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    漁業(yè)船舶事故類型的灰色關(guān)聯(lián)分析

    2017-05-17 06:15:00溫國平于曉利
    大連海洋大學(xué)學(xué)報 2017年2期
    關(guān)鍵詞:漁船關(guān)聯(lián)度漁業(yè)

    溫國平,于曉利

    (大連海洋大學(xué)航海與船舶工程學(xué)院,遼寧大連116023)

    漁業(yè)船舶事故類型的灰色關(guān)聯(lián)分析

    溫國平,于曉利

    (大連海洋大學(xué)航海與船舶工程學(xué)院,遼寧大連116023)

    為了探究各類漁業(yè)船舶事故的影響程度,采用灰色理論對漁業(yè)船舶事故類型與4項評價指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析。首先篩選主要漁業(yè)船舶事故類型作為參考因素,然后選取4項評價指標(biāo)作為比較因素來衡量漁業(yè)船舶事故的危害程度,并建立事故類型與4項指標(biāo)的關(guān)聯(lián)矩陣,最后依據(jù)關(guān)聯(lián)度大小進(jìn)行排序和分析,以確定出各類漁業(yè)船舶事故中綜合影響程度最為嚴(yán)重的事故類型。結(jié)果表明:漁業(yè)船舶的自沉事故是影響程度最大的事故類型,其次是風(fēng)災(zāi)事故。本研究結(jié)果可為漁業(yè)主管部門安全管理及相關(guān)政策的制定提供理論依據(jù)。

    漁業(yè)船舶事故;灰色理論;事故類型

    漁業(yè)是一個復(fù)雜的高風(fēng)險行業(yè),漁業(yè)船舶水上事故的大量發(fā)生對漁業(yè)船舶安全和漁民生命安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅,因此,漁船事故安全評價和致因分析是漁業(yè)安全生產(chǎn)管理的重要環(huán)節(jié)。漁船事故發(fā)生的原因種類較多(如自沉、碰撞、風(fēng)災(zāi)和船員溺水等),且不同的事故類型具有不同的性質(zhì)特點,存在不同的致因因素。為了探究事故的主要原因,必須先分析每種事故類型造成的損失影響,找出綜合影響程度最為嚴(yán)重的類型,才能針對具體的某種事故類型進(jìn)行致因分析并提出相應(yīng)對策。因此,對漁船事故類型的研究具有現(xiàn)實意義。

    目前,許多專家學(xué)者對漁船安全進(jìn)行了相關(guān)的研究,研究內(nèi)容主要集中在漁船安全狀況評價[1-2]、漁船事故起因及對策[3-4]、漁業(yè)管理[5]等方面,對于漁業(yè)船舶水上事故類型的研究甚少,提及的也只是停留在事故統(tǒng)計分析[6]的階段。傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析只能從單一的角度來分析每類事故,只能獲知哪類事故容易發(fā)生,哪類事故造成的經(jīng)濟(jì)損失比較大,哪類事故引發(fā)的船員傷亡比較嚴(yán)重,而無法綜合各個評價指標(biāo)來衡量各類事故的影響程度。本研究中,選取了4項評價指標(biāo)來衡量各類漁船事故的后果,進(jìn)而明確綜合影響程度最為嚴(yán)重的漁船事故類型。

    漁業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的復(fù)雜性和不可估測,具有明顯的灰色特征,因此,漁業(yè)生產(chǎn)安全系統(tǒng)是灰色系統(tǒng)。漁業(yè)船舶水上安全事故的發(fā)生是動態(tài)過程,具有隨機(jī)性和不可預(yù)測性。漁船事故發(fā)生后,在事故調(diào)查過程中還可能出現(xiàn)船毀人亡的情況,造成數(shù)據(jù)誤差或者數(shù)據(jù)缺失的后果,因此,調(diào)查結(jié)果具有很大的不確定性,系統(tǒng)內(nèi)樣本數(shù)據(jù)具有灰色性[7]?;疑P(guān)聯(lián)分析研究的是事物發(fā)展的現(xiàn)實規(guī)律,處理的是“少數(shù)據(jù)不確定性”問題[8],對樣本量的大小和數(shù)據(jù)的分布規(guī)律沒有嚴(yán)格要求,其結(jié)論符合定性分析的結(jié)果[9]。

    本研究中,采用灰色關(guān)聯(lián)理論來分析漁船事故類型與4項評價指標(biāo)的關(guān)系,并計算各類事故與4項指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度,通過優(yōu)勢分析,明確在眾多的漁業(yè)船舶水上事故中影響最為嚴(yán)重的主要事故及次要事故,旨在為漁業(yè)主管部門的安全管理及相關(guān)政策的制定提供理論依據(jù)。

    1 灰色關(guān)聯(lián)理論的基本原理

    灰色系統(tǒng)理論是鄧聚龍教授于1982年提出的一門描述和處理不完全系統(tǒng)信息的理論。灰色系統(tǒng)是指部分信息已知而部分信息未知的系統(tǒng),通過對信息不完備系統(tǒng)中已知信息的研究來揭示未知信息,從而了解整個系統(tǒng)?;疑P(guān)聯(lián)分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用于因素分析[10]、綜合評價[11-12]和優(yōu)勢分析[13]等方面。灰色關(guān)聯(lián)是指事物間的影響程度或者因子對主行為的貢獻(xiàn)測度,其衡量工具為關(guān)聯(lián)度。關(guān)聯(lián)度是因素間關(guān)聯(lián)性大小的度量,定量地描述了因素間相互變化的情況?;疑P(guān)聯(lián)分析法是一種多因素分析方法[14],可根據(jù)因素的數(shù)據(jù)序列來研究因素間的幾何對應(yīng)關(guān)系。如果因素變化的態(tài)勢基本一致,則認(rèn)為它們之間的關(guān)聯(lián)度較大,反之關(guān)聯(lián)度較小。

    灰色關(guān)聯(lián)分析主要步驟如下:

    (1)確定參考序列和比較序列。首先選取反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)序列作為參考序列,同時選取與參考序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)程度分析的比較序列。

    參考序列為

    比較序列為

    (2)處理原始數(shù)據(jù)。由于各因素的計量單位不同,原始數(shù)據(jù)在量綱和數(shù)量級上存在差異,不便于比較,故要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。常用的方法有初值化、均值化、區(qū)間化、逆化和倒數(shù)化等。因本研究中的原始數(shù)據(jù)為歷年的事故發(fā)生數(shù)據(jù),具有隨機(jī)性,沒有明顯升降趨勢,故選用均值化方法。其計算方法為

    其中,k為時間序號,k=1,2,…,n。

    (3)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)。設(shè)經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的參考序列為

    處理后的比較序列為

    關(guān)聯(lián)程度的實質(zhì)是參考序列與比較序列曲線形狀的相似程度,可用曲線之間的差值大小作為關(guān)聯(lián)度的衡量標(biāo)準(zhǔn),即

    兩極最大差Δ(max)=maximaxkΔi(k),

    兩極最小差Δ(min)=miniminkΔi(k)。

    關(guān)聯(lián)系數(shù)為

    其中,ρ∈(0,1)為分辨系數(shù),通常取0.5。

    (4)關(guān)聯(lián)度的計算。用比較序列與參考序列各個時期關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值來反映其關(guān)聯(lián)程度,計算公式為

    2 漁業(yè)船舶水上事故類型的灰色關(guān)聯(lián)分析

    本研究中,對某省漁港監(jiān)督局提供的2010—2014年5年間的漁業(yè)船舶水上事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和統(tǒng)計分析,選取主要事故類型作為參考因素,應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法將其與比較因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析,并針對每個比較因素,將事故類型根據(jù)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序,最后依據(jù)排序結(jié)果確定漁業(yè)船舶水上事故中影響最為嚴(yán)重的事故類型。

    2.1 漁業(yè)船舶水上事故參考因素的選取

    根據(jù)《漁業(yè)船舶水上事故統(tǒng)計規(guī)定》[15](以下簡稱《規(guī)定》),按照事故原因?qū)⑵浞譃榕鲎病L(fēng)損、觸損、自沉、火災(zāi)、機(jī)械損傷、觸電、急性工業(yè)中毒、溺水、網(wǎng)具損毀和其他等11類生產(chǎn)安全事故,以及臺風(fēng)或大風(fēng)、龍卷風(fēng)、風(fēng)暴潮、雷暴、海嘯、海冰、其他等7類自然災(zāi)害事故。但在事故統(tǒng)計時,按照《規(guī)定》把漁船統(tǒng)計上報事故分為4類,即漁船水上生產(chǎn)安全事故、水上交通事故、漁船自然災(zāi)害事故和特殊船舶事故。這種分類方法不符合事故分類學(xué)理論,水上交通事故應(yīng)該屬于生產(chǎn)安全事故的范疇,特殊船舶事故既可能屬于生產(chǎn)安全事故,也可能屬于自然災(zāi)害事故。為此,《規(guī)定》中將商船與漁船碰撞事故單獨作為一類水上交通事故進(jìn)行統(tǒng)計,目的是進(jìn)一步引起各級政府、主管部門對此類碰撞事故的關(guān)注,但此種分類方法不適于本研究。本研究中根據(jù)事故分類理論,對某省的漁業(yè)船舶水上事故數(shù)據(jù)資料進(jìn)行統(tǒng)計分析,結(jié)果見表1。

    2010—2014年的漁業(yè)船舶水上安全事故中,生產(chǎn)作業(yè)過程中人員溺水死亡事故和機(jī)械損傷事故發(fā)生比重最大,共占53.5%,其中,溺水事故最為嚴(yán)重(表1)。另外,因碰撞、風(fēng)損、自沉、觸損、火災(zāi)造成的漁船事故也大量發(fā)生,其中碰撞和自沉事故所占比重較大,分別占14.81%和12.35%。由于大風(fēng)或臺風(fēng)造成的風(fēng)災(zāi)事故約占10%,發(fā)生率較高。綜上所述,選取船員溺水、船員機(jī)械損傷、漁船自沉、漁船碰撞和風(fēng)災(zāi)5種事故作為漁業(yè)水上安全事故的主要類型,并作為灰色關(guān)聯(lián)分析中的參考因素。其他事故類型可以當(dāng)作小概率事件,在此不予考慮。

    2.2 漁業(yè)船舶水上事故比較因素的選取

    本研究中,選取船員溺水、船員機(jī)械損傷、漁船碰撞、漁船自沉和風(fēng)災(zāi)事故作為參考因素,同時需要選取評價標(biāo)準(zhǔn)或比較因素來衡量各類事故的損失和影響程度,參照中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒采用的特征指標(biāo)[16],選取事故起數(shù)、死亡人數(shù)、沉船艘數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失等4個評價指標(biāo)作為比較因素,這4項指標(biāo)可以直觀、全面地從事故發(fā)生頻率和事故后果兩方面來衡量漁業(yè)船舶水上各類事故的綜合影響程度。通過對選定的事故類型與4項指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計算和排序,可針對某項指標(biāo)判斷出哪類事故與之關(guān)聯(lián)度最大,然后綜合分析各類事故與4項指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度,確定綜合影響程度最嚴(yán)重的事故類型。

    按照上述選取方法,選定的參考因素和比較因素的數(shù)據(jù)見表2。

    表1 漁業(yè)船舶水上事故類型統(tǒng)計Tab.1 Statistics of fishing vessel accident styles in the waters

    表2 事故類型與評價指標(biāo)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計Tab.2 Data of the accident styles and evaluation indices

    2.3 漁業(yè)船舶水上事故關(guān)聯(lián)矩陣的構(gòu)造

    因本研究中選取的參考因素不止一個,被比較的因素也不止一個,因此,需要進(jìn)行優(yōu)勢分析[17]。假設(shè)有m個比較因素,記為y1,y2,…,ym,設(shè)有n個參考因素,記為x1,x2,…,xn,則每個參考因素對m個比較因素有m個關(guān)聯(lián)度。設(shè)rij表示比較因素xj對參考因素yi的關(guān)聯(lián)度,可構(gòu)造關(guān)聯(lián)矩陣R=(rij)m×n。

    利用Matlab編輯程序得到計算結(jié)果為

    該矩陣包含大量信息,每一列的數(shù)值表示同一種事故類型對不同的比較因素行為序列的關(guān)聯(lián)程度;每一行表示不同的事故類型對同一個比較因素的關(guān)聯(lián)程度。根據(jù)矩陣R中每行各個元素的關(guān)聯(lián)度大小,可分析判斷出起主要和次要影響的事故。

    2.4 漁業(yè)船舶水上事故的結(jié)果分析

    將各個參考因素與同一比較因素的關(guān)聯(lián)度按大小順序排列如下:

    事故起數(shù):

    死亡人數(shù):

    沉船艘數(shù):

    直接經(jīng)濟(jì)損失:

    對矩陣R分析可知,第一行到第三行中,因素x1與相應(yīng)的比較因素的關(guān)聯(lián)度最大,表明自沉事故對事故起數(shù)、死亡人數(shù)、沉船艘數(shù)的影響程度最大,可將自沉事故看作優(yōu)勢因素,該事故最容易發(fā)生,引起的后果也最為嚴(yán)重。

    第一行中,因素x3與事故起數(shù)的關(guān)聯(lián)度僅次于因素x1,表明船員溺水事故與事故起數(shù)的關(guān)聯(lián)性較大。多因船員個人不慎造成,尤其在夜間或大風(fēng)浪環(huán)境中發(fā)生率較高。

    第二行中,因素x2與死亡人數(shù)的關(guān)聯(lián)度僅次于因素x1,表明漁船碰撞事故與死亡人數(shù)的關(guān)聯(lián)性較大。漁船碰撞多為漁船與商船間的碰撞,碰撞時船上作業(yè)人員較多,大多沒有危險警惕意識,容易造成人員傷亡。

    第三行中,因素x5與沉船艘數(shù)的關(guān)聯(lián)度僅次于x1,說明除船舶自身問題和船員操作失誤外,因大風(fēng)造成的風(fēng)災(zāi)事故也容易造成漁船傾覆。

    第四行中,因素x5與直接經(jīng)濟(jì)損失的關(guān)聯(lián)度最大,表明大風(fēng)天氣造成的經(jīng)濟(jì)損失最大,大風(fēng)浪會導(dǎo)致漁船傾覆,并伴隨有大量漁獲物、漁船和船員的多重?fù)p失。風(fēng)災(zāi)事故主要包括大風(fēng)、臺風(fēng),以及由此引起的風(fēng)暴潮造成的災(zāi)害。因素x1的關(guān)聯(lián)度次之,說明自沉事故除了造成船毀人亡的慘重代價外,經(jīng)濟(jì)損失也很巨大。

    3 討論

    通過各事故類型與4項指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度可知,漁船自沉是漁業(yè)船舶水上事故中綜合影響程度最為嚴(yán)重的事故類型,而郝慶龍等[18]和胡甚平等[19]的分析結(jié)果表明,碰撞事故是水上交通安全的高風(fēng)險事故類型,這可能與研究對象和評價指標(biāo)的不同有關(guān)。一方面,胡甚平等[19]研究的沿海船舶水上交通事故的研究對象包括貨船、客船、工作船和漁船等,本文研究對象僅為漁船,評價結(jié)果的不同表明對于不同種類的船舶,具體對象應(yīng)具體分析。另一方面,風(fēng)險是危險事故的可能性和后果的組合,郝慶龍等[18]的研究結(jié)果只表明碰撞事故與事故起數(shù)的關(guān)聯(lián)度最高,并沒有說明碰撞事故發(fā)生后果最嚴(yán)重,因此,高風(fēng)險事故類型應(yīng)通過能夠表征事故可能性和后果的多項指標(biāo)加以確定,故本文對事故類型與多項指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)研究具有重要意義,其研究結(jié)果比較合理。漁船自沉事故的綜合影響程度最大,漁業(yè)相關(guān)部門應(yīng)加強此方面的安全預(yù)防和保障急救措施,如加快漁船更新改造、完善漁船安全設(shè)備和增加應(yīng)急救助設(shè)施等;漁民應(yīng)該加強自救意識和能力,同時做好安全救生措施,如穿著救生衣作業(yè)、掌握游泳技能、加強自我保護(hù)能力等。

    由于異常的自然環(huán)境引起的風(fēng)災(zāi)事故造成的影響僅次于自沉事故。環(huán)境條件不同,漁船航行的安全狀況也不同[20],尤其是大風(fēng)浪造成的海損事故占有較大比例[21],對于噸位小、船齡大的木質(zhì)漁船,常會因漁船傾覆造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。因此,掌握自然災(zāi)害事故的發(fā)生規(guī)律,豐富天氣預(yù)警方式,做好災(zāi)前準(zhǔn)備是減少自然災(zāi)害的主要手段;漁民應(yīng)嚴(yán)格按照漁業(yè)主管部門發(fā)布的大風(fēng)警報及時回港或錨地避風(fēng),以減少風(fēng)災(zāi)事故的發(fā)生。除此之外,漁船碰撞和船員溺水事故的發(fā)生率比較高,造成的影響也比較嚴(yán)重,應(yīng)引起足夠重視,主要應(yīng)在加強從業(yè)人員的安全責(zé)任意識和操作經(jīng)驗等方面加大管理力度。

    本研究中利用灰色關(guān)聯(lián)分析法,從漁船、船員、環(huán)境等方面入手,創(chuàng)造性地將漁業(yè)船舶水上事故的主要事故類型與表征漁業(yè)船舶水上事故安全狀況的評價指標(biāo)因素進(jìn)行了關(guān)聯(lián)性分析,定量分析了各類事故的影響程度。研究結(jié)果表明,漁船自沉事故是綜合影響程度最嚴(yán)重的事故類型,其次是風(fēng)災(zāi)事故。對漁船事故類型的研究和分析,有利于漁業(yè)主管部門有依據(jù)地、針對性地做好漁船自沉事故的防范及漁船的安全保障工作,豐富大風(fēng)浪環(huán)境下的安全預(yù)警方式,也為漁業(yè)安全管理措施與政策法規(guī)的提出和實施提供理論支持。

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    Analysis of fishing vessel accident styles based on grey correlation theory

    WEN Guo-ping,YU Xiao-li
    (College of Navigation and Ship Engineering,Dalian Ocean University,Dalian 116023,China)

    The relationship between fishing vessels accident style and four evaluation indices was evaluated based on grey correlation theory in order to research the consequences of different accident styles objectively and theoretically.The main fishing vessel accident styles were firstly screened as comparative factors and four evaluation indices were selected as reference factors to measure the consequences of fishing vessel accidents.Then the incidence matrix between accident styles and evaluation indices was established and an analysis was made on the basis of the correlation degree order.The results showed that sinking accident was found to be one of the worst accident styles, followed by the windstorm accident.The finding indicates that the worst accident style and the key aspect of fishery supervision,which makes it reasonable for the fishery supervisor to establishment the related management policies.

    :fishing vessel accident;grey correlation theory;accident style

    10.16535/j.cnki.dlhyxb.2017.02.019

    2095-1388(2017)02-0237-05

    U698.6

    :A

    2016-10-09

    船舶與海洋工程專業(yè)學(xué)位研究生校企聯(lián)合培養(yǎng)基地建設(shè)研究項目(2016-zx-134);遼寧省教改項目(uprp20140937);2016農(nóng)業(yè)部資助項目

    溫國平(1989—),女,碩士研究生。E-mail:wgp_dl@163.com

    于曉利(1960—),男,副教授。E-mail:yxl@dlou.edu.cn

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