基于相对危害度分析的渔船水上事故风险评价

温国平， 于晓利， 任玉清,2

(1．大连海洋大学 航海与船舶工程学院，辽宁 大连 116023；2．中华人民共和国渔业船舶检验局 渔船安全研究中心，辽宁 大连 116023)

2017-04-28

农业部渔业船舶检验局资助项目(cjht201630)

温国平(1991—)，女，山西忻州人，硕士生，从事渔业安全评价方法研究。E-mail：wgp_dl@163.com

于晓利(1960—)，男，辽宁丹东人，副教授，从事航海技术、渔船安全管理等方面的研究。E-mail：yxl@dlou.edu.cn

1000-4653(2017)03-0064-05

基于相对危害度分析的渔船水上事故风险评价

温国平1， 于晓利1， 任玉清1,2

(1．大连海洋大学 航海与船舶工程学院，辽宁 大连 116023；2．中华人民共和国渔业船舶检验局 渔船安全研究中心，辽宁 大连 116023)

根据渔船水上事故的发生特点及事故统计特性，提出渔船水上事故类型相对危害度的概念，并建立基于相对危害度分析的渔船水上事故风险评价模型，从事故发生频数和后果2方面判断渔业生产系统的安全状况。为衡量事故发生的后果，提出利用相对危害度表示事故后果的严重程度，利用集对理论建立渔船水上事故类型的相对危害度分析模型，并将该模型应用于某省渔船水上事故安全状况分析实例中。结果表明：运用该模型进行渔船水上事故安全评价具有一定的合理性和操作性，便于渔业安全监管人员直观地了解和把握渔业生产安全状况。

渔船水上事故；集对理论；相对危害度；风险评价

渔业安全管理是指为预防和减少事故的发生，在事故发生前制订出合理有效的安全措施，对渔业安全进行分析和评价。渔业安全评价是指通过对选取的安全评价指标进行定量计算分析，衡量事故的严重程度，从而进一步评价渔船的总体安全状况。目前常用的风险评价方法有模糊综合评价[1]、集对分析法[2]、指数评价方法[3]和综合评价法[4]等，这些方法各有优势，可比较准确地定量化评估系统的安全水平及其发展态势。但是，其又有自身的局限性，主要表现在以下2方面：

1)评价过程繁琐。上述评价方法均需建立评价体系和评价集，确定指标权重。若要评价某年度的安全状况，依然需利用多年的事故数据重复进行从评价指标选取到评价结果计算的一系列过程。

2)上述评价方法常采用“事故起数”“死亡人数”和“经济损失”等指标进行评价，侧重于从事故的发生情况来评估渔业安全状况，很少从事故类型的角度加以评价。虽然安全检查表法[5]和事故树分析法[6]等风险分析法能充分挖掘事故存在的危险因素，容易找到事故的主要危险源，但渔船水上事故的种类众多，且不同的事故类型有不同的致因因素。因此，非常有必要对渔船水上事故的事故类型进行研究。

鉴于上述评价方法存在一定的不足，且《渔船水上事故统计规定》(以下简称《规定》)[7]对渔船水上事故类型作了界定和描述，故提出利用相对危害度来描述各类渔船水上事故后果的严重程度，根据风险理论建立渔船水上事故安全评价模型，将不同的事故类型作为评价指标，根据相对危害度和发生频数对某地区某年度的渔业安全状况进行评价，利用风险值来衡量评价对象并进行排序，判断每年渔船的安全状况。相对危害度作为常规事故指标与评价对象的中间桥梁，可通过模糊综合评价法或集对分析法等方法加以确定，为评价任意年度的安全状况提供一条捷径，并能充分利用事故类型的信息，从而给渔业监管部门的评价工作带来许多方便；同时，可从评结果中直观地了解到对安全状况有严重影响的事故类型，从而有针对地采取预防管理措施。

1 基于相对危害度分析的渔船水上事故风险评价

1.1相对危害度的基本概念

风险是描述评价对象危险程度的客观量，指系统发生意料之外的事故给人类带来危害的程度，取决于事故发生的频率和后果。在确立事故后果时，考虑人员伤亡、船舶损失和经济损失等3方面的事故后果。由于对渔船水上事故后果的度量没有标准的取值范围，因此无法进行准确计算。但是，《规定》对渔船水上事故类型进行了划分和界定，使得基于事故类型的评价成为可能。在医学领域，相对危害度[8]是指与非暴露人群相比的暴露人群的危险，实际上是与特定水平累积暴露相关联的相对危险。这里提出的相对危害度是指相对于渔船水上事故类型的平均危害水平，某种事故类型带来的危害。

设评价n年的渔业安全状况，有m种渔船水上事故类型，则某种事故类型的相对危害度Ns为

(1)

(2)

1.2渔船水上事故风险评价模型

风险评价是指以事故的发生频数为基础对系统进行危害性评价，这里在对每类事故的后果进行相对危害度分析的基础上，结合某年度渔船水上事故发生的频数，从事故的发生频率和后果2方面判断渔业安全的总体状况。将风险[9]定义为1 a内有害事故发生后带来的危害，用来表示某年度的渔船水上事故安全状况，通常可表示为

R=f(F,N)=FN

(3)

式(3)中：R为系统的危险性；F为每年事故发生的次数；N为有害事件造成的后果。

设有m种事故类型，则该年度的风险值为

(4)

式(4)中：T为周期，取1 a；Q为1 a内发生的事故次数；N为有害事故造成的总后果；Fi为1 a内某类事故发生的次数；Ni为某类事故的相对危害度。

依据各年度的风险进行渔船水上事故安全状况排序，风险越大，表明该年度的渔业生产安全状况越差，排序位置越靠后。

2 基于集对理论的相对危害度评价模型

相对危害度可结合模糊综合评价法、集对分析法等安全评价方法加以确定。这里以集对分析理论[10]予以实践。

2.1集对分析基本理论

集对分析理论是一种利用特定的数学计算公式统一描述不确定性信息，形成确定的认识，并从中发现潜在规律的理论，主要采用的数学工具是联系数。该理论已在安全评价[11]领域得到广泛应用。

设2个集合A和B组成集对H=(A，B)，在某个具体背景W下展开分析，共有N个特性。2个集合共有S个同一特性、P个相互对立特性，其余的F=N-S-P个特性既不对立也不同一。由此，集合A和B在问题W下：记a=S/N为同一度，b=F/N为差异度，c=P/N为对立度，则同异反联系数(简称联系数)为

(5)

式(5)中：i为差异度系数，取值区间为[-1，1]；j对立度系数，一般取-1；a，b，c为[0，1]内的实数，且满足归一化条件a+b+c=1。这种从事物的同(同一)、异(差异)、反(对立)等3方面刻画2个集合的联系状况、反映事物的不确定性的公式(式(3))称为三元联系数。

2.2基于集对理论的渔船水上事故相对危害度评价模型

采用集对分析法对渔船水上事故类型的相对危害度进行分析，将各种事故类型的样本值与分级标准组成一个集对，计算样本中各类事故的指标值与标准损失程度的各级别之间的联系度，通过熵权法确定权重，计算平均联系度。

设评价对象空间X={事故类型}={x1，x2，…，xm}，表征评价对象属性的指标集I={评价指标}={I1，I2，…，Im}，评价集V={v1，v2，…，vn}，且v1

(6)

式(6)中：rpc∈[0，1](1≤p≤m，1≤c≤n)为评价指标Ip相对评价等级Vc的联系度分量；apc和apd为评价指标Ip的c级及d级标准值。

将各项评价指标样本值代入式(6)即可得到各类事故的联系度，通过熵权法确定指标权重，计算平均联系度为

(7)

采用李德顺等[12]提出的系统级别特征值衡量某种事故类型的危险度，计算式为

(8)

式(8)中：l为安全评价等级的赋值；μl为与级别l对应的平均联系度。

根据式(1)和式(2)计算事故类型的相对危害度N。

3 实例应用

以某省2010—2014年的渔船水上事故统计数据(见表1)为例，将基于集对分析法的相对危害度风险评价模型应用于该省渔船水上事故安全风险评价中。

表1 2010—2014年渔船水上事故统计数据

3.1相对危害度的确定

采用基于集对分析法建立的相对危害度分析模型，依据评价指标的选取原则及《规定》中的相关要求，以自沉、碰撞、风损、触损、火灾、溺水、机械损伤、大风和海冰等事故类型为评价对象，选取沉船艘数、死亡人数和直接经济损失等3个绝对评价指标来衡量渔船水上事故各类型的危害后果。

1)沉船艘数：即1 a内全损渔船艘数。船舶沉没或倾覆会带来巨大的损失和危害，该指标反映事故造成的渔船损失严重程度。

2)死亡人数：即1 a内渔船水上事故造成的死亡人数。人命安全是事故安全的首要内容，人员死亡带来的伤害是无法弥补的，造成的损失是难以衡量的，该指标充分反映事故造成的人员伤亡损失。

3)直接经济损失：指渔业安全事故发生后造成的直接经济损失，包括渔船船体、机械设备、通信设备及所载其他物品的损坏和灭失造成的财产损失与人身伤亡支出费用，包含医疗、丧葬与抚恤、补助及救济费用和歇工工资，不包含人员伤亡赔偿损失，仅指渔船船体和机械设备损毁造成的财产损失，反映事故带来的财产损失状况。

针对不同事故类型的危害度分析，不同的评价指标与事故严重程度的关联度不同，必须根据各指标对事故严重程度的影响大小来确定其在评价指标体系中的权重。为有效、客观地解决指标权重的分配问题，采用熵权法对评价指标权重进行赋值，充分利用指标数值之间的差异确定各项指标对评价对象的影响程度。当某个指标值的变异程度较大时，熵值较小，熵权较大，表明该指标提供的信息量较大，其重要性就较大。[13]

采用熵权法对评价指标进行赋值，得到各指标的权重分配为：W=[沉船艘数，死亡人数，直接经济损失]=[0.252 9，0.411 9，0.335 2]。

在渔船水上事故相对危害度评价中，评价指标标准的建立是评价者判断某项指标所达到的危害度的依据。根据各项评价指标在评价单位的分布情况建立分级标准，采用区间划分法进行区间等级划分。将评价指标等级确定为5个等级，为便于计算，对评语进行量化处理，选用数值1～5表示5种严重程度，即：V={轻微，较小，一般，较大，重大}={1，2，3，4，5}。

在咨询高等院校、科研机构、渔业互保协会及渔港监督局等单位的知名专家和领导的基础上，得到各项评价指标的等级标准(见表2)。

表2 渔船安全评价标准

根据式(6)～式(8)得到各事故类型的危害度，根据式(1)和式(2)得到各事故类型的相对危害度。

3.2评价结果及分析

运用相对危害度风险评价模型对某省2010—2014年的渔业安全状况进行评价，根据历年的事故发生频数和相对危害度评价模型得到历年的风险水平，各类事故的频率和相对危害度见表3，研究结果见表4。

表3 2010—2014年渔船水上事故的发生频数和相对危害度

表4 2010—2014年渔船水上事故风险评价结果

由表3可知，按照相对危害度的大小排序为：碰撞>自沉>风灾>溺水>机械损伤>海冰>触损、火灾。由此可知，渔船碰撞事故的相对危害度最大，其次是自沉事故。由于渔船碰撞事故和自沉事故发生之后往往伴随着船毁人亡，因此尽可能地降低此类事故后果的严重程度是保障渔民在海上安全作业、减少生命财产损失的主要内容，渔业管理机构可通过增加应急救助手段和设备及提高渔船的互救率来减少这2类事故带来的巨大损失。

运用提出的基于相对危害度分析法对渔船水上事故的风险进行评价，结果如表4所示。从表4中可看出，2013年的渔业安全状况最差，2011年和2012年相对较好，2014年最好。该评价结果与该省渔业安全监督管理机构的总体状况描述一致。对表4中的数据作进一步分析可知，2013年渔船碰撞和自沉事故的风险值均比2010年的小，但溺水事故的过度发生使得2013年的渔业安全状况较差。2014年，渔业厅制定了《2014年度安全生产目标管理责任书》，根据各地的渔船数量、船上作业人数和渔船作业环境等实际情况对事故控制指标采取比较严格的标准，有效遏制了事故频发的态势，各类事故的风险值均显著下降，尤其是碰撞事故的下降幅度最大，有效改善了渔业安全状况。但是，与其他各类事故的风险值相比，溺水事故的风险值最大。因此，提高船员的安全意识，减少船员溺水事故的发生，仍是渔业监督管理的主要内容。

4 结束语

本文提出基于相对危害度的风险评价法，并将该方法运用到渔船水上事故安全状况评价中。在已知各类事故的相对危害度的基础上，可仅凭各年度的事故发生起数给出评价结果，操作简单、方便，为渔业安全评价提供了一种新思路。基于相对危害度的风险评价法避免了渔业安全监督管理机构仅从事故起数、经济损失等方面描述安全状况的片面性；在考虑多项指标评价各类事故的后果的同时，避免了传统多指标评价方法复杂的操作步骤；此外，还可从事故类型的角度分析渔业安全状况。但是，该方法也存在一定的不足。例如，在第一次进行渔业安全状况评价时，必须根据多年的事故数据严格求取各类事故的相对危害度，这样得到的评价结果才更合理、更科学。

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RelativeHazardAnalysisandSafetyAssessmentonFishingVesselAccidents

WENGuoping1，YUXiaoli1，RENYuqing1,2

(1. School of Navigation and Naval Architecture, Dalian Ocean University, Dalian 116023, China； 2. Research Center of Fishing Vessel Safety, Register of Fishing Vessel of PRC, Dalian 116023, China)

According to the characteristics and statistical properties of the fishing vessel accidents, the safety assessment model is introduced to evaluate the risk of fishing vessel accident from two aspects-the frequency and the consequence. In order to predict the consequences of the accident with the value of relative hazard degree, the relative hazard degree analysis model of fishing vessel accidents is constructed based on the set pair analysis theory. The fishing vessel accident is analyzed with the model. The results show that the model is rational and practical for fishery regulators.

fishing vessels accident; set pair analysis theory; relative hazard; risk assessment

U698.6

A