海上航行安全综合评估体系构建与应用探究

娄可雷 中远海运散货运输有限公司

海上运输行业作为我国重要的工业行业之一，对推动社会经济发展起到了关键作用。海运行业的种类丰富，包括海上油气运输、海上冷链运输等。受到航线、海上自然环境以及船舶自身性能等不确定因素的影响，海上航行运输存在一定的风险隐患，因此对海上航行安全进行评估与预警至关重要。基于广义角度分析，海上航行安全评估主要通过确定致险因子的类型，采用对应的评价方式，构建安全综合评估体系，动态分析航行存在的风险。现阶段，我国在海上航行安全评估方面的研究趋近成熟，然而，由于海洋环境要素具有较强的多变性，传统的海上航行安全评估方法仍然存在一定的不足。传统评估方法的局限性较强，针对不同的海洋区域环境及通航环境，无法在众多评估因子中作出准确选择，数据采集过程较复杂，且数据采集准确率较低，其安全评估结果缺乏实时性与连续性，不能为航行决策提供精确的评估数据，对海上航行安全具有不利影响。

基于此，本文在传统评估方法的基础上，作出了优化设计，提出海上航行安全综合评估体系，并进行了具体的应用分析，以期为我国海运行业安全稳定的发展提供保障。

1.设计海上航行安全综合评估体系

1.1 选取海上航行安全综合评估指标

本文设计构建的海上航行安全综合评估体系中，评估指标的选取对后续评估结果的精度具有较大的影响。因此，本文依据安全综合评估指标选取原则，选取体系构建中的评估指标。海上航行安全综合评估指标选取原则结构，如图1所示。

图1 海上航行安全综合评估指标选取原则结构

如图1所示，严格按照选取原则执行，减少评估指标之间的重叠，保证体系结构层次清晰合理，提高安全评估结果的精准性。在选取原则确定后，设置操控人员、海上环境条件、航行管理方法以及船舶自身因素作为评估体系中的一级评估指标。在此基础上，分别设计一级评估指标内蕴含的具体指标因素，如表1所示。

如表1所示，本文选取的安全综合评估指标包括4个一级评估指标，17个二级评估指标，将其输入到评估体系中，为海上航行安全综合评估提供基础保障。在海上环境条件中，风速对船舶的航行方向、航行速度、通航密度等具有较大影响。在构建安全综合评估体系前，应当计算出海上航行中受到的风压力，计算公式为：

表1 海上航行安全综合评估指标

其中，F表示海上航行中受到的风压力；q表示风压强；C表示海上航行风压力系数；A表示船舶航行的侧投影面积；θ表示船舶航行风舷角；A表示船舶航行的正投影面积。通过计算，获取海上环境条件中受到的风压力，将其输入到构建的安全综合评估体系中，为评估体系提供参数支持。

1.2 基于层次分析法计算评估指标权重

在上述海上航行安全综合评估指标选取结束后，本文采用层次分析法，计算评估指标的权重，为评估海上航行安全提供数据支持。先定义评估体系的层次结构，分析各项评估指标的种类，根据评估指标之间的不同层次，建立风险判别矩阵，将各项评估指标的影响因子输入到矩阵中，反映影响因子的隶属支配程度[10]。本文建立的海上航行风险判别矩阵表达式为：

其中，判别矩阵中的符号分别表示影响因子的隶属度，对影响因子的隶属度进行一致性检验与层次排序。设置判别矩阵中的最大特征值为λ，归一化处理评估指标的特征向量，根据层次结构之间的隶属度值进行排序处理，消除判别矩阵中存在的不利因素影响。评估指标权重计算公式为：

其中，w表示海上航行安全综合评估指标权重；P表示海上航行安全综合评估指标评估值。通过计算，获取海上航行安全综合评估指标权重值，根据权重值结果，获取评估指标与安全风险程度之间的对应关系。

1.3 评估海上航行安全风险

上述评估指标权重计算完毕后，获取到各项评估指标层次结构之间的隶属度，在此基础上，本文对海上航行中潜在的安全风险进行了全方位的评估。本文设计的海上航行安全风险评估流程，如图2所示。

图2 海上航行安全风险评估流程

如图2所示，本文设计的海上航行安全风险评估方法中，先确定安全评估对象，根据船舶海上航行的实际情况与特征，选取匹配度较高的风险识别方法，为了提高评估结果的精确性与可靠性，本文在传统风险识别方法的基础上，引入灰度关联度分析原理，定量分析航行中受到各项不确定因素影响而产生的安全风险，并对安全风险进行赋权处理，获取各项风险因素之间的相似性与差异程度；再针对安全风险的差异程度与结构特征，识别风险的种类，根据风险种类，得出对应的评估指标级别；深化对安全风险的理解，确定风险趋势因素与来源，估计其处理策略与方法；然后在此基础上，采用模糊综合评价原理，按照安全风险的优先级别，明确风险的严重程度，并进行先后排序，排序过程中综合考虑风险的影响度；最终，采用相应的风险应对措施，降低海上航行安全风险发生的概率。

在安全风险评估过程中，全方位考虑安全综合评估指标之间的相关性，结合数学方法与隶属度原则，确定安全综合评估风险的等级，基于多层次、多因素的评估方法，最终达成海上航行安全综合评估的目标。

2.应用分析

上述为本文设计的海上航行安全综合评估体系，为了验证其可行性，进行了如下文所示的应用探究分析。选取X船舶航行安全算例为研究目标，分析该船舶航行安全算例的各项指标，获取船舶、航行环境与操控人员的相关信息，如表2所示。

表2所示为X船舶航行安全算例各项指标的具体说明，在此基础上，将上述本文设计的航行安全综合评估体系应用到该算例中。采用层次分析法，筛选多个层级的致险因子，建立船舶航行风险预测模型，划分模型的结构，将第一层结构作为输入层，输入致险因子；将模型的第二层结构设置为模糊层，选取模糊层中不同层级的节点，将输入层中预处理后的致险因子输入到模糊层中不同的模糊空间集合，依据高斯隶属函数原理，计算船舶海上航行过程中致险因子的不良隶属度函数，计算公式为：

表2 X船舶航行安全算例指标说明

其中，u表示致险因子不良隶属度函数；x表示模型的输入向量；a表示高斯函数中心系数；φ表示高斯函数计算宽度；e表示致险因子模糊集合。

通过计算，获取船舶海上航行过程中致险因子的不良隶属度函数。在此基础上，设置安全综合评估体系中的各级指标，分别将操控人员、环境与船舶因素标记为A1、A2、A3，根据各层级指标的不同，调整模型输入层对应的节点数量。采用熵值法客观赋权原理，设定船舶航行安全综合风险评估指标对应的风险分类级别，作为评估体系的评语，对应的隶属度作为安全风险概率值，构建安全综合评估模糊隶属度矩阵。

运用风险评分的方法，设置风险评分值为0.2时，表示海上航行为低危险程度；风险评分值为0.4 时，表示海上航行为较低危险程度；风险评分值为0.6时，表示海上航行为一般危险程度；风险评分值为0.8时，表示海上航行为较高危险程度；风险评分值为1.0 时，表示海上航行为极高危险程度。确定矩阵中致险因子的组合权重，根据组合权重结果，最终获取海上航行安全综合评估的实际情况。

采用对比分析的实验方法，将本文构建的安全综合评估体系与传统评估体系进行对比，通过专家打分的方式，对X船舶航行安全算例的各项致险因子与指标进行打分，将打分数据输入到模型中，进行迭代网络训练学习，使用MATLAB软件平台测定X船舶海上航行安全算例综合评估结果，并与船舶安全算例的实际航行情况进行比较，获取评估结果的误差，对比两种评估体系各项风险指标评估结果误差，如表3所示。

表3 两种评估体系风险指标评估结果误差对比

根据表3的对比结果可知，在两种海上航行安全综合评估体系中，本文设计的评估体系，其各项风险评估指标评估结果与实际航行情况较为相符，评估结果的误差率较低，均在1.24%以下，较传统评估体系相比优势显著，能够有效地评估海上航行存在的安全风险与隐患。

3.结束语

综上所述，为了改善传统海上航行安全评估方法评估精度较低且不能为航行决策提供良好数据支持的问题，本文在传统评估方法的基础上，作出了优化设计，提出海上航行安全综合评估体系，并进行应用实验以验证其可行性以及相比传统评估方法的显著优势。本文所提出的体系提高了船舶运输安全管理的水平与运输效率，规避了安全风险隐患，根据海上航行的实际环境条件变化，制定了对应的安全综合评估方案，使评估结果具有较强的实时性与可靠性，对促进我国海运行业的高效发展具有重要意义。