基于三角模糊層次分析法的高原庫(kù)區(qū)施工船舶安全預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

李軍　劉杰　楊梓輝

摘要：

為評(píng)估高原庫(kù)區(qū)施工船舶安全并預(yù)警，構(gòu)建基于三角模糊層次分析法的綜合評(píng)價(jià)模型。運(yùn)用三角模糊層次分析法確定各層指標(biāo)權(quán)重，充分考慮各因素相對(duì)重要性比較中的模糊性。采用正態(tài)分布隸屬函數(shù)確定最低層指標(biāo)隸屬度，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)對(duì)專家評(píng)分進(jìn)行模糊化處理，使得確定的隸屬度更加真實(shí)可信，最終評(píng)價(jià)結(jié)果也更準(zhǔn)確可靠。以此模型為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)基于VB.net語言的船舶安全預(yù)警系統(tǒng)軟件，并用實(shí)例驗(yàn)證其科學(xué)性、合理性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：

施工船舶; 安全; 三角模糊層次分析法; 正態(tài)分布隸屬函數(shù); 預(yù)警系統(tǒng); VB.net

中圖分類號(hào)：? U698.3

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：? A

Design of safety early warning system for construction ships in plateau

reservoir area based on triangular fuzzy analytic hierarchy process

LI Jun1， LIU Jie2， YANG Zihui2

（1.School of Transportation Engineering， Wuhan Institute of Shipbuilding Technology， Wuhan 430050，? China;

2.School of Energy and Power Engineering， Wuhan University of Technology， Wuhan 430063， China）

Abstract：

To evaluate the safety of construction ships in the plateau reservoir area and give early warnings， a comprehensive evaluation model based on the triangular fuzzy analytic hierarchy process is built. The weights of indicators on each level are determined by the triangular fuzzy analytic hierarchy process， where the fuzziness of relative importance comparison between factors is considered fully. The membership degrees of the bottom indicators are determined with the membership function of normal distribution， and expert scores are blurred by the fuzzy mathematics， which makes the determined degree of membership more authentic and credible， and the final evaluation results more accurate and reliable. Based on the model， the ship safety early warning system software is designed by VB.net language， and its scientificity， rationality and practicability are verified by examples.

Key words：

construction ship; safety; triangular fuzzy analytic hierarchy process; membership function of normal distribution; early warning system; VB.net

收稿日期： 2020-03-18

修回日期： 2020-07-30

基金項(xiàng)目： 青海省科技廳項(xiàng)目（2017-SF-138）

作者簡(jiǎn)介：

李軍（1972—），男，湖北隨州人，副教授，碩士，研究方向?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸安全、輪機(jī)管理，（E-mail）478036486@qq.com

0 引 言

青海省循化至隆務(wù)峽高速公路按照規(guī)劃需要穿越高原黃河庫(kù)區(qū)。該庫(kù)區(qū)位于國(guó)家級(jí)風(fēng)景名勝區(qū)內(nèi)

，其兩岸山崖陡峭、地形復(fù)雜。考慮到環(huán)保和成本兩方面的因素，公路建設(shè)施工方?jīng)Q定采用船舶運(yùn)輸施工機(jī)械、廢渣和建材，但是船舶運(yùn)輸潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)給施工方和海事主管機(jī)關(guān)帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，因此，有必要開發(fā)出針對(duì)施工船舶安全的預(yù)警系統(tǒng)。

目前有關(guān)船舶安全預(yù)警的研究主要有：熊兵等[1]以能見度為評(píng)判指標(biāo)，以主管機(jī)關(guān)頒布的長(zhǎng)江霧航規(guī)定為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)立了“二級(jí)預(yù)警、二級(jí)發(fā)布”的三峽霧情預(yù)警機(jī)制;GONG等[2]為減少船舶擱淺事故開發(fā)出擱淺預(yù)警模型，通過判斷船舶模型領(lǐng)域內(nèi)最小水深是否滿足安全要求來實(shí)現(xiàn)船舶擱淺預(yù)警;張寶[3]運(yùn)用層次分析法（analytic hierarchy process，AHP）探究了跨?？瓦\(yùn)渡船班線運(yùn)營(yíng)的安全狀態(tài)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警預(yù)控機(jī)制;姜丹[4]利用AHP和模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)復(fù)雜天氣下三峽庫(kù)區(qū)船舶安全進(jìn)行評(píng)估，依據(jù)評(píng)估結(jié)果和海事部門相關(guān)規(guī)定確定船舶安全預(yù)警等級(jí)及評(píng)判標(biāo)準(zhǔn);劉德林[5]綜合運(yùn)用AHP和模糊綜合評(píng)價(jià)法，利用MATLAB建立了黑龍江流域船舶安全預(yù)警系統(tǒng);吳兵等[6]為實(shí)現(xiàn)船舶撞橋前的安全預(yù)警及改進(jìn)船舶過橋行為，提出一種基于模糊邏輯的船撞橋安全預(yù)警模型;陶陽(yáng)[7]研究了連續(xù)橋區(qū)船舶過橋行為，分析船撞橋致因，建立了船撞橋模糊故障樹預(yù)警模型;桑凌志等[8]為保障內(nèi)河多橋梁水域通航安全，開發(fā)了實(shí)時(shí)可靠的內(nèi)河多

橋梁水域船舶安全預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)檢測(cè)出區(qū)域內(nèi)高風(fēng)險(xiǎn)船舶并預(yù)警;ZHANG等[9]依據(jù)可拓理論，采用可拓工程方法建立多指標(biāo)性能參數(shù)評(píng)價(jià)模型研究航運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)問題。綜上可知，大部分學(xué)者在研究預(yù)警機(jī)理時(shí)綜合運(yùn)用AHP和模糊數(shù)學(xué)理論，但是研究的深度和廣度還不夠，實(shí)際操作也較困難。傳統(tǒng)的AHP在比較兩個(gè)因素的相對(duì)重要性時(shí)，認(rèn)為結(jié)果只有一種情況，將一個(gè)具有不確定性、模糊性的比較過程絕對(duì)化。此外，在運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論時(shí)，大部分隸屬函數(shù)的確定缺乏依據(jù)，與實(shí)際情況不符，并且定性因素較多，隸屬度的確定也不客觀。

針對(duì)上述問題，本文構(gòu)建基于三角模糊AHP的多級(jí)綜合評(píng)價(jià)模型。改進(jìn)AHP，應(yīng)用三角模糊AHP計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，體現(xiàn)因素比較過程中的模糊性，使得因素權(quán)重的確定更為科學(xué)、合理。將定性因素通過多位專家評(píng)分方式進(jìn)行量化，運(yùn)用正態(tài)分布的隸屬函數(shù)插值計(jì)算隸屬度，充分體現(xiàn)模糊性，使得確立的隸屬度更為客觀、合理。最后以此模型為基礎(chǔ)開發(fā)基于VB.net語言的船舶安全預(yù)警系統(tǒng)軟件。

1 施工船舶及作業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)分析

1.1 船型介紹

施工方為滿足物資和人員的周轉(zhuǎn)，先后投入3艘300總噸的汽車渡船，3艘50總噸的拖船，1艘50總噸的渡船，3艘交通船（其中2艘10人快艇，1艘1人應(yīng)急快艇）。施工船舶具體參數(shù)見表1。除平安3號(hào)應(yīng)急快艇采用汽油機(jī)驅(qū)動(dòng)外，其他船舶均由柴油機(jī)驅(qū)動(dòng)。

1.2 作業(yè)環(huán)境

（1）庫(kù)區(qū)航道由天然航道改造而成，航道寬度范圍為100～1 000 m，航道水深范圍為30～130 m，航道彎曲河段較多，彎曲半徑范圍為700～5 000 m，目前高原庫(kù)區(qū)航道被定位為B級(jí)航區(qū)6級(jí)航道。

（2）庫(kù)區(qū)兩岸屬于典型的高山峽谷地貌。地形復(fù)雜多樣，地勢(shì)陡峭;庫(kù)區(qū)內(nèi)地層構(gòu)造差異大，河流

兩岸多斷崖，易發(fā)生山體滑坡，在雨季尤其容易發(fā)生泥石流等災(zāi)害。

（3）庫(kù)區(qū)地處青藏高原東北部，位于中緯度內(nèi)陸高原，遠(yuǎn)離海洋，具有典型的大陸氣候特征。查閱循化氣象站氣象資料可知，近7年庫(kù)區(qū)最低氣溫為-19.8 ℃，最大風(fēng)力為7級(jí)（能卷起0.9～1.0 m的巨浪）。

（4）庫(kù)區(qū)水源為上游大壩泄洪和降雨，流向自西向東，流速3.02 m/s，年徑流量約9億m3。7月、9月強(qiáng)降雨易形成洪水，一次洪水過境約40 d，洪型矮胖，單峰型為主，峰、量匹配較好。在正常氣候條件下，庫(kù)區(qū)水位基本保持不變，水流緩慢;當(dāng)庫(kù)區(qū)有強(qiáng)降雨或大壩泄洪時(shí)，庫(kù)區(qū)水位變化較快。為便于施工船舶裝卸貨物，對(duì)接施工場(chǎng)地，施工方沿高速公路施工線路在高原庫(kù)區(qū)建了5個(gè)臨時(shí)碼頭。

2 三角模糊AHP綜合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 評(píng)估指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

科學(xué)、有效的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是預(yù)警系統(tǒng)發(fā)揮作用的重要前提，科學(xué)地甄別風(fēng)險(xiǎn)源是構(gòu)建指標(biāo)體系的關(guān)鍵。影響高原庫(kù)區(qū)施工船舶安全的因素眾多，在甄別風(fēng)險(xiǎn)源時(shí)既要充分考慮施工船舶所處的特殊環(huán)境，又要考慮施工船舶船員、當(dāng)?shù)睾Ｊ鹿芾頇C(jī)關(guān)和海事專家的意見。構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)體系時(shí)，以“人-機(jī)-環(huán)境-管理”理論為基礎(chǔ)，運(yùn)用AHP搭建施工船舶安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估三級(jí)指標(biāo)體系，見表2。

該評(píng)估指標(biāo)體系充分考慮了高原庫(kù)區(qū)特殊的地理環(huán)境、惡劣的氣象條件、寬窄不一的天然航道、復(fù)雜的通航秩序和人的因素對(duì)航行安全的影響。

2.2 評(píng)價(jià)集確定

采用五等級(jí)劃分法對(duì)施工船舶的安全狀況進(jìn)行科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)，用1、2、3、4、5分別代表安全、較安全、臨界、較危險(xiǎn)、危險(xiǎn)。因此，確定的評(píng)價(jià)集為

z={z1，z2，z3，z4，z5}=

{1，2，3，4，5}。

2.3 評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的確定

傳統(tǒng)的AHP是專家按照1～9標(biāo)度法通過兩兩比較得到若干因素的相對(duì)重要性大小，然后構(gòu)建判斷矩陣，再運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)的方法計(jì)算各因素權(quán)重。該方法僅僅考慮專家判斷的兩種極端情況，沒有考慮專家判斷的模糊性和主觀性，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性有偏差[10]。為彌補(bǔ)AHP的不足，本文采用三角模糊AHP計(jì)算各因素權(quán)重，充分考慮專家對(duì)若干因素進(jìn)行兩兩比較時(shí)的模糊性，用三角模糊數(shù)代替實(shí)數(shù)作為判斷矩陣元素。三角模糊數(shù)自定義區(qū)間[l，u]能夠反映專家判斷的模糊性，區(qū)間越大專家對(duì)結(jié)果的判斷越模糊，區(qū)間越小專家對(duì)結(jié)果的判斷越清楚。[11-13]總之，三角模糊AHP充分考慮了專家對(duì)結(jié)果判斷的模糊性，并且計(jì)算權(quán)重的過程較AHP更簡(jiǎn)單，不需要一致性檢驗(yàn)。

2.3.1 三角模糊數(shù)基本理論

（1）三角模糊數(shù)定義。設(shè)M為實(shí)數(shù)域R上的一個(gè)模糊數(shù)，當(dāng)M的隸屬函數(shù)u（x）M（從

R到[0，1]

的連續(xù)映射）滿足

u（x）M=x-lm-l，l≤x

u-xu-m，m≤x≤u （1）

那么M就是一個(gè)三角模糊數(shù)，記為M=（l，m，u），其中l(wèi)為下限值，m為中值，u為上限值。

（2）三角模糊數(shù)運(yùn)算法則。兩個(gè)三角模糊數(shù)Mi=（li，mi，ui）與Mj=（lj，mj，uj）的運(yùn)算法則如下：

2.3.2 三角模糊AHP確定權(quán)重

（1）構(gòu)建模糊判斷矩陣。專家對(duì)某級(jí)的n個(gè)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，并用三角模糊數(shù)表達(dá)比較結(jié)果，當(dāng)專家給出n（n-l）/2個(gè)模糊判斷后便構(gòu)建模糊判斷矩陣：

式中：i，j=1，2，…，n;aij=（lij，mij，uij），其中l(wèi)ij、mij和uij分別為三角模糊數(shù)的悲觀值、可能值和樂觀值。對(duì)于多個(gè)專家的判斷結(jié)果，可以運(yùn)用三角模糊數(shù)的運(yùn)算法則取平均值作為綜合三角模糊數(shù)。

（2）指標(biāo)權(quán)重確定。根據(jù)三角模糊數(shù)定理一得

據(jù)此計(jì)算某級(jí)指標(biāo)i的三角模糊數(shù)權(quán)重Di，再依據(jù)三角模糊數(shù)定理二得

計(jì)算Di≥Dj可能度，根據(jù)三角模糊數(shù)定理三得該級(jí)指標(biāo)實(shí)數(shù)權(quán)重：

最后歸一化處理后即可得到最終權(quán)重W。

2.4 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬函數(shù)及確立隸屬度

2.4.1 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬函數(shù)的方法

模糊數(shù)學(xué)認(rèn)為，當(dāng)對(duì)某因素進(jìn)行相對(duì)于評(píng)價(jià)集元素的評(píng)價(jià)時(shí)，其隸屬度應(yīng)該是[0，1]，而不是絕對(duì)的“0”或者“1”。影響施工船舶安全風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)既有定性指標(biāo)也有定量指標(biāo)，對(duì)于定性指標(biāo)需要分區(qū)間量化評(píng)價(jià)等級(jí)和定性指標(biāo)，以便構(gòu)建隸屬函數(shù)。在評(píng)價(jià)定性指標(biāo)時(shí)，首先劃定各評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)的評(píng)分區(qū)間，根據(jù)評(píng)分區(qū)間確立各等級(jí)區(qū)間隸屬函數(shù)，然后由專家評(píng)分給出指標(biāo)具體量化值，最后把量化值代入各區(qū)間隸屬函數(shù)就可計(jì)算對(duì)應(yīng)的隸屬度。在此過程中，劃分評(píng)價(jià)等級(jí)評(píng)分區(qū)間和確立隸屬函數(shù)很關(guān)鍵，評(píng)價(jià)等級(jí)評(píng)分區(qū)間劃分規(guī)則見表3。對(duì)于定量指標(biāo)，采用專家調(diào)查法，經(jīng)過多輪征詢、充分反饋，獲取指標(biāo)的隸屬度。鑒于專家的意見存在主觀性和差異性，邀請(qǐng)海事院校、航運(yùn)企業(yè)和海事主管機(jī)關(guān)等多個(gè)單位的專家，以確保評(píng)分過程的合理性和科學(xué)性。

2.4.2 正態(tài)分布隸屬函數(shù)及參數(shù)的確立

由表3可知，專家評(píng)估某一指標(biāo)時(shí)給出的量化值越靠近區(qū)間中點(diǎn)，指標(biāo)隸屬于該等級(jí)的程度越高，越靠近區(qū)間邊緣，指標(biāo)隸屬于該等級(jí)的程度越低，甚至可能隸屬其他等級(jí)。因此，選用正態(tài)分布函數(shù)為各區(qū)間隸屬函數(shù)：

式中：x為專家對(duì)某一指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)給出的量化值;x0為各等級(jí)區(qū)間中點(diǎn)。顯然，當(dāng)專家給出的量化值為x0時(shí)，隸屬度為1。當(dāng)專家給出的量化值為區(qū)間端點(diǎn)時(shí)，模糊性最大，很難確定究竟隸屬于哪個(gè)等級(jí)區(qū)間，對(duì)相鄰兩區(qū)間的隸屬度分別為0.5，則有

式中：x1和x2為等級(jí)區(qū)間的兩個(gè)端點(diǎn)。依據(jù)表3可知，x1-x2=20，由式（11）可求得參數(shù)σ=12.05。

2.4.3 正態(tài)分布隸屬函數(shù)的修正

由第2.4.2節(jié)可知，正態(tài)分布隸屬函數(shù)特點(diǎn)為：越靠近區(qū)間中點(diǎn)隸屬度越高;越遠(yuǎn)離區(qū)間中點(diǎn)隸屬度越低。但是兩端區(qū)間例外，例如：[100，80）和（20，0]兩個(gè)區(qū)間，越靠近100或者0兩個(gè)端點(diǎn)隸屬度越高，最高隸屬度為1。因此，兩端區(qū)間的隸屬函數(shù)需要修正，對(duì)兩端區(qū)間的隸屬函數(shù)分別采取降低半梯度和抬升半梯度方法進(jìn)行修正，使其變?yōu)槠街钡木€段，使隸屬度為1。修正后的各等級(jí)區(qū)間隸屬函數(shù)如下：

由式（11）計(jì)算各等級(jí)區(qū)間隸屬函數(shù)參數(shù)值，見表4。

綜上可知，在專家給出某級(jí)某一指標(biāo)的量化值后，可以依據(jù)式（12）～（16）計(jì)算出該指標(biāo)隸屬度，該級(jí)所有指標(biāo)隸屬度組成隸屬度矩陣行R，本文僅計(jì)算三級(jí)指標(biāo)隸屬度矩陣行。

3 實(shí)例驗(yàn)證

3.1 計(jì)算各級(jí)指標(biāo)權(quán)重

以三級(jí)指標(biāo)“風(fēng)、雨、霧、氣溫”為例闡述各級(jí)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算過程。首先從海事主管部門、航運(yùn)企業(yè)和海事院校各邀請(qǐng)一名專家，對(duì)該級(jí)指標(biāo)進(jìn)行判斷，依據(jù)式（6）構(gòu)建模糊判斷矩陣，然后根據(jù)式（2）和（5）計(jì)算出綜合模糊判斷矩陣，見表5。

再根據(jù)式（7）計(jì)算該級(jí)指標(biāo)三角模糊數(shù)權(quán)重，例如：

同理，DU112=（0.16，0.17，0.25），DU113=（0.41，0.43，0.60），

DU114=（0.06，0.08，0.13）。

根據(jù)式（8）計(jì)算DU111≥DU11j（j=1，2，3，4）可能度，

V（DU111≥DU111）=1，V（DU111≥DU112）=1，V（DU111≥DU113）=0.79，V（DU111≥DU114）=1。

根據(jù)式（9）計(jì)算U111實(shí)數(shù)權(quán)重dU111=min（1，1，0.79，1）=0.79，同理dU112=0.27，dU113=1，dU114=0.75。最后歸一化處理后得到該級(jí)指標(biāo)權(quán)重WU11=

（0.28，

0.10，0.35，0.27）。其他各級(jí)指標(biāo)權(quán)重也用上述方法計(jì)算。

3.2 確立三級(jí)指標(biāo)隸屬度

仍以三級(jí)指標(biāo)“風(fēng)、雨、霧、氣溫”為例闡述指標(biāo)隸屬度的確立方法。風(fēng)、雨、氣溫為定量指標(biāo)，可以從氣象部門獲取這3個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，并采用專家調(diào)查法經(jīng)過反復(fù)征詢確定其對(duì)各等級(jí)的隸屬度;霧為

定性指標(biāo)，由專家給出其量化值，然后應(yīng)用式（12）～

（16）計(jì)算該指標(biāo)對(duì)各等級(jí)的隸屬度。例如，專家對(duì)霧給出的量化值為33，則其對(duì)等級(jí)4的隸屬度為

同理可計(jì)算霧對(duì)其他等級(jí)的隸屬度。對(duì)各指標(biāo)隸屬度歸一化處理后構(gòu)建隸屬度矩陣行RU11，見表6。

3.3 模糊綜合評(píng)價(jià)

求得三級(jí)指標(biāo)“風(fēng)、雨、霧、氣溫”的隸屬度矩陣行RU11和權(quán)重WU11，選擇合適的模糊算子即可求得評(píng)價(jià)結(jié)果SU11=WU11RU11，該評(píng)價(jià)結(jié)果也是二級(jí)指標(biāo)“氣象”的隸屬度。同理求得其他二級(jí)指標(biāo)的隸屬度，組成隸屬度矩陣行。運(yùn)用三角模糊AHP求得二級(jí)指標(biāo)權(quán)重，應(yīng)用矩陣的乘法求得二級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果，該結(jié)果也是一級(jí)指標(biāo)的隸屬度。以此類推求得最終評(píng)價(jià)結(jié)果

SU=（0.19，0.05，0.16，0.28，0.32）。

按照隸屬度最大化原則，可知最終評(píng)價(jià)結(jié)果中的最大值0.32對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)集中“危險(xiǎn)”項(xiàng)，說明在此條件下庫(kù)區(qū)施工船舶處于危險(xiǎn)狀態(tài)，需要就近拋錨或者?？看a頭。

4 施工船舶安全預(yù)警系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

4.1 預(yù)警系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

考慮到預(yù)警系統(tǒng)軟件既可以在施工船舶上單機(jī)使用，也可以在施工方、海事局和施工船舶上聯(lián)網(wǎng)使用，故采用單機(jī)和網(wǎng)絡(luò)兩種模式，在單機(jī)模式時(shí)采用Access 2003、SQL Server 2008版本以上數(shù)據(jù)庫(kù)工具，在網(wǎng)絡(luò)版本下采用SQL Server 2008版本及以上數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用VB.net語言，選擇微軟公司的Visual Studio 2017開發(fā)工具平臺(tái)在Window 10操作系統(tǒng)下完成系統(tǒng)軟件的開發(fā)。依據(jù)預(yù)警系統(tǒng)擔(dān)任的任務(wù)，設(shè)計(jì)由基礎(chǔ)信息管理、評(píng)估體系管理、日常評(píng)估模塊、評(píng)估數(shù)據(jù)管理、安全預(yù)警管理、系統(tǒng)管理等6個(gè)模塊組成的預(yù)警系統(tǒng)，見圖1。

4.2 預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用

預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成后，需要對(duì)系統(tǒng)的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和可行性進(jìn)行檢驗(yàn)。從當(dāng)?shù)貧庀蟛块T采集庫(kù)區(qū)氣象數(shù)據(jù)，從地質(zhì)部門獲取庫(kù)區(qū)地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)，從水利局獲取庫(kù)區(qū)水文數(shù)據(jù)，從海事局獲取航道數(shù)據(jù)，通過雷達(dá)獲取施工船舶航行狀態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)，見表7。

運(yùn)行高原庫(kù)區(qū)施工船舶安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，得到的安全預(yù)警結(jié)論為“危險(xiǎn)”，與實(shí)例驗(yàn)證的結(jié)果一致，證明了該預(yù)警系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)的科學(xué)性和合理性。分析其原因發(fā)現(xiàn)：“霧”使得能見度不良，駕駛員無法看清航道航標(biāo)，不能提前規(guī)避周圍礙航物，可能導(dǎo)致碰撞、擱淺等海事事故;駕駛員已經(jīng)連續(xù)駕駛8 h以上，身心俱疲，應(yīng)急處理能力變差，也會(huì)導(dǎo)致海事事故;“經(jīng)常性缺檢”表明船舶維護(hù)管理不良，

這也是海事事故發(fā)生的原因之一。因此，綜合評(píng)估

施工船舶處于危險(xiǎn)狀態(tài)符合此時(shí)實(shí)際情況。

5 結(jié) 論

施工船舶的安全狀況不僅事關(guān)高速公路施工進(jìn)程，還威脅人命、財(cái)產(chǎn)安全。高原庫(kù)區(qū)自然環(huán)境惡劣、水文條件復(fù)雜、航道等級(jí)低等特點(diǎn)，決定了施工船舶安全風(fēng)險(xiǎn)因素的識(shí)別和評(píng)價(jià)工作的復(fù)雜性和特殊性。建立一套適合高原庫(kù)區(qū)的施工船舶安全評(píng)價(jià)體系是進(jìn)行船舶安全管理的基礎(chǔ)。本文根據(jù)高原庫(kù)區(qū)施工船舶的實(shí)際情況構(gòu)建了施工船舶安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估三級(jí)指標(biāo)體系（包括4個(gè)一級(jí)指標(biāo)、10個(gè)二級(jí)指標(biāo)和23個(gè)三級(jí)指標(biāo)）。該評(píng)估體系運(yùn)用模糊層次分析法（AHP）計(jì)算各級(jí)指標(biāo)權(quán)重，充分考慮了各因素相對(duì)重要性比較中的模糊性，使得判斷矩陣的形成更加具有可操作性，權(quán)重的確立更加科學(xué)、合理。借助專家豐富的專業(yè)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對(duì)三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，并運(yùn)用正態(tài)分布的隸屬函數(shù)對(duì)評(píng)分進(jìn)行模糊處理，使得隸屬度的確立更加可信、符合實(shí)際，也使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確。通過實(shí)例驗(yàn)證評(píng)估體系的科學(xué)性、合理性和實(shí)用性，以此評(píng)估體系為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了基于VB.net語言的預(yù)警系統(tǒng)軟件，解決了實(shí)用性難題。

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（編輯 賈裙平）