基于隨機Petri網(wǎng)理論的郵輪災(zāi)難事故預(yù)警機制研究

李明琨, 蔣欣穎

(上海大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200444)

0 引言

近年來，海洋旅游伴隨著我國海上絲綢之路建設(shè)的重大國家戰(zhàn)略獲得了快速發(fā)展。而郵輪旅游作為一種旅游新業(yè)態(tài)，已隨著旅游形式的多樣化和海洋旅游的發(fā)展越來越受青睞。郵輪旅游帶來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇廣闊，但所涉及的港口發(fā)展、區(qū)域配套、金融服務(wù)和旅游產(chǎn)品設(shè)計等問題眾多[1]，而安全性無疑將是郵輪旅游可持續(xù)發(fā)展的先決條件和左右產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程的關(guān)鍵因素。雖然郵輪相比于其他交通工具，重大安全事故發(fā)生率較低，但由于郵輪載客量大，游客來源國籍多，一旦發(fā)生重大安全事故，死亡人數(shù)將會眾多，見表1。事故發(fā)生后的影響巨大，且易引起國際社會的譴責(zé)。因而，郵輪災(zāi)難事故多屬于重大海難事故，并凸顯了郵輪災(zāi)難事故預(yù)警研究的重要性。

由于水上重大災(zāi)難事故的類型和成因復(fù)雜，有學(xué)者針對于郵輪重大安全事故原因進(jìn)行研究。Roberts[2]認(rèn)為造成海難事故的主要原因有：臺風(fēng)、風(fēng)暴、嚴(yán)重大風(fēng)、貨艙的爆炸以及低能見度導(dǎo)致的碰撞。Lu和Tseng[3]通過分析得出，船員的能力對乘客安全的影響最大，而SOLAS公約中提到的船舶結(jié)構(gòu)、安全設(shè)備、導(dǎo)航、通訊等因素卻是次要的。在此基礎(chǔ)上，Mileski等[4]利用歷史數(shù)據(jù)，采用兩階段法分析了郵輪安全事故的類型，將郵輪安全事故基本成因劃分為船舶設(shè)計缺陷、船員人為錯誤、船舶缺乏適當(dāng)維護(hù)和不確定原因，并認(rèn)為基本原因的組合也是造成海難事故的原因。Bowen等[5]還考慮了恐怖襲擊對郵輪安全的影響。目前被廣泛接受的觀點是，多種宏觀因素的共同作用將會導(dǎo)致海難事故的發(fā)生。如羅景峰[6]將海難事故系統(tǒng)的成因要素定義為人、機和環(huán)境，并且認(rèn)為這幾個要素之間存在非線性的相干作用。祝愛民[7]通過對重慶東方之星旅游安全事故的分析，認(rèn)為導(dǎo)致旅游安全事故的因素有旅游環(huán)境、設(shè)施設(shè)備、企業(yè)管理和游客安全意識。

表1 重大郵輪及其它海難事故匯總表

航運事故致因分析為郵輪安全預(yù)警研究提供了理論支持，而研究的另一支撐是突發(fā)事件預(yù)警信息的獲取方式。為了避免郵輪安全事故的發(fā)生，香港、新加坡等國際航運中心長期以來建設(shè)了航運數(shù)據(jù)匯報、積累及分析的體系，并側(cè)重航運事故分析與風(fēng)險評估[8]。除此之外，企業(yè)與高校聯(lián)合設(shè)立的航運研究中心也負(fù)責(zé)收集、儲備航運數(shù)據(jù)信息、資料、開展航運應(yīng)用研究并每年發(fā)布航運研究報告[9]。根據(jù)這些資料，管理部門可獲得一些有價值的預(yù)警信號，例如在香港海域10∶00a.m～17∶00p.m往往是發(fā)生海難事故的高峰期[10]。另外，包括水文和自然環(huán)境等的航運數(shù)據(jù)也被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險評估與航運事故分析[11]。

以往研究針對郵輪重大安全事故的分析成果以致因分析[12]和大數(shù)據(jù)分析為主，而從系統(tǒng)角度，以定量分析為主給出水上重大安全事故(特別是郵輪災(zāi)害事故)預(yù)警機制和危機處理模式的研究相對缺乏。預(yù)警機制的定量化研究可包括模糊綜合評價模型、基于區(qū)間偏好信息的群決策模型和多方法的集成模型[13]，基于數(shù)據(jù)集的仿真模型分析等[14]。這些研究成果多未涉及郵輪災(zāi)難事故預(yù)警領(lǐng)域，但以量化分析方法為災(zāi)難預(yù)警挖掘關(guān)鍵因素為本文提供了一個研究思路。

郵輪安全事故具有較強突發(fā)性、隨機性以及動態(tài)性，可將其視為一個復(fù)雜的離散事件動態(tài)系統(tǒng)。Petri網(wǎng)是一種適合復(fù)雜系統(tǒng)仿真建模與分析的圖形化工具，并借用數(shù)學(xué)的方法對系統(tǒng)的性能進(jìn)行性能分析，它能夠捕獲典型的并發(fā)事件和異步事件之間的優(yōu)先關(guān)系和交互關(guān)系。目前，Petri網(wǎng)相關(guān)理論被廣泛運用于各類預(yù)警及應(yīng)急系統(tǒng)及流程的研究中。例如城市突發(fā)公共事件應(yīng)急管理研究[15]，化工行業(yè)突發(fā)事故的響應(yīng)流程研究[16]，洪災(zāi)的應(yīng)急管理流程研究[17]，消防應(yīng)急響應(yīng)流程研究[18,19]，能源短缺應(yīng)急管理流程研究[20]，以及系統(tǒng)可靠性等性能的評估研究[21]。Petri網(wǎng)理論雖然被廣泛運用于應(yīng)急管理研究中，但尚未被運用于郵輪預(yù)警領(lǐng)域。不同于普通突發(fā)公共事件、化工行業(yè)、洪災(zāi)等災(zāi)害事故，根據(jù)李建行等人[22]對非常規(guī)突發(fā)災(zāi)害事故的定義可知，郵輪災(zāi)難事故屬于非常規(guī)突發(fā)事故。因此，有必要針對于郵輪災(zāi)害事故建立專門的機制。

基于此，本文首先對郵輪災(zāi)難事故的致因及演化過程進(jìn)行深入研究，首次將郵輪災(zāi)害事故的致因進(jìn)行集合結(jié)構(gòu)化描述，并基于此建立郵輪預(yù)警指標(biāo)體系。通過對指標(biāo)體系的分析并結(jié)合船舶航行實踐，設(shè)計了郵輪安全預(yù)警機制。隨后，本文創(chuàng)新性地引入隨機Petri網(wǎng)理論來構(gòu)建機制的SPN模型，并建立SPN模型同構(gòu)的馬爾科夫鏈，最后結(jié)合“東方之星”輪沉船事故，通過仿真實驗對惡劣氣象條件下郵輪的安全預(yù)警機制進(jìn)行定量分析，為郵輪安全預(yù)警提出建議。

1 基于多元集合結(jié)構(gòu)的郵輪災(zāi)難事故成因分析

考慮到郵輪災(zāi)難事故為非常規(guī)的、偶然性的災(zāi)難事故，其發(fā)生頻率不可預(yù)測，因此，應(yīng)對其成因進(jìn)行詳盡分析，以設(shè)計出較為可靠的郵輪災(zāi)難事故流程。學(xué)者們通過對大量典型事故的總結(jié)分析，已提出多個事故致因理論。其中，具有代表性的理論及模型有：海因里希因果連鎖論、管理失誤論、能量轉(zhuǎn)移論、軌跡交叉論以及綜合論等[23,24]。這些事故致因理論從三個維度對事故原因進(jìn)行了剖析，即人的不安全行為、物的不安全因素和環(huán)境的不安全狀態(tài)，其中運用最為廣泛的理論軌跡交叉論認(rèn)為，事故是由許多相互關(guān)聯(lián)事件按順序發(fā)展的結(jié)果，其中事件包含人和物兩個發(fā)展系列，當(dāng)人的不安全行為和物的不安全因素在一定時間和空間下發(fā)生運動軌跡交叉，事故即發(fā)生(如圖1所示)[25,26]。

圖1 軌跡交叉論下的災(zāi)害事故致災(zāi)原理

軌跡交叉論雖然對災(zāi)害事故的成因進(jìn)行了系統(tǒng)的分析，但主要強調(diào)了人與物之間的相互作用關(guān)系，而對環(huán)境與人、物三者之間的交互關(guān)系研究不夠深入。然而，在實際情況中，環(huán)境因素對郵輪安全的影響較大，因此本文根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究成果以及郵輪安全事故案例，將郵輪災(zāi)難事故的致因描述為一種集合結(jié)構(gòu)：郵輪災(zāi)難事故={{基礎(chǔ)原因}∪{直接原因}，{觸發(fā)原因}}。令郵輪災(zāi)難事故、基礎(chǔ)原因、直接原因、觸發(fā)原因分別為CA、FC、DC、TC，則郵輪災(zāi)難事故可表示為：s=(x∪y)∩z，其中：s∈CA，x∈FC，y∈DC，z∈TC。

基礎(chǔ)原因是指一些缺陷因素。第一，郵輪上員工的能力的缺陷。郵輪上員工的能力缺陷包括其應(yīng)急能力、管理能力的不足等，這些能力將對郵輪安全行駛產(chǎn)生影響。比如傳染病的控制管理、安全管理(包括旅客行為的管理、危險物料管理和郵輪操控人員的管理)、信息情報管理以及郵輪機械設(shè)備管理。第二，乘客的行為能力及心理素質(zhì)缺陷。乘客的能力缺陷包括面對災(zāi)難的逃生能力不足等，這類因素往往與乘客年齡相關(guān)。途牛旅游網(wǎng)發(fā)布的《中國在線郵輪出境旅游消費分析報告2017》顯示，2016年郵輪旅游中60歲以上老年旅客和18歲以下未成年旅客的比例高達(dá)40.5%。這部分消費者通常對旅游過程中的舒適、安全和品質(zhì)要求更高，但在海難事故應(yīng)對、緊急救援等方面的能力均有所不足。第三，郵輪設(shè)施的缺陷。這類缺陷包括通訊設(shè)備、應(yīng)急與逃生設(shè)備等的不足或缺失等。第四，水域設(shè)施及航道的缺陷，包括夜間航行時航道燈光的配置、錨地的靠泊條件、航道淤泥沉積深度等?；A(chǔ)原因雖然涉及較多因素，但這一系列缺陷因素均可通過人為操作得到一定改善，即可通過人為操作降低基礎(chǔ)原因?qū)е锣]輪災(zāi)害事故的發(fā)生概率。

直接原因是指非人為突發(fā)狀況。這些突發(fā)狀況包括設(shè)備突發(fā)狀況以及自然環(huán)境突發(fā)狀況。設(shè)備突發(fā)狀況是指突發(fā)的設(shè)備故障。自然環(huán)境突發(fā)狀況相較于設(shè)備突發(fā)狀況更為復(fù)雜，包括各種氣象條件對郵輪安全行駛造成的威脅，且此時往往會造成較大突發(fā)事故。雖然自然環(huán)境突發(fā)狀況對郵輪安全造成很大影響，但在實際情況中，與人為突發(fā)狀況和設(shè)備突發(fā)狀況相比，環(huán)境突發(fā)狀況具有更高的可預(yù)測性，可通過信息監(jiān)控與信息分析進(jìn)行預(yù)警。因此，對于環(huán)境突發(fā)狀況進(jìn)行預(yù)警與應(yīng)急研究更具有實際價值。

觸發(fā)原因是指人為突發(fā)狀況，人為突發(fā)狀況一般指危急情況下人的不安全決策與行為。當(dāng)船舶遭遇危機時，若船員不采取正確的危機應(yīng)對方案，任何不安全行為均可能導(dǎo)致郵輪安全事故。觸發(fā)原因在很大程度上直接決定了災(zāi)難事故的發(fā)生與否以及人員傷亡、財產(chǎn)損失情況，因此應(yīng)將其作為郵輪災(zāi)難事故致因集合的一個因素。

圖2 基于多元集合結(jié)構(gòu)的郵輪安全事故致災(zāi)原理

2 郵輪安全預(yù)警機制

三元集合結(jié)構(gòu)能對郵輪災(zāi)難事故致因進(jìn)行完整的、系統(tǒng)的描述?；诖?，本文建立了基于基礎(chǔ)原因、直接原因以及觸發(fā)原因的郵輪安全預(yù)警指標(biāo)體系。

圖3 郵輪安全預(yù)警指標(biāo)

從該預(yù)警指標(biāo)體系中可以看出，基礎(chǔ)原因雖然涉及多個下級指標(biāo)，但其均為可控因素，可在郵輪起航前根據(jù)相關(guān)評測，采取有效措施對基礎(chǔ)原因所涉及的因素進(jìn)行排檢與改善，從而規(guī)避由其所引發(fā)的郵輪安全事故。在直接原因中，雖然機械設(shè)備故障往往會導(dǎo)致碰撞、火災(zāi)等事故，但隨著航海技術(shù)的發(fā)展與科學(xué)的進(jìn)步，目前船舶中控平臺均設(shè)有相關(guān)故障指示燈，以展示船舶機械的運行狀況。自然環(huán)境狀況與通航環(huán)境狀況是近年來郵輪安全事故的主要致因。由表1可知，多起郵輪安全事故均是由于暴風(fēng)雨以及碰撞、觸礁、擱淺所導(dǎo)致。其中，暴風(fēng)雨等氣象信息主要由氣象傳感器得到，后三種事故均與通航環(huán)境有關(guān)。雷達(dá)AIS系統(tǒng)是一種監(jiān)測通航環(huán)境的數(shù)字助航系統(tǒng)，該系統(tǒng)能自動生成電子航道圖，以通知船員航道寬度、航道最小水深、附近船舶位置信息以及淺灘暗礁信息等，避免碰撞、觸礁及擱淺事故的發(fā)生。隨著國際海事組織對AIS系統(tǒng)運用的重視，AIS系統(tǒng)已在全球?qū)崿F(xiàn)信息共享，我國也已有明文規(guī)定，將對任何主觀及非主觀關(guān)閉AIS系統(tǒng)的船舶實行處罰?；诖?，本文參考船舶航行實踐，設(shè)計以下郵輪安全預(yù)警機制。

圖4 郵輪安全預(yù)警機制

由上文分析可知，AIS系統(tǒng)的運用使通航環(huán)境狀況對郵輪安全的威脅已逐漸變小，但針對于自然環(huán)境因素(即各種氣象條件)，雖然船舶可由氣象傳感器獲得實時的氣象信息，但由于氣象條件適航與否需由人為判定，無固定操作規(guī)范，因此往往會由于船員經(jīng)驗主義、盲目自信或錯誤決策導(dǎo)致嚴(yán)重的船舶安全事故(如“東方之星”沉船事故)，因此本文主要針對于惡劣氣象條件下郵輪的安全預(yù)警機制進(jìn)行研究。

3 氣象條件變化下郵輪安全預(yù)警SPN模型分析

郵輪安全事故一種復(fù)雜的離散事件動態(tài)系統(tǒng)，Petri網(wǎng)理論是建模分析離散事件動態(tài)系統(tǒng)的有效工具。由于本文所研究的郵輪安全事故預(yù)警機制是一種產(chǎn)生并傳播及時的、有效的警告信息的系統(tǒng)，使受到危機威脅的郵輪有一定時間采取措施從而擺脫危機，因此時間應(yīng)是預(yù)警模型中需考慮的參數(shù)。將時間參數(shù)引入Petri網(wǎng)中的一種方法是在每個變遷的可實施與實施之間聯(lián)系一個隨機的延遲時間[27]。這類把Petri網(wǎng)中的每一個變遷關(guān)聯(lián)一個實施速率的模型稱為隨機Petri網(wǎng)模型(SPN)。

SPN一般被定義為一個六元組[24]：SPN=(P,T,F,W,M,λ) 。其中：

P={P1,P2,…,Pn}，表示庫所的有限集；

T={t1,t2,…,tn}，表示變遷的有限集；

F?{P×T}∪{T×P}，表示連接庫所元素與變遷元素的弧元素集合；

W:F→{1,2,…}，表示弧權(quán)函數(shù)，對有向弧賦權(quán)重；

M:P→{1,2,…}，表示標(biāo)識集合；

λ={λ1,λ2,…,λn} ，表示變遷點火速率集合。

本文根據(jù)圖4中輸入氣象信息時郵輪的安全預(yù)警機制，建立以下與之對應(yīng)的SPN模型。模型由8個庫所與12個變遷組成。各庫所與變遷的含義如表2和表3所示：

圖5 氣象條件變化下郵輪災(zāi)難事故預(yù)警流程的SPN模型

表2 庫所的有限集

表3 變遷的有限集

圖5所示SPN模型的初始標(biāo)識為M1=(1，1，0，0，0，0，0，0)。根據(jù)SPN的觸發(fā)規(guī)則，可得該模型的可達(dá)標(biāo)識表示如下:

表4 郵輪災(zāi)難事故預(yù)警流程SPN模型的可達(dá)標(biāo)識

由于SPN模型存在與之同構(gòu)的馬爾科夫鏈，因此若要求得系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)概率，可通過構(gòu)造SPN模型同構(gòu)的馬爾科夫鏈，并求解所構(gòu)造馬爾科夫鏈的平穩(wěn)分布來實現(xiàn)[28]。根據(jù)以上狀態(tài)標(biāo)識，可以得到與SPN模型同構(gòu)的馬爾科夫鏈如下圖所示。圖中的有向弧表示SPN模型一個狀態(tài)向另一個狀態(tài)的轉(zhuǎn)換過程。其中λj為變遷的點火效率。

圖6 郵輪安全預(yù)警SPN模型同構(gòu)的馬爾科夫鏈

令p(Mi)為郵輪災(zāi)難事故預(yù)警基本流程SPN模型處于狀態(tài)Mi的概率，則穩(wěn)態(tài)概率P=(p(M1),p(M2)…,p(M12))，根據(jù)馬爾科夫鏈平穩(wěn)分布的相關(guān)定理以及切普曼-柯爾莫哥洛夫方程可得:

(1)

由圖5所示馬爾科夫鏈以及式(1)，可得系統(tǒng)狀態(tài)概率間的關(guān)系式：

(2)

4 實例仿真分析

4.1 事件梳理

本文以“東方之星”郵輪安全事故為例，進(jìn)行實例仿真分析，探討長江郵輪的安全預(yù)警數(shù)值指標(biāo)。結(jié)合上述致災(zāi)原理以及預(yù)警機制，對“東方之星”事故的事件關(guān)鍵節(jié)點進(jìn)行回顧與梳理如下：

1997年、2008年：“東方之星”由原來的66米加長到76.5米，船寬11米，船高18.6米；平頭結(jié)構(gòu)改成了尖頭從而減少風(fēng)阻，減小油耗；兩邊外舷封閉成為窗戶，并將原來固定在船體上的鋼架高低床變?yōu)槲垂潭ǖ哪举|(zhì)床，不利于逃生。

2015年2月：重慶東方輪船公司在沒有報審的情況下，對“東方之星”輪底艙的壓載艙和清水艙進(jìn)行變更，將船后部主甲板下兩個清水艙(5～16肋位)變更為空艙，船前部主甲板下94～104肋位處2個壓載艙和2個調(diào)載艙變更為3個清水艙和1個調(diào)載倉。雖然此時其風(fēng)壓穩(wěn)性衡準(zhǔn)數(shù)均大于1，符合《內(nèi)河船舶法定檢驗技術(shù)規(guī)則》要求，但船舶風(fēng)壓穩(wěn)性衡準(zhǔn)數(shù)大幅降低。

2015年6月1日

5∶00：“東方之星”輪?？亢背啾?/p>

11∶44：“東方之星”輪由赤壁出發(fā)，前往荊州，船上400多名游客中多是50至80歲的“夕陽紅”老年團成員。

21∶03：“東方之星”輪航行至“天字一號”附近水域(長江中游航道里程約297.5千米)，航速約7.6節(jié)。此時前方遠(yuǎn)處有閃電，隨后開始下小雨。

21∶18：“東方之星”輪行駛至大馬洲水道3號紅浮(長江中游航道里程301.0千米)附近，風(fēng)雨開始加大，遭遇了颮線天氣系統(tǒng)，風(fēng)向由偏南風(fēng)轉(zhuǎn)為西北風(fēng)。

21∶21：風(fēng)雨加大，瞬時極大風(fēng)速達(dá)24.6米/秒左右(風(fēng)力10級)，能見度嚴(yán)重下降，船長命令大副左微舵，欲加速頂風(fēng)。航速12.0千米/小時。

21∶24：在強風(fēng)作用下，船舶逐步向右后方后退。后退速度4.0千米/小時。

21∶25：后退速度5.6千米/小時。船長察覺到船在后退，命令大副加車。

21∶26：后退速度減緩至5.0千米/小時。此時該輪所處水域突遇下?lián)舯┝饕u擊，風(fēng)力進(jìn)一步加大，瞬時極大風(fēng)速達(dá)32～38米/秒(風(fēng)力12～13級)。

21～29：在車舵作用下，后退速度減緩至4.0千米/小時。

21∶30：在強風(fēng)暴雨作用下，船舶偏轉(zhuǎn)，風(fēng)舷角加大，船舶處于失控狀態(tài)，后退速度增加至3.2節(jié)。隨后，船舶突然向右傾斜并開始進(jìn)水。事故發(fā)生。

21∶31：船舶主機熄火，迅速向右橫傾。

21∶32：“東方之星”輪翻沉，AIS與GPS信號消失。

從“東方之星”輪事件回顧中可知，氣象條件影響航行安全始于21∶18。由于雷達(dá)AIS系統(tǒng)在不同情形下對數(shù)據(jù)的報告頻率不一，如針對于錨泊船，數(shù)據(jù)報告頻率為3分鐘/次；0～14節(jié)航速船舶，報告頻率為12秒/次；超過23節(jié)航速的航船報告頻率為3秒/次。若此時船舶正在改變航向，則數(shù)據(jù)報告頻率更快。數(shù)據(jù)報告頻率隨著航速的增加呈遞增趨勢，而船舶靜態(tài)信息及與航程有關(guān)的信息，每6分鐘更新一次。目前，長江郵輪上下水平均航速為25節(jié)，基于此本文假定數(shù)據(jù)庫更新頻率為3秒/次，即20次/分鐘，則λ1=20。風(fēng)力等級以及浪級分別按照《蒲福風(fēng)力等級表》、《國際浪級表》進(jìn)行界定；雨量等級由中國氣象局所定義的24小時降雨量來界定，總共分為6級。另外，本文根據(jù)能見度等級表，以最高能見度等級(即9級)與當(dāng)前能見度等級之差表示系統(tǒng)評定后的能見度值。因此在21∶18出現(xiàn)颮線天氣系統(tǒng)時，雨量等級為4級，風(fēng)級為8級，浪級為7級，能見度為2，且令λ2=7，λ3=8，λ4=4，λ5=2。21∶21時，船長命令大副繼續(xù)加速，欲借助速度減小風(fēng)力對船舶姿態(tài)的影響，此時雨量等級為5級，風(fēng)級為10級，浪級為7級，船舶航速為6.5節(jié)，則λ6=6.5。21∶26時，“東方之星”輪所處水域突遇下?lián)舯┝饕u擊，雨量等級變?yōu)?級，風(fēng)級變?yōu)?2級，浪級變?yōu)?級，則在此5分鐘內(nèi)雨量等級、風(fēng)級、浪級的增長率分別為：0.2級/分鐘，0.4級/分鐘和0.2級/分鐘，即λ7=0.2，λ8=0.4，λ9=0.2。21∶29時，該水域瞬時極大風(fēng)速為13級，則λ10=13。21:30時，船舶后退速度增加至3.2節(jié)，且突然向右傾斜并開始進(jìn)水。由此可知，當(dāng)后退速度3.2節(jié)時，將會導(dǎo)致事故發(fā)生，故本文將船舶后退預(yù)警速度設(shè)置為3節(jié)，即λ11=3，λ12=1.5。

本文利用MATLAB 7.11.0(R2010b)編程對各情景進(jìn)行仿真分析。計算機基本配置為3.6GHZ中央處理器與4GB內(nèi)存。

4.2 情景仿真分析

從事件梳理及SPN模型分析可知，風(fēng)、雨、浪是影響郵輪航行安全的幾個主要因素，但其各自的影響程度及此三個因素間是否存在某種關(guān)系尚未明確，因此，筆者通過多個仿真實驗，從初始風(fēng)級及雨量等級等因素入手，分析SPN模型中幾個重要變遷的點火效率之間的關(guān)系及其與郵輪安全狀態(tài)的關(guān)系，從而提出有效的郵輪災(zāi)難事故預(yù)警規(guī)范。

4.2.1 風(fēng)級對各狀態(tài)穩(wěn)態(tài)概率的影響

實驗首先考慮船舶航行時的初始風(fēng)速與風(fēng)速增長速率等影響因素對各狀態(tài)穩(wěn)態(tài)概率的影響關(guān)系。筆者分別對風(fēng)級及風(fēng)級增長率進(jìn)行仿真實驗，探討不同風(fēng)級及風(fēng)級增長率下，各狀態(tài)穩(wěn)態(tài)概率的變化情況。

圖7 初始風(fēng)級對穩(wěn)態(tài)概率的影響

圖8 風(fēng)級增長率對穩(wěn)態(tài)概率的影響

由圖7可知，初始風(fēng)級大小(λ3)對船舶航行安全有直接影響，當(dāng)初始風(fēng)級大于6級時，船舶需進(jìn)入預(yù)警狀態(tài)的概率有明顯上升趨勢；由圖8可知，隨著風(fēng)速增長率(λ8)的遞增，船舶啟動危機預(yù)警的概率越大，也即船舶處于危機狀態(tài)的概率越大，易造成安全事故。危機預(yù)警概率在風(fēng)級增長率0.1級/分鐘～0.3級/分鐘間有明顯爬升趨勢，且當(dāng)風(fēng)速增長率處于0.1級/分鐘～0.2級/分鐘時，船舶航行軌跡偏移距離大于安全偏移距離的概率及啟動危機預(yù)警的概率均迅速上升。故在進(jìn)行預(yù)警判斷時，初始風(fēng)級對危機演變速率的影響較風(fēng)級增長率對其演變速率的影響更小，即若僅僅通過初始風(fēng)級判斷，而忽略風(fēng)級增長速率，當(dāng)初始風(fēng)級大小對船舶航行安全產(chǎn)生威脅時，此時再進(jìn)入危機預(yù)警流程或啟動危機應(yīng)急措施，則船舶的危機反應(yīng)時間將被大大縮短，這對船舶航行安全十分不利。因此，郵輪在航行過程中除了通過實時風(fēng)速來判斷危機程度，還應(yīng)參考風(fēng)速增長率。

4.2.2 雨量等級對各狀態(tài)穩(wěn)態(tài)概率的影響

隨后，筆者分別對初始雨量等級及雨量等級增長率進(jìn)行仿真實驗，探討不同雨量等級及雨量等級增長率下，各狀態(tài)穩(wěn)態(tài)概率的變化情況。

圖9 初始雨量等級對穩(wěn)態(tài)概率的影響

圖10 雨量等級增長率對穩(wěn)態(tài)概率的影響

由圖9以及圖10可知，初始雨量等級大小(λ4)對船舶航行安全也有直接影響，但雨量等級的增長速率(λ9)相較于初始雨量等級對危機演變速率的影響程度更大，在雨量等級增速為0.1級/分鐘～0.3級/分鐘時，船舶處于危機預(yù)警狀態(tài)的概率明顯上升，其中速率為0.1級/分鐘～0.2級/分鐘時，船舶航行軌跡異常、危機預(yù)警狀態(tài)概率均迅速上升。故在進(jìn)行預(yù)警判斷時，初始雨量等級對危機演變速率的影響較雨量等級增長率對其演變速率的影響更小，若僅僅通過初始雨量等級進(jìn)行航行決策，而忽略雨量等級增長速率，當(dāng)初始雨量等級大小對船舶航行安全產(chǎn)生威脅時，此時再進(jìn)入危機預(yù)警流程或啟動危機應(yīng)急措施，則船舶的危機反應(yīng)時間將被大大縮短，這對船舶航行安全十分不利。分別對比圖9、圖7以及圖10、圖8可知，初始雨量等級較初始風(fēng)級對郵輪航跡異常概率P(M11)及危機預(yù)警概率P(M12)的影響略小，而當(dāng)雨量等級與風(fēng)級以相同速率上升時，雨量等級增速增加導(dǎo)致船舶處于危機預(yù)警狀態(tài)的概率更大。

因此，在綜合考慮船舶是否繼續(xù)航行時，為預(yù)留足夠危機反應(yīng)時間，可主要將實時風(fēng)級大小和雨量等級增長速率結(jié)合，當(dāng)風(fēng)級約為6級，同時雨量等級增長速率約為0.2級/分鐘時，危機演變速率較快，容易出現(xiàn)不可控狀況。

4.2.3 浪級、風(fēng)級及雨量等級增長速率與預(yù)警啟動的關(guān)系

由上述實驗可知，初始風(fēng)級以及初始雨量等級對危機演變速率的影響程度相較于其增長速率的影響程度更小，通過初始?xì)庀鬆顟B(tài)進(jìn)行預(yù)警判斷易導(dǎo)致錯過最佳決策時間，從而縮短郵輪應(yīng)對危機的反應(yīng)時間。因此，為明確危機演變速率，為郵輪預(yù)留足夠反應(yīng)時間，筆者將探討風(fēng)級增長速率及雨量等級增長速率與船舶處于危機預(yù)警狀態(tài)的概率之間的關(guān)系，以及在后退預(yù)警速度下浪級、風(fēng)級及雨量等級增長速率之間的關(guān)系。

圖11 不同風(fēng)級及雨量等級增長速率下的郵輪處于危機狀態(tài)的概率

由于船舶航行安全還受浪級大小影響，故筆者針對浪級、風(fēng)級及雨量等級增長速率之間的關(guān)系進(jìn)行了仿真實驗。仿真結(jié)果如圖12所示。

圖12 不同浪級、風(fēng)級及雨量等級增長速率下預(yù)警臨界曲面

圖中曲面表示預(yù)警臨界條件下浪級、風(fēng)級及雨量等級增長速率的值(如當(dāng)浪級增長速率為0.11級/分鐘、風(fēng)級增長速率為0.72級/分鐘、雨量等級增長速率為0.417級/分鐘時，應(yīng)啟動預(yù)警)；曲面以下表示尚未啟動預(yù)警，若空間中曲面以下的點離曲面越遠(yuǎn)，則意味著在此浪級、風(fēng)級及雨量等級增長速率下將會造成安全事故的概率越小，也即郵輪上人員對于氣象環(huán)境的可決策時間及潛在危機反應(yīng)時間越長；曲面以上表示危機出現(xiàn)，若浪級、風(fēng)級及雨量等級增長速率的關(guān)系組合值位于曲面以上且離曲面越遠(yuǎn)，則代表危機越嚴(yán)重，即郵輪上人員對危機的可反應(yīng)時間越短。

4.2.4 初始風(fēng)級與初始雨量等級對各狀態(tài)穩(wěn)態(tài)概率的影響

雖然初始風(fēng)級和雨量等級相較于風(fēng)級和雨量等級增長速率，對郵輪所面臨的危機的演變速率影響較小，但較大的初始風(fēng)級和初始雨量等級導(dǎo)致郵輪處于危機的概率值卻是較大的。因此，筆者在此對初始風(fēng)級、初始雨量等級與郵輪航跡異常并進(jìn)入危機預(yù)警程序的概率之間的交互關(guān)系進(jìn)行了仿真實驗，探討不同實時風(fēng)級及雨量等級下，郵輪將面臨危機的概率。

圖13 初始風(fēng)級、初始雨量等級與郵輪航跡異常的概率關(guān)系圖

由實驗可得，在預(yù)警臨界條件下，實時風(fēng)級及雨量等級與船舶處于危機預(yù)警狀態(tài)的概率之間的關(guān)系圖如圖13所示。此關(guān)系圖為判定在不同風(fēng)級及雨量等級下郵輪的危機狀態(tài)提供了定量信息，當(dāng)通過實時風(fēng)級及雨量等級判定郵輪將面臨危機的概率較高時，應(yīng)馬上進(jìn)入危機預(yù)警及應(yīng)急流程；若此時郵輪面臨危機的概率較低，郵輪工作人員也不應(yīng)掉以輕心，而綜合不同實驗預(yù)警數(shù)值指標(biāo)的交互作用(如實時風(fēng)級與雨量等級增長率的交互作用，浪級、風(fēng)級及雨量等級增長速率的交互作用)，來決策是否需要進(jìn)入預(yù)警狀態(tài)并采取相應(yīng)措施，避免盲目自信導(dǎo)致郵輪安全事故。

5 總結(jié)