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    考慮耦合效應(yīng)的海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別

    2018-01-05 23:58:27高天航呂靖孫茂金
    關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)海況中歐

    高天航 呂靖 孫茂金

    DOI:10.13340/j.jsmu.2017.03.004

    文章編號(hào):1672-9498(2017)03001807

    摘要:為保障海上通道安全,針對(duì)海上通道安全的影響因素較多且相互關(guān)聯(lián)的特點(diǎn),提出一種考慮耦合效應(yīng)的海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別方法。將二元語(yǔ)義應(yīng)用到專家問卷的語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息,并將2可加模糊測(cè)度擴(kuò)展到二元語(yǔ)義環(huán)境,完成對(duì)所有風(fēng)險(xiǎn)因素的識(shí)別分析。案例分析結(jié)果為:在中歐海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素中,對(duì)單風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析后得出影響最大的兩個(gè)因素是氣象水文海況和海上犯罪威脅,對(duì)任意兩個(gè)因素之間的耦合效應(yīng)進(jìn)行分析后得出耦合效應(yīng)最強(qiáng)的兩組風(fēng)險(xiǎn)因素是氣象水文海況和通航地理?xiàng)l件以及氣象水文海況和通道船舶密度。

    關(guān)鍵詞:

    海上通道; 風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別; 耦合效應(yīng); 二元語(yǔ)義; 2可加模糊測(cè)度

    中圖分類號(hào): U698

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

    Identification of risk factors in sea lanes considering coupling effect

    GAO Tianhang1, LYU Jing1, SUN Maojin1,2

    1. Transportation Management College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, Liaoning, China;

    2. Zhongjingyun Data Storage Technology Co., Ltd., Beijing 100176, China)

    Abstract:

    In order to ensure the safety of sea lanes, considering that the influencing factors of sea lane safety are multiple and interrelated, an identification method of risk factors is proposed, where the coupling effect among risk factors is considered. The linguistic assessment information given by experts is converted into 2tuple linguistic representation, the 2additive fuzzy measure operator is extended to 2tuple linguistic representation, and the identification analysis of all risk factors is completed. The case study results are the following: in all risk factors in ChinaEurope sea lane, the analysis on each risk factor shows that the two most influential factors are the meteorological and hydrological condition and the threat of maritime crime, and the analysis on coupling effect between any two factors shows that the two groups of risk factors with the strongest coupling effect are the meteorological and hydrological condition with the navigable geographical condition, and the meteorological and hydrological condition with the ship density of sea lanes.

    Key words:

    sea lane; risk factor identification; coupling effect; 2tuple linguistic; 2additive fuzzy measure

    0引言

    海上通道是否安全是海上通道能否流暢通行的首要問題,該問題一直以來(lái)都受通道內(nèi)部自然環(huán)境和外部人文環(huán)境中多種因素的共同影響。當(dāng)今世界的快速發(fā)展以及世界格局的變幻莫測(cè)都使海上通道的風(fēng)險(xiǎn)因素更加復(fù)雜多變。若想對(duì)海上通道的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行科學(xué)的管理控制,首要工作就是要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別。

    國(guó)外早在20世紀(jì)50年代就已展開了對(duì)海上通道風(fēng)險(xiǎn)的研究,我國(guó)的研究工作雖然起步較晚,但已取得了一定的進(jìn)展。關(guān)于海運(yùn)安全的研究比較多。HASHEMI等[1]針對(duì)密西西比河進(jìn)行船舶事故預(yù)測(cè),分別對(duì)比了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多重判別分析和Logistic模型,得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果明顯優(yōu)于另外兩種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果的結(jié)論。QIN等[2]以風(fēng)險(xiǎn)管理模型為基礎(chǔ)構(gòu)建了一個(gè)三維的安全管理評(píng)價(jià)模型,并探討了其在海運(yùn)安全中的適用性。但是,海運(yùn)安全中的各影響因素普遍具有模糊性特點(diǎn),很難使用非常精確、具體的數(shù)學(xué)方法,為此模糊數(shù)學(xué)的相關(guān)理論就逐漸被引用進(jìn)來(lái)。BALMAT等[34], ELEYEDATUBO等[5]均運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)海運(yùn)安全進(jìn)行分析評(píng)價(jià),并得到了良好的實(shí)踐效果。BALMAT等[34]首先從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素,然后利用模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行了海運(yùn)安全評(píng)價(jià),在此基礎(chǔ)上考慮了船速變化等更多情況對(duì)模型進(jìn)行完善,并用實(shí)例驗(yàn)證了模型。ELEYEDATUBO等[5]將質(zhì)量分配理論與模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進(jìn)行了海上安全的實(shí)例研究。可見,模糊數(shù)學(xué)的相關(guān)理論應(yīng)用于海運(yùn)安全評(píng)價(jià)的相關(guān)領(lǐng)域是可行的。關(guān)于海上通道的風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別,李振福等[6]應(yīng)用盲數(shù)理論對(duì)我國(guó)海上戰(zhàn)略通道進(jìn)行了安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),趙旭等[7]使用投影尋蹤法對(duì)我國(guó)能源運(yùn)輸通道進(jìn)行了安全評(píng)價(jià)。endprint

    已有成果為本研究提供了風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別方法以及構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因素集的依據(jù)。海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別問題具有以下3個(gè)特點(diǎn):首先,海上通道的各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素之間存在著耦合效應(yīng),即兩種或多種風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生會(huì)產(chǎn)生一定的增強(qiáng)或抵消效果(如兩種風(fēng)險(xiǎn)因素耦合帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)程度若大于這兩種因素風(fēng)險(xiǎn)程度的簡(jiǎn)單加和,則存在正耦合效應(yīng),反之為負(fù)耦合效應(yīng));其次,海上通道各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的量級(jí)難以準(zhǔn)確測(cè)量,難以用較精確的風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別方法進(jìn)行計(jì)算,需要使用一種基于模糊理論的識(shí)別方法;最后,即使使用基于模糊理論的識(shí)別方法,所獲得的專家數(shù)據(jù)也存在難以量化的問題,故需要找到一種既利于專家判斷,又能夠轉(zhuǎn)化為實(shí)際數(shù)據(jù)運(yùn)算的方法。本文針對(duì)這3個(gè)特點(diǎn),提出考慮耦合效應(yīng)的海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別方法。該方法將專家以語(yǔ)言短語(yǔ)形式給出的風(fēng)險(xiǎn)耦合信息轉(zhuǎn)化為二元語(yǔ)義形式,并結(jié)合2可加模糊測(cè)度[89]構(gòu)造一個(gè)考慮耦合效應(yīng)的海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別模型,并進(jìn)行實(shí)例應(yīng)用。

    1海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別模型

    模糊測(cè)度作為經(jīng)典測(cè)度的延拓,具有更強(qiáng)的表示能力,能夠定量描述指標(biāo)間的交互關(guān)系。2可加模糊測(cè)度在兼

    顧k可加模糊測(cè)度算法的復(fù)雜性和測(cè)度的表示能力的同時(shí),具有更好的實(shí)用性;其具有的不可加性等特點(diǎn)十分符合本文研究的海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別問題,故選取該理論構(gòu)建海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別模型。

    模型中采用的集合和變量:X={xii∈N}為海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素集合,N=1,2,…,n;E={Ehh∈M}為專家集合,M=1,2,…,m,m≥2;S={Sll∈G}為評(píng)價(jià)短語(yǔ)集合,G=1,2,…,g;[WTHX]Y[WTBX]h=(yh,i)n為海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)判斷向量,其中yh,i表示第h名專家針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素xi給出的獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)信息;

    [WTHX]Z[WTBX]h=zh,ijn×n為海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素耦合風(fēng)險(xiǎn)判斷矩陣,其中zh,ij表示第h名專家針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素xi和風(fēng)險(xiǎn)因素xj給出的耦合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)信息。這里不考慮風(fēng)險(xiǎn)因素自身的耦合性,即zh,ii=“-”(h∈M,i∈N),不僅如此,zh,ij=zh,ji。

    構(gòu)建海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別模型的具體步驟和方法如下:

    步驟1根據(jù)二元語(yǔ)義轉(zhuǎn)換函數(shù)[10]θ,分別將

    [WTHX]Y[WTBX]h=yh,i和

    [WTHX]Z[WTBX]h=zh,ij轉(zhuǎn)換為二元語(yǔ)義形式

    [WTHX][WTBX]h=h,i和

    [WTHX][WTBX]h=h,ij,轉(zhuǎn)換公式為

    θ:S→S×[-0.5,0.5)

    (1)

    h,i=θ(yh,i)=(yh,i,0),

    yh,i∈S, h∈M, i∈N

    (2)

    h,ij=θ(zh,ij)=(zh,ij,0),

    zh,ij∈S, h∈M, i,j∈N

    (3)

    由于有m個(gè)專家參與評(píng)價(jià),所以將共m組評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合:

    i=(yi,αi),

    yi∈S, αi∈[-0.5,0.5), i∈N

    (4)

    ij=(zij,αij),

    zij∈S,

    αij∈[-0.5,0.5), i,j∈N

    (5)

    (yi,αi)=Δ1mmh=1

    (Δ-1(yh,i,0)),

    i∈N

    (6)

    (zij,αij)=Δ1mmh=1(Δ-1(zh,ij,0)),

    i,j∈N(7)

    經(jīng)過以上的二元語(yǔ)義變換就會(huì)得到綜合風(fēng)險(xiǎn)因素獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)判斷向量

    [WTHX][WTBX]和綜合風(fēng)險(xiǎn)因素耦合風(fēng)險(xiǎn)判斷矩陣

    [WTHX][WTBX]。

    [WTHX][WTBX]=1,2,…,n

    [WTHX][WTBX]

    =-12…1(n-1)1n21-…2(n-1)2n

    (n-1)1(n-1)2…-(n-1)nn1n2…n(n-1)-

    步驟2通過得到的

    [WTHX][WTBX]和

    [WTHX][WTBX]進(jìn)行兩兩成對(duì)比較,參考層次分析法,得到各風(fēng)險(xiǎn)因素的初始對(duì)比風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)矩陣

    [WTHX]P[WTBX]和初始耦合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)矩陣

    [WTHX]Q[WTBX]。

    [WTHX]P[WTBX]=(Iiji)n×n, Iiji∈(0,1), i,j∈N

    (8)

    [WTHX]Q[WTBX]=(Iij)n×n, i,j∈N, i≠j

    (9)

    Iiji表示風(fēng)險(xiǎn)因素Xi與Xj之間的對(duì)比風(fēng)險(xiǎn)性,Iiii=1,

    Iiji=Ijii=Δ-1(yi,αi)Δ-1(yi,αi)+Δ-1(yj,αj),

    i,j∈N

    (10)

    Iij表示風(fēng)險(xiǎn)因素xi與xj之間的耦合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),也就是交互作用系數(shù),其公式為

    Iij=

    Iji=(Δ-1(zij,αij)-Δ-1(Sg/2,

    0))/(Δ-1(yi,

    αi)+Δ-1(yj,αj)+Δ-1(zij,αij)-Δ-1(Sg/2,

    0)),i,j∈N,

    i≠j

    (11)

    此類處理是因?yàn)榭紤]到耦合效應(yīng)分為正耦合效應(yīng)和負(fù)耦合效應(yīng),存在著一定方向性。

    步驟3在得到

    P后,可以求得相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)矩陣

    C=(cij)n×n, cij=Iiji/Iijjendprint

    (12)

    步驟4根據(jù)最大特征向量法求得各風(fēng)險(xiǎn)因素Xi的調(diào)整后相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)向量

    [WTHX]I[WTBX]*=(I*1,I*2,…,I*n),再用新得到的

    I*對(duì)

    Q進(jìn)行變換,即可得到調(diào)整后的新耦合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)矩陣

    Q*=I*ijn×n,其中

    I*ij=sgn(Iij)min(I*i,I*j)n-1Iij2IijiIijj,

    i,j∈N, i≠j

    (13)

    由于式(13)為創(chuàng)新提出,所以必須證明式(13)為2可加模糊測(cè)度,即證明定理1。

    定理1I*ij確定的模糊測(cè)度為2可加模糊測(cè)度。

    為證明定理1,在此引用2可加模糊測(cè)度的相關(guān)定理,即成為2可加模糊測(cè)度必須滿足以下定理:

    定理2設(shè)存在有限集合X,P(X)為其冪集,aK為可確定的唯一2可加模糊測(cè)度,當(dāng)且僅當(dāng)滿足以下條件時(shí)成立:

    (1)aφ=0,K∈P(X)aK=1;

    (2)對(duì)于K∈P(X),有xi∈T,TKaK≥0;

    (3)當(dāng)K>2時(shí),aK=0,同時(shí)K0∈P(X),K0=2,aK0≠0。

    為證明定理2,引入2可加模糊測(cè)度的基礎(chǔ)定理[11]:

    定理3

    設(shè)μ為定義在(X,P(X))上的模糊測(cè)度,當(dāng)X=2時(shí),有

    -min(I1,I2)≤12I12≤min(I1,I2)

    定理4設(shè)μ為定義在(X,P(X))上的模糊測(cè)度,若存在唯一確定的2可加模糊測(cè)度,則默比烏斯變換系數(shù)a和交互指標(biāo)值Iij具有以下關(guān)系:

    ai=Ii-12xj∈X\{xi}Iij,

    aij=Iij

    證明若要證明I*ij為2可加模糊測(cè)度,需滿足定理2的3個(gè)條件。

    (1)aφ=0顯然成立,引入定理4,有

    K∈P(X)aK=

    xi∈Xai+xi,xj∈Xaij=

    xi∈XI*i-12xj∈X\{xi}I*ij

    +xi,xj∈XI*ij=

    xi∈XI*i-xi∈X12xj∈X\{xi}I*ij+xi,xj∈XI*ij=

    xi∈XI*i-2×12xi,xj∈XI*ij+xi,xj∈XI*ij=1

    (2)對(duì)于K∈P(X),以及其中存在的某一集合T,有

    xi∈T,TKaT=

    ai+xj∈K\{xi}aij=I*i-12xj∈X\{xi}I*ij+xj∈K\{xi}I*ij=I*i-12xj∈P(X)\K

    I*ij+xj∈K\{xi}I*ij

    由定理3可知,-min(Iiji,Iijj)≤12Iij≤min(Iiji,Iijj),則有

    0≤Iij24IijiIijj≤(min(Iiji,Iijj))2IijiIijj

    0≤Iij24IijiIijj≤IijiIijjIijiIijj

    0≤min(I*i,I*j)n-1Iij24IijiIijj≤min(I*i,I*j)n-1IijiIijjIijiIijj

    0≤min(I*i,I*j)2(n-1)Iij2IijiIijj≤min(I*i,I*j)n-1

    再將I*ij=sgn(Iij)min(I*i,I*j)n-1Iij2IijiIijj代入

    -min(I*i,I*j)n-1≤sgn(Iij)min(I*i,I*j)2(n-1)Iij2IijiIijj≤

    min(I*i,I*j)n-1

    -min(I*i,I*j)n-1≤12I*ij≤min(I*i,I*j)n-1

    -I*in-1≤12I*ij≤I*in-1

    -(n-1)I*in-1≤-12xj∈

    P(X)\K

    I*ij+

    12xj∈K\{xi}I*ij≤(n-1)I*in-1

    I*i-12xj∈P(X)\K

    I*ij+12xj∈K\{xi}I*ij≥0

    則可得

    xi∈T,TKaT≥0。

    (3)根據(jù)文獻(xiàn)[11]中的定義4,K>2時(shí),aK=0,同時(shí)因各因素間的差異性和交互性,必然K0∈P(X),K0=2,aK0≠0。

    步驟4的式(13)是由文獻(xiàn)[11]改進(jìn)而來(lái)。因?yàn)檩^早的方法需要在最終的計(jì)算結(jié)果中進(jìn)行一個(gè)最小化選擇,會(huì)將原數(shù)據(jù)中的部分信息舍棄,造成部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,所以在這里將其進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)化,更大限度地保留了原始數(shù)據(jù)及計(jì)算過程中的信息。

    步驟5當(dāng)K>2或K=φ時(shí),I*K=0。求得所有的默比烏斯變換系數(shù)

    ai=I*i-12xj∈X\{xi}I*ij

    之后利用文獻(xiàn)[11]中的定義2,3和4,可以求得所有子集的模糊測(cè)度。

    2案例分析

    由于中歐海上通道經(jīng)過東南亞地區(qū)、中東地區(qū)和歐洲地區(qū)等我國(guó)重要的貿(mào)易伙伴分布地區(qū),一直都是最受重視的海上通道之一,所以選取中歐海上通道作為研究對(duì)象,其具體線路見圖1。

    共選取9個(gè)中歐海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素,

    X={X1,X2,…,X9},分別為通道基本狀況、氣象水文海況、通航地理?xiàng)l件、通道船舶密度、沿岸政治環(huán)境、法律政策約束、地區(qū)軍事背景、海上犯罪威脅和國(guó)家安全

    保障能力。選取這9個(gè)因素主要是從內(nèi)部自然環(huán)境和外部政治環(huán)境兩方面來(lái)考慮的。內(nèi)部自然環(huán)境由這9個(gè)因素中的前4個(gè)體現(xiàn),考慮了通道長(zhǎng)度、風(fēng)浪洋流、水深暗礁、港口條件、船舶密度等多個(gè)自然因素,旨在探究自然因素對(duì)中歐海上通道的影響。外部人文環(huán)境考慮政治、法律、軍事、海盜特殊情況以及外交等多個(gè)方面,旨在探究人文因素對(duì)中歐海上通道的影響。語(yǔ)言評(píng)價(jià)集合參考文獻(xiàn)[12],設(shè)為5個(gè)程度,S={VL,L,M,H,VH},用來(lái)表示風(fēng)險(xiǎn)程度高低(很低(1),低(2),中等(3),高(4),很高(5)),同時(shí)還用來(lái)表示耦合性強(qiáng)弱(強(qiáng)負(fù)耦合(-2),弱負(fù)耦合(-1),獨(dú)立(0),弱正耦合(1),強(qiáng)正耦合(2))。然后根據(jù)模型需要發(fā)放調(diào)查問卷,調(diào)查對(duì)象主要包括海事局、航運(yùn)企業(yè)、港口和高等院校等相關(guān)從業(yè)者及科研者,調(diào)查的具體問題為各風(fēng)險(xiǎn)因素的初始獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)程度和風(fēng)險(xiǎn)因素間的初始耦合風(fēng)險(xiǎn)程度。共收回問卷110份,其中有4份為無(wú)效問卷,有效率為96.4%。endprint

    步驟1把由調(diào)查問卷得到的定性數(shù)據(jù)代入式(4)~(7),將各風(fēng)險(xiǎn)因素的初始獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)程度對(duì)應(yīng)綜合風(fēng)險(xiǎn)因素獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)判斷向量,風(fēng)險(xiǎn)因素間的初始耦合風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)程度對(duì)應(yīng)綜合風(fēng)險(xiǎn)因素耦合風(fēng)險(xiǎn)判斷矩陣,得到和。

    步驟2根據(jù)式(10)得到各風(fēng)險(xiǎn)因素的初始對(duì)比風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),并將其整合成矩陣P,如

    I121=(2-0.018 9)/(2-0.018 9+3-0.301 9) =0.423 4。

    根據(jù)式(11)得到各元素之間的初始耦合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),將其整合成矩陣Q,如I12=I21=(1-0.264 2)/(1-0.264 2+2-0.018 9+3-0.301 9)=0.135 9。

    步驟3根據(jù)式(12)得到各風(fēng)險(xiǎn)元素之間的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),將其整合成矩陣C,如c12=I121/I122=0.423 4/0.576 6=0.734 3。

    步驟4根據(jù)相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)矩陣,計(jì)算出最大特征值向量,即各風(fēng)險(xiǎn)因素調(diào)整后的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)向量

    [WTHX]I[WTBX]*=(0.094 7,0.128 9,0.118 1,0.108 2,0.115 4,0.093 8,0.116 3,0.123 5,0.101 1)

    再根據(jù)式(13)將初始相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)矩陣Q進(jìn)行變換,計(jì)算得到新的交互指標(biāo)I*ij,整合成矩陣[WTHX]Q[WTBX]*,即耦合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)矩陣,如

    步驟5當(dāng)K>2或K=φ時(shí),令I(lǐng)*K=0,求得所有的默比烏斯變換系數(shù)(見表1), 如

    a1=

    0.094 7-1/2×(0.003 3+0.003 8+

    0.002 8+ 0.001 8 +0.000 1+0.001 3+

    0.002 9+0.001 4)= 0.086 0

    由于aij=I*ij,耦合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)矩陣由I*ij構(gòu)成,也就是矩陣Q*,所以不在此羅列。

    當(dāng)?shù)玫絾卧刈蛹哪葹跛棺儞Q系數(shù)時(shí),也就確定了每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)元素的模糊測(cè)度,在本文中的實(shí)際含義即為風(fēng)險(xiǎn)程度。事實(shí)上,通過模糊測(cè)度與默比烏斯變換系數(shù)的關(guān)系,可以得到所有子集的模糊測(cè)度,可以更加全面地了解海上通道的風(fēng)險(xiǎn)因素的不同組合子集的風(fēng)險(xiǎn)程度。在本文中,待分析因素有9個(gè),需要計(jì)算的子集數(shù)量為29=512,限于篇幅,僅列出雙風(fēng)險(xiǎn)元素的模糊測(cè)度,見表2。

    根據(jù)表1和2的計(jì)算結(jié)果可以得到以下結(jié)論:

    (1)根據(jù)單元素子集模糊測(cè)度可對(duì)海上通道

    風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序,X1X6X9X4X5X3X7X8X2。從結(jié)果中可以看出,中歐海上通道的風(fēng)險(xiǎn)因素中,影響最顯著的是氣象水文海況和海上犯罪威脅??紤]到中歐海上通道較長(zhǎng)的地理距離以及復(fù)雜的海上環(huán)境,氣象水文海況對(duì)中歐海上通道安全具有較大影響是符合實(shí)際的。另外,中歐海上通道還包括部分東南亞和印度洋地區(qū)。這兩個(gè)地區(qū)水域長(zhǎng)期受海盜影響,海盜威脅屢禁不止,所以也與實(shí)際情況較為符合。在被評(píng)價(jià)的9個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素中,影響相對(duì)較小的是通道基本狀況和法律政策約束。在現(xiàn)有的船舶設(shè)備及航海技術(shù)下,通道基本狀況對(duì)中歐海上通道安全整體的威脅在逐漸減弱。法律政策對(duì)中歐海上通道的風(fēng)險(xiǎn)程度雖然起到了一定程度的約束,但是各項(xiàng)法律政策的執(zhí)行能力仍需提高。

    (2)在被評(píng)價(jià)的9個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素中,耦合性最強(qiáng)的兩組因素是氣象水文海況和通航地理?xiàng)l件以及氣象水文海況和通道船舶密度,耦合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)分別達(dá)到了0.004 2和0.004 0。在實(shí)際情況中反映的是,在惡劣的天氣下一旦處于通航地理?xiàng)l件較差或者船舶密度較大的通道水域內(nèi),船舶出現(xiàn)擱淺或者碰撞的事故數(shù)會(huì)因?yàn)檎詈献饔玫拇嬖诙蟆q詈闲宰钊醯膬山M因素是通道基本狀況和法律政策約束,耦合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)僅為0.000 1。也就是在實(shí)際中法律政策約束與通道基本狀況對(duì)海上通道的風(fēng)險(xiǎn)影響之間幾乎是沒有耦合作用的,可以理解為風(fēng)險(xiǎn)影響是簡(jiǎn)單的疊加。除此之外,氣象水文海況與法律政策約束和海上犯罪威脅,通航地理?xiàng)l件與國(guó)家安全保障能力,通道船舶密度與沿岸政治環(huán)境和國(guó)家安全保障能力之間的耦合作用也很弱,可以認(rèn)為互不影響。

    (3)根據(jù)表2分析,當(dāng)兩個(gè)海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素同時(shí)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)并產(chǎn)生耦合作用時(shí),氣象水文海況和通航地理?xiàng)l件以及氣象水文海況和海上犯罪威脅對(duì)中歐海上通道造成的威脅最大,風(fēng)險(xiǎn)模糊測(cè)度達(dá)到0.231 8和0.236 6。前者氣象水文海況和通航地理?xiàng)l件所產(chǎn)生的較大風(fēng)險(xiǎn)主要是由于兩者之間有較強(qiáng)的耦合效應(yīng)。后者氣象水文海況與海上犯罪威脅之間雖然耦合效應(yīng)效果不強(qiáng),但是兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素各自對(duì)海上通道風(fēng)險(xiǎn)影響較強(qiáng),也會(huì)導(dǎo)致類似結(jié)果。由此可見,單項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn)因素或者其間耦合效應(yīng)較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)因素,都會(huì)對(duì)海上通道安全造成巨大的威脅。

    3結(jié)論

    將二元語(yǔ)義與2可加模糊測(cè)度相結(jié)合,提出一種新的識(shí)別模型,在保留2可加模糊測(cè)度的精確性和快捷性的同時(shí),利用二元語(yǔ)義增強(qiáng)了模型的實(shí)用性。構(gòu)建的新海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別模型是在考慮風(fēng)險(xiǎn)因素耦合效應(yīng)的基礎(chǔ)上,將模糊測(cè)度中的不可加性與實(shí)際情況中的耦合效應(yīng)相對(duì)應(yīng),從一個(gè)新的視角研究海上通道風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別問題,所得到的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果具有更強(qiáng)的科學(xué)性和可信性。

    實(shí)際應(yīng)用方面,將海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別模型應(yīng)用到中歐海上通道的風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別中。計(jì)算結(jié)果表明,該模型能夠較好地識(shí)別海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素及相互間的耦合效應(yīng),為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供理論依據(jù)。本文在實(shí)際應(yīng)用方面仍然有一定局限性,例如風(fēng)險(xiǎn)因素選取的數(shù)量有限以及沒有考慮時(shí)間對(duì)中歐海上通道風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別的影響,在今后的研究中會(huì)對(duì)上述問題進(jìn)行更深入的探討,找出解決方案。

    參考文獻(xiàn):

    [1]

    HASHEMI R R, BLANC L A L, RUCKS C T, et al. A neuralnetwork for transportation safety modeling[J]. Expert Systems with Applications, 1995, 9(3): 247256.endprint

    [2]QIN Tingrong, CHEN Weijiong, ZENG Xiangkun. Risk management modeling and its application in maritime safety[J]. Journal of Marine Science Applications, 2008, 7(4): 286291.

    [3]BALMAT J F, LAFONT F, MAIFRET R, et al. A decisionmaking system to maritime risk assessment[J]. Ocean Engineering, 2011, 38(1): 171176.

    [4]BALMAT J F, LAFONT F, MAIFRET R, et al. Maritime risk assessment (MARISA), a fuzzy approach to define an individual ship risk factor[J]. Ocean Engineering, 2009, 36(15): 12781286.

    [5]ELEYEDATUBO A G, WALL A, WANG J. Marine and offshore safety assessment by incorporative risk modeling in a fuzzyBayesian network of an induced mass assignment paradigm[J]. Risk Analysis, 2008, 28(1): 95112.

    [6]李振福, 顏章龍. 基于盲數(shù)理論的我國(guó)海上戰(zhàn)略通道安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版), 2014, 38(1): 1620.

    [7]趙旭, 高建賓, 林瑋. 基于投影尋蹤的海上能源運(yùn)輸通道安全評(píng)價(jià)[J]. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 2011, 11(6): 3037.

    [8]SUGENO M.Theory of fuzzy integral and its applications[D]. Tokyo: Tokyo Institute of Technology, 1974.

    [9]GRABISCH M. korder additive discrete fuzzy measures and their representation[J]. Fuzzy Sets and Systems, 1997, 92(2): 167189.

    [10]HERRERA F, MARTINES L. A 2tuple fuzzy linguistic representation model for computing with words[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2000, 8(6): 746752.

    [11]武建章, 張強(qiáng). 基于2可加模糊測(cè)度的多準(zhǔn)則決策方法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2010, 30(7): 12291237.

    [12]索瑋嵐, 陳銳. 考慮復(fù)雜關(guān)聯(lián)情境的城市典型生命線運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別方法研究[J]. 中國(guó)管理科學(xué), 2014, 22(8): 130140.

    [13]張忠, 方可, 楊明. 基于2可加模糊測(cè)度的仿真可信度評(píng)估方法[J]. 控制與決策, 2013, 28(1): 147151.

    [14]MAYAG B, GRABISCH M, LABREUCHE C. A characterization of the 2additive Choquet integral[C]//Proceedings of IPMU, 2008: 15121518.

    (編輯趙勉)endprint

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