基于主成分分析法的航運油污染損害風險評估方法研究

關鍵詞：主成分分析法；航運油污染損害；風險評估；灰色關聯分析

中圖分類號：X820.4 文獻標志碼：B

前言

在通過航運方式運輸石油過程中，由于受到各種因素影響，經常會發(fā)生石油泄漏事件。由于石油污染物種類復雜繁多，當發(fā)生石油污染事件，如果沒有及時報警并采取有效的治理措施，會嚴重影響供水系統(tǒng)和供水安全，同時還會影響生物生存以及土壤等組織。所以，如何有效評估航運油污染損害風險是現階段研究的熱點話題。于鑫婭等人主要通過斑馬魚胚胎急性毒性試驗以及理論指標參數完成石油污染場地的生態(tài)風險評估，同時根據評估結果制定相應的防護措施。羅新正等人通過地圖繪制軟件以及地理信息系統(tǒng)軟件制定污染物分布圖，進而獲取對應的環(huán)境污染風險評估結果。阿迪萊·伊斯馬伊力等人主要地質累積指數法與美國環(huán)境保護署（USEPA）推薦的健康風險評價模型兩者有效結合，進而展開風險評估。在以上幾種風險評估方法的基礎上，結合主成分分析法，提出一種基于主成分分析法的航運油污染損害風險評估方法。

1方法

1.1航運油污染損害風險因素分析

通過灰色關聯分析方法對各種風險因素展開分析，灰色關聯分析法是利用數據序列曲線的幾何形狀相似度作為判定依據，分析各個風險因素之間是否存在關聯。當隨機兩個風險因素的曲線越相近，則說明變化規(guī)律越吻合，同時關聯系數取值也就越高。

上式中，i代表子序列總數；k代表母序列總數。

在通過灰色理論分析計算關聯度的過程中，假設系統(tǒng)特征行為序列和各個相關因素行為序列數量存在差異，需要對相關數據統(tǒng)一化處理，使其轉換為相同數量級的無量綱數據。

針對航運油污染事故而言，為了將導致污染事故的多個原因全部納入分析，同時考慮到污染事故調查中沒有對產生原因的重要性展開分析，以下主要通過均分的方式統(tǒng)計數據。如果一起事故是由兩個因素導致的，則各個因素導致的事故數則從0.5記起；如果航運油污染事故是由三個因素組成，則事故數從0.33記起，以此類推。

選取中國航運油污染事故的歷史數據作為識別航運油污染事故潛在因素的基礎數據，同時以其規(guī)律性為基礎，獲取相關影響因素。

導致航運油污染事故的原因不僅包含船舶自身和船員的情況，同時還包含港口氣象水文特征以及通航環(huán)境等相關因素。由于不同因素之間并不是彼此孤立的，而是相互之間存在關聯。對航運油污染事故展開風險評估的過程中，需要全面考慮各種風險因素的綜合作用。

灰色關聯分析法主要通過海事調查報告分別從人員以及船舶等方面對各項事故的發(fā)生原因展開深層次分析并賦值，將全部導致事故發(fā)生的風險因素歸納整理。（見圖1）

綜合分析不同影響因素，通過灰色關聯分析法分別計算不同風險因素的關聯度，將關聯度取值為0的因素刪除。

經過計算可以獲取特征值，將全部特征值正交化處理即可獲取對應的單位特征向量。利用主成分中的方差和對應的單位特征向量即可獲取不同類型信息的具體變化情況。

另外，還需要將方差累積貢獻率作為判定依據，選擇最后幾個比較主要的主成分。當累積貢獻率的取值超過85%，則說明變量的信息可以更好地被反映。

由于航運油污染損害風險類型復雜且多樣，所以結合2.1小節(jié)得到的風險因素構建航運油污染損害風險評估模型，通過評估模型全面評估航運油污染損害風險的總體水平，對各個區(qū)域的風險狀態(tài)排序處理，確定高風險區(qū)域，以下給出詳細的操作步驟：

（1）優(yōu)先確定航運油污染損害風險評估的主要風險類型，并請相關風險投資專家對其打分處理，獲取風險評估項目的樣本空間。然后專家通過任意一項風險劃分出來的風險種類打分處理，采用10分制，分值以及風險兩者呈正比。當分值越高，則說明風險就越大；反之，分值越低，則說明風險就越小。

（2）將全部數據轉換處理，進而構建數據矩陣。同時，將矩陣中的輸入到對應的管理器中，對相關數據展開因子檢驗分析。一般情況下，如果相關系數的取值增加，對應的因子分析效果也會隨之增加。

（3）對全部數據展開因子分析，同時借助主成分分析法完成相關因子的提取工作。

（4）分別計算各個單一因子以及綜合因子的得分情況，經過計算獲取比較科學合理的綜合得分，同時確定權重取值，具體計算公式如（4）：

（5）結合權重計算結果構建航運油污染損害風險評估模型，通過模型獲取研究區(qū)域的風險水平，同時將風險水平排序，進而獲取風險指數最高的區(qū)域。

2實驗結果與分析

實驗選取H城市的海域作為研究對象，研究對象四周山巒屏障，岸線曲折，碗口的朝向為東南。該研究區(qū)域地形地貌與風玫瑰圖見圖2、圖3。

研究區(qū)域屬于亞熱帶海洋性氣候，最高氣溫和最低氣溫分別出現在2月和7月，平均溫度分別為13℃和29℃左右。每年降水主要集中在4-8月份，降水量約占全年的65%。其中，6月份降水量最大。

研究區(qū)域的災害性天氣主要為臺風天氣，在每年7-10月經常會受到臺風天氣的影響。如果發(fā)生臺風，船舶需要到避風錨地避風處理。

研究區(qū)域有很多自然保護區(qū)，主要包含海水養(yǎng)殖以及工業(yè)用水水源等，其中工業(yè)用水水源性質為江河水源，保護區(qū)范圍為16.9萬km²，保護對象為該研究區(qū)域內的水源。一旦發(fā)生溢油事故，不僅會導致資源受到損害，同時還會影響研究區(qū)域的正常生產以及運行，產生無法估量的環(huán)境以及社會經濟影響。

文章按照建設項目環(huán)境風險評價技術導則（HJ 169）對航運油污染損害進行風險評價。綜合分析研究區(qū)域當前海域的發(fā)展情況以及現狀，選取比較具有代表性的季節(jié)作為分析目標。

研究區(qū)域在冬季盛行東北風，在年平均風速值5.0m/s條件下漏油量150t，航運油污染事故主要發(fā)生在漲潮以及落潮兩種情況下。見表1分析典型條件下航運油污染損害風險評估結果。

通過表1中的實驗數據可知，由于風向風速不同，導致漲潮和落潮時間也會存在比較明顯的差異，所以對各個區(qū)域以及海岸線產生的影響也存在明顯的不同。

在以上分析的基礎上，進一步三種方法的評估結果準確性，見圖4。

分析表4中的實驗數據可知，由于測試區(qū)域不同，導致各個方法的航運油污染損害風險評估結果也會存在明顯的差異。但是與另外兩種方法相比，所提方法可以獲取更加準確的航運油污染損害風險評估結果，而另外兩種方法的評估結果會和真實結果存在比較大的偏差，有效驗證了所提方法的優(yōu)越性。

為了更進一步驗證所提方法的有效性，以下實驗測試分析三種不同方法的航運油污染損害風險評估效率，選取評估時間作為測試指標，詳細的實驗測試結果見圖5。

經過深入分析圖5中的實驗數據可知，在不同測試區(qū)域下，由于采用的評估方法不同，導致最終獲取的評估時間也不同。與其它兩種評估方法相比，所提方法的風險評估時間明顯更低一些，同時也說明所提方法可以以更快的速度完成風險評估。

3結語

在通過航運方式運輸石油過程中，由于受到各種因素影響，經常會發(fā)生石油泄漏事件。如果沒有及時采取有效的治理措施，會嚴重影響供水系統(tǒng)和供水安全，同時還會影響生物生存以及土壤等組織，因此，航運油污染損害風險評估成為現階段國際社會普遍關注的問題，由于傳統(tǒng)的航運油污染損害風險評估方法存在評估效果差、效率低等問題，文章提出一種基于主成分分析法的航運油污染損害風險評估方法。通過灰色關聯分析方法對各種風險因素展開分析，根據分析結果，采用主成分分析法對航運油污染損害風險評估。經過大量實驗測試結果表明，所提方法可以獲取更加精準的航運油污染損害風險評估結果，同時還能夠有效提升評估效率，獲取更加滿意的評估結果，具有實用性。