大型船舶进出上海港航行风险分析

关忠河， 胡甚平

(1. 上海港引航站， 上海 200082; 2. 上海海事大学 商船学院， 上海 201306)

上海港自古以来是长江沿岸各港口的咽喉要道。地处长三角龙头区域的上海港迅速发展，将被建设成为国际航运中心。2016年上海港引航站引领船舶突破7万艘次，尽管船舶趋向大型化，但是进出上海港的大型船舶数量和通航密度呈逐年递增的趋势。通航情况更趋繁忙和复杂，这给水上运输带来经济效益的同时也给水上交通安全带来更多的风险。因此，了解和把握船舶航行的风险状态，对确保船舶安全航行具有十分重要的作用。

以往的文献，对船舶作业的风险进行很有成效的量化研究。文献[1]通过对新加坡海峡交通实态进行调查的基础上，应用灰色关联分析方法，在确定组合权重的基础上，获得与实际情况相一致的不同航段的交通环境风险排序。文献[2]结合广州港水域船舶航行安全的实际情况，确定可能导致事故的高风险区，明确解决航行安全问题。文献[3]从人、船舶和环境分析大型散货船夜间进出天津港的风险，提出安全保障措施及建议。但这些研究仅突出分析船舶作业的总体风险，不能表现船舶作业过程的风险变化。

本文结合大型船舶(系指船长LOA>250 m，吃水D>10 m的海运船舶)进出上海港水域的实际情况，对船舶港口水域航行的过程风险进行分析，以此来研究船舶航行风险的随机性和波动性特性。

1 航行水域简介

进港航行A轮先从外海进入上海港北槽深水航道，途经圆圆沙警戒区、外高桥航道和外高桥沿岸航道，见图1。北槽深水航道为人工疏浚航道，总长43 n mile，海图水深为12.5 m，D12灯浮上下游的航道底宽分别为350 m和400 m，设标宽度分别为500 m和550 m。D13灯浮上游为往复流，D13灯浮下游为旋转流。

圆圆沙警戒区是上海港南槽航道和北槽航道的交会处，是上海港最复杂和危险的航行水域之一，此警戒区上游北面是吴淞锚地，上游南面是外高桥码头，南槽航道的进口船与北槽航道的进出口船若在此交会，双方都应该特别谨慎航行。

过了圆圆沙警戒区就进入外高桥航道，此时应准备靠泊，船员和拖船需各自到位，大型船舶一般配备2至3艘大功率拖船(大功率拖船指拖船功率﹥2 940 kW)在保证安全的前提下应尽可能降低船速以利于掉头靠泊。如不掉头，也需要和周围船舶加强沟通联系，确定穿越航道时机。在拖船协助下，大型船舶的转向角速度一般在每分钟15°～20°，掉头时是最危险的时刻。以转向90°为例，大型船舶需5～6 min，由于要穿越出口航道，所以要主动避让正常出口船，利用VHF和出口船协调联系。如果本船吃水D﹥11 m，由于码头前沿水深限制，掉头转向角速度明显变慢，旋回圈明显增大，应引起足够的重视。此种情况要和出口船有2 n mile以上距离方可安全掉头。掉头时还要估算本船的漂移距离D，D=潮流速度V×掉头时间t×80%。如不掉头，也需要估算风流因素引起的风流压夹角。

2 船舶进出港航行风险分析

2.1 船舶进出港航行风险分析

船舶进出港航行的风险形成原因是一个多层次、复杂的大系统。它是由人、船舶、环境、管理组成的一个有机整体。船舶进出港航行系统由自然(吃水水深之比、流向和流速、风向和风速、能见度)、地理(航道宽度与船长之比、航道弯曲度)、交通(船舶密度、交通秩序、交通流速度)、船舶(当事船舶对环境的响应效率)、船员(当事驾驶台人员控制船舶的能力)等多种影响因素构成。

为使动态风险评价具有准确性和客观性，需要以系统、科学和可操作性为准则对影响因素进行选择。因此，根据专家经验和获取数据的实际情况，选取“船舶”和“环境”为主要研究对象，分析自然、地理与交通和船舶相互作用引发船舶风险，则评价指标集U0={U1,U2,U3,U4,U5}。这5个因素相互关联、相互影响，形成船舶进出港口航行动态风险因素的有机整体。

2.2 物元模型

物元分析法主要是用事物的状态M、指标C和量值x等3要素来描述事物不同时空下的状态，组成物元R的基本元。R表示状态M的一个物元(M,C,x)。

事物某一时刻的状态M有n个指标C1，C2，…，Cn，相应的量值记作x1，x2，…，xn，则此M的n维物元记作：

(1)

若事物有m个状态M1，M2，…，Mm，具有n个共同的指标C1，C2，…，Cn，事物Mj的指标Ci对应的量值是xij，则复合物元矩阵为

(2)

2.3 计算关联度Kj

关联度的实质是某个事物与标准事物关联性大小的量度。采用加权平均集中处理，有

Rk=Rw∘Rξ=

(3)

式(3)中：Kj为第j个状态的关联度；Rk为由m个关联度所组成的关联度复合物元。

2.4 熵权法确定权重

用信息熵评估所获系统信息的有序度及其效用。[1]用评估指标值构成的判断矩阵来确定指标权重，能够尽可能消除各指标权重计算的主观因素影响，使评估结果更能够与实际情况一致。采用熵权法确定评估指标权重的步骤如下：

以wi(i=1,2,…,n)表示某一时刻M的状态，第i项指标的权重，则事物各项指标的权重复合物元Rw为

(4)

设某事物有m个状态，每个状态有n个指标，第j个状态的第i个指标的值为xij(1≤i≤n,1≤j≤m)，则初始矩阵为

X=(xij)(n×m)

(5)

可得各指标的权重为

W=(w1,w2,…,wn)

(6)

2.5 将复合物元矩阵变换为隶属度矩阵

1) 效益型量值变换为

i=1,2,…n;j=1,2,…m

(7)

2) 将隶属度矩阵变换为关联系数矩阵

关联系数和隶属度系数可以互相转换，即

ξij=μij

(8)

ξij为第j个状态与标准状态间第i项指标的关联系数，由此可得关联系数矩阵为

(9)

2.6 关联度排序

求出关联度后，按照最大关联度原则，对关联度进行比较，从而获得最符合要求的解。关联度大者为强，关联度小者为弱。用K*=max(K1,K2,…,Km)表示最大关联度，它所对应的事物就是最符合要求的事物。

3 算 例

选取外高桥水域，以某大型船舶在大潮汛中浚高潮前5 h备车进港，从长江口北槽航道D6灯浮水域航行到外高桥港区2期码头为例，分析船舶进出港航行的动态风险状况。

3.1 船舶风险的评估

根据设定的情景条件，对5个影响因素每隔0.5 h采集一次样本数据，采用调查问卷法得到影响因素的定性判定数据。各因素风险状态划分为强+(A)，强(B)，中等(C)，弱(D)，弱-(E)5个状态。

时间与区域划分：以船舶航行0.5 h为1个时间单位，T0为进港登船时间，T1为进港0.5 h，…，T10靠泊结束，得到调查表见表1。

根据调查表中定性的评价，需要进行量化转化，本文选定高斯分布获取随机数据，进出港从备车到靠泊5 h中11个时刻下状态的风险因子量化数据(一次随机)见图2。

表1 不同时域船舶进出港靠外高桥码头风险调查表

3.2 基于熵权物元模型的风险仿真

以自然(吃水水深之比、流向和流速、风向和风速、能见度)、地理(航道宽度与船长之比、航道弯曲度)、交通(船舶密度、交通秩序、交通流速度)、船舶(当事船舶对环境的响应效率)、船员(当事驾驶台人员控制船舶的能力)为风险评价因素，以每隔0.5 h的不同时域为研究对象，应用熵权物元分析方法进行计算，确定不同时域下各因素对该水域的风险关联度大小。计算步骤如下：

1) 首先根据熵权法，将风险因子量化数据得出不同因素所占权重Rw。

Rw=

2) 再由式(7)、式(8)和式(9)计算出各风险因子的隶属度Rξ。

3) 最后根据式(3)得到该水域的风险关联度Rk。

得到该水域不同时域动态风险评价仿真见图3。倘若对表1中的定性数据(11个时刻下状态的风险因子)进行多次随机量化，同理多次随机仿真，可以得到多次仿真下的风险关联度结果。

从图3可看出：

1) 总体风险分布呈现“U”型，并且风险变化的连续性相对稳定。影响整体风险呈波动性分布的因素主要有：

(1) 整个长江口航道地理情况特殊，同时来往船舶较多，船舶流量较大；

(2) 船舶在航行时，会根据需要改变航向，受到自然因素即潮流潮高、横流等的影响，使风险值增加。

2) 不同时段船舶航行的风险值差异性大，显示了船舶进出口港风险具有波动性，需要船舶驾驶员和引航员引起注意。

3) 高风险区域和较高风险区域主要分布在长江口航道进口D3～D13位置附近和靠近外高桥码头附近，航道航行的中段时期风险水平一般，但局部还是有变化的。

4)K8～K9为穿越圆圆沙警戒区航段，是上海港南槽航道和北槽航道的交会处，来往船舶较多，船舶流量较大，风险值急剧上升，应特别小心谨慎驾驶船舶。

5)K9～K10航段靠离泊0.5 h内风险相对较高，当事驾驶台人员控制船舶时应小心谨慎驾驶，降低航行风险。

4 结束语

影响船舶进出港安全航行的因素是动态变化的，不同时段的影响因素作用不同。船舶进出港风险仿真具有很强的随机性和时域性。基于熵权的物元模型，能够从数据本身所反映的信息无序化程度来客观、合理反映船舶航行的整体动态风险评价。通过随机条件的仿真应用，可得出过程风险的基本特性。

通过对船舶进出港风险的分析可知：交通因素即船舶密度、交通秩序是首要影响因素。次要影响因素为自然(潮流潮高、横流)、地理(人工航道宽度与水深、转向点)。船员(当事驾驶台人员对控制的响应效率)和船舶(当事船舶对控制的响应效率)影响相对较小。