舟山嵊泗岛际通航率预报研究

虞佳维 陶烨明 李可鹏 何晴

摘 要：针对由于无法预知开航情况导致民众无法提前安排行程的问题，采用经验分析、统计分析及二元逻辑回归分析等方法对航班数据和气象数据进行统计分析，得到岛际通航率指数中有效波高权重>风力权重>能见度权重，建立岛际通航率指数公式Sp=w+v+h（w为风力权重，v为能见度权重，h为有效波高权重），推出岛际通航率指数5级分级及相应影响表。通过检验分析，说明公式基本能指导嵊泗通航，有助于交通运输局和航运公司更为合理的安排日常客运航班和运力。

关键词：岛际通航率指数;权重;经验分析;二元逻辑回归分析

中图分类号：U696           文献标识码：A            文章编号：1006—7973（2021）04-0100-03

嵊泗县位于杭州湾以东、长江口东南，是一个典型的海洋大县，陆域小县[1]。除飞机以外，嵊泗与上海、舟山以及各乡镇之间来往均依赖于“水上公交”。从气候上来看，嵊泗处在大陆与海洋气候过渡地带，各类灾害性天气多发、频发，灾害性天气系统复杂，尤其是海上交通航线，常年受海上大风、海雾等灾害性天气的影响，给岛际交通和旅游带来了比较大的影响[2]。

为提高气象数据对居民出行的指导意义，本文通过分析气象要素和通航率之间的关系，筛选出高影响要素，并探讨气象要素对通航率的预报应用。

1资料來源及分析

本文岛际交通通行数据来源于嵊泗县交通运输局提供的2017年1月至2020年6月部分航班，航线主要选取上海方向沈家湾航线，舟山方向三江航线和东部乡镇航线，每条航线均有高速客轮和常规客轮运行，其中沈家湾航线还有夜航班次。气象数据主要来源于2017年1月至2020年6月各航线气象自动站的气象监测数据以及海浪数据。

通常，沿海海面风力越大、海浪越大、能见度越低，通航条件越差，降水、气温、湿度等其他气象要素与海上交通关系不大。根据经验模式，选取风力、海浪、能见度三个要素进行对比分析[3-5]。依次选取航线的上午（7-11时）、下午（12-17时）、夜间（18-21时）三个时间段内出现的最大风速值、最大海浪数据、最小能见度作为对应航线的气象数据。

通过统计分析，重点分析岛际交通通航情况以及气候状况，通过二元逻辑回归分析，重点分析各要素对岛际交通通航影响程度，筛选出影响各航线岛际交通主要气象因子，对每种影响因子根据影响程度赋予不同的权重，给予量化;最后按照气象指数设计原理，建立岛际交通通航预测公式。

2岛际通航气象指数计算

通航率的问题本质上是指数问题、概率问题，因此研究方法从指数的设计入手，依据是气象要素的敏感性和依从性，将各种气象要素进行综合的结果，是以不同的数学或统计函数来表征的。

气象指数函数表达方式通常为[6-7]：

式中为岛际通航气象指数。其中气象因子是经过严格挑选的，能反映出它本身对气象指数所具有的敏感性和依从性，是各种气象要素综合影响的结果。

岛际通航气象指数设计的数学表达式如下：

式中： 为岛际通航气象指数;为计算气象指数的函数;区间为气象指数值域;为值域对应的级别，为对应级别的建议、措施等。

3航线资料和气象统计资料分析

将缺失数据剔除，最终确定嵊泗至沈家湾航线及至东部乡镇航线各962组数据、嵊泗至三江航线共859组数据。

为客观统计岛际交通航班数据，对航班进行定性处理，根据通航情况，分为了可通航和不可通航两类，可通航情况又根据高速客船和常规客船进行了细分。常规客船的抗风浪能力较高速客船更强。综上，对通航数据统计结果如表1。

单上午和下午各航线通航情况，可知各航线航班停航率：至东部乡镇航线>至三江航线>至沈家湾航线，其中至沈家湾航线航班和至三江航线航班开航率高达90%以上，至沈家湾航线的夜间航班停航率最高，为37.91%。分析上午和下午各航线高速客轮和常规客轮通航情况，可知至沈家湾航线航班和至三江航线航班高速客轮通航率高达80%—90%，常规客轮通航率仅为10%-20%，至东部乡镇航线高速客轮的通航率略低，其中至东部乡镇航线下午的常规客轮通航率较为异常，即该航线在有异常天气情况下，相对于采用常规客轮更多的是采用停航。

有效波高均采用海礁浮标数据，不进行横向对比分析，根据统计时段内各航线航班通航数据分析，至沈家湾航线和至三江航线风力达到8级以上、能见度小于500米占比相似略低于至东部乡镇航线。三条航线中大风上午发生概率略低于下午发生概率，而大雾上午发生概率略高于下午发生概率。

4各气象要素对岛际交通通航率的影响

4.1经验分析

4.1.1风力对通航率的影响

根据近30年气象资料统计，一年中风力大于8级天数有120余天。大风对船舶的安全运行影响非常关键，海事和交通管理部门对超风力航行管理严格。风力的影响又分为大风直接影响和因风生浪的影响两个方面。风向、风时要素均与通航相关。嵊泗冬季持续的东北风，虽然极大风速不大，但海面浪大，航行和靠泊条件均差。夏季南风由于地形问题，易出现南大风，但对通航影响不大。因此极大风力的量级、方向、持续时间等要素均与通航条件密切相关。

4.1.2能见度对通航率的影响

由于嵊泗海域广阔，大气中水汽含量高，冷暖气团交汇或暖湿气流北抬过程中，常出现低能见度天气，尤以春季最为明显。特别是暖湿气流北抬，遇到较冷海面时出现的平流冷却雾多发，持续时间长，分布不均。海雾的突发性、难预见性，对嵊泗海域的通航率影响较大。

4.1.3海浪对通航率的影响

嵊泗海域属于非遮蔽海域，浪大流急。从气候角度讲，春季多温带气旋、夏秋季多热带气旋、冬季多冷空气，上述天气系统均容易产生较大海浪，影响通航。海浪越大，船舶的航行和靠泊条件越差。海浪又分为风浪和涌浪，风浪和风力相关，主要受风速、风时、风域三要素的影响，而涌浪多与气旋性天气系统、潮汐等相关。

4.2二元逻辑回归分析

将航线中存在风力大于8级、能见度低于500米、有效波高大于2.5米的天气（其中一项满足即可）称为灾害性天气发生，将“航班开航与否”与“灾害性天气发生与否”两者间进行二元逻辑回归分析。通过分析发现，各航线与气象数据之间建立的二元逻辑回归模型与真实数据拟合状况良好，能够真实可靠的反映各变量与结果间的关系。OR值的结果表明，嵊泗站风力以及各航线中指标站能见度对航班开航与否的指示作用较差，但有效波高和洋山站（至沈家湾航线）、三江码头站（至三江航线）、嵊山站（至东部乡镇航线）风力能较好的指示三条航线上午航班开航与否，其中有效波高的指示能力明显强于风力指示能力，三条航线下午航班开航与否仅能由有效波高的指示。

5岛际通航率及其预报方法

岛际通航率的预报本质上是指数预报，根据气象指数预报的设计方法，实际上就是找出具有敏感性的气象要素与气象指数之间的关系。根据以往经验及第4节的论述，影响岛际通航率的气象和海洋因子主要有風、能见度和有效波高，将这3种因子对停航率的指数作用分布记作：w、v、h。

风力数据根据极大风速按等级进行划分，分别为极大风速<8级、8-9级、9-10级以及>10级三档，用w来表示风对各航线岛际交通通航率的影响（表3）。

能见度最重要的是会严重影响驾驶员的视线，引发海损事故。能见度数据划分为四级，分别为>500米、200-500米、50-200米、<50米，用v来表示能见度对各航线岛际交通通航率的影响（表4）。

海浪越大，船舶的航行和靠泊条件越差。能见度数据划分为四级，分别为<2.5米、2.5-4.0米、4.0-6.0米、>6.0米，用h来表示有效波高对各航线岛际交通通航率的影响（表5）。

3个因子的影响权重相加得到交通气象分级指数：

式中：w为风力权重，v为能见度权重，h为有效波高权重。

统计得出岛际通航气象指数和相应等级下对通航的影响（表6）。岛际通航气象指数共分为5级，级数越高，天气现象对岛际交通的影响越大。

6岛际通航率指数检验

选用2020年7月1日—9月30日的数据，对照岛际通航率指数分级及相应影响将理论结果与实际结果进行对比。除至沈家湾航线夜间航班存在9%的误差，岛际通航率指数为1的其他对应结果较好;岛际通航率指数为2的结果较好，通航率较高，但存在高速客轮受影响停航后，常规客轮也停航的状态;岛际通航率指数为3时，理论结果和实际结果对比结果一般，虽满足通航率结果一般的结论，但是常规客轮可通航率较低;岛际通航率指数为4时，出现高速客轮开航的异常情况，具体原因有待考证。

7结论

本文提出的岛际通航率指数，以量化值的方式，将原始气象数据向气象服务产品进行了有效转化，有利于社会公众合理安排出行，提高交通运输部门客运航班和运力合理性。

（1）各航线航班停航率：至东部乡镇航线>至三江航线>至沈家湾航线。至东部乡镇航线下午的航班在有异常天气情况下，相对于采用常规客轮更多的是采用停航。至沈家湾航线和至三江航线风力达到8级以上、能见度小于500米占比相似并略低于至东部乡镇航线。

（2）根据经验分析、统计分析及二元逻辑回归分析，岛际通航率指数中，有效波高权重>风力权重>能见度权重。

（3）岛际通航率指数公式为：

式中：w为风的权重，v为能见度的权重，h为有效波高的权重。

推出岛际通航率指数分级及相应影响表见表6，共分为5级，级数越高，天气现象对岛际交通的影响越大。

参考文献：

[1]陈琦，徐昕彦.离岛不离心  登记更便捷——嵊泗县创新探索海岛群众财产继承“一站式”登记模式[J].浙江国土资源，2020（11）：55-56.

[2]倪欣欣，马仁锋.海岛旅游景区与轮渡的旅游空间关联测度——以舟山群岛为例[J].四川旅游学院学报，2020（02）：89-93.

[3]李弈茗， 舟山海域浪高与风、潮相关关系研究. 浙江省，舟山市普陀区气象局，2018-01-24.

[4]田刚，王继竹，张华林，张帆，孟英杰.长江航运气象预报预警服务系统设计与应用[J].气象科技，2020，48（04）：503-510.

[5]俞小鼎.基于构成要素的预报方法——配料法[J].气象，2011，37（08）：913-918.

[6]德庆卓嘎，王曙东，次仁，吉律.西藏道路安全气象指数的预报研究[J].高原科学研究，2018，2（02）：50-58.

[7]周传瑞，曹彦，王莹，韩基良.冬季交通气象指数预报方法[J].黑龙江气象，2008（03）：10-12.