长江干线水上交通事故黑点分析

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(1. 武汉理工大学 智能交通系统研究中心，武汉 430063; 2. 国家水运安全工程技术研究中心，武汉 430063; 3. 中国交通通信信息中心，北京 100011;4. 交通安全应急信息技术国家工程实验室，北京 100011)

长江干线水上交通事故黑点分析

毛喆1,2，任欲铮1,2，桑凌志3,4

(1.武汉理工大学智能交通系统研究中心，武汉430063; 2.国家水运安全工程技术研究中心，武汉430063; 3.中国交通通信信息中心，北京100011;4.交通安全应急信息技术国家工程实验室，北京100011)

针对长江干线水上交通事故频发的状况，分析长江干线水上交通事故黑点特征，为水上交通安全监管与船舶航行决策提供参考。长江海事局辖区2006—2010年的水上交通事故类型主要有碰撞、搁浅和触礁等3种，分别多发于长江上游、中游及下游。利用DBSCAN算法提取长江干线水上交通事故的15个黑点段，结合实际通航环境条件分别对各个典型的事故黑点段事故特征和事故原因进行分析，分析结果与实际情况相吻合，证明采用黑点分析方法分析长江干线水上交通事故的分布规律是可行的，可为制定水上交通安全管理措施提供理论依据。

水路运输；长江；水上交通事故；DBSCAN算法；事故黑点

Abstract: With the growing of both the number and the size of inland water ships, the risk of maritime accidents on the Yangtze River has been increasing. The analysis of the black-spots of the maritime accidents of the Yangtze River can assist in the marine traffic safety supervision and navigation decision-making. The data about the accidents within the period from 2006 to 2010 are received from the Yangtze River Maritime Safety Administration. The collision, stranding and grounding are investigated as the three main accident types. The data show that the main accident types are different on different regions of the Yangtze River, grounding for upper region, stranding for middle region, and collision for lower region. The DBSCAN algorithm is used and 15 black-spots of maritime accidents are extracted. In accordance with the actual navigation environment conditions, the characteristics of each typical accident black-spot are analyzed and the results show that this analysis method is practical and effective.

Keywords: waterway transportation; Yangtze River; maritime accident; DBSCAN algorithm; black-spot

水路运输是大宗商品的主要运输方式，在国内外经济发展中占有重要地位，承担着我国50%以上的国内贸易和93%以上的对外贸易任务。[1]随着我国沿海产业向内陆转移、城镇化发展及西部大开发等政策对内陆经济快速推动，内河航运蓬勃发展。以长江干线为例，2015年长江干线完成货物通过量为21.8亿t，连续11 a夺得世界内河第一。[2]

随着长江水上交通运输量快速增加，船舶数量和尺度也急剧增加，导致水上交通事故频发。2009年8月10日，载有176 TEU集装箱的“航龙518”轮在长江三峡石牌水域发生严重倾斜，造成62个集装箱(包含12个危险品集装箱)落入江中； 2015年6月1日，“东方之星”游轮在长江监利段因遭遇突发性强对流天气而翻沉，造成442人死亡。水上交通事故已成为制约长江航运发展的关键因素，因此需分析长江干线水上交通事故发生的基本特征和规律，为水上交通安全监管和船舶航行决策提供技术支持，避免或减少重大水上交通事故发生。

水上交通事故分析是水上交通研究的重点。有学者[3]从人、船舶、环境及管理等角度出发研究造成事故的主要原因；有学者[4]从交通流特征出发，根据各类事故的概率模型计算事故概率；此外，还有一些学者[5]采用仿真方法进行事故分析。长江干线水上交通安全评价模型可通过分析水上交通安全风险因素构建判断其危险度并预测安全状况趋势。[6]基于事故统计数据，运用事故分析技术，从不同角度分析事故发生的时间及空间分布等特征[7]，并运用对数正态分布方法对事故的时间特征进行拟合，可得到一定时期内发生水上交通事故数量的置信区间。[8]通过分析事故发生规律的变化趋势，不仅能得出长江各航段事故的特征，而且能采用灰色关联分析法查找出事故情况与经济发展情况的关联度。[9]受通航环境等因素影响，水上交通事故在给定统计周期内的某些航道显著密集分布，具有发生地点的倾向性。[10]采用数据挖掘方法找出事故黑点，利用少量数据对事故各致因因素与事故间的相关性进行分析，可克服事故致因理论[11]需大量数据的弊端，是目前研究水上交通事故的新方法。由于我国的水上交通安全管理侧重于事后应急，因此缺乏对事故发生规律的深入性研究。[12]对此，基于长江海事局辖区2006—2010年的水上交通事故数据，利用DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法提取长江干线水上交通事故黑点，从而提出有效、可行的预防建议来减少或避免类似事故发生。

1 水上交通事故统计方法及区域特征

1.1 水上交通事故定义

根据《水上交通事故统计办法》[13]，水上交通事故是指“船舶在航行、停泊、作业过程中发生的造成人员伤亡、财产损失、水域环境污染损害的意外事件”，但渔船之间、军事船舶之间发生的交通事故及渔船、军事船舶单方交通事故除外。按照不同的标准，水上交通事故可有不同分类方法。

1)按照事故发生原因，可将水上交通事故分为9类：碰撞事故；搁浅事故；触礁事故；触损事故；浪损事故；火灾、爆炸事故；风灾事故；自沉事故；其他引起人员伤亡和直接经济损失的水上交通事故。

2)按照人员伤亡和直接经济损失情况，可将水上交通事故分为5个等级：小事故；一般事故；大事故；重大事故；特大事故。各等级事故的划分按照表1的标准确定，但特大事故因其后果通常具有灾害性而由国务院单独规定。

表1 水上交通事故分级标准表

1.2 长江干线水上交通事故基本特征

2006—2010年，长江海事局所管辖水域共发生水上交通事故1 708起，沉船268艘，死亡/失踪273人，具体情况见图1。

图1 2006—2010年长江干线水上交通事故概况

由图1可知，近年来长江海事局辖区主要事故数总体呈下降趋势，但死亡/失踪人数与沉船数存在较大波动，下降转好趋势不明显，这与长江干线船舶的快速大型化有关，表明船员的安全意识及驾驶技能仍有进一步提升的空间。

将长江干线分为上游、中游和下游等3个区域，不同区域水上交通事故类型的分布情况见图2。

1)碰撞事故在长江下游的分布明显高于中游和上游，达442起，占所有碰撞事故总数的58.5%。其主要原因在于：长江下游虽然航道较宽且水深充足，但全年船舶交通流量较大；特别是近年来船舶大型化发展造成航道拥挤，且下游航道优越的自然条件更容易使船舶操纵者疏忽。

图2 长江干线水上交通不同遇险区域事故类型分布情况

2)搁浅事故在长江中游居多，达239起，占搁浅事故总数的50.5%。这主要是由于中游航道蜿蜒曲折，相比下游等地水深不足；特别是受季节性枯水期等因素影响，一些重点水域出现航道出浅情况。

3)触礁事故在长江上游明显高于其他航道，达101起，占触礁事故总数的66.9%。这主要是由于上游部分航段处于三峡库区回水变动区，水流紊乱造成船舶操纵困难，同时枯水期礁石岀浅碍航严重。

相比上游和中游，下游船舶交通流量更大、航行情况更加复杂，因而各类水上交通事故数量更多。由图2可知，碰撞、搁浅和触礁为长江干线最主要的事故类型，占80.7%，另外6种事故仅占到所有事故的19.3%。因此，这里主要对碰撞、搁浅和触礁等3类事故进行分析。

2 长江干线事故黑点提取方法

事故黑点理论[14-15]多用于道路交通事故，指在某一路段上一定时间内发生交通事故的数量、特征与其他路段相比明显突出的点。这里事故黑点是指长江干线水上交通事故多发的水域。

基于密度的聚类算法是针对任意形状的聚类发现提出的，可理解为：每个聚类对应数据分布在一个相对密集区，通过寻找由低密度区域(对应噪声或离群数据)分割的连通高密区实现数据划分。典型的算法有ESTER等[16]提出的DBSCAN，该算法根据空间密度的差别将具有相似密度的点作为一个聚类。由此，引入DBSCAN算法提取长江干线事故黑点,这里事故黑点为半径Eps(km)内发生Minpts起以上事故的水域。

2.1 DBSCAN算法的基本概念

DSSCAN算法的基本概念[16]如下。

1)密度：空间中任意一点的密度是以该点为圆心、以Eps为半径的区域内包含的点数目。

2)邻域：空间中任意一点的邻域是以该点为圆心、以Eps为半径的区域内包含的点集合，记作Neps(p)={q∈D|dist(p，q)≤Eps}，这里D为数据库。

(3)核心点和边界点：空间中某一点的密度，若大于或等于某个给定阈值Minpts，则称该点为核心点；否则称其为边界点。

4)直接密度可达：点p从点q直接密度可达，且满足p∈Neps(q)，Neps(q)≥Minpts。

5)密度可达：在数据库D中，若存在一组对象p1，p2，…，pn使得p1=q，pn=p，对于任意pi∈D(1≤i≤n)，pi+1是从pi关于Eps和Minpts直接密度可达的，则称p是从q关于Eps和Minpts密度可达的。

6)密度相连：存在一点o，使得点p和点q是从o关于Eps和Minpts密度可达的，则点p和点q是关于Eps和Minpts密度相连的。

7)类：数据库D的非空集合C是一个类，当且仅当∀p，q，若p∈C，且从p密度可达q，则q∈C；∀p，q，若p∈C，q∈C，则p和q是密度连接的。

8)噪声：数据库D中不属于任何类的点为噪声。

2.2 DBSCAN算法的实现

DBSCAN算法的实现过程如下。

1)初始化设置。

(1)在原数据库D中增加用于存储聚类结果的新属性ClusterID，对其初始化归零，形成新数据集D′。

(2)定义TempList用于临时存储两点之间的距离小于半径e的点。

(3)设定参数Minpts和Eps。

2)遍历集合D′，依次将各个点作为种子点进行考察，i=1，j=1，Cluster=1。

(1)对于任意一点pi，若pi的ClusterID=0，则搜索其Eps邻域；若Neps(pi)≥Minpts，则点pi为核心点，令pi的ClusterID=Cluster，将pi的Eps邻域包含的所有点存入到TempList中。

(2)遍历TempList，将各个点作为种子点进行考察，对于任意一点qj，若qj的ClusterID=0，则搜索其Eps邻域；若Neps(qj)≥Minpts，则qj也是一个核心点，同时其是点qj的直接密度可达点，与pi同属一类，令qj的ClusterID=Cluster；否则qj为边界点，但qj的ClusterID=Cluster。若qj是核心点，点o∈Neps(qj)且o∉TempList，则将点o存入到TempList中。最后，将点qj从TempList中删除。

(3)j=j+1，若TempList为非空，则执行步骤(2)。

3)i=i+1，Cluster=Cluster+1，执行步骤(2)直至遍历完数据集D′。

(4)删除搜索数据集TempList。

至此，聚类结束，对数据集仅需搜索一次即得到最终结果。D′属性数据库中记录了聚类结果，其中字段ClusterID值为零的点为噪声点。

3 长江干线事故黑点提取与分析

3.1 基于DBSCAN算法提取长江干线事故黑点

针对事故发生地的航道里程建立数据库D，运用“2.2”节中DBSCAN算法的实现步骤，选取Eps=10 km，Minpts=20，对长江上游、中游和下游水上交通事故进行分析。分别用A，B及C代表长江上游、中游和下游，共提取到长江干线事故黑点15个，其中，上游事故黑点1个(A1)，中游事故黑点6个(B1～B6)，下游事故黑点8个(C1～C8)，见表2。

表2 长江干线水上交通事故黑点分布位置

由于B1和C8正好处于长江中游与下游的分界处且紧邻，因此合并B1和C8为黑点BC，得到长江干线共计14个黑点。这14个事故黑点水域总长571 km，占长江干线总长的27.19%；在这14个黑点上共发生事故963起，占事故总数的56.38%。

3.2 长江干线事故黑点特征分析

分析各黑点水域发生的主要事故类型及其与水位期的关系见表3。

表3 事故黑点内主要事故类型与水位期的关系

由表3可知：以碰撞事故为主的事故黑点为B3，B2，C7，C6，C5，C4，C2和C1，主要集中在下游；以搁浅事故为主的事故黑点为A1，B6，B5和B4，主要分布在中游；以触礁事故为明显特征的事故黑点是A1，分布在上游；BC点和C3点搁浅事故虽多，但与碰撞事故数相比差别不大。

分别选取长江上游、中游和下游各1个事故黑点及中游与下游交界处事故黑点，结合其所在航道特征分析黑点成因。

1)长江上游事故黑点A1依次为铜锣峡水道、通田坝水道、寸滩水道、朝天门水道、猪儿碛水道、三角碛水道、胡家滩水道和乌木桩水道。这其中，铜锣峡水道和乌木桩水道通航条件恶劣，为通航控制河段，只能单向航行。该航段处于三峡回水变动区，在库区蓄水期和泄洪期河道变动范围大，航道发生较大的偏移。由此可见，通航环境短时间内的急剧变化会引起事故数的增加，特别是搁浅和触礁事故(该航段共发生搁浅事故26起、触礁事故22起，分别占该航段事故总数的34.67%和29.33%)。

2)长江中游事故黑点B5依次为瓦口子水道、太平口水道和涴市水道。这其中，瓦口子水道系分汊变迁河道，主航道两岸有块石驳岸压缩航道；太平口水道主流摆幅大、洲滩消长频繁，枯水期两槽及两汊交叉作为主航道使用，为枯水期重点浅水道；涴市水道属微弯分汊河段，受江心洲及边滩等影响，该航段河道弯窄曲折，枯水期更甚。整体来说，该事故黑点段河道弯曲狭窄、航道演化变迁剧烈、主航道摇摆不定，同时浅滩乱石多、通航环境在枯水期更加恶劣，导致搁浅事故多发。该航段62.5%的事故发生在枯水期，51.52%的事故为搁浅事故。

3)长江中下游交界处事故黑点BC依次为青山夹水道、武桥水道和白沙洲水道。这其中：青山夹水道受天兴洲右缘边滩影响，枯水期航道变窄；武桥水道内受武汉长江大桥通航孔宽度限制及汉江由此汇入长江，水流紊乱，船舶操作不慎易导致碰撞事故。枯水期白沙洲水道左岸荒五里一带易形成边滩或浅埂进而阻塞航道，同时又有汉阳边滩导致搁浅事故多发。碰撞事故和搁浅事故分别占该航段事故总数的25.0%及32.5%。

4)长江下游事故黑点C1依次为马鞍山水道、江心洲水道、西华水道、芜湖水道和芜湖大桥水道。这其中：马鞍山水道洲头有横流，岸嘴突出且有回流花水；江心洲水道矶石突出，同时有边滩、陡岸存在；芜湖水道中山西嘴处于东转北的急弯顶端，转折处水流湍急，有大片回流花水。该段航道通航条件复杂，在芜湖长江大桥、青弋江汇合处岸形突变使航道突然变窄，回流水花多、水流湍急紊乱，沿岸矶头礁石多。该航段内船舶交通流量较大，因此碰撞事故频发，占该航段事故总数的64.95%。

4 结束语

1)随着船舶数量增加及大型化发展，长江干线水上交通事故频发，需对长江干线水上交通事故黑点进行分析，为水上交通安全监管和船舶航行决策提供技术支持。

2)利用长江海事局辖区2006—2010年的水上交通事故数据分析事故的区域分布特征。长江上游、中游和下游最主要的水上交通事故类型分别为触礁、搁浅及碰撞。

3)利用DBSCAN算法提取出长江干线水上交通事故的15个黑点段，其中上游事故黑点段1个、中游事故黑点段6个、下游事故黑点段8个。

4)结合实际通航环境条件对各个典型事故黑点段的事故特征与事故发生原因进行分析，发现分析结果与实际情况吻合，证明采用事故黑点方法分析长江干线水上交通事故的分布规律是可行的。

根据不同的通航条件对各类船舶提出有针对性的事故防范措施和安全建议，既可保证船舶安全通过事故多发的黑点段，也可帮助海事管理部门有针对性地对重点水域实施监管并优化救援力量布置，进而减少水上交通事故的发生，保障人命财产安全。

[1] 郑和平. 2012年中国海员大会新闻发布会[EB/OL]. [2012-06-24].http://www.moc.gov.cn/zhuzhan/wangshangzhibo/2012haiyuandh/wenzishilu/index.html.

[2] 长江航务管理局.超越——写在长江航运“十二五”收官之际[EB/OL]. [2015-12-19]. http://www.cjhy.gov.cn/hangyundongtai/zhuanxianggongzuo/2015/20151228_shierwu/201512/t20151229_270200.html.

[3] 杨爱新. 长江内河运输船舶事故的探讨[J]. 南通航运职业技术学院学报, 2006(1):71-72.

[4] SCHOENEICH M. Probabilistic Model of Under-Keel Clearance Assessment As a Practical Tool for Ships’ Safety Determination in Existing and Designed Ports[C]// First International Conference on Transportation Information and Safety (ICTIS)， 2011:2690-2696.

[5] MONTEWKA J, HiNZ T, KUJALA P, et al. Probability Modelling of Vessel Collisions[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2010, 95(5):573-589.

[6] 田丽娟, 张矢宇, 蔡爱国. 集对分析法在长江干线水上交通安全上的应用[J]. 船海工程, 2013, 42(3):199-203.

[7] 毛喆, 严新平, 陈辉,等. 水上交通事故分析研究进展[J]. 中国安全科学学报, 2010, 20(12):86-92.

[8] 张金奋, 严新平, 陈先桥,等. 基于概率分布的长江干线水上交通事故分析[J]. 中国航海, 2012(3):81-84.

[9] 魏玉晓，李宗平，李宵寅.基于加权关联规则的交通事故分析[J].交通信息与安全，2009(1)：94-97.

[10] 吴乃平. 充分认识内河船舶碰撞事故的若干特性[J]. 中国航海, 2010, 33(4):79-84.

[11] 郝勇, 童飞. 水上交通事故致因理论探讨[J]. 船海工程, 2006(2):83-86.

[12] 郭君. 长江水上交通安全预警管理机制建设研究[D]. 武汉：武汉理工大学, 2008.

[13] 交通运输部. 水上交通事故统计办法[J]. 中华人民共和国国务院公报, 2003(18): 34-36.

[14] 鲍海涛. 聚类分析在交通事故黑点智能排查中的应用[D]. 长春：吉林大学, 2005.

[15] HIROAKI H, SADAMITSU N, YOJI O. Development of Counting Method of Black Spots Caused by the Radioactive Contaminations on the Imaging Plate[J]. Japanese Journal of Radiological Technology, 2012, 68(5): 545-553.

[16] ESTER M, KRIEGEL HP A .Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise [C]//Proceedings of 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Portland, 1996.

Black-Spot Analysis of Maritime Accidents on Yangtze River

MAOZhe1,2,RENYuzheng1,2,SANGLingzhi3,4

(1. Intelligent Transportation System of Research Center, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China; 2. National Engineering Research Center for Water Transport Safety, Wuhan 430063, China;3. China Transport Telecommunication and Information Center, Beijing 100011, China;4. National Engineering Laboratory of Transport Safety and Emergency Informatics, Beijing 100011, China)

1000-4653(2016)04-0076-05

U698.6

A

2016-06-29

国家自然科学基金(51309187)

毛 喆(1976—)，女，湖北黄梅人，副研究员，研究方向为水上交通安全。E-mail：yanar@sina.com