欧洲水域港口国检查发展趋势的预测

宋梓庚，黄 志

(集美大学航海学院，福建 厦门 361021)

0 引言

港口国检查(port state control,PSC)是港口当局为确保船舶安全，对船舶实施的一种监督与控制[1]。欧洲水域历来是港口国检查最严格的地区，船舶在检查中出现影响安全的重大缺陷会造成船舶被港口当局滞留，不仅影响船公司的利益，也影响船旗国的航运形象。因此研究港口国检查的滞留缺陷因素，预测未来几年港口国检查的船舶滞留量，对船旗国主管机关、船公司为船舶制定实施相应的对策，保证船舶顺利通过港口国检查有重要意义。

船舶滞留量的预测方法有回归分析法、趋势外推法、因子分析与灰色预测模型相结合的方法[2]。回归分析法和趋势外推法在预测方法上相对比较简单，处理多维数据具有局限性，因此本文采用了因子分析与灰色预测模型相结合的方法，对PSC检查数据进行分析，此方法能够相对准确地预测未来发展趋势，估计未来5年船舶重要缺陷因素的具体数值。

1 因子分析和灰色预测模型

1.1 因子分析法数学模型

因子分析法(factor analysis)是一种从变量群中提取共性因子的统计学方法[3]，这个方法可以在多个变量中找出具有代表性的因子，将其归为一类，从而减少了变量的数目。

因子分析法的矩阵形式可以记为：

x-μ=AF+ε。

(1)

其中：A为因子载荷矩阵；αij为总体变量Xi在因子Fj上的载荷；μi为总体变量Xi的均值；εi称为变量Xi的特殊因子。

1.2 因子旋转与因子得分

常见的因子旋转有两种：正交旋转和斜交旋转[4]。因子旋转使每个共性因子上具有较高载荷的变量数目减小；斜交旋转是对原坐标轴间的夹角改变成任意角度而进行的旋转。在因子分析法模型中，如果不考虑特殊因子和均值的影响，并假设m=n且A可逆，可以计算出F=A-1x，这就是总体变量的因子得分。

(2)

其中：P是总体变量的协方差矩阵，一般称矩阵A′P-1是因子得分系数矩阵，并且矩阵A应该是因子旋转之后的因子载荷矩阵。

1.3 灰色预测模型

灰色预测模型[5]是预测领域中的重要方法之一，本文利用灰色Verhulst模型进行定量分析。

建立灰色Verhulst模型的白化方程(影子方程)：

dx(1)(t)/dt+αx(1)(t)=β(x(1)(t))2。

(3)

其中：α为发展系数；β为灰色作用量；x(1)(t)为累加数据序列。

对白化方程的解进行累减还原后，可以得到预测方程：

αx(1)(1)/[βx(1)(1)+(α-βx(1)(1))eα(k-1)],k∈N。

(4)

2 趋势分析

2.1 PSC检查缺陷因素权重

根据巴黎备忘录组织(2012—2018年)中的船舶缺陷因素具体数据[6]进行整理，并用SPSS统计软件进行因子分析。设：证书和文件缺陷数量为X1；船舶结构状态缺陷数量为X2；船舶的水密性缺陷数量为X3；应急系统缺陷数量为X4；无线电通信缺陷数量为X5；货物操作包括设备缺陷数量为X6；消防安全缺陷数量为X7；警报缺陷数量为X8；工作和生活条件缺陷数量为X9； 航行安全缺陷数量为X10；救生设备缺陷数量为X11；危险品缺陷数量为X12；推进和辅助机械缺陷数量为X13；垃圾防治缺陷数量为X14；《国际船舶安全营运和防治污染管理规则》缺陷数量为X15；劳工条件缺陷数量为X16；其他缺陷数量为X17。

对原始数据(X1—X17)进行因子分析，按照常规的因子分析流程[7]，得到4个主成分的方差百分比和累积率，如表1所示。

表1 总方差解释

经过分析可以发现这4个主因子反映了大部分原始数据的信息，占总信息量的93.672%。由此可以判断出这4个主成分可以较充分体现整体的性质。利用SPSS可以得到各个主因子所对应的得分，如表2所示。

表2 因子得分系数矩阵

根据表2的因子得分系数矩阵和公式(1)可以得到公性因子的计算表达式：

通过因子分析法分析得出的数据，可以发现证书和文件X1、应急系统X4、消防安全X7、工作生活条件X9、航行安全X10、救生设备X11、附属机械X13和垃圾防治X14这8项在主成份1中占较大的部分。在这8项里面，证书和文件X1、应急系统X4、消防安全X7、工作和生活条件X9、救生设备X11和垃圾防治X14这6项得分超过0.12，说明船公司和船员需要更加重视这6项的检查。

2.2 PSC检查缺陷因素预测

根据因子分析提取出的6项得分较大的PSC检查缺陷因素，利用MATLAB软件，根据灰色Verhulst模型进行编程，对这6项相对重要的缺陷因素进行预测分析，因变量选取证书和文件X1、应急系统X4、消防安全X7、工作和生活条件X9、救生设备X11和垃圾防治X14，自变量选取年份，并绘制原数据散点图和预测数据曲线。

在MATLAB中模拟得到的预测数据如表3所示。

表3 主要缺陷因素变化预测数据

通过图1和表3可以看出：未来5年港口国检查缺陷数量整体上是呈下降趋势，但是在应急系统缺陷因素上呈缓慢上升趋势，在消防安全缺陷因素上会逐步平稳发展，证书和文件缺陷因素、工作和生活条件缺陷因素仍然是PSC检查中重要的检查项，垃圾防治缺陷因素呈上升趋势，表明船员需要在垃圾防治和应急系统方面要严格把关，对证书和文件、消防安全、工作和生活条件仍然要高度重视。尽管救生设备是呈下降趋势，但考虑到这可能是由于欧洲水域在这个方面治理比较严格，以至于近10年来去往欧洲水域的船舶在救生设备上管理较好，因此对于第一次去欧洲水域的船舶，船员除了严查前5项缺陷因素，还需要加强对救生设备的检查。

3 结论

本文对巴黎备忘录组织(2012—2018年)中港口国检查的船舶缺陷因素采取因子分析法与灰色预测模型相结合的方法，得到了未来5年欧洲水域港口国检查的变化规律如下。

1)欧洲水域港口国检查船舶滞留主要是在证书和文件、应急系统、消防安全、工作和生活条件、救生设备和垃圾防治这6个船舶缺陷方面。

2)欧洲水域港口国检查缺陷数量整体上是呈下降趋势，应急系统缺陷因素呈缓慢上升趋势，消防安全缺陷因素会逐步平稳发展，证书和文件缺陷因素、工作和生活条件缺陷因素、救生设备缺陷因素会有所下降，但仍是PSC检查中重要的检查项目，垃圾防治缺陷因素呈上升趋势，未来涨幅比较明显。

3)欧洲水域的船舶在应急系统和垃圾防治这两个方面要严格把关，特别要加大对垃圾防治的监管，船员仍要高度重视证书和文件、消防安全、工作和生活条件。对于首次欧洲航行的船舶，船员还需加强对救生设备的检查。

该方法可同样适用于对世界各主要水域港口国检查缺陷的分析及港口国检查发展动态的预测，为进入世界各个港口的中国籍船舶如何采取相应对策以顺利通过检查提供有益的参考。