初良勇　邵登华

摘要：

为对厦门港引航风险进行更有效的识别和评价，建立厦门港引航风险评价指标体系。采用德尔菲法确定各指标相对于评价等级的隶属度，根据三角模糊数的几何特征计算各指标的模糊权重，建立厦门港引航风险综合评价模型。通过实例验证该方法的可行性和有效性，初步解决现有风险评价方法中存在的单值评价导致结果偏差较大的问题，为厦门港引航风险分析与评价提供一种更科学合理的方法。

关键词：

引航安全; 三角模糊数; 层次分析法（AHP）; 模糊综合评价; 风险评价

中图分类号：U675.98

文獻标志码：A

收稿日期： 2018-11-12

修回日期： 2019-02-28

基金项目： 福建省自然科学基金（2017J01796，2017J01797）;集美大学教育教学改革项目（JY18016）;集美大学研究生教育教学改革项目（2016）

作者简介：

初良勇（1973—），男，黑龙江讷河人，副教授，博士，研究方向为交通运输规划与管理、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

随着国家“一带一路”倡议的不断升级，厦门港已成为我国“海上丝绸之路”的重要枢纽港口之一。2017年，厦门港货物吞吐量达到2.11億t，同比增长0.98%，集装箱吞吐量达到1 038.14万TEU，同比增长7.99%，增长率位居全国沿海干线港口之首。港口的快速发展导致厦门港引航业务增长迅速，厦门港引航站引领各类中外船舶数量从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给厦门港引航安全带来了新的挑战，很有必要对厦门港引航风险进行辨识和评价。

在风险评价方法方面，评价指标权重赋值准确性对评价结果影响甚大，选择一个合适的方法确定评价指标权重显得非常重要。当前确定权重的主要方法有层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）、灰色关联法、比较矩阵法、模糊子集法、主成分分析法和熵值法等[1]。传统AHP和模糊数学在综合风险评价中得到广泛的应用，如范英等[2]将模糊数学与AHP相结合，综合运用AHP和模糊综合评价方法，建立了安全风险综合评价模型，对特种设备进行安全评价;廖勇[3]在铁路客运站选址方案评价中，采用三角模糊数将专家给出的定性评价结果和各指标权重值进行量化和规范化，并在评价值和权重的基础上得到基于三角模糊数的决策矩阵和权重向量;YANG等[4]应用三角模糊数和AHP，对洪水事故进行了风险评价和事故树分析;田林钢等[5]、王艳辉等[6]应用三角模糊数和 AHP，分别对大坝安全和火灾进行了风险评价和分析。纵观上述文献，虽然也对模糊数和AHP的综合应用进行了探讨，但大都未充分挖掘模糊数所包含的风险因素和专家权重信息。为此，本文在前人研究的基础上，首先对引航风险评价指标体系进行优化，在传统二级评价指标体系的基础上构建了三级评价指标体系，并进一步修改传统的模糊AHP，采用三角模糊数构造判断矩阵，结合AHP进一步确定每个相关因子的权重，采用基于三角模糊数的AHP和模糊综合评价法对厦门港引航风险模型进行风险分析和评价。

1 厦门港引航风险评价指标体系建立

为更好地对厦门港引航风险因素进行辨识，笔者收集近年来在全国发生的引航事故案例，对比厦门港发生的引航事故特征，对导致引航事故发生的各种因素进行全面分析，充分进行头脑风暴，调查了41名厦门港一线引航员、8名厦门海事局VTS一线值班人员和6名高校专家的意见，对发生引航事故的地点、船型、人的因素、通航条件等内容展开讨论，对造成引航事故的因素进行分类整理，从人员、港口环境、设施设备、管理制度4个方面进行分析。在对所有实际发生的不同等级引航事故详细分析的基础上，将所有导致引航事故的因素进行分类和归纳，基本较全面地涵盖导致引航事故的主观因素和客观因素，保证评价指标能够相对客观、合理、科学地体现引航风险的内涵。

船舶大型化和航运联盟化是近年来航运市场的主流趋势。2017年，挂靠厦门港船长360 m以上的20万吨级大型集装箱船数量达1 091艘次，数量呈明显上升态势。截至2018年3月，航运市场已形成2M（马士基+地中海）+现代商船、Ocean Alliance、THE等多家航运联盟。航运联盟运营导致挂靠厦门港的航线及挂靠码头发生一定的变化。船舶大型化发展给厦门港引航安全提出新的挑战，航运联盟新格局导致厦门港水域海上交通流方向发生较大变化，通航环境更加复杂。为此，从厦门港引航安全角度出发，结合船舶大型化、航运联盟化发展对厦门港引航的影响，通过对厦门港引航风险源的分析与识别，建立了如表1所示的指标体系。这个体系共含有4个一级指标，17个二级指标和39个三级指标，其中，交通流新格局（U25）涵盖了船舶大型化（U251）、航运联盟化（U252）发展对厦门港引航带来的影响。

2 厦门港引航风险评价方法

2.1 确定评价指标隶属度

确定隶属度的方法很多，常用的方法包括德尔菲法、模糊统计法、二元对比排序法、概念扩充法等。德尔菲法的特点是能够充分地让具有权威的专家匿名自由地发表个人观点，可以使分析人员与专家相互反馈意见。一般来说，经过两到三轮问卷调查，可以逐步获得专家意见，并得出符合实际的结论。

本文采用德尔菲法，咨询厦门港一线引航员、海事局人员、高校专家等相关人员，并发布专家调查问卷以获取相关数据，经过三轮问卷调查并根据反馈意见确定评价对象所涉及的因素，然后根据如下的隶属度函数来确定隶属度：

2.2 基于三角模糊数的AHP

基于三角模糊数的AHP是对传统的AHP标度进行替换，改用三角模糊数表示，创建模糊判断矩阵。该矩阵中，每个指标都有一个模糊评判区间[l，u]相对应，用来反映专家对结果判断的自信度。u-l越大，自信度越小;u-l越小，自信度越大。

2.2.1 三角模糊数应用原理

2.2.1.1 模糊集

定义1 设置域E，E到闭区间[0，1]的任何映射为μA～：E→[0，1]，e→μA～（e）。将E的模糊集记为A～。将模糊集A～的隶属度函数称为μA～，μA～（e）为元素e隶属于A～的程度，简称为隶属度。

2.2.1.2 三角模糊数

定义2 如果M～=（l，m，u）为三角模糊数，则定义其隶属度为

2.2.1.3 三角模糊数的基本运算

定义3 假定三角模糊数M～1=（l1，m1，u1）与M～2=（l2，m2，u2），则三角模糊数的基本运算如下：

上述运算将在后文因素综合判断和单层次权重排序中予以运用。

2.2.2 基于三角模糊数AHP的评价指标权重计算

根据隋明刚等[7]提出的改进方法，基于三角模糊数AHP的评价指标权重计算步骤如下：

（1）使用德尔菲法，请专家比较相同级别指标的重要性，并使用三角模糊数构建模糊判断矩阵A=（aij）n×n，其中三角模糊数aij=（lij，mij，uij）以mij作为中间值。三角模糊数的下界l和上界u可根据模糊程度加以确定：u-l越大，表示判断越模糊;u-l越小，表示判断越清楚。

（2）对中值矩阵进行一次性检验。计算中值矩阵M，再计算其最大特征值λmax，依照传统AHP，进行一次性检验。

（3）建立模糊因子评价矩阵E：

式中：M为所有三角模糊数的中值矩阵。

（5）将矩阵Q转换为对角线为l的判断矩阵P，P=（pij）n×n且满足pij=1/pji。

（6）用相容矩阵分析法对矩阵P进行变换，得到相容矩阵R=（rij）n×n，R满足一次性条件rij=rikrkj（k=1，2，…，n），且rii=1，rij=1/rji。

3 厦门港引航风险评价实证分析

3.1 计算指标体系不同层次指标的权重

以U1为例，引航员、被引船船员、引航调度员、拖船驾驶员的权重向量W1的计算过程如下：

依据所收回的调查问卷建立三角模糊判断矩阵A;根据式（7）计算模糊因子评价矩阵E;根据式（8）计算调整矩阵Q;把Q按列转换为对角线为1的判断矩阵P;采用相容矩阵分析法对矩阵P进行变换，按照式（9）得到相容矩阵R;根据式（10）和（11）求得指标权重向量W1。

按照上面的方法，通过逐层计算获得各基本因素对总目标影响程度的权重向量为

3.2 厦门港引航风险评价

通过德尔菲法，获取专家对各项指标的评分，可建立各指标隶属度矩阵R′。

计算结果向量B=W×R′=（0.001 0，0.006 9，0.256 1，0.589 8，0.165 9）。将评判集V={很好，较好，一般，较差，很差}数量化表示为V={90，80，70，60，30}。将评价结果加权平均可得综合评判结果：

P′=B×（30 60 70 80 90）T=80.49

分析可知，厦门港引航安全等级处于较好状态，但是该值接近较好的“下限”，因此厦门港船舶引航安全等级还需要进一步提高。从各项指标看，人员因素中的引航员因素影响较大，特别是技术水平和心理素质的影响程度较大，需要有针对性地分析以提高整个港口的引航安全水平。

4 结束语

由于用传统的层次分析法（AHP）确定权重存在一定的主观随意性，本文针对引航风险自身的特性，使用基于三角模糊数的AHP确定权重，使分析结果在一定程度上削弱专家个人偏好所带来的不确定性，提高评价结果的合理性和可信度，使评价结果更加客观、准确。

在国际上，海难事故的发生大都与人的因素有一定的关联，人的因素是造成海难事故和引发风险的重要因素之一[8-9]。由各因素权重计算结果得知，人员因素是影响厦门港引航安全最大的因素，其中，引航员因素尤为突出。为此，在今后工作过程中应当树立“以人为本”的管理思想，重点加强人才特别是引航员人才的培养，完善引航员培训机制，提升其技术水平和心理素质，以适应船舶大型化发展需要，并探索为小型船舶建立专用航路，以避免小船交通流对主航道上航行的大船的干扰，以确保厦门港引航安全。

本文通过基于三角模糊数的层次分析法对厦门港引航风险进行研究，可使与引航相关因素对引航安全的权重计算方法更具对比性和科学性，为提高厦门港引航安全提供一定的参考。

参考文献：

[1]陈德晓. 深圳港船舶引航风险综合评估[D]. 成都： 西南交通大学， 2015.

[2]范英， 田志成， 丛国全， 等. 基于层次分析的装载机安全评价方法研究[J]. 车辆与动力技术， 2011， 10（3）： 26-31. DOI： 10.16599/j.cnki.1009-4687.2011.03.003.

[3]廖勇. 基于三角模糊数的铁路客运站选址方案评价方法[J]. 中国铁道科学， 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， 王洁. 基于三角模糊数的大坝安全风险综合评判研究[J]. 中国农村水利水电， 2013（2）： 101-103.

[6]王艳辉， 晋君， 李曼. 基于三角模糊因果图的城市轨道火灾事故分析[J]. 中国安全科学学报， 2013， 23（11）： 22-26. DOI： 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2013.11.002.

[7]隋明刚， 魏嶷. Fuzzy AHP中权重确定方法的探讨与改进[J]. 山西大学学报（自然科学版）， 2000， 23（3）： 218-220. DOI： 10.13451/j.cnki.shanxi.univ（nat.sci.）.2000.03.008.

[8]范诗琪， 严新平， 张金奋， 等. 水上交通事故中人为因素研究综述[J]. 交通信息与安全， 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.

（编辑 赵勉）