西方向水平扩散系数；Dy为南北方向水平扩散系数；Δt表示时间步长；r为随机系数(-1～1).水平扩散系数Dx，Dy通常相等.

1.3 风险评价方法

依据国内外学者的研究情况，溢油污染风险可以根据水面遭受溢油污染的概率和溢油污染的最短时间两方面进行评价.

溢油污染的概率是评定敏感区域是否受到溢油污染的重要指标，该信息可以为有效的分配溢油应急资源提供支持.溢油影响的概率可定义为溢油粒子到达网格区域的次数与模拟总次数的比值，可以用公式

(9)

式中：P为溢油影响的概率；n为溢油达到网格区域的次数；N为模拟总次数.

溢油污染的最短时间可以提供优先响应信息，为提前应对溢油污染做准备.溢油达到的最短时间可定义为溢油粒子从事故地点到达到每个网格区域所需要的时间，可以用公式

t=T-T0

(10)

式中：t为溢油污染的最短时间；T为溢油达到网格的时间；T0为发生事故时间.由于在不同条件下进行每次随机模拟实验时溢油达到同一区域的时间均不相同，因此取其最小值.

2 典型码头实例分析

2.1 评价区域概述

防城港背靠大西南、面向东南亚、东临粤港澳，是我国沿海主要港口之一[6].港区内有危险品码头、水产养殖区、环境保护区等敏感资源.一旦发生溢油事故，将会对海洋生态环境和港口经济造成难以挽回的巨大损失.港区内化工码头众多，因其货种的高风险性，油品泄漏后可能遇热源产生爆炸等连锁事故.风险性相较于其他散货码头更高，因此文中选取防城港东湾8万t级化工码头作为事故发生的模拟位置.

码头主要为周边地区的企业提供成品油、化学品等原材料和产品运输服务.据统计，码头年吞吐量147万t，主力船型为5万t级原油船.据海事部门统计，1994—2013年防城港及其附近海域共发生船舶交通事故33起，船舶交通流量共计66 667艘次，港口货物吞吐量共计43 478万t.在此时间内，防城港港海域发生操作性船舶溢油事故1起，海难性船舶溢油事故2起.可计算出船舶污染次数发生的概率,见表1.

表1 船舶污染事故发生频率

根据《船舶污染海洋环境风险评价技术规范》给出的预测方法，操作性事故最可能发生溢油量以3分钟泄漏量为准，海难性最可能发生泄漏量以主力船型单个舱室油品泄漏量为准，结合本码头的运输船舶的主要船型、吨位和实载率，确定本码头最可能发生的操作性溢油量约为25 t，最可能发生事故溢油量原油360 t.

2.2 环境敏感资源概述

根据《防城港市海洋功能区划》《广西壮族自治区海洋功能区划》对各类海洋资源的划分[7]，可得防城港区环境敏感目标如表2

表2 环境敏感目标

环境敏感指数图与溢油事故应急响应息息相关，是选择溢油污染风险评价区域的重要因素.根据《船舶污染海洋环境风险评价技术规范(试行)》中环境资源敏感性分类表，将评价区域环境敏感度分为5档(见图1)，其中环境敏感系数0表示环境敏感程度很低，1表示环境敏感程度低，5表示环境敏感程度中等，20表示环境敏感程度高，50表示环境敏感程度非常高.环境敏感程度非常高区域主要为红树林保护区，环境敏感程度高的区域主要为海洋保护区和国家级的养殖区，环境敏感程度中等区域主要为一般的风景旅游区和潮间带等，环境敏感程度低的区域主要为敏感度的岸线，环境敏感程度很低的区域主要为开阔的海域.

图1 海域环境保护目标敏感系数及网格分布图

2.3 随机数值模拟方法

图2为评价区域涨潮表层流场图，由图2可知，对评价码头及其周边评价区域自西向东，自南向北划分了51×53个网格.确定各环境敏感资源所在网格，根据风、潮流、溢油泄漏数量等不同条件下，依据1.3方法进行评价区域内的溢油模拟.

2.3.1 随机模拟实验参数选择

通过查询国内外相关研究可知，对于船舶溢油污染的影响为流场、风场、时间、地点、数量的集合[8-9]，为此，在随机模拟参数的选取可按如下函数表示.

通过美国地球物理数据中心(NGDC)提供的高精度海岸线边界数据，基于1.1潮流模型，采用曲线正交网格剖分的方法模拟评价区域范围内的潮流情况，见图2～3.

图2 评价区域涨潮表层流场图

图3 评价区域落潮表层流场图

由模拟结果可见评价区域内大潮时落潮流速大于涨潮流速，防城港湾外海域涨潮以偏NE向为主，落潮以偏SW向为主，外海潮流流速比内湾大，湾颈处达最大.模拟结果与2013年11月大潮期观测结果吻合较好.

图4为防城港市的风玫瑰图，由图4可知，全年常风向为NNE，频率为30.5%，次常风向为SSW，其频率为8.4%；强风向为E，频率为4.9%，其最大风速为36 m/s，次强风向为NNE，其最大风速为27 m/s.多年平均风速约为5 m/s.

图4 防城港风玫瑰图

结合时间、地点等影响因素，给出如表3所示随机模拟参数.

表3 随机统计模拟计算参数表

2.3.2 随机模拟个例分析

随机选取夏季SW风向落潮，风速2.9 m/s，原油15 t，等相关条件进行模拟，模拟结果见图5.

图5 溢油轨迹

2.3.3 溢油风险评价

根据2.3.2模拟方法进行随机条件下300次的随机模拟实验，对结果进行统计，得出水面受到溢油污染的概率及最短时间分布，见图6～7.

由图可见，事故发生后，72 h内可能污染的面积范围较大，其中污染概率较大的为本工程岸线所在水域，概率超过70%以上.溢油对环境敏感资源影响的概率及时间具体见表4.

图6 水面溢油污染概率分布图

图7 水面受污染最短时间分布图

环境敏感资源溢油污染概率/%溢油污染最短时间/h工程所在岸线902东湾海洋保护区307江山半岛东岸旅游休闲娱乐区208江山半岛南部农渔业区209企沙半岛南部农渔业区1020东湾红树林528

2.3.4 整体风险评价

风险为概率与风险后果的乘积：

风险R=概率P×后果C

其风险概率由溢油污染概率可知，而风险后果除与遭受溢油污染的最短时间有关外，敏感资源自身的敏感系数也起着相当重要的作用.因此我们可定义评价码头的风险为

R=Pn/T

式中：R为风险；P为溢油影响的概率；n为敏感系数；T为溢油影响的时间.

得出各敏感区域的溢油风险，见表5.

通过表5所计算出风险大小，确定该工程所在海域的高风险区域为工程所在岸线、东湾海洋保护区、江山半岛东岸旅游休闲娱乐区、江山半岛南部农渔业区.

表5 敏感区域溢油风险

3 结 论

1) 溢油污染风险受到实时海况下的潮流、风等因素的影响.利用潮流模型和预测模型对漂移、分散、扩展等一系列过程进行模拟，分析溢油泄漏后的运行轨迹.由于海洋环境变化性，为提高模拟系统的精确性，引入随机模拟理论，在不同条件下对模拟事故发生地点进行300次的随机模拟实验，分析水面遭受溢油污染的概率和溢油污染的最短时间，很好的反应出评价区域里的敏感资源的风险情况

2) 溢油风险研究虽已十分成熟，但因其受特定环境(特定风速、流场等)因素较大，不具备普遍的适用性和预测性.随机模拟在评价过程中只考虑所有序列的分布情况，其溢油影响预测可借鉴程度高，为制定港口溢油污染对策及建立溢油应急响应机制提供有力的支持.

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[5]应超.二维潮流数学模型建设及其可视化研究[D].天津：天津大学，2012.

[6]祁昆源.防城港辖区船舶防污染管理研究[D].大连：大连海事大学，2012.

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Study on the Risk Assessment of Oil Spill Based on Stochastic Numerical Simulation for the Pollution Risk of Sensitive Resources

DENG Jian1,2,3)SUN Hao1)XIE Cheng1)

(Schoolofnavigation,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430063,China)1)(HubeiInlandShippingTechnologyKeyLaboratory,Wuhan430063,China)2)(TheMinistryoftransportandshippingoftheYangtseRiverTechnologyIndustryResearchandDevelopmentCenter,Wuhan430000,China)3)

Aiming at the serious damage of the coastal economic system and marine ecological environment caused by the oil spill accidents of ships and taking the 80 000-ton chemical port in Fang Cheng-gang as an example, two risk factors including the probability of oil spill pollution in the port area and the shortest time of oil spill pollution are analyzed on the condition that the related factors of the running track of oil spill are affected by the changed flow and wind. Meanwhile, the analysis is based on the model of tidal current diffusion and drift, and the stochastic simulation method is used. Thereby, the risk of environmental sensitive resources after the oil spill accidents can be evaluated and determined.

safety engineering; stochastic simulation; oil spill risk; risk assessment

2016-10-25

U698.7

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.01.007

邓健(1977—)：男,博士,副教授，主要研究领域为水上交通安全与防污染