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    基于三角模糊數(shù)AHP的廈門港引航風(fēng)險評價

    2019-12-30 01:36:40初良勇邵登華
    上海海事大學(xué)學(xué)報 2019年4期
    關(guān)鍵詞:廈門港引航員權(quán)重

    初良勇 邵登華

    摘要:

    為對廈門港引航風(fēng)險進(jìn)行更有效的識別和評價,建立廈門港引航風(fēng)險評價指標(biāo)體系。采用德爾菲法確定各指標(biāo)相對于評價等級的隸屬度,根據(jù)三角模糊數(shù)的幾何特征計算各指標(biāo)的模糊權(quán)重,建立廈門港引航風(fēng)險綜合評價模型。通過實例驗證該方法的可行性和有效性,初步解決現(xiàn)有風(fēng)險評價方法中存在的單值評價導(dǎo)致結(jié)果偏差較大的問題,為廈門港引航風(fēng)險分析與評價提供一種更科學(xué)合理的方法。

    關(guān)鍵詞:

    引航安全;?三角模糊數(shù);?層次分析法(AHP);?模糊綜合評價;?風(fēng)險評價

    中圖分類號:U675.98

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    收稿日期:?2018-11-12

    修回日期:?2019-02-28

    基金項目:?福建省自然科學(xué)基金(2017J01796,2017J01797);集美大學(xué)教育教學(xué)改革項目(JY18016);集美大學(xué)研究生教育教學(xué)改革項目(2016)

    作者簡介:

    初良勇(1973—),男,黑龍江訥河人,副教授,博士,研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理、物流管理,(E-mail)davidchu@jmu.edu.cn

    Pilotage?risk?evaluation?of?Xiamen?Port?based?on?triangular?fuzzy?number?AHP

    CHU?Liangyong1a,1b,?SHAO?Denghua1a,2

    (1.?a.?Navigation?College;?b.?Modern?Logistics?Research?Center,?Jimei?University,?Xiamen?361021,

    Fujian,?China;?2.Station?of?Xiamen?Harbor?Pilotage,?Xiamen?361028,?Fujian,?China)

    Abstract:

    In?order?to?identify?and?evaluate?the?pilotage?risk?of?Xiamen?Port?more?effectively,?the?pilotage?risk?evaluation?index?system?of?Xiamen?Port?is?established.?Delphi?method?is?used?to?determine?the?membership?degree?of?each?index?relative?to?the?evaluation?grades.?The?fuzzy?weight?of?each?index?is?calculated?based?on?the?geometric?characteristics?of?triangular?fuzzy?numbers,?and?a?comprehensive?evaluation?model?for?Xiamen?Port?pilotage?risk?is?established.?The?feasibility?and?effectiveness?of?the?method?is?verified?by?an?example,?and?the?problem?of?large?deviation?of?results?caused?by?single?value?evaluation?in?existing?risk?evaluation?methods?is?solved,?which?provides?a?more?scientific?and?reasonable?method?for?the?analysis?and?evaluation?of?pilotage?risk?in?Xiamen?Port.

    Key?words:

    pilotage?safety;?triangular?fuzzy?number;?analytic?hierarchy?process?(AHP);?fuzzy?comprehensive?evaluation;?risk?evaluation

    0?引?言

    隨著國家“一帶一路”倡議的不斷升級,廈門港已成為我國“海上絲綢之路”的重要樞紐港口之一。2017年,廈門港貨物吞吐量達(dá)到2.11億t,同比增長0.98%,集裝箱吞吐量達(dá)到1?038.14萬TEU,同比增長7.99%,增長率位居全國沿海干線港口之首。港口的快速發(fā)展導(dǎo)致廈門港引航業(yè)務(wù)增長迅速,廈門港引航站引領(lǐng)各類中外船舶數(shù)量從1999年的4?042艘次增加到2017年的10?697艘次。密集的海上船舶交通流給廈門港引航安全帶來了新的挑戰(zhàn),很有必要對廈門港引航風(fēng)險進(jìn)行辨識和評價。

    在風(fēng)險評價方法方面,評價指標(biāo)權(quán)重賦值準(zhǔn)確性對評價結(jié)果影響甚大,選擇一個合適的方法確定評價指標(biāo)權(quán)重顯得非常重要。當(dāng)前確定權(quán)重的主要方法有層次分析法(analytic?hierarchy?process,AHP)、灰色關(guān)聯(lián)法、比較矩陣法、模糊子集法、主成分分析法和熵值法等[1]。傳統(tǒng)AHP和模糊數(shù)學(xué)在綜合風(fēng)險評價中得到廣泛的應(yīng)用,如范英等[2]將模糊數(shù)學(xué)與AHP相結(jié)合,綜合運用AHP和模糊綜合評價方法,建立了安全風(fēng)險綜合評價模型,對特種設(shè)備進(jìn)行安全評價;廖勇[3]在鐵路客運站選址方案評價中,采用三角模糊數(shù)將專家給出的定性評價結(jié)果和各指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行量化和規(guī)范化,并在評價值和權(quán)重的基礎(chǔ)上得到基于三角模糊數(shù)的決策矩陣和權(quán)重向量;YANG等[4]應(yīng)用三角模糊數(shù)和AHP,對洪水事故進(jìn)行了風(fēng)險評價和事故樹分析;田林鋼等[5]、王艷輝等[6]應(yīng)用三角模糊數(shù)和?AHP,分別對大壩安全和火災(zāi)進(jìn)行了風(fēng)險評價和分析??v觀上述文獻(xiàn),雖然也對模糊數(shù)和AHP的綜合應(yīng)用進(jìn)行了探討,但大都未充分挖掘模糊數(shù)所包含的風(fēng)險因素和專家權(quán)重信息。為此,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,首先對引航風(fēng)險評價指標(biāo)體系進(jìn)行優(yōu)化,在傳統(tǒng)二級評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上構(gòu)建了三級評價指標(biāo)體系,并進(jìn)一步修改傳統(tǒng)的模糊AHP,采用三角模糊數(shù)構(gòu)造判斷矩陣,結(jié)合AHP進(jìn)一步確定每個相關(guān)因子的權(quán)重,采用基于三角模糊數(shù)的AHP和模糊綜合評價法對廈門港引航風(fēng)險模型進(jìn)行風(fēng)險分析和評價。

    1?廈門港引航風(fēng)險評價指標(biāo)體系建立

    為更好地對廈門港引航風(fēng)險因素進(jìn)行辨識,筆者收集近年來在全國發(fā)生的引航事故案例,對比廈門港發(fā)生的引航事故特征,對導(dǎo)致引航事故發(fā)生的各種因素進(jìn)行全面分析,充分進(jìn)行頭腦風(fēng)暴,調(diào)查了41名廈門港一線引航員、8名廈門海事局VTS一線值班人員和6名高校專家的意見,對發(fā)生引航事故的地點、船型、人的因素、通航條件等內(nèi)容展開討論,對造成引航事故的因素進(jìn)行分類整理,從人員、港口環(huán)境、設(shè)施設(shè)備、管理制度4個方面進(jìn)行分析。在對所有實際發(fā)生的不同等級引航事故詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上,將所有導(dǎo)致引航事故的因素進(jìn)行分類和歸納,基本較全面地涵蓋導(dǎo)致引航事故的主觀因素和客觀因素,保證評價指標(biāo)能夠相對客觀、合理、科學(xué)地體現(xiàn)引航風(fēng)險的內(nèi)涵。

    船舶大型化和航運聯(lián)盟化是近年來航運市場的主流趨勢。2017年,掛靠廈門港船長360?m以上的20萬噸級大型集裝箱船數(shù)量達(dá)1?091艘次,數(shù)量呈明顯上升態(tài)勢。截至2018年3月,航運市場已形成2M(馬士基+地中海)+現(xiàn)代商船、Ocean?Alliance、THE等多家航運聯(lián)盟。航運聯(lián)盟運營導(dǎo)致掛靠廈門港的航線及掛靠碼頭發(fā)生一定的變化。船舶大型化發(fā)展給廈門港引航安全提出新的挑戰(zhàn),航運聯(lián)盟新格局導(dǎo)致廈門港水域海上交通流方向發(fā)生較大變化,通航環(huán)境更加復(fù)雜。為此,從廈門港引航安全角度出發(fā),結(jié)合船舶大型化、航運聯(lián)盟化發(fā)展對廈門港引航的影響,通過對廈門港引航風(fēng)險源的分析與識別,建立了如表1所示的指標(biāo)體系。這個體系共含有4個一級指標(biāo),17個二級指標(biāo)和39個三級指標(biāo),其中,交通流新格局(U25)涵蓋了船舶大型化(U251)、航運聯(lián)盟化(U252)發(fā)展對廈門港引航帶來的影響。

    2?廈門港引航風(fēng)險評價方法

    2.1?確定評價指標(biāo)隸屬度

    確定隸屬度的方法很多,常用的方法包括德爾菲法、模糊統(tǒng)計法、二元對比排序法、概念擴(kuò)充法等。德爾菲法的特點是能夠充分地讓具有權(quán)威的專家匿名自由地發(fā)表個人觀點,可以使分析人員與專家相互反饋意見。一般來說,經(jīng)過兩到三輪問卷調(diào)查,可以逐步獲得專家意見,并得出符合實際的結(jié)論。

    本文采用德爾菲法,咨詢廈門港一線引航員、海事局人員、高校專家等相關(guān)人員,并發(fā)布專家調(diào)查問卷以獲取相關(guān)數(shù)據(jù),經(jīng)過三輪問卷調(diào)查并根據(jù)反饋意見確定評價對象所涉及的因素,然后根據(jù)如下的隸屬度函數(shù)來確定隸屬度:

    2.2?基于三角模糊數(shù)的AHP

    基于三角模糊數(shù)的AHP是對傳統(tǒng)的AHP標(biāo)度進(jìn)行替換,改用三角模糊數(shù)表示,創(chuàng)建模糊判斷矩陣。該矩陣中,每個指標(biāo)都有一個模糊評判區(qū)間[l,u]相對應(yīng),用來反映專家對結(jié)果判斷的自信度。u-l越大,自信度越小;u-l越小,自信度越大。

    2.2.1?三角模糊數(shù)應(yīng)用原理

    2.2.1.1?模糊集

    定義1?設(shè)置域E,E到閉區(qū)間[0,1]的任何映射為μA~:E→[0,1],e→μA~(e)。將E的模糊集記為A~。將模糊集A~的隸屬度函數(shù)稱為μA~,μA~(e)為元素e隸屬于A~的程度,簡稱為隸屬度。

    2.2.1.2?三角模糊數(shù)

    定義2?如果M~=(l,m,u)為三角模糊數(shù),則定義其隸屬度為

    2.2.1.3?三角模糊數(shù)的基本運算

    定義3?假定三角模糊數(shù)M~1=(l1,m1,u1)與M~2=(l2,m2,u2),則三角模糊數(shù)的基本運算如下:

    上述運算將在后文因素綜合判斷和單層次權(quán)重排序中予以運用。

    2.2.2?基于三角模糊數(shù)AHP的評價指標(biāo)權(quán)重計算

    根據(jù)隋明剛等[7]提出的改進(jìn)方法,基于三角模糊數(shù)AHP的評價指標(biāo)權(quán)重計算步驟如下:

    (1)使用德爾菲法,請專家比較相同級別指標(biāo)的重要性,并使用三角模糊數(shù)構(gòu)建模糊判斷矩陣A=(aij)n×n,其中三角模糊數(shù)aij=(lij,mij,uij)以mij作為中間值。三角模糊數(shù)的下界l和上界u可根據(jù)模糊程度加以確定:u-l越大,表示判斷越模糊;u-l越小,表示判斷越清楚。

    (2)對中值矩陣進(jìn)行一次性檢驗。計算中值矩陣M,再計算其最大特征值λmax,依照傳統(tǒng)AHP,進(jìn)行一次性檢驗。

    (3)建立模糊因子評價矩陣E:

    式中:M為所有三角模糊數(shù)的中值矩陣。

    (5)將矩陣Q轉(zhuǎn)換為對角線為l的判斷矩陣P,P=(pij)n×n且滿足pij=1/pji。

    (6)用相容矩陣分析法對矩陣P進(jìn)行變換,得到相容矩陣R=(rij)n×n,R滿足一次性條件rij=rikrkj(k=1,2,…,n),且rii=1,rij=1/rji。

    3?廈門港引航風(fēng)險評價實證分析

    3.1?計算指標(biāo)體系不同層次指標(biāo)的權(quán)重

    以U1為例,引航員、被引船船員、引航調(diào)度員、拖船駕駛員的權(quán)重向量W1的計算過程如下:

    依據(jù)所收回的調(diào)查問卷建立三角模糊判斷矩陣A;根據(jù)式(7)計算模糊因子評價矩陣E;根據(jù)式(8)計算調(diào)整矩陣Q;把Q按列轉(zhuǎn)換為對角線為1的判斷矩陣P;采用相容矩陣分析法對矩陣P進(jìn)行變換,按照式(9)得到相容矩陣R;根據(jù)式(10)和(11)求得指標(biāo)權(quán)重向量W1。

    按照上面的方法,通過逐層計算獲得各基本因素對總目標(biāo)影響程度的權(quán)重向量為

    3.2?廈門港引航風(fēng)險評價

    通過德爾菲法,獲取專家對各項指標(biāo)的評分,可建立各指標(biāo)隸屬度矩陣R′。

    計算結(jié)果向量B=W×R′=(0.001?0,0.006?9,0.256?1,0.589?8,0.165?9)。將評判集V={很好,較好,一般,較差,很差}數(shù)量化表示為V={90,80,70,60,30}。將評價結(jié)果加權(quán)平均可得綜合評判結(jié)果:

    P′=B×(30?60?70?80?90)T=80.49

    分析可知,廈門港引航安全等級處于較好狀態(tài),但是該值接近較好的“下限”,因此廈門港船舶引航安全等級還需要進(jìn)一步提高。從各項指標(biāo)看,人員因素中的引航員因素影響較大,特別是技術(shù)水平和心理素質(zhì)的影響程度較大,需要有針對性地分析以提高整個港口的引航安全水平。

    4?結(jié)束語

    由于用傳統(tǒng)的層次分析法(AHP)確定權(quán)重存在一定的主觀隨意性,本文針對引航風(fēng)險自身的特性,使用基于三角模糊數(shù)的AHP確定權(quán)重,使分析結(jié)果在一定程度上削弱專家個人偏好所帶來的不確定性,提高評價結(jié)果的合理性和可信度,使評價結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確。

    在國際上,海難事故的發(fā)生大都與人的因素有一定的關(guān)聯(lián),人的因素是造成海難事故和引發(fā)風(fēng)險的重要因素之一[8-9]。由各因素權(quán)重計算結(jié)果得知,人員因素是影響廈門港引航安全最大的因素,其中,引航員因素尤為突出。為此,在今后工作過程中應(yīng)當(dāng)樹立“以人為本”的管理思想,重點加強(qiáng)人才特別是引航員人才的培養(yǎng),完善引航員培訓(xùn)機(jī)制,提升其技術(shù)水平和心理素質(zhì),以適應(yīng)船舶大型化發(fā)展需要,并探索為小型船舶建立專用航路,以避免小船交通流對主航道上航行的大船的干擾,以確保廈門港引航安全。

    本文通過基于三角模糊數(shù)的層次分析法對廈門港引航風(fēng)險進(jìn)行研究,可使與引航相關(guān)因素對引航安全的權(quán)重計算方法更具對比性和科學(xué)性,為提高廈門港引航安全提供一定的參考。

    參考文獻(xiàn):

    [1]陳德曉.?深圳港船舶引航風(fēng)險綜合評估[D].?成都:?西南交通大學(xué),?2015.

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    [3]廖勇.?基于三角模糊數(shù)的鐵路客運站選址方案評價方法[J].?中國鐵道科學(xué),?2009,?30(6):?119-125.

    [4]YANG?Xiaoling,?DING?Jiehua,?HOU?Hui.?Application?of?a?triangular?fuzzy?AHP?approach?for?flood?risk?evaluation?and?response?measures?analysis[J].?Natural?Hazards,?2013,?68(2):?657-674.

    [5]田林鋼,?王潔.?基于三角模糊數(shù)的大壩安全風(fēng)險綜合評判研究[J].?中國農(nóng)村水利水電,?2013(2):?101-103.

    [6]王艷輝,?晉君,?李曼.?基于三角模糊因果圖的城市軌道火災(zāi)事故分析[J].?中國安全科學(xué)學(xué)報,?2013,?23(11):?22-26.?DOI:?10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2013.11.002.

    [7]隋明剛,?魏嶷.?Fuzzy?AHP中權(quán)重確定方法的探討與改進(jìn)[J].?山西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),?2000,?23(3):?218-220.?DOI:?10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2000.03.008.

    [8]范詩琪,?嚴(yán)新平,?張金奮,?等.?水上交通事故中人為因素研究綜述[J].?交通信息與安全,?2017(2):?1-6.?DOI:?10.3963/j.issn.1674-4861.2017.02.001.

    [9]SCHAGER?B.?Understanding?the?human?factor[EB/OL].?(1998-03-02)[2018-11-12].?http://www.marine-profile.se/bdh_filearea/pdf/human_factor.pdf.

    (編輯?趙勉)

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