三峡库区船舶溢油风险评价研究

2013-06-12陈卓欧

船海工程 2013年1期

陈卓欧，黄明，延飞

(武汉理工大学航运学院，武汉430063)

国家海事局对水运船舶溢油污染的方针是“防治结合，预防为主”。相比溢油事故后的治理，事故前的预防有效实施对减少溢油的损害影响更为重要。目前，对于内河船舶溢油的风险评价的研究，主要集中在评价方法的选取上［1-2］，邓健等［3］研究了三峡库区船舶溢油风险评价指标体系问题，该研究仅仅局限于评价溢油事故发生的概率，而从风险的定义来看［4］，它不仅包括事故发生的概率，还包括事故造成的后果，包括经济损失、人员伤亡等。因此，从这个意义上讲，评价模型还不够全面。

本文将熵值法与无量纲方法相结合，利用熵值法确定影响船舶溢油因素的权重赋值，并对不同地区风险因子进行无量纲化处理，综合考虑溢油发生的概率和可能造成的后果，并针对三峡库区的12个港区开展例证研究，研究结论可以为海事管理机构有针对性地采取措施降低溢油风险提供依据。

1 三峡库区船舶溢油概率评价模型

1.1 评价指标体系建立

确定内河船舶溢油概率的指标体系时应当遵循的原则为

指标必须和三峡库区船舶溢油概率的目标相一致，必须具有系统性、可操作性、科学性、可比性，指标之间应避免相关性，指标设置要重点突出，定量和定性指标相结合。

基于评价指标体系建立的原则，鉴于国内外主要评价指标体系的经验，结合调研和专家意见，考虑资料获取的难易程度、模型的可操作性等，对指标进行筛选，选取6个评价指标:①辖区水域长度;②内河船舶断面交通流;③辖区油船进出港艘次;④辖区油码头数量;⑤辖区油品吞吐量;⑥辖区事故数。

1.2 三峡库区船舶溢油风险评价模型

为了计算总体的溢油概率指数，在计算得到各指标概率度的基础上还需要确定各指标的权重，本文设计采用熵值法确定评价指标的权重。

1.2.1 指标无量纲处理方法

在利用熵值法确定权重过程中，需要用到的原始数据矩阵中会存在指标单位不一致，比较时标准不统一的问题，需要对数据进行无量纲化处理。根据合理的假设可以确定模型的基本函数形式，然后根据历史样本数据和理论分析找出各指标的某些特征值，再通过这些特征值得出每个评价指标模型的具体形式，即确定每个评价指标的评价函数，最后根据区域各指标的实际值和评价模型得出各评价指标的评价值。

对该模型做出如下假设。

1)模型中评价值为无量纲值，称之为子安全度。每个评价指标的单位和数量不同，因此必须通过对它们进行计算模型无量纲化处理，使它们能够进行综合计算。

2)子安全度介于0～1之间。对应标准，每个指标都存在一个最差值和一个最优值，取最差值或比最差值小时该指标为0，取最优值或比最优值大时该指标为1，尽管有越大越好的指标，也有越小越好的指标，但是它们的取值都介于最差值和最优值之间，并且其函数应该是单调的。

图1 三峡库区船舶溢油概率评价函数曲线

3)模型中的各指标分别占有不同的权重，对安全度有大小不同的贡献。

很多国际机构和专家学者对很多指标都确定了不发生危机的一个值，这个值不是最差值，也不是最优值，称之为及格值，取这个值时安全度为0.6［5］。同时根据各种规划、标准以及实际情况可确定一个理想值或者最差值，对模型求解并建立安全度计算模型，见表1。

表1 指标评价函数对应关系表

以“危险品码头分布指标”为例，认为当该辖区没有危险品码头时(即危险码头数为0时)，该指标概率度最低，为最优值0;当该辖区危险品码头数量为辖区的平均值时，即6座时，该指标概率度为及格值，为0.6。当该辖区危险品码头数量为辖区最大值时，即危险品码头数量为12座时，该指标概率度为最差，分值为1。通过归一化处理，将原来的带有单位的历史样本数据转化为无量纲数值。本文采用线性分段函数插值的方法对多个指标进行无量纲处理。假设x为标准化后的样本数据，X为原始的带单位的指标样本数据，XZY为最优的指标值，XZC为最差的指标值，XZY和XZC可由指标样本数据的最大或最小值确定，也可以理论分析给出。将归一化后的数值XZY(值为0)、XJG和XZC(值为1)，通过下列等式计算得到该指标概率评价函数。

1.2.2 熵值法基本原理

熵是系统无序程度的度量，可以用于度量已知数据所包含的有效信息量和确定权重［6］。在船舶溢油概率评价中，对“熵”的计算确定权重，就是根据各项指标值的差异程度，确定各指标的权重。当各评价对象的某项指标值相差较大时，熵值较小，说明该指标提供的有效信息量较大，其权重也应较大;反之，若某项指标值相差较小，熵值较大，说明该指标提供的信息量较小，其权重也应较小。当各被评价对象的某项指标值完全相同时，熵值达到最大，这意味着该指标无有用信息，可从评价指标体系中去除。

1.2.3 熵值法求权重步骤

使用熵权法确定权重主要有以下3个步骤。

1)原始数据矩阵归一化。设m个评价指标，n个评价对象的原始数据矩阵为A=(aij)m×n，对其归一化后得到R=(rij)m×n。对值越大越优的指标而言，归一化公式为

对于值越小越优的指标而言，其归一化公式为

2)定义熵。在有m个指标，n个被评价对象的评估问题中，第i个指标的熵为

3)得到熵权。得到了第i个指标的熵之后，可得到第i个指标熵权

式中:wi——用熵值法确定的评价指标权重。

1.2.4 综合层溢油综合概率指数计算

综合概率指数E表示的是该辖区船舶溢油概率评价的最终计算值，它代表的是该辖区污染概率的整体情况，其计算方法如下式。

式中:E——综合层的三峡库区船舶溢油污染概率指数;

yj、wj——各指标的指标概率度和权重，j=1，2，3，4，5，6，分别代表下属的6个指标。

将溢油概率评价模型应用于内河管辖水域。在计算中，指标评价函数实际采用海事局管辖水域各指标的多年的统计最优、平均及最差值数据作为基础，确定各指标的评价函数，带入各辖区的指标概率评价函数即可计算评价指标概率度。

在此基础上，根据各指标权重分别计算各辖区的综合船舶溢油概率指数E。

2 三峡库区船舶溢油风险评价

2.1 船舶溢油概率评价

对于船舶溢油概率风险来说，选取1.1中所述6个因素进行评价，通过对12个港区中以上6个因素数据的无量纲化处理，得到评价指标见表2。

表2 溢油概率风险因子无量纲化结果

在以上无量纲结果的基础上，利用熵值法求得的6个风险指标的权重结果，见表3。

表3 溢油概率风险指标权重

由表3可见，辖区危险品吞吐量的权重最大，辖区长度的权重最小，但总体上看，6个指标的权重相差不大。

2.2 三峡库区船舶溢油损害评价

2.2.1 船舶溢油损害评价指标体系

船舶溢油损害评价指标体系由两个层次组成，一是指标层，另一个是综合层。综合层为溢油损害指数，反应的是船舶溢油损害概况;指标层为指标损害度，代表的是各指标的损害值。

按1.1的原则，对指标进行筛选，在充分调研的基础选取了2个评价指标，即溢油敏感资源分布数量和油品危险度。

2.2.2 船舶溢油损害评价指标权重求取

通过调研，并根据油品危险度分类及分值、常见油品危险度的取值等相关规定［7］，得到三峡库区12个港区的溢油敏感资源分布数量和油品危险度的无量钢化结果见表4。

表4 三峡库区溢油损害评价指标函数及计算值

利用熵值法基本原理和步骤，得到辖区溢油敏感区域分布0.498 0和油品危险度0.502 0。

3 三峡库区船舶溢油风险综合评价

3.1 风险评价方法选取

目前的一些风险评价方法由于没有区别对待风险所包含的发生概率及损害两者之间存在的关系，使得一些风险评价方法在基本的评价原理或评价模型上存在不合理或不完善的地方［8］。本文定义风险为事件发生概率和事件损害或者是事件发生可能性和后果严重程度的综合反映，见图2。风险水平的计算是利用结合概率和损害的二维风险矩阵。