刘志晨,李颖,于文博,赵术林
(大连海事大学 a.航海学院;b.环境信息研究所,辽宁 大连 116026)
针对海况的复杂多变,无法及时对大量事故的相关数据进行有效处理与空间分析,增加了搜救工作的开展难度。为了减少事故带来的损失,亟须依靠一种可对空间数据进行快速处理与空间分析的方法来提高海上应急救助和保障能力。
目前,GIS是以空间数据处理与空间分析为核心的一项空间信息平台,GIS技术已在海洋渔业[1]、海洋环境评价[2-3],以及防灾减灾[4]等方面开展了相关研究并取得较好的应用效果,而在海上搜救领域的研究相对较少。由于海上搜救决策的准确性需要及时有效的空间信息分析支持,针对我国目前搜救信息分散尚未建立统一平台的现状,可利用GIS在多源空间数据分析与处理上的优势,可为海上遇难船舶空间信息进行数值模拟、模型构造与空间分析提供一整套基于GIS规范空间操作,以反映具有空间分布特性的船舶搜寻救助系统。国外有关研究机构和公司对于海上搜救流程进行了深入而细致的研究,开发出了一些具有实用价值的海上搜救辅助决策系统软件[5-6]。这些软件和方法中集成了大量的船只资料和险情应急处置模型,对于实际的海上搜救行动具有很好的指导价值。近些年来,一些学者对搜救目标的准确探测与搜救区域计算分析进行了研究[7-9],但进行搜救模型的计算仿真与空间数据的处理分别在不同平台下完成,兼容性差,影响分析效率,且海上气象水文、自然环境等海洋地理信息数据具有数据量大、数据类型复杂多变、搜救模型计算相对繁琐等特点,影响海上搜救业务的迅速决策。针对该问题,本文提出在空间信息平台下采用相对简化的改进缓冲区分析和叠置算法对搜救区域进行空间分布特征的分析,获取事故点对周围海域影响范围图层与事故海域救援风险空间布局情况,提高海上搜救方案的科学合理性。
本文使用缓冲区分析计算了海上遇险船舶的事故影响范围。数据点为遇险船舶目标点,以往的研究大多关注事故点的频度,而实际上通过对不同事故点赋予不同的权重,可以更准确分析的事故影响范围情况。本文从数学角度把遇险船舶看成一个空间集合,缓冲区则是集合的邻域,而邻域的大小由遇险船舶的事故严重程度、事故周围海洋环境等影响度来决定,设定相应的指标因素作为判别标准,不同等级赋予事故点影响值不同权重P,P=1,2,…,a,则事故g的影响值为Na(g)。对于给定的对象O,其缓冲区可定义为
Buffer={x|d(x,O)≤r}
(1)
式中:d为欧氏距离;r为影响范围的邻域半径。图1为风浪流力矩合成示意图,由于在海上遇险目标的影响范围还受到风、浪、流3种力的作用,在缓冲区分析中将风浪流场作用力影响考虑其中,则假设不考虑垂向运动的运动情况下,这3种力运动方程[10]为
图1 风浪流力矩合成示意
式中:Cd为风的拽力系数,与目标的形状有关;ρa为空气密度;Aα为目标暴露于水面以上区域在受风面上的投影面积;Wσ为海面风速;Cw为波浪的反射系数;g为重力加速度;A为海浪的波幅;ρf为海水密度;Lt为目标长度;Cl为流的拽力系数;Ai为目标浸没于水面以下区域的投影面积;Lb为目标相对于周围海水的漂移速度。根据牛顿第二定律,速度与力的数学关系为
kmidV/dt=Fwind+Fwave+Fflow
(4)
式中:V为事故点扩散速度;k为质量系数。根据力的分解与合成平行四边形定则,由图1进行分析,由勾股定理公式在三角形△O′A′B′中求出海水的力矩值。
由余弦定理求合力的模值,如式(7)所示。假设风浪流的合力为∑F,根据图1分析,在平行四边形OBCC′中进行几何分析,四边形的内角和是360°,∠OBC计算如下。
∠BOC′=∠BCC′=θ2
∠OBC=(360°-2θ2)/2
(6)
由于余弦函数在[0,π]区间上有负数值,因此,式中含有余弦部分应取绝对值。合力∑F的表达式为
∑F=
图2为海上事故点缓冲区受风浪流合力后的改进示意图。
图2 事故点缓冲区改进示意
根据风浪流3种合力的计算方法,将风流压差变量对缓冲区解算方法进行改进,假设Vcurrent为遇险目标周围海流速度,Vwater为目标对周围海水速度。Vcurrent为表层海流,包括埃克曼漂移、斜压运动、潮流和惯性流等。Vwater体现了风和海浪对遇险事故扩散的影响。风浪流速度的矢量V可表示为
∑V=Vcurrent+Vwater
(8)
通过式(8)可推导为
下一刻事故扩展范围Xi可表示为
(10)
根据正余弦定理将风浪流影响参数代入缓冲区计算方法中,由于缓冲区面积不变,通过等积变换可知,
πr2=πab
(11)
a=r2/b
(12)
缓冲区受到风浪流合力作用后,结合下一刻事故扩散速度可表示为
缓冲区形状变换后x、y坐标轴的变换表示:
叠置分析是多图层间提取空间隐含信息的方法之一[11]。本文应用叠置算法分析海上搜救区域的险情分级情况。叠置分析具体是以影响搜救业务开展信息因素为数据层,并转换为栅格格式,进而对多个栅格数据之间的多条件分析计算并各自乘以指定的权重,获得新的图形单元及相应的属性信息。叠置过程中通常可通过算术运算和函数运算的方法对图像单元依次计算,见式(17)。
(17)
本文结合各个指标图层对搜救影响参数,可将叠置模型写成
C风(k)+D流(l)dt
(18)
采用2018年1月6日长江口以东约160nmile处巴拿马籍油船“桑吉(M/TSANCHI)”号碰撞事件为海上事故数据,通过相关部门调研获取的事故记录数据进行分析。根据调查记录国际船舶网获得“桑吉”号油船数据:船长为274.18m,型宽为50m,事发时航速12.4kn,吃水13.4m,装载约13.6万t凝析油。而“长峰水晶”号散货船:船长225m,事发时装载约6.4万t粮食,吃水14m,航速6.5kn。2船相向航行,且均处于较高载重状态。利用GIS技术进行事故分析的基础工作是将事故点进行GIS化,通过经纬度确定事故发生点的位置,并对事故点进行空间信息描述。碰撞事故发生位置(30°50′00″N,124°56′00″E)见图3。
图3 “桑吉”轮事故空间位置示意
衡量事故点对海区影响范围的1个指标是事故的严重程度。通过参考南海救助局应急预案文件,获得海上事故分级情况,分类按照海上事故发生特点及对人命安全、海洋环境的危害程度和事态发展趋势等,分成特大海上事故、重大海上事故、较大海上事故、一般海上事故4个等级。通过海事部门和海洋气象部门的调研,将海洋环境要素(风、浪、流)作为事故点对海区影响范围的衡量指标。事故时风浪流数据见表1。
表1 海风、海流信息
首先对影响指标图层按缓冲区赋值。事故严重程度越高对海区影响面积越大,事故源本身取值为1;0~1 km缓冲区取值为0.7;1~3 km缓冲区取值为0.5;3~8 km缓冲区路取值0.3。其次是海洋环境要素(风、浪、流)的影响,环境条件越恶劣,程度越大则事故对海区破坏越大。海风按照等级大小来进行赋值,0~4级海风平均小于5.5~7.9 m/s,缓冲区取值为0.3;5~7级海风平均小于13.9~17.1 m/s,缓冲区取值为0.5;8~9级海风平均小于20.8~24.4 m/s,缓冲区取值为0.7;10~12级海风平均小于32.7~36.9 m/s,缓冲区取值为1;海浪的浪高通常用波级来表示,波浪愈高则级别愈大,海浪通常是风对海浪的作用。海风按照等级大小来进行赋值,0~3级海浪平均小于0.5~1.25 m,缓冲区取值为0.3;4~5级海浪平均小于2.5~4.0 m,缓冲区取值0.5;6~7级海风平均小于6.0~9.0 m,缓冲区取值为0.7;大于8级称为狂涛,浪高大于9 m,缓冲区取值为1;根据对应指标因素拟定的缓冲区影响值在GIS软件中分析。根据缓冲区赋值情况作为缓冲区分析中影响距离参数,不一样的距离对应影响程度也不同。
事故对海区影响范围较大,事故点影响区域整体朝向西北方向,对长江口以北处造成一定影响,进一步分析可知这一现象主要受到海面风场和表层海流作用,而该海区海浪相对较小,对事故影响趋势分布不大。事故海域的东南方向扩散范围相对较少。经计算该事故对长江口海域共造成18 395.64 km2的影响范围,其中严重影响海区面积达到4 332.96 km2,影响较严重海区面积为3 375.07 km2,影响一般海区面积为8 282.97 km2,轻微影响的海区面积为577.71 km2。可明显看出该事故对海域影响程度较大。
“桑吉”轮碰撞事故发生后,对海洋造成严重影响区域位置约在东经126.09°~126.24°北纬28.29°~28.40°。根据采集的海洋环境要素(风、浪、流)数据,进一步提取事故区域。利用空间叠置分析方法,将海洋环境要素(风、浪、流)、事故影响范围信息进行逻辑运算,即对影响搜救业务的数据图层进行叠置分析得到新的数据层信息,其分析结果可综合原来多个层面要素所具有的属性,同时产生新的空间关系。图4表示了叠置分析后得到海上事故区域的结果,选择的特征字段为搜救过程危险程度。
图4 事故点海域危险度分析结果
由图4可见,事故源周围区域基本呈现为高搜救危险度。在该海区的西北方向为低搜救危险度海域并呈现明显空间聚类特征,这些区域风速在11~12 m/s左右,浪高低于3 m,环境因素相对影响较小。在西南与东南处小范围海域呈现安全搜救态势,分布相对较为分散,伴随着高-低值特征。事故对海区影响范围较大,且呈现往西北偏移趋势,东南方向扩散范围较少。搜救海域危险度总体分布特征相对离散,该事故海区的西北方向外围皆呈现低搜救危险度,其次是西南与东南处小范围海域也呈现安全搜救态势。
本文提出改进的缓冲区分析和叠置分析两类空间分析方法,通过引入海风、海流、浪等信息进行约束模型结果,从而提取事故海域影响度范围程度与搜救危险度空间分布特征,进而成功分析安全搜救海区范围。该方法增加了多目标约束,可根据影响因素的变化而调整,模型具有一定灵活性和扩展性,通过两种空间分析方法所得结果可明确反映事故的基本影响情况,并直接输出至空间信息平台,适用性好,从而为更精细化的搜救工作提供信息支持。
本文采用的空间方法在分析事故点对海区影响范围及搜救危险度时空动态特征方面仍显不足,未来主要工作将结合神经网络、遗传算法等智能算法,对搜救业务数据及海洋环境信息进行训练,从而更有针对性指导海上搜救搜寻工作。