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    水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合作用診斷

    2016-10-12 01:52:04,
    中國(guó)航海 2016年4期
    關(guān)鍵詞:環(huán)境因素貝葉斯成因

    ,

    (1. 南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 航海系, 江蘇 南通 226010; 2. 上海海事大學(xué) 商船學(xué)院, 上海 201306)

    水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合作用診斷

    賈立校1,胡甚平2

    (1.南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院航海系,江蘇南通226010; 2.上海海事大學(xué)商船學(xué)院,上海201306)

    為有效降低水上交通風(fēng)險(xiǎn)、提高安全管理效率,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的成因及因素間的耦合作用進(jìn)行診斷和研究。在對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)的成因及因素間的耦合機(jī)理進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network, BN)構(gòu)建水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合作用的診斷模型。結(jié)合水上交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行算例應(yīng)用,推理人員因素、船舶因素和環(huán)境因素等不同因素間的耦合作用對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響,并根據(jù)事故后果診斷風(fēng)險(xiǎn)成因間的耦合作用。結(jié)果表明:不同風(fēng)險(xiǎn)因素間的耦合對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)的影響程度不同,多因素的耦合作用比單因素強(qiáng);環(huán)境因素與其他因素的耦合作用對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)的影響比較突出,且船舶因素對(duì)水上交通事故后果的影響較大。

    水上交通; 風(fēng)險(xiǎn)成因; 耦合作用; 貝葉斯網(wǎng)絡(luò); 診斷

    Abstract: In order to reduce water transportation risk effectively and improve safety management efficiency, it is necessary to research risk factors and their coupling effects. The diagnostic model of the coupling effects of water transportation risk causing factors is built by Bayesian Network (BN) on the basis of analyzing the risk factors and their coupling mechanism. The effect of coupling between different risk factors is studied quantitatively; the relation among risk factors and the accident consequences is investigated. The illustrative example shows that the coupling effect of multiple factors is stronger than that of single factor. The influence of coupling effect among environmental factor with others on water transportation risk is more prominent, and ship factor is an important factor affecting the consequences of maritime accidents.

    Keywords: waterway transportation; risk cause; coupling effect; Bayesian Network (BN); diagnosis

    隨著我國(guó)水路運(yùn)輸業(yè)迅猛發(fā)展,船舶呈現(xiàn)出大型化、高速化和專業(yè)化的趨勢(shì),水上交通事故帶來(lái)的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失逐年增長(zhǎng),受到相關(guān)部門的高度關(guān)注。[1]因此,采取科學(xué)的方法對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因和因素間的耦合作用進(jìn)行研究尤為重要。

    近年來(lái)已有很多學(xué)者[2-4]對(duì)水上交通事故的成因進(jìn)行深入研究,通常將各風(fēng)險(xiǎn)因素作為獨(dú)立的個(gè)體進(jìn)行分析,研究主要集中在對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和預(yù)測(cè)等方面。但是,水上交通風(fēng)險(xiǎn)是系統(tǒng)性的,風(fēng)險(xiǎn)因素間是相互影響、具有耦合性的。羅帆等[5]利用N-K模型對(duì)單因素耦合、雙因素耦合和多因素耦合情況下空中交通風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率及風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行計(jì)算;劉全龍等[6]通過(guò)構(gòu)建煤礦事故致因耦合度模型推理分析同質(zhì)因子和異質(zhì)因子的影響;胡甚平等[7]利用云模型的方法對(duì)船員、船舶和環(huán)境等3個(gè)不安全因素間的耦合機(jī)理進(jìn)行研究;曹久華等[8]利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)來(lái)研究船舶通航風(fēng)險(xiǎn)成因中“人、船、環(huán)境、管理”各因素間的耦合作用。以上研究主要集中在風(fēng)險(xiǎn)因素間的耦合作用對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的整體影響程度上,而根據(jù)事故后果診斷事故成因的耦合關(guān)系的研究相對(duì)較少。

    在對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上,引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network,BN)理論構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)成因耦合作用的診斷模型,通過(guò)該模型定量化研究各風(fēng)險(xiǎn)因素間不同耦合作用對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響,并進(jìn)行給定事故后果下的耦合風(fēng)險(xiǎn)成因診斷。

    1 水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合機(jī)理分析

    1.1 水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因分析

    根據(jù)事故致因理論,水上交通事故的成因主要來(lái)自于人員的不安全行為、船舶的不安全狀態(tài)和環(huán)境的不安全條件等3個(gè)方面。[7]人員因素主要包括船員因素和引航員、碼頭工人等其他人員子因素;船舶因素主要包括設(shè)備狀態(tài)、船齡和貨物等子因素;環(huán)境因素主要包括自然因素、地理因素(航道碼頭)和交通因素等子因素[9];人員、船舶和環(huán)境等多種因素共同作用帶來(lái)水上交通風(fēng)險(xiǎn)不同的影響程度。

    1.2 水上交通風(fēng)險(xiǎn)耦合機(jī)理分析

    系統(tǒng)活動(dòng)過(guò)程中一類風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生及其影響力依賴于其他風(fēng)險(xiǎn)的程度和影響其他風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生及其影響力的程度,這種風(fēng)險(xiǎn)間的依賴和相互影響關(guān)系稱為風(fēng)險(xiǎn)耦合。[10]水上交通風(fēng)險(xiǎn)耦合指的是水上交通活動(dòng)過(guò)程中各種風(fēng)險(xiǎn)因素間相互依賴和影響的關(guān)系。根據(jù)水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因分類,其耦合風(fēng)險(xiǎn)可分為以下2種類型。

    (1) 單因素耦合風(fēng)險(xiǎn):是指影響水上交通風(fēng)險(xiǎn)的3個(gè)單因素所屬的風(fēng)險(xiǎn)因子間相互耦合所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn),主要包括人員因素耦合風(fēng)險(xiǎn)、船舶因素耦合風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境因素耦合風(fēng)險(xiǎn)等3種。

    (2) 多因素耦合風(fēng)險(xiǎn):是指影響水上交通風(fēng)險(xiǎn)的2個(gè)或2個(gè)以上因素之間相互耦合導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn),這里包括雙因素耦合風(fēng)險(xiǎn)(包括人員-船舶因素耦合風(fēng)險(xiǎn)、人員-環(huán)境因素耦合風(fēng)險(xiǎn)和船舶-環(huán)境因素耦合風(fēng)險(xiǎn)等3種)和三因素耦合風(fēng)險(xiǎn)(指人員-船舶-環(huán)境因素耦合風(fēng)險(xiǎn))。

    2 水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合診斷模型

    2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱概率圖模型,是帶有概率注釋的有向無(wú)環(huán)圖,能表示大的變量集合的聯(lián)合概率分布及分析大量變量間的相互關(guān)系,利用貝葉斯定理實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)推斷功能,完成預(yù)測(cè)、診斷、分類及聚類等任務(wù)。[11]

    一組變量X={X1,X2,…,Xn}的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由以下2部分組成:

    1) 表示X中變量的條件獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)S。S為有向無(wú)環(huán)圖,其節(jié)點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)X中的變量,以Xi表示變量節(jié)點(diǎn),Pai表示S中Xi的父節(jié)點(diǎn),則有Pai→Xi,S的節(jié)點(diǎn)之間由有向弧線連接表示條件獨(dú)立。

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理[12]是指利用所建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和條件概率表,在給定證據(jù)后推理計(jì)算某些節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率,一般有因果推理和診斷推理2種推理模式,其中:因果推理是由原因計(jì)算結(jié)果的推理;診斷推理是由結(jié)果尋找成因的推理。這里主要利用診斷推理分析水上交通風(fēng)險(xiǎn)的成因機(jī)理,利用因果推理研究風(fēng)險(xiǎn)因素間的耦合關(guān)系。

    2.2 水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合作用診斷方法

    利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合作用研究,具體步驟如下。

    2.2.1建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)診斷模型

    首先構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示風(fēng)險(xiǎn)因素間的關(guān)系,一般有專家指定法、大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練法和綜合確定法等3種方法[13],這里采用專家指定法。在確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)條件概率表的確定,BN的節(jié)點(diǎn)變量分為以下2類:

    (1) 與其父節(jié)點(diǎn)之間存在邏輯關(guān)系,其條件概率可通過(guò)邏輯分析獲得;

    (2) 在其父節(jié)點(diǎn)的綜合作用下導(dǎo)致該節(jié)點(diǎn)發(fā)生,其條件概率主要通過(guò)事故數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和專家問(wèn)卷調(diào)查獲得。

    根據(jù)水上交通事故的特點(diǎn),將其節(jié)點(diǎn)狀態(tài)指定為Small,General,Big和Major等4個(gè),其他風(fēng)險(xiǎn)因素和子因素節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)均為Yes及No。

    2.2.2研究水上交通風(fēng)險(xiǎn)因素耦合作用

    利用建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)特定的變量指定節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)(證據(jù)),推理得到各類風(fēng)險(xiǎn)事故發(fā)生的概率;按照表1對(duì)各類事故進(jìn)行賦值[14],利用式(1)合成事故概率與后果,得到水上交通風(fēng)險(xiǎn)值。[15]

    (1)

    式(1)中:pi為某類事故發(fā)生的概率;ci為該類事故的后果。

    表1 水上交通事故后果賦值表

    通過(guò)指定不同變量的狀態(tài),研究不同因素間相互耦合對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大小的影響。

    2.2.3診斷水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因

    利用水上交通風(fēng)險(xiǎn)診斷的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)給定水上交通事故的不同狀態(tài)推理診斷不同事故下風(fēng)險(xiǎn)因素的變化情況,以此研究事故致因機(jī)理。

    3 算例

    選取我國(guó)某沿海水域近7 a的交通事故數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的應(yīng)用[16],采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的方式定量化研究不同風(fēng)險(xiǎn)因素間的耦合作用和水上交通風(fēng)險(xiǎn)的成因耦合機(jī)理。

    首先,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)成因分析確定BN節(jié)點(diǎn),結(jié)合專家建議指定BN結(jié)構(gòu);在此基礎(chǔ)上,利用BN建模軟件,通過(guò)參數(shù)學(xué)習(xí)的方法獲取先驗(yàn)概率和條件概率表,事故數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有涉及的節(jié)點(diǎn)的條件概率通過(guò)專家問(wèn)卷調(diào)查的方式獲得。綜合確定的水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合作用診斷模型見(jiàn)圖1。

    3.1 水上交通風(fēng)險(xiǎn)因素耦合作用研究

    通過(guò)對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)BN模型中的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行狀態(tài)(證據(jù))指定,推理計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)的大小,據(jù)此研究不同風(fēng)險(xiǎn)因素相互耦合對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大小的影響。

    圖1 水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因耦合作用診斷模型

    3.1.1風(fēng)險(xiǎn)致因的單因素作用

    首先,在BN模型初始狀態(tài)下進(jìn)行推理計(jì)算,得到該沿海水上交通風(fēng)險(xiǎn)的初始狀態(tài)(見(jiàn)圖2a)。由于模型是從已發(fā)生的事故數(shù)據(jù)中獲得的,因此推理結(jié)果中水上交通事故發(fā)生概率為100%,得到的是不同事故類型的概率,根據(jù)表1和式(1)可計(jì)算得到初始風(fēng)險(xiǎn)值R0=8.199。在此基礎(chǔ)上,研究人員因素、船舶因素和環(huán)境因素等3個(gè)單因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大小的影響,分別對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行指定(將某單因素狀態(tài)設(shè)置為Y=100%,其他單因素狀態(tài)設(shè)置為N=100%)來(lái)推理對(duì)應(yīng)的事故風(fēng)險(xiǎn)大小,研究3個(gè)單因素的不同影響。推理得到人員、船舶和環(huán)境3個(gè)單因素作用下的推理結(jié)果見(jiàn)圖2。

    a) 初始狀態(tài)

    c)船舶因素

    d) 環(huán)境因素

    對(duì)推理結(jié)果進(jìn)行計(jì)算分析可得到:

    (1) 根據(jù)歷史事故數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)、推理得到的初始狀態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值R0=8.199,低于一般風(fēng)險(xiǎn)值(一般事故后果值為10),說(shuō)明該水域整體風(fēng)險(xiǎn)水平處于英國(guó)健康安全環(huán)保委員會(huì)認(rèn)定的最低合理可行區(qū)間內(nèi),屬于目前水上交通系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的基本水平。

    (2) 經(jīng)推理計(jì)算,環(huán)境單因素作用下的水上交通風(fēng)險(xiǎn)值RE=8.536,船舶單因素作用下的水上交通風(fēng)險(xiǎn)值RS=4.233,人員單因素作用下的水上交通風(fēng)險(xiǎn)值RH=6.194,3個(gè)單因素所導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)值比例約為RE∶RH∶RS=4∶3∶2,與文獻(xiàn)[7]中的結(jié)論基本相同,證明了所建模型的有效性。

    (3) 3個(gè)單因素中環(huán)境因素對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)的影響最為突出;同時(shí),人員因素的影響也較為突出,尤其是船員因素的影響需相關(guān)管理人員高度重視。船舶因素導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)值最小,不足環(huán)境因素的1/2,反映出船舶因素對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)的影響隨著船舶技術(shù)的發(fā)展和船況的改善而降低的現(xiàn)狀。

    3.1.2多風(fēng)險(xiǎn)因素的耦合作用

    利用BN診斷模型進(jìn)行4種情況下多因素耦合風(fēng)險(xiǎn)的推理,推理結(jié)果見(jiàn)圖3,經(jīng)計(jì)算得到各自的風(fēng)險(xiǎn)值為RCE=10.582(人員-環(huán)境耦合風(fēng)險(xiǎn)值),RCS=9.588(人員-船舶耦合風(fēng)險(xiǎn)值),RSE=11.396(船舶-環(huán)境耦合風(fēng)險(xiǎn)值),RCSE=21.743(人員-船舶-環(huán)境耦合風(fēng)險(xiǎn)值)。對(duì)推理計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析可得到以下結(jié)論:

    a) 人員-環(huán)境因素耦合風(fēng)險(xiǎn)

    b) 船舶-環(huán)境因素耦合風(fēng)險(xiǎn)

    c) 人員-船舶因素耦合風(fēng)險(xiǎn)

    d) 人員-船舶-環(huán)境因素耦合風(fēng)險(xiǎn)

    (1) 三因素耦合作用對(duì)水上交通風(fēng)險(xiǎn)的影響明顯比雙因素大,三因素耦合的風(fēng)險(xiǎn)值高達(dá)21.743,介于大事故與重大事故的后果值之間,比兩因素耦合高出91%~127%,說(shuō)明當(dāng)3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素同時(shí)出現(xiàn)時(shí)發(fā)生大事故乃至重大事故的概率比較大,因此在風(fēng)險(xiǎn)防范和預(yù)警方面應(yīng)特別注意避免三因素耦合作用的情況出現(xiàn)。

    (2) 人員因素、船舶因素和環(huán)境因素間的兩兩耦合作用各不相同,其中環(huán)境因素的影響比較顯著,環(huán)境與船舶因素耦合導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)最大,3個(gè)兩因素耦合風(fēng)險(xiǎn)值的比例為RCE∶RCS∶RSE=1.1∶1.0∶1.2,說(shuō)明當(dāng)船舶航經(jīng)環(huán)境較差的水域之前或在該水域航行時(shí)不僅要加強(qiáng)人員因素的管理,更要注意檢查船舶的狀況,使船舶保持良好的適航性。

    (3) 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的水上交通風(fēng)險(xiǎn)因素耦合研究與以往的定性分析不同,不僅可定量測(cè)度不同因素間耦合風(fēng)險(xiǎn)的大小,還可推理得到不同條件下各類水上交通事故的發(fā)生概率,有助于相關(guān)管理部門采取有針對(duì)性的應(yīng)對(duì)和預(yù)防措施。

    3.2 水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因診斷研究

    利用BN風(fēng)險(xiǎn)診斷模型,在給定水上交通事故狀況下進(jìn)行推理診斷,得到各類事故成因的作用機(jī)理和耦合關(guān)系。分別對(duì)4種水上交通事故狀態(tài)下的風(fēng)險(xiǎn)成因進(jìn)行診斷,得到推理結(jié)果見(jiàn)圖4。

    4種水上交通事故狀態(tài)下各風(fēng)險(xiǎn)因素的概率統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2,4種狀態(tài)下各風(fēng)險(xiǎn)因素的概率與初始狀態(tài)對(duì)比的變化率分布情況見(jiàn)圖5。

    通過(guò)對(duì)表2和圖5中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可得到:

    1) 人員因素、船舶因素和環(huán)境因素在各類事故中的波動(dòng)都比較明顯,其中:人員因素的波動(dòng)最小,為-66.67%~17.78%,相對(duì)比較穩(wěn)定,表明人員因素(尤其是船員因素)造成的事故后果是隨機(jī)的,取決于與其他因素的耦合作用;環(huán)境因素的波動(dòng)最大,為-42.86%~280.95%,穩(wěn)定性最差,表明客觀因素導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)比主觀因素更難以把握,與水上交通的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)相一致。

    a) 小事故成因診斷

    b) 一般事故成因診斷

    c) 大事故成因診斷

    d) 重大事故成因診斷

    狀態(tài)人員因素船員因素其他人員船舶因素環(huán)境因素航道碼頭交通因素自然因素初始456514252119733小事故154391080301866一般事故536715231217628大事故3857134760271455重大事故3455123854251352

    圖5 4種水上交通事故狀態(tài)下各風(fēng)險(xiǎn)因素的概率與初始狀態(tài)對(duì)比的變化率分布情況

    2) 小事故和一般事故情況下船舶因素的影響較小,而大事故和重大事故情況下船舶因素的影響較大,表明在船舶因素與其他因素的耦合作用下發(fā)生事故的后果往往比較嚴(yán)重。

    3) 發(fā)生小事故時(shí)人員因素和船舶因素的影響較小,環(huán)境因素(尤其是交通因素和自然因素)的影響較大,表明在人員因素和船舶因素沒(méi)有失效的情況下,環(huán)境因素出現(xiàn)異常時(shí)事故后果的影響往往比較小;發(fā)生大事故和重大事故時(shí)船舶因素和環(huán)境因素的影響都較大,表明當(dāng)船舶因素和環(huán)境因素均失效時(shí),尤其是在交通因素和自然因素與船舶因素的耦合作用下,事故的后果往往比較嚴(yán)重。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    (1) 引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論建立水上交通風(fēng)險(xiǎn)成因的耦合作用診斷模型,不僅能得出風(fēng)險(xiǎn)因素間的耦合作用機(jī)理,還可推理診斷不同事故后果下各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的影響大小及相互耦合關(guān)系;

    (2) 水上交通風(fēng)險(xiǎn)因素的耦合作用隨耦合因素的增加而增強(qiáng),三因素耦合比兩因素耦合和單因素造成的風(fēng)險(xiǎn)都要大;

    (3) 船舶因素對(duì)事故后果的影響較大,尤其是在船舶因素與環(huán)境因素的耦合作用下容易出現(xiàn)較嚴(yán)重的事故后果,因此相關(guān)部門和船舶管理人員要加強(qiáng)對(duì)船舶的安全管理,使船舶具備應(yīng)對(duì)相應(yīng)航行環(huán)境的適航性。

    [1] 胡甚平. 海上交通系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)蒙特卡洛仿真[J]. 上海海事大學(xué)學(xué)報(bào),2011,32(4):7-11.

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    Diagnosis of Coupling Effect Among Risk Causes of Water Transportation

    JIALixiao1,HUShenping2

    (1. Navigation Department, Nantong Shipping College, Nantong 226010, China;2. Merchant Marine College, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

    1000-4653(2016)04-0091-06

    U698

    A

    2016-07-12

    上海海事大學(xué)?;?20120057);廣東省交通運(yùn)輸廳科技項(xiàng)目(201202004)

    賈立校(1982—),男,河北邢臺(tái)人,講師,碩士,研究方向?yàn)樗辖煌ò踩芾?。E-mail:jialx@ntsc.edu.cn

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