基于熵權模糊綜合評價的泉州灣水域船舶航行環境風險評估*

□ 汪 恒

(集美大學 航海學院，福建 廈門 361021；大連海事大學 輪機工程學院，遼寧 大連 116026)

作為21世紀海上絲綢之路的主港之一，泉州港近年來發展迅速。泉州灣是其轄內最重要的一灣，隨著港口經濟和規模的不斷發展，港口吞吐量和船舶交通流量日益增長，有必要對該水域的船舶航行環境進行風險評估，為船舶航行安全提供保障。

文獻[1-2]主要針對特定水域的航行相關風險進行量化研究；文獻[3-4]應用熵權物元模型分別對船舶進出港的動態風險及航道環境風險進行評價；文獻[5]則利用模糊綜合評價模型對湄洲灣水域航行環境進行安全評價；文獻[6-9]研究熵權理論結合模糊綜合評價在風險評估中的應用，但在船舶航行環境風險評估中，鮮有應用基于熵權的模糊綜合評價模型。

船舶航行環境風險評價是考慮多因素進行評價的問題，且部分因素邊界模糊，難以進行精確的定量分析，適合選用模糊綜合評價方法。模糊綜合評價中的權重計算常見有層次分析法、專家調查法、主成份分析法等，而本文則選用熵權法來確定權重。

1 泉州灣水域基本情況

該水域航道主要有泉州灣深水航道、后渚通海航道和大墜航道等。泉州灣深水航道航程12.8千米，航寬250米，設計水深12.5米；后渚通海航道航程7.8千米，航寬100米，設計水深4.0米；大墜航道航程11千米，航寬100米，設計水深5.0米。

泉州灣的潮汐以正規半日潮為主，泉州灣口為逆時針回旋流，灣內逐漸變成往復流。灣內潮流一般是順深水水道流動，主流經小墜島與祥芝角之間。灣口至秀涂，大潮潮流流速為1.63～2.21米/秒。

泉州灣季風特點明顯，每年5～8月多西南風，最大風力6級，9月至翌年4月盛行東北風，風力可達7級以上，最大達9級。年平均6級以上大風日數為97.5天。受熱帶風暴、強熱帶風暴和臺風影響的時期在6～10月，多集中在7～9月。

泉州灣港區內的主要礙航物為礁石，礙航物離航道越近，航行風險越大。

2 熵權模糊綜合評價模型構建

進行模糊綜合評價涉及三個基本要素：因素集、評價集、單因素評估。在單因素評估的基礎上，構建模糊關系的隸屬度矩陣，結合評價因素的權重向量，利用模糊合成的原理，對被評估對象作出合乎情理的評價。在確定權重方面，根據信息論的基本原理，熵是系統無序程度的一個度量，熵權法利用各指標的變異程度，計算各指標的熵值，熵值越小，系統無序程度越小，評估指標在綜合評估中起到的作用越大，其權重也越大；反之，熵值越大，指標權重就越小。

建立熵權模糊綜合評價模型的步驟如下：

2.1 確定因素集

首先，根據評估對象確定相應的評價指標體系，并由此來確定評價因素集。若評估對象有m個一級評價指標，則其因素集為：U={U1,U2,…,Um}，且Ui下還可設置二級評價指標。

2.2 構建評價集

將評估對象的可能結果劃分成n個等級，則各種評估結果構成評價集為：V={V1,V2,…,Vn}。

2.3 進行單因素評估

(1)

2.4 確定評估指標的權重向量

根據熵權法的基本原理，結合式(1)模糊關系矩陣R，分別計算各指標Ui的信息熵值ei：

(2)

再根據各指標的信息熵值計算其權重wi：

(3)

2.5 進行模糊綜合評價

利用指標的權重向量W=(w1,w2,…,wm)和隸屬度模糊關系矩陣R進行模糊綜合計算，得出目標水域船舶航行環境風險評價向量B：

B=WoR=(b1,b2,…,bn)

(4)

3 泉州灣水域船舶航行環境風險評估指標體系確立

影響船舶在港口水域航行安全的主要因素有人、船舶、環境及管理等幾大方面，本文主要針對泉州灣水域通航環境進行研究，根據該水域實際情況，分析其船舶歷史事故和險情發生原因，選取風、浪、流、能見度、航道長度、航道寬度、航道彎曲度、交通特殊點、礙航物、交通流、導助航條件、監管及救援等12個因素作為備選指標，結合指標的風險評價，設計成調查問卷，依托相關課題研究，發放給海事部門、航運企業等相關單位共23位專家，共計收回21份有效調查問卷，根據調查結果，最后確定8個因素作為最終評價指標。如表1所示[10]。

表1 泉州灣水域船舶航行環境風險評價指標體系

注：年均標準大風的天數=年均6-7級風的天數+1.5×年均8級及以上風的天數

4 泉州灣水域船舶航行環境風險評價

根據上述評價指標體系，確定評價因素集由8個風險因素構成，即：U={U1,U2,…,U8}={能見度，大風，流速，航道寬度，交通流，礙航物狀況，交通特殊點，導助航條件}。再將每一個評價指標的結果劃分為5個等級，則可構建風險評價集為：V={V1,V2,…,Vn}={低，較低，中等，較高，高}。

統計上述21份有效問卷，經過歸一化處理得出各指標風險等級的隸屬度值。如“能見度”指標的問卷結果顯示：“低”風險有4份，“較低”風險有8份，“中等”風險有7份，“較高”風險有2份，則能見度指標的風險評價向量為(0.191，0.381，0.333，0.095，0)。整理各指標風險評價向量可得模糊關系矩陣為：

利用公式(2)、(3)計算各指標的熵值ei和權重wi分別如表2所示。

表2 各指標的熵值及權重

再由公式(4)進行模糊綜合評價得：

B=(0.104，0.252，0.344，0.241，0.059)

按照最大隸屬度原則，該水域船舶航行環境風險評估結果為“一般”風險，參照末端指標評價值，可知主要風險因素來自“大風”、“交通流”既“礙航物”。

5 結論

結合對泉州海事局近幾年船舶交通事故險情資料分析可知，該水域船舶事故的主要類型為碰撞和擱淺，事故原因主要包括操作不當、小型船舶的搶道和穿越、1月和7月的風災等。本文評價結果和上述實際情況基本相符合，說明基于熵權的模糊綜合評價模型在船舶航行環境風險評價方面具有較好的適用性。因此，航行于該水域的船舶應避免偏離航道，加強值班與瞭望，注意船舶會遇和避碰，充分估計惡劣天氣和復雜海況的影響，決不能麻痹大意。