基于延誤敏感性的內(nèi)河船舶交通擁堵狀態(tài)識別方法研究

陳沿伊，黃　璨

（武漢理工大學(xué)　交通學(xué)院，湖北　武漢　430063）

?

基于延誤敏感性的內(nèi)河船舶交通擁堵狀態(tài)識別方法研究

陳沿伊，黃璨

（武漢理工大學(xué)交通學(xué)院，湖北武漢430063）

內(nèi)河水運在綜合交通運輸系統(tǒng)中的作用越來越突出，但隨著船舶流量的增大，船閘通過能力的飽和，惡劣氣候的頻發(fā)，內(nèi)河發(fā)生大面積船舶滯留的情況越來越頻繁。借鑒國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于道路交通擁堵識別方法的研究，結(jié)合內(nèi)河船舶交通流特點，運用模糊數(shù)學(xué)理論，提出了基于不同類型船舶延誤敏感性的內(nèi)河船舶交通擁堵識別模型；在對長江中游地區(qū)的航運參與者進(jìn)行相關(guān)調(diào)研的基礎(chǔ)上，以荊江河段為例運用計算機仿真對擁堵識別模型進(jìn)行了實驗研究，分析不同條件下的船舶擁堵狀態(tài)變化情況，結(jié)論顯示船舶擁堵狀態(tài)與禁航時間和船型比例均相關(guān)。

延誤敏感性；內(nèi)河船舶；擁堵狀態(tài)識別；船舶交通流仿真

1　引言

近年來，國家對內(nèi)河水運特別是長江在綜合交通運輸體系中的地位越來越重視。但隨著內(nèi)河船舶流量的增大、三峽等船閘通過能力的飽和，以及沿江沿河氣候的惡化，長江等內(nèi)河發(fā)生大面積擁堵的情況越來越頻繁。2011年11月18日凌晨，受大霧影響，京杭運河揚州段全線停航，造成1 200多艘船舶停泊待航；2013年3月，由于三峽北線船閘檢修，三峽河段上、下游錨地共有600余艘船舶待閘，另有大量船舶滯留在重慶巫山以上無法出港；2014年7月，江蘇省三河船閘發(fā)生大規(guī)模的船舶擁堵，約500艘運沙船堵塞在三河船閘，船舶無法通行；2016年春節(jié)前夕，由于枯水期航道水位低、船閘通過能力不足等原因，淮河最大支流沙潁河潁上段滯留了近千艘船舶，均造成了較大的經(jīng)濟損失。

以往對于交通擁堵的研究主要集中在道路交通領(lǐng)域，如路段擁堵識別［1］、交叉口擁堵識別［2］、擁堵對策［3］等，對內(nèi)河船舶交通擁堵的關(guān)注較少，且基本沿用道路交通擁堵的思路和方法，不利于準(zhǔn)確的判斷船舶交通擁堵的實際情況，并采取有針對性的對策來疏導(dǎo)滯留船舶。參照國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于道路交通擁堵識別方法的研究，結(jié)合內(nèi)河船舶交通特點，本文提出了基于不同類型船舶時間敏感性的內(nèi)河船舶交通擁堵識別方法，并運用仿真試驗驗證方法的有效性。

2　基于延誤敏感性的內(nèi)河船型分類

船舶交通擁堵對每個貨種及船型的影響是不一樣的，故不同貨類對于延誤的要求是不同。但如果按照貨類來劃分種類較多，且實際中很難確切得到有關(guān)貨物的信息，故在此主要根據(jù)延誤敏感性對不同貨類對應(yīng)的運輸船型進(jìn)行分類。

2.1分類標(biāo)準(zhǔn)

（1）延誤敏感性影響因素。影響船舶延誤敏感性的因素主要有運輸對象的價值、運輸對象的時效性、運輸對象的危險程度等三個因素，具體如下：

運輸對象價值：可用運輸對象單位重量或體積的貨幣價值來衡量。運輸對象價值越高，延誤時間越長，則資金的時間價值損失越大。

運輸對象時效性：主要指時間的增加對運輸對象的影響程度。時效性高的貨物隨著延誤時間的延長，其價值損失越來越大。

運輸對象危險程度：主要是指運輸對象在運輸過程中可能對人或環(huán)境造成不良影響的可能性和危害大小。故運輸對象的危險程度越大，延誤的時間越長，其運輸風(fēng)險越大。

（2）分類變量分析。根據(jù)上述影響因素，選取貨幣價值、運輸時效性、運輸風(fēng)險等3個變量來度量不同船舶對延誤時間的敏感性，具體見表1。

表1　分類變量及賦值

2.2內(nèi)河主要船型及分類

（1）內(nèi)河主要船型及對應(yīng)貨類。目前，長江等內(nèi)河上主要的船型及對應(yīng)的貨類如下［4］：

①集裝箱船：主要裝載服裝、汽車零件、機電產(chǎn)品、醫(yī)藥、書籍等適箱貨物。

②干散貨船：主要裝載煤炭、金屬礦石、非金屬礦石、礦建材料等大宗貨物。

③液體散貨船：主要裝載石油、天然氣及其制品。

④件雜貨船：主要裝載木材、日用百貨等袋裝、箱裝和桶裝的普通貨物。

⑤滾裝船：主要裝載商品車、農(nóng)用機械等貨物。

⑥客運船舶：運輸對象主要是人員。

（2）船舶分類變量賦值。根據(jù)以上內(nèi)河船舶的運輸對象的特點，對分類變量進(jìn)行賦值，具體見表2。

表2　船舶分類變量賦值

（3）基于延誤敏感性的內(nèi)河船型聚類分析。為了確定船舶分類閾值和分類種類，運用SPSS軟件對系統(tǒng)聚類，如圖1所示。

圖1　6種主要船型聚類分布圖

由圖1可知，可根據(jù)閾值來調(diào)節(jié)船舶分類的數(shù)目，本文選擇閾值λ=20的船舶分類結(jié)果，將內(nèi)河船型分為兩類，具體見表3。

表3　基于延誤敏感性的內(nèi)河船舶類型劃分結(jié)果

3　內(nèi)河船舶交通擁堵狀態(tài)識別模型構(gòu)建

3.1評語集的建立

根據(jù)船舶延誤程度，將內(nèi)河船舶交通擁堵的運行狀態(tài)主要分為三類：暢通、擁堵和嚴(yán)重?fù)矶拢?］，即T=｛T1，T2，T3｝，T1代表暢通狀態(tài)，T2代表擁堵狀態(tài)，T3代表著嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)。而且是根據(jù)等待時間以及綜合判斷來劃分的。所以可以對內(nèi)河船舶交通擁堵狀態(tài)評語集進(jìn)行描述具體見表4。

表4　內(nèi)河船舶交通擁堵評語集描述

3.2評判因素的確定

根據(jù)以上分析，將船舶平均延誤時間作為評判因素。為研究平均延誤時間對內(nèi)河船舶擁堵的影響程度，以長江為例，對長江上船長或船東及海事管理人員進(jìn)行了調(diào)查，對船長或船東調(diào)查共涉及6種船型，每種船舶發(fā)出10份調(diào)查問卷，共計60份，回收55份；海事管理人員調(diào)查發(fā)出問卷10份，回收10份。

（1）船長或船東調(diào)查問卷分析。經(jīng)過對調(diào)查問卷統(tǒng)計和分析，船東或船長認(rèn)為船舶處于暢通狀態(tài)下、一般擁堵狀態(tài)下、嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)下的平均延誤標(biāo)準(zhǔn)見表5-表7。

當(dāng)經(jīng)過的點數(shù)為5時，可以根據(jù)經(jīng)過點數(shù)為4的每一種情況進(jìn)行延伸，每種情況均可以延伸出若干種經(jīng)過點數(shù)為5的情況。當(dāng)點數(shù)大于5的時候亦然，一一列出可能的情況并做出代表密碼情況的樹狀圖，最后統(tǒng)一討論。

表5　暢通狀態(tài)下的延誤時間標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計表

表6　一般擁堵狀態(tài)下的延誤時間標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計表

表7　嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)下的等待時間標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計表

（2）海事管理人員調(diào)查問卷分析。海事管理人員對船舶處于暢通狀態(tài)下、一般擁堵狀態(tài)下、嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)下的平均延誤時間標(biāo)準(zhǔn)見表8。

表8　海事管理人員標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計表

從表5-表7可以看出，集裝箱船和客運船舶對等待時間的要求較高，而干散貨、液體散貨、件雜貨、滾裝船對等待時間要求相對較低，調(diào)查結(jié)果與船型分類結(jié)果一致。故將內(nèi)河船舶分為延誤敏感性船舶（A類）和延誤遲鈍型船舶（B類）兩類。

（3）擁堵判斷標(biāo)準(zhǔn)分析。根據(jù)調(diào)查結(jié)果，對A、B兩類船舶的擁堵標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計，見表9-表11。

表9　兩類船舶在暢通狀態(tài)下的延誤時間

表10　兩類船舶在一般擁堵狀態(tài)下的延誤時間

表11　兩類船舶在嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)下的延誤時間

由上述統(tǒng)計數(shù)據(jù)和分析，可得出不同類型船舶不同擁堵程度下的延誤時間標(biāo)準(zhǔn)，具體見表12。

表12　不同類型船舶擁堵程度評價標(biāo)準(zhǔn)表（單位：h）

3.3建立評判因素的隸屬函數(shù)

（1）A類船舶的隸屬函數(shù)。根據(jù)不同類型船舶擁堵程度評價標(biāo)準(zhǔn)，以平均延誤時間構(gòu)造A類船舶隸屬函數(shù)，具體見式（1）-式（3），隸屬函數(shù)圖像如圖2所示。

暢通狀態(tài)：

一般擁堵狀態(tài)：

圖2　A類船舶的隸屬函數(shù)

因此關(guān)于A類船舶的延誤時間T的模糊關(guān)系矩陣RA=［U11（t）U12（t）U13（t）］，代表著船舶延誤時間在暢通、擁堵、嚴(yán)重?fù)矶碌炔煌瑺顟B(tài)下的隸屬度。

（2）B類船舶的隸屬函數(shù)。根據(jù)不同類型船舶擁堵程度評價標(biāo)準(zhǔn)，以平均延誤時間構(gòu)造A類船舶隸屬函數(shù)，具體見式（4）-式（6），隸屬函數(shù)圖像如圖3所示。

暢通狀態(tài)：

一般擁堵狀態(tài)：

嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)：

圖3　B類船舶的隸屬函數(shù)

因此關(guān)于B類船舶的等待時間T的模糊關(guān)系矩陣RB=［U21（t）U22（t）U23（t）］，代表著船舶延誤時間在暢通、擁堵、嚴(yán)重?fù)矶碌炔煌瑺顟B(tài)下的隸屬度。

3.4模糊推斷結(jié)果

由A和B在各種交通狀態(tài)下的隸屬函數(shù)，可以建立模糊關(guān)系矩陣R：

式（7）中，ri1代表延誤時間對交通暢通狀態(tài)的隸屬度，ri2代表的是延誤時間對交通一般擁堵狀態(tài)的隸屬度，ri3代表延誤時間對交通嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)的隸屬度。而r1j代表對延誤敏感性船舶（A類）的隸屬度，r2j代表延誤遲鈍性船舶（B類）的隸屬度。

可根據(jù)兩類船舶數(shù)量確定權(quán)重向量A，計算得到綜合隸屬度向量，見式（8）。

采用最大隸屬度法確定模糊綜合評判的結(jié)果，即選取b1，b2，b3中最大的一個值（max（bi），i=1，2，3）所對應(yīng)的交通狀態(tài)作為該航段擁堵程度評判結(jié)果。

4　模型應(yīng)用

4.1算例描述

以長江荊江航道為例，建立雙向航道船舶交通流仿真模型［6］，具體如圖4所示。據(jù)統(tǒng)計，長江荊江航道船舶到達(dá)規(guī)律符合泊松分布，取λ=7.82［7］。假設(shè)A、B類船舶比例分別為20%和80%，某航段某天因為惡劣天氣從零點開始實施全面禁航，禁航時間為3h，運行仿真模型并調(diào)整模型參數(shù)分析得到擁堵識別結(jié)果。

圖4　雙向航道船舶交通流仿真模型

4.2算例分析

（1）原始狀態(tài)下?lián)矶聽顟B(tài)識別

①平均等待時間。禁航3h，根據(jù)仿真運行結(jié)果，上行A類船舶平均延誤時間為2.03h，B類1.85h，下行A類船舶平均延誤時間為2.17h，B類1.96h。

②隸屬度計算。由兩類船舶的隸屬函數(shù)可以得到：

將結(jié)果帶入式（8），得：

③識別結(jié)果。根據(jù)最大隸屬度法，可以得到上行和下行船舶此時處于暢通狀態(tài)。

（2）不同禁航時間下?lián)矶聽顟B(tài)識別。以上行船舶為例，假設(shè)禁航時間分別為3h、6h、9h、12h，A類和B類船舶平均延誤時間變化如圖5所示。

圖5　不同禁航時間下上行船舶平均延誤時間變化

不同禁航時間下上行船舶分別對應(yīng)的擁堵狀態(tài)見表13。

表13　不同禁航時間下分別對應(yīng)的擁堵狀態(tài)

（3）不同船型比例下?lián)矶聽顟B(tài)識別。假設(shè)禁航6h，不同A、B類船型比例下分別對應(yīng)的擁堵狀態(tài)見表14。

表14　不同A、B類船型比例下分別對應(yīng)的擁堵狀態(tài)

5　結(jié)論

本文結(jié)合內(nèi)河船舶交通特點，采用平均延誤時間作為擁堵識別指標(biāo)，并根據(jù)對該指標(biāo)的敏感性將內(nèi)河船舶劃分為延誤敏感性型和延誤遲鈍型兩類，運用模糊評價理論對內(nèi)河船舶交通擁堵狀態(tài)進(jìn)行識別，較好的反映了船長和船東的心理感受，可為海事部門根據(jù)不同的擁堵程度采取相應(yīng)合理措施提供參考。但目前對于內(nèi)河船舶的平均延誤標(biāo)準(zhǔn)尚處于探索階段，且本次調(diào)查的對象和范圍有限，未來可結(jié)合心理學(xué)和經(jīng)濟學(xué)進(jìn)行進(jìn)一步論證。

［1］朱丹丹.基于模糊綜合評判的城際道路擁堵狀態(tài)識別方法研究［D］.長沙：中南大學(xué)，2013.［2］楊旭.過飽和狀態(tài)下交叉口動態(tài)優(yōu)化控制延誤模型研究［D］.長春：吉林大學(xué)，2011.

［3］Hamilton A，Waterson B，Cherrett T，et al.The evolution of urban traffic control：changing policy and technology［J］.Transportation Planning and Technology，2013，36（1）：24-43.

［4］楊俊瑛.城市道路交通擁擠狀態(tài)判別及預(yù)測研究［D］.成都：西南交通大學(xué)，2014.

［5］張笛.枯水期長江通航風(fēng)險評價和預(yù)測方法研究［D］.武漢：武漢理工大學(xué)，2011.

［6］楊星，李建，陳巍博，等.內(nèi)河船舶交通流建模與仿真研究［J］.中國航海，2013，36（3）：80-85.

［7］譚志榮，嚴(yán)新平，劉亮，等.長江干線橋區(qū)船舶到達(dá)規(guī)律數(shù)學(xué)模型及檢驗［J］.交通信息與安全，2010，28（2）：70-73.

Study on Method for Inland River Vessel Traffic Congestion State Identification Based on Delay Sensitivity

Chen Yanyi，Huang Can
（School of Transportation， Wuhan University of Technology， Wuhan 430063， China）

Despite the continual development of the inland river transportation and its increasing significance in the comprehensivetraffic and transport system， large scale vessel retentions due to ship lock through constraint and bad weather conditions are more and morecommon. In this paper， by referring to the studies on roadway traffic congestion identification both at home and abroad， and in view of thecharacteristics of the inland river vessel traffic flow， we proposed an inland river vessel traffic congestion identification model based on thedifferent delay sensitivity of different vessel types； and then， through an investigation of the participants of the shipping industry surroundingthe middle reach of the Yangtze River， we applied the model established in an experiment on the Jiangjiang reach and studied the differenttypes of traffic congestion under different conditions.

delay sensitivity； inland river vessel； congestion state identification； vessel traffic flow simulation

U697

A

1005-152X（2016）08-0084-05

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.08.022

2016-07-05

湖北省自然科學(xué)基金面上項目“長江中游船舶交通擁堵演化規(guī)律和控制策略研究”（2014CFB846）

陳沿伊（1984-），博士，武漢理工大學(xué)交通學(xué)院講師，研究方向：交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃、交通運輸安全工程。