基于模糊层次分析-多级可拓的北极东北航线不同航段风险评价

何佩龙 马晓雪 张靖雯 乔卫亮

(1大连海事大学公共管理与人文艺术学院, 辽宁 大连 116026;2大连海事大学轮机工程学院, 辽宁 大连 116026)

提要 北极东北航线经度跨度大, 海区地理环境复杂, 其不同航段的通航环境在自然环境和人为干预的影响下, 存在较大的差异性。不同航段的差异性分析对保障航行安全具有重要意义。结合模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)和多级可拓理论, 基于构建的北极东北航线风险评价指标体系, 对北极东北航线不同航段的风险水平进行评价分析。结果表明: (1)冰情、温度、能见度、航道条件、航海保障能力是影响东北航线航行风险最重要的5大因素; (2)各航段安全风险存在明显差异, 东西伯利亚海-德朗海峡航段多数指标风险水平较高; (3)风险评价结果与现实状况基本吻合, 可为保障北极东北航线安全提供重要参考。

0 引言

近些年, 北极冰层加速消融, 北极航线变得更加繁忙。由于北极独特的自然地理条件与沿海港口的稀缺性, 北极航线船舶航行条件要比普通水域航行更为复杂, 北极航线安全问题成为全球普遍关注的重点问题, 这也使对北极航线安全问题的研究与其经济问题、政治问题一样, 成为国内外学者重点关心的三大研究主题。国外学者主要借助事故风险分析方式对北极航线安全问题进行研究, Kum等[1]以北极地区事故案例为依据,采用模糊事故树法对搁浅和碰撞事故进行原因分析。为了进一步确定北极船舶碰撞事故发生的原因, Afenyo等[2]采用贝叶斯网络法分析了船舶与极地冰山相撞事故的关键风险要素。国内研究侧重于对通航环境的分析, 李振福[3]分析了北极环境状况并论述了我国与国外关于北极问题研究的现状。东北航线航程长, 自然环境复杂且很难把握, 基于此王哲等[4-5]主要从气象环境角度对航线环境进行风险区划, 为分区风险识别提供了借鉴。整体来看, 近些年国内外学者更加注重依托成熟的风险评价方法对北极航线安全风险进行量化分析, 其中, 贝叶斯网络分析法成为风险分析重要的研究方法之一, Khan等[6]则采用面对对象的贝叶斯网络分析方法构建了一种动态预测北极航线船冰碰撞概率的模型。此外层次分析法和蒙特卡洛模拟也为北极风险测量提供了重要的实现路径, 其中, 模糊层次分析法与后悔理论结合使用[7], 证实了北极航线目前所处的不安全状态。鉴于这种不安全状态, 胡甚平等[8]则利用蒙特卡洛模拟的方法构建云仿真模型进行风险动态仿真。

综上所述, 目前学者们的研究视角侧重从自然环境入手对北极航线的整体环境进行风险分析,研究方法也逐渐呈现出多样化特征, 为研究北极地区船舶航行风险问题提供了重要依据。然而,目前对北极航线风险分析研究较少考虑人文风险,同时不同航段风险的差异性分析也较为罕见。因此, 以条件差异性视阈对东北航线关键航路进行分航段研究并加以对比分析, 依据风险理论构建风险评价指标体系, 将模糊层次分析(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)与多级可拓组合评价模型引入北极航线风险评价研究中, 建立北极东北航线不同航段风险评价模型测量各航段的风险等级, 为船员极地操船提供参照依据。

1 问题描述及风险诊断

北极东北航线西起俄罗斯摩尔曼斯克, 东至远东海参崴, 全长5620海里, 航线大部分位于北冰洋水域, 自西向东依次穿过5大海区以及大大小小海峡58个。受北极地理环境复杂性的影响,极地船舶东北航线行驶可选航路较多, 各航路受航道及冰况条件、海流风力等环境影响的风险水平也并不一致。根据现有研究成果[9-10]并结合专家建议, 以通航周期尽可能长、航道条件尽可能富裕、海流大风尽可能小的原则并联系海域实际状况综合考量确定东北航线关键航路, 具体分析见表1。

表1 可选航路风险分析Table 1.Risk analysis of alternative routes

根据表1各航段可选航路风险分析结果确定东北航线关键航路自西向东为巴伦支海—尤戈尔海峡—喀拉海—维利基茨基海峡—拉普捷夫海—桑尼科夫海峡—东西伯利亚海—德朗海峡—楚科奇海—白令海峡, 具体航行线路见红色实线(图1)。船舶行驶具体路线通航点位依据水深最大原则确定。

图1 东北航线航路分布及沿线地理条件Fig.1.Northeast Arctic route distribution and geographical conditions

根据国际惯例及丁钦[11]的研究成果将东北航线关键航路(以下简称“东北航线”)划分为5大航段, 自西向东分别为巴伦支海—尤戈尔海峡(A航段)、喀拉海—维利基茨海峡(B航段)、拉普捷夫海—桑尼科夫海峡(C航段)、东西伯利亚海—德朗海峡(D航段)、楚科奇海—白令海峡(E航段)。为更好把握各航段风险基本点, 分别对5大航段进行风险诊断并形成表2～表6, 具体分析如下。

(1)A航段显著风险特征诊断

表2 “A航段”风险诊断结果Table 2.“Leg A” risk diagnosis results

(2)B航段显著风险特征诊断

表3 “B航段”风险诊断结果Table 3.“Leg B” risk diagnosis results

(3)C航段显著风险特征诊断

表4 “C航段”风险诊断结果Table 4.“Leg C” risk diagnosis results

(4)D航段显著风险特征诊断

表5 “D航段”风险诊断结果Table 5.“Leg D” risk diagnosis results

(5)E航段显著风险特征诊断

表6 “E航段”风险诊断结果Table 6.“Leg E” risk diagnosis results

2 东北航线5大航段风险评价模型

2.1 评价指标体系的构建

基于各航段风险诊断结果, 根据表1～6将风险划定为两个维度, 即本质风险与诱致风险。本质风险一般来自于系统固有属性, 对东北航线而言, 主要是指客观条件对航线安全造成的干扰, 通常包括气温、冰情、能见度等, 这些因素大多具有不可控性与区域性的特点, 即其运作模式、能量物质流动规模和途径、稳定程度等一旦形成便很难改变。诱致风险是指由于人为干预、技术能力受限等致灾因子导致系统环境不可抗而造成的风险事件。对东北航线而言, 主要包括交通强度、政治博弈、航海保障能力等。根据风险诊断结果并与北极专家及海员深入访谈后, 着眼于东北航线通航环境的整体性和不同航段异质性特征, 构建了基于本质风险与诱致风险两个层面的风险评价体系, 具体指标分布见表7。

表7 东北航线通航风险评价体系Table 7.Evaluation system of navigation risk of Northeast Arctic route

2.2 FAHP评价模型的构建

2.2.1 构建专家意见评价集

由于北极信息的缺失和风险的不确定性, 无法根据系统的输入值与输出值来确定因子的影响程度, 因此采用征集专家意见并借助模糊层次分析的方法来确定指标权重。层次分析法(AHP)经常被用来评估主观和聚类参数[34], 是一种定量与定性结合的方法。首先将模糊评语对应指标影响程度划分为5个量级, 即极不重要(VL)、不重要(L)、介于重要与不重要之间(M)、重要(H)、极重要(VH), 再邀请领域内专家对指标打分, 形成专家意见评价集。

在量化指标权重时, 采用Gupta等[35]梯形模糊数判断主要维度、目标层和判断层指标的影响程度形成判断矩阵, 进而确定指标权重。该方法已应用于工程科学和环境科学等领域的不确定性风险评估中, 具备一定可靠性。梯形模糊数表示A＝(a1,a2,a3,a4), 5种影响程度分别对应5个梯形模糊数, 见表8。

表8 专家模糊意见标度表Table 8.Scale table of linguistic expressions and their corresponding fuzzy numbers

2.2.2 测量专家置信度

由于评价意见往往受专家个人视阈、经验和逻辑思维的影响, 专家打分法结果具有一定的主观性和非一致性。为提升结果可靠性, 借助专家置信度测量即专家权重来弥补结果的高风险性和数据的缺失[36]。而专家置信度也可能会由于专家自身能力差异(例如专业职位、经验、学历等)而有所不同。

构建覆盖4个维度专家评价集, 分别对应职业职位eCPl、工作经验eWEl、学历eEBl、适任水平eSCl, 其中工作经验eCPl、学历eEBl的分级及得分标准依据Yazdi等[36]的研究成果确定, 工作经验越长、学历水平越高则意味着专家于该领域越具有较高的认知能力, 意味着得分值越接近满分5分, 职业职位eCPl、适任水平eSCl的分级及得分标准依据Qiao等[37]的研究成果确定, 船员职位越接近教授、职称越接近高级船长/高级轮机长则专业水平越高, 意味着得分值越接近满分5分。具体专家置信度评分规则见表9。

表9 专家置信度评分规则Table 9.Expert confidence score rules

1.每位专家的综合置信得分测量方法:

2.若有n位专家, 专家置信度测量方法P(Eu):

2.2.3 测量指标权重

借助模糊层次分析法, 构建更具可靠性的结构分析模型。若有n位专家, 根据专家评语结果并对应梯形模糊数, 确定第m位专家评语为模糊评价集为则指标权重测量具体过程说明如下。

2.测量每位专家评语的平均一致度。若第u位专家评语的平均一致度为则其计算公式为:

3.测量每位专家评语的相对一致度。若第u位专家评语的相对一致度为RA(Eu), 则其计算公式为:

4.测量每位专家评语的一致性系数。若第u位专家评语的一致性系数为CC(Eu), 专家权重为P(Eu), 根据现有研究成果[38], 此处β取0.5,则其计算公式为:

6.去模糊处理, 测量去模糊化权重。若去模糊数为X, 采用中心面积法来完成去模糊化处理[38],则其计算公式为:

7.测量归一权重。若第i级有n个指标, 该级第q个指标的归一权重为则其计算公式为:

8.测量集成权重。若第i级有n个指标, 该级第q个指标的集成权重为则其计算公式为:

2.3 多级可拓评价模型的构建

多级可拓评价方法的理论基础是可拓集合理论, 综合了定性和定量两个角度去解决复杂不相容问题, 其关键是物元理论, 物元即是由事物、特征、特征量值所构成的三元组合[39]。基于可拓学及其物元理论构建由研究对象、评价指标、指标量值范围组成的三元组, 借助物元R来反馈各阶段综合水平, 记为R＝ (N,C,V), 其中N为研究对象,C为评价指标,V为指标的量值范围。多级可拓评价实现具体过程说明如下。

1.经典域与节域的确定。综合评价物元模型中,Rj(j＝ 1,2,3,...n)为第j个物元,Nj为第j个评价等级下待评价对象的评价等级;C＝ {ci,i＝ 1,2,...,n}为1级指标的评价指标集, 即物元特征;Vj为评价指标集C的评价等级Nj的特征量值范围, 即Nj的经典域,其中aij和bij分别为第j个评价等级经典域下界和上界;VN为评价指标集C的全部评价等级N的特征量值范围, 即N的节域, 其中anN和bnN为节域下界和上界。则:

2.待评物元的确定。若Ui为待评对象,ciq为待评对象第q(q＝ 1,2,...S)个的特征, 即指标;viq为第q个指标特征上的量值, 即待评对象第q个指标依据有关标准和研究对象的实际状况分析所得到的具体评估值, 则待评物元iR为:

3 东北航线5大航段评价实现及分析

3.1 数据来源

由于我国只是近北极国家, 北极研究资料或较难获得或较不完整。为尽可能提升评估结果的客观性, 对定量指标主要查阅美国国家冰雪中心、俄罗斯北方海航道信息管理局等网站信息以及北极航行指南等有关资料, 保证了评估结果的真实性与可信性; 对定性指标采用调查问卷的形式征集领域内专家和有经验船员的建议, 具体底层数据来源信息见表10。

表10 底层数据来源Table 10.Low-level data sources

3.2 确定各层指标权重

3.2.1 确定专家评价集及专家权重

本研究共邀请了5名背景不同的专家构成异质专家组, 涵盖北极和海上运输安全相关的不同领域,包括北极安全研究领域的高级专家、海事部门主管、经验丰富的高级船员和工程师, 除高级专家外均具备航海经验。采用FAHP方法, 对各层指标的重要程度进行打分, 问卷设计为35项指标的5个影响程度,即极不重要(VL)、不重要(L)、介于重要与不重要之间(M)、重要(H)、极重要(VH), 经过多次询问与反馈,得出较高可靠性的集体判断结果, 各项指标专家评语意见见表11。结合表9, 参照公式(1)、(2)测量专家权重。专家信息和置信度测量结果见表12。

3.2.2 测量各层指标权重

结合表11和表12的统计和测量结果, 参照公式(3)～(11), 依次计算专家评语间的二元一致度、平均一致度、相对一致度、一致性系数、聚类模糊数, 再分别进行去模糊化、标准化、集成化处理, 得出指标的去模糊化权重、归一权重以及集成权重, 测量结果见表13。

表11 专家评语意见表Table 11.Expert comments

表12 专家信息及权重Table 12.Expert information and weights

表13 各层指标权重结果Table 13.Weighting results of indicators at each layer

3.3 实现可拓评价

3.3.1 风险等级标准及指标量值

在综合国内外、北极航线风险等级相关标准,以及广泛争取领域内专家建议并结合研究区域背景状况的基础上, 采用单因素法对风险等级划分为5级。对于定量指标, 为保证量值分级的科学性与评价结果可靠性, 所有指标分级标准按照现有标准并征询北极领域专家意见获得, 其中D11-1、D11-2及D21-2主要根据国家标准GB/T4797.1-2018、ZGX-JOOO1-2008 HG及专家调查结果确定; 由于北极环境的特殊性, 目前学界对D14-1及D21-3并没有普遍的分级标准, 主要根据专家调查结果确定; 其他指标依据现有评级标准确定, 具体指标量值范围及确定依据见表14。对于定性指标, 主要通过领域内专家和具有北极航行经验船员的打分结果获得。所有量值范围与评价指标经典域5个基本域的量值范围保持一致。

表14 定量指标评价等级量值范围Table 14.Range of quantitative indicators evaluation levels

3.3.2 确定经典域及节域

由于指标间存在一定的量纲性, 为了使指标间具有可比性, 结合表14, 参照公式(12)、(13),采用10分制将风险效果经典域划分为以下5个基本域[39], 具体划定规则见表15。

3.3.3 测量待评物元及关联度

根据表14和表15, 结合东北航线各航段底层数据及自然条件状况邀请专家分别对5大航段判断层指标进行打分, 每项满分为10分[46]。参照公式(14)确定待评物元实际得分, 底层数据来源见表10。结合表13各层指标集成权重以及确定的待评物元, 参照公式(15)、(16)计算关联度。由于航段较多, 这里以“A航段”为例, 测量判断层指标对于各风险等级的关联度, 具体结果见表16。

表15 评价指标的经典域与节域划定Table 15.Delimitation of classical domains and node domains of evaluation indicators

3.3.4 多级可拓评价

结合表16, 参照公式(17)进行多级可拓评价,得出指标之于各风险等级的关联度, 根据关联度最大原则, 得出“A航段”的海风指标的风险等级为1级; 交通强度、政治博弈的风险等级为2级, 具体结果见表17。根据同样测量过程, 最终得出东北航线5大航段各项指标所属风险等级,具体结果见表18。

表16 “A航段”判断层指标取值及关联度Table 16.Values and correlation of judgment layer indicators at “Leg A”

表17 “A航段”目标层关联度结果及风险等级Table 17.“Leg A ” target layer relationship results and risk level

表18 东北航线5大航段目标层所属风险等级Table 18.Risk level of the target layers of five major legs at the Northeast Arctic route

3.4 结果解析与方法评析

根据风险评价结果(表18)做出如下分析。

1.对于本质风险, D、E航段风险较大。其中,C、D、E航段在“温度”子系统下风险较大; B航段在“能见度”子系统下风险较大; A、B、D航段在“海风”子系统下风险较大; C、D、E航段在“冰情”子系统下风险较大; E航段在“海流”子系统下风险较大。

2.对于诱致风险, A、D航段风险较大。其中,D航段在“港口及设施”子系统下风险较大; A航段在“交通强度”子系统下风险较大; B、C、D航段在“航海保障”子系统下风险较大; A、E航段在“政治博弈”子系统下风险较大。

传统意义上对通航环境风险评价方法主要有数理统计法、不确定数学法以及网络推理法等[47]。而由于北极数据的准确性不高且数据量不足, 用传统概率分析和数理统计法评价北极航线安全问题很难得以实现[48]; 不确定数学法过于强调主观性, 又会影响评价结果科学性; 传统逻辑网络推理评价法如BP神经网络法、贝叶斯网络法较适用于从船舶事故角度动态把握航线各航段风险水平[2], 每种方法都存在一定局限性。目前国内外对北极航线分航段风险评价研究较少, Baksh等[10]采用贝叶斯网络分析法从碰撞、沉没和搁浅事故角度出发, 对北极航线各航段三种事故的发生概率进行预测, 将历史数据和专家判断结果作为事故发生的先验概率, 借助贝叶斯网络计算出后验概率并将其视为下一次评估的先验概率实现多次网络训练, 最后得出东西伯利亚海三种事故发生概率较高、其他四个海区搁浅事故发生概率相似的结论。该方法从事故角度出发, 引入历史案例来评估东北航线各航段风险特征, 有助于把握各航段事故发生几率, 但该种方法将视角聚焦在船舶因素, 却较少考虑各航段客观环境的差异性。与该种方法不同, 将模糊层次分析和多级可拓法结合并从环境差异性角度出发来评价各航段风险水平, 融合了不确定性数学分析法和逻辑网络评价法的优势, 兼顾了评价结果的主客观性, 可以较好地识别具体风险要素下各航段风险水平, 根据评价结果更有利于推测事故发生的概率, 为极地船员提供风险提示。

4 结论

1.基于东北航线5大航段自然环境条件与人为干预状况的特殊性、差异性与复杂性, 广泛搜集各航段通航环境的底层数据, 并结合专家建议,围绕风险成因即“本质-诱致”两大维度构建目标层11项、判断层22项所构成的指标评估体系, 提高了研究结果的真实性与可靠性; 同时采用梯形模糊数与专家权重相结合的方法构建模糊层次分析模型来确定指标权重, 保证了指标重要程度的客观性与可信性; 根据可拓理论, 科学地对各航段目标层风险要素子系统进行识别和评价,有利于更好甄别东北航线各航段风险等级, 为极地船员行驶至不同水域前提供重要的航行提示与参考。

2.根据模糊求解模型确定的东北航线目标层指标权重结果显示: 冰情、温度、能见度、航道条件、航海保障能力是影响东北航线航行风险最重要的5个风险因素。研究结果为极地船员安全航行所关注和投入的重心提出了更加明确的侧重和倾向。

3.根据多级可拓评价模型测量的各航段目标层风险等级结果显示: 各航段风险较高, 多数指标在1～3级之间; 东西伯利亚海—德朗海峡航段目标层各项指标风险等级偏低(风险偏大); 5大航段各目标层风险等级差异较大, 证明对东北航线采用分航段风险识别是十分必要的, 该项成果为极地船员北极航行提供重要参考。