基于灰色变权聚类的船舶应急疏散模型
吴祖新 戴冉 张军
摘要：为提高紧急状态下港口船舶的疏散效率和港口的安全性，考虑影响船舶疏散顺序的多种外界干扰因素，建立基于灰色变权聚类的船舶应急疏散模型.该模型将船舶按疏散优先级归入预先设定的级别中，同优先级的船舶的疏散顺序依据具体实际情况确定.实例结果表明该模型能较好地反映实际情况.该模型对港口当局制定船舶疏散预案有一定参考意义.
关键词：疏散模型； 灰色变权聚类； 疏散优先级
中图分类号： U698.5
文献标志码： A
Abstract：To improve the ship evacuation efficiency and the port safety in emergency， the ship emergency evacuation model is established based on the variable weight grey clustering where the various external interference factors influencing the ship evacuation order are considered. Ships can be classified into predefined levels according to their respective evacuation priority； the order of the ships with the same priority can be determined by actual conditions. The case study shows that the model can reflect the actual situation better. The model is of some reference value for port authorities to formulate the ship evacuation plan.
Key words：evacuation model； variable weight grey clustering； evacuation priority
0引言
在极端天气来临前，合理地利用现有资源进行船舶疏散是保证船舶安全的有效手段.船舶疏散的目标在于确保船舶与码头安全、航道通畅，提高紧急状态下船舶的疏散效率.然而，确定船舶疏散顺序时应考虑的因素众多，单凭经验判断具有较大的随意性，不能满足现代港口的需要.目前，疏散模型的重点都集中于应急情况下的人员疏散，如：唐方勤等[1]在整合智能体模型、地理信息系统模型和元胞自动机模型基础上提出人员疏散多层协作机制疏散模拟方案；CHEN等[2]将多格子模型运用于客船人员疏散方案中；刘红等[3]引入当量长度，选用最短路径算法得出最优疏散路径；于洋等[4]结合舰船空间特点，将已有疏散成果用于舰船模拟训练中；沈继红等[5]通过改进蚁群算法对船舶人员疏散问题进行研究；陈淼等[6]将Agent理论引入舰船人员疏散中，对船舶物理空间建模.
由于受船舶自身特点、操纵性能及水域的限制，不可能将人员疏散简单地等同于船舶疏散，因此研究船舶疏散模型的文献较少.主要的研究方法有综合评判法和模糊综合优选法，如：张杰等[7]和戴冉等[8]利用综合评判法针对港口各港区作出危险度评判，得到笼统的船舶应急疏散方案；杨玉满等[9]运用多层次多目标模糊优选法，确定在港每艘船舶绝对的疏散顺序.船舶疏散系统属于信息不完备系统，笼统的疏散方案不便于具体实施，而系统中存在的一些随机性强并难以量化的因素必然会降低绝对排序的可信度.
灰色系统理论和模糊理论都能较好地解决信息不完备问题，但前者主要针对理论中难以解决的“小样本”“贫信息”等不确定性问题，依据信息覆盖、序列算子的作用探索事物运动的现实规律，偏重于解决外延明确、内涵不明的问题[10].灰色系统理论被广泛用于评价分级领域，如：黎育红等[11]基于灰色白化权函数的灰云聚类模型对洪水灾害损失进行评估；胥旋等[12]基于灰色聚类法对地铁运营安全进行趋势分析；吴凤平等[13]研究灰色定权聚类在突发事件分级中的应用；郝庆龙等[14]基于加权灰色系统对宁波水上交通事故致因进行分析和预测.
确定极端条件下船舶的疏散顺序，其本质是研究疏散风险.该问题的外延是各船舶指标系统中的取值，一旦指标体系建立，其取值将是明确的.该问题的内涵是各船舶间的相对疏散风险，相对的风险是确定船舶疏散顺序的标准，是待解决的.
因此，本文基于灰色变权聚类法，在分析影响船舶疏散顺序的因素后建立船舶疏散模型.模型将在港船舶按相对疏散风险分为5类，同疏散优先级之间的船舶无绝对的疏散顺序，具体操作中可依据港口实际情况进行疏散.该模型可为港口制定疏散方案提供参考.
2船舶应急疏散模型
2.1船舶疏散顺序因素分析
船舶在疏散时受自身及众多客观条件的影响.以下几方面的影响最为重要.
2.1.1泊位因素
（1）泊位长度.《海港总平面设计规范》中对不同情况下的码头长度都有详细规定.然而对船舶而言，较短的泊位长度意味着相邻泊位船舶间距不大，撤离时潜在危险较大.
（2）泊位前沿水深.船舶靠离泊操纵中必须有一定的富余水深，靠泊时较大的富余水深也可以抵御船舶垂向运动所带来的吃水增加.
（3）回旋水域尺度.船舶靠离泊操纵的难易程度部分依赖回旋水域的尺度.尤其在恶劣天气下，船舶操纵所需的回旋水域更大.
（4）码头掩护程度.掩护水域的泊稳条件明显好于开敞水域，同等条件下处于开敞水域的船舶危险性较大.
（5）疏散距离.泊位离疏散区越远，疏散时所花的时间就越长，发生危险的概率就越大.
2.1.2航道因素
（1）航道水深.船舶航行于浅水时，因浅水效应船舶下沉量会加大，因此船体阻力会增大，舵效变差.
（2）航道宽度.足够的航道宽度不仅可使驾驶人员的心理压力减小，还可避免产生船吸、岸吸等现象.
（3）航道弯曲程度.弯曲航道的通航环境比直航道差，随着航道弯曲程度的增大，发生事故的潜在危险也相应增加.
2.1.3船舶因素
（1）船舶吨位.船型尺度与船舶吨位成正比例关系.较大尺度的船舶需要更宽裕的操纵空间，其本身的操纵灵活性也受到限制.
（2）船舶类型.船舶的操纵性随着船舶类型的不同而有所差异，其对同等外界条件的反应也不同，加之所装载货物的不同，也使发生事故时船舶的危害程度不同.
（3）装载状态.满载船舶质量大，吃水较深，受流影响严重；空载船舶吃水较浅，上层建筑较大，更易受风的影响.
（4）船况.船况好的船舶船体强度较大，对外界的冲击力有较高的抵抗能力；船舶系泊设备状况良好，便有足够的系泊力保证船舶安全；具有较高主机性能的船舶，能在频繁动车及高负荷下安全运行.
2.1.4自然条件因素
（1）风.风产生的推力及由风产生的风浪成为在港船舶或受限水域船舶操纵的主要难题，尤其横风会极大地加重操作困难.
（2）浪.在浪的作用下船体会发生摇荡运动，吃水也随之增加，墩底、搁浅、缆绳断裂的可能性也增大，也可造成主机飞车.同时，拖船在有义波高超过2 m时几乎发挥不了任何作用.
（3）流.流对船舶的影响程度跟流向、流速及船舶自身吃水有关.流速越大，其对船舶产生的流推力就越大，流向不同对船舶产生的影响也不同.顶流舵效好，易于船舶操纵；拢流较大时，船舶碰撞码头危险增大；开流时要控制好离开码头的速度.
（4）能见度.能见度越差，船舶航行越危险.
2.1.5人的因素
（1）管理水平.科学而高效的管理，能使计划在极端天气来临时按预定轨道执行，最大程度降低风险.
（2）技术水平.熟练且适任的船舶驾驶人员及码头工作人员，能在紧急情况下安全、迅速地完成操作，确保船舶安全.
（3）心理因素.良好的心理状态能减少突发事件发生时的操作失误.参与应急疏散的人员，应能顶住内外界压力，对紧迫局面作出合理判断.
2.2模型指标的选取
船舶应急疏散模型的优劣在很大程度上取决于所选评价指标的好坏，评价指标的选取应全面且有概括性，各指标之间应具有可比性，各对象的数据应易于获取.因此，在分析影响船舶疏散顺序的因素的基础上，本模型对影响因素作出表1所示的规定.
分类过细则相邻级别间不易区分，分类过粗则同级别船舶数量集中而达不到优先疏散的效果，因此对船舶疏散顺序的优先级别分类要适当.本文将疏散优先级分为低、较低、一般、较高和高优先级等5类.疏散优先级越高的船舶其疏散风险越大.低优先级的白化权函数类型为下限测度，较低、一般和较高优先级的白化权函数类型为适中测度，高优先级的白化权函数类型为上限测度.
3模型应用
3.1鲅鱼圈港区概况
NE强风时的疏散方案计算步骤同上，结果见表4.
3.4模拟结果分析
（1）高优先级中主要包含吨位较大或吃水较深
的散货船和集装箱船，一般优先级中主要包括
吃水较浅、疏散距离较短的油船以及船舶尺度适中的船舶，低优先级中主要为吃水更浅的散杂货船.这与实际情况相一致.
（2）油船等液货船疏散级别较高，但本文中的油船均为小型油船，吃水较浅，疏散锚地为小轮锚地，疏散距离较近，致使其疏散级别较低.
（3）同一港池所靠泊的船舶类型基本相同，但受船舶尺度差异和泊位差异等的影响，同港池船舶疏散级别不一致.
（4）在仅改变风向、其他条件不变的情况下，不同走向的泊位上船舶的风舷角受到不同程度的影响，致使其疏散级别发生改变，如：泊位58A#由吹拢风转为吹开风，其优先级有所下降；泊位12#和13#吹开风程度有所减弱致使其疏散优先级上升一个等级.
4结束语
较全面地分析影响船舶疏散顺序的因素，利用灰色变权聚类法建立船舶应急疏散模型.模型中部分指标的权重可根据港口的具体情况确定.利用该模型对辽宁营口鲅鱼圈港部分在港船舶进行模拟计算，模拟结果能够较好地反映实际情况.
参考文献：
[1]唐方勤， 史文中， 任爱珠. 基于多层协作机制的人员疏散模拟研究[J]. 清华大学学报： 自然科学版， 2008， 48（3）： 325328.
[2]CHEN M， HAN D F， ZHANG H P. Research on a multigrid model for passenger evacuation in ships[J]. J Mar Sci & Application， 2011， 10（3）： 340346.
[3]刘红， 罗旋. 基于当量长度的游船火灾人员最优疏散路径[J]. 上海海事大学学报， 2012， 33（1）： 3236.
[4]于洋， 韩端锋， 华佳， 等. 舰船人员疏散模拟训练方法研究[J]. 船舶， 2012， 23（6）： 7073.
[5]沈继红， 王侃， 李璞. 基于改进蚁群算法的船舶人员疏散问题研究[J]. 控制工程， 2013， 20（5）： 882890.
[6]陈淼，韩瑞锋，于洋，等.基于Agent的舰船人员疏散模型研究[J]. 计算机工程与科学， 2013， 35（4）： 163167.
[7]张杰， 戴冉， 岳兴旺. 营口海区极端恶劣天气下的船舶疏散方案研究[J]. 航海技术， 2011（6）： 6970.
[8]戴冉， 刘德新， 王少青， 等. 大连海区极端天气船舶疏散方案研究报告[R]. 大连： 大连海事大学， 2009： 6485.
[9]杨玉满， 秦泗一. 极端天气下船舶的疏散顺序[J]. 大连海事大学学报， 2012， 38（2）： 1114.
[10]刘恩峰， 党耀国， 方志耕. 灰色系统理论及其应用[M]. 3版. 北京： 科学出版社， 2004： 99103.
[11]黎育红， 陈玥. 基于灰云白化权函数的洪水灾害综合等级评估[J]. 自然灾害学报， 2013， 22（1）： 108114.
[12]胥旋， 钟茂华， 史聪灵， 等. 基于灰色聚类法的地铁运营安全趋势分析[J]. 中国安全生产科学技术， 2013， 9（9）： 6468.
[13]吴凤平，程铁军.基于改进的灰色定权聚类分析的突发事件分级研究[J]. 中国管理科学， 2013， 21（S）： 110113.
[14]郝庆龙， 戴冉， 梁凯林， 等. 基于加权灰色系统的宁波水上交通事故致因和预测[J]. 大连海事大学学报， 2013， 39（4）： 3537.
（编辑贾裙平）
摘要：为提高紧急状态下港口船舶的疏散效率和港口的安全性，考虑影响船舶疏散顺序的多种外界干扰因素，建立基于灰色变权聚类的船舶应急疏散模型.该模型将船舶按疏散优先级归入预先设定的级别中，同优先级的船舶的疏散顺序依据具体实际情况确定.实例结果表明该模型能较好地反映实际情况.该模型对港口当局制定船舶疏散预案有一定参考意义.
关键词：疏散模型； 灰色变权聚类； 疏散优先级
中图分类号： U698.5
文献标志码： A
Abstract：To improve the ship evacuation efficiency and the port safety in emergency， the ship emergency evacuation model is established based on the variable weight grey clustering where the various external interference factors influencing the ship evacuation order are considered. Ships can be classified into predefined levels according to their respective evacuation priority； the order of the ships with the same priority can be determined by actual conditions. The case study shows that the model can reflect the actual situation better. The model is of some reference value for port authorities to formulate the ship evacuation plan.
Key words：evacuation model； variable weight grey clustering； evacuation priority
0引言
在极端天气来临前，合理地利用现有资源进行船舶疏散是保证船舶安全的有效手段.船舶疏散的目标在于确保船舶与码头安全、航道通畅，提高紧急状态下船舶的疏散效率.然而，确定船舶疏散顺序时应考虑的因素众多，单凭经验判断具有较大的随意性，不能满足现代港口的需要.目前，疏散模型的重点都集中于应急情况下的人员疏散，如：唐方勤等[1]在整合智能体模型、地理信息系统模型和元胞自动机模型基础上提出人员疏散多层协作机制疏散模拟方案；CHEN等[2]将多格子模型运用于客船人员疏散方案中；刘红等[3]引入当量长度，选用最短路径算法得出最优疏散路径；于洋等[4]结合舰船空间特点，将已有疏散成果用于舰船模拟训练中；沈继红等[5]通过改进蚁群算法对船舶人员疏散问题进行研究；陈淼等[6]将Agent理论引入舰船人员疏散中，对船舶物理空间建模.
由于受船舶自身特点、操纵性能及水域的限制，不可能将人员疏散简单地等同于船舶疏散，因此研究船舶疏散模型的文献较少.主要的研究方法有综合评判法和模糊综合优选法，如：张杰等[7]和戴冉等[8]利用综合评判法针对港口各港区作出危险度评判，得到笼统的船舶应急疏散方案；杨玉满等[9]运用多层次多目标模糊优选法，确定在港每艘船舶绝对的疏散顺序.船舶疏散系统属于信息不完备系统，笼统的疏散方案不便于具体实施，而系统中存在的一些随机性强并难以量化的因素必然会降低绝对排序的可信度.
灰色系统理论和模糊理论都能较好地解决信息不完备问题，但前者主要针对理论中难以解决的“小样本”“贫信息”等不确定性问题，依据信息覆盖、序列算子的作用探索事物运动的现实规律，偏重于解决外延明确、内涵不明的问题[10].灰色系统理论被广泛用于评价分级领域，如：黎育红等[11]基于灰色白化权函数的灰云聚类模型对洪水灾害损失进行评估；胥旋等[12]基于灰色聚类法对地铁运营安全进行趋势分析；吴凤平等[13]研究灰色定权聚类在突发事件分级中的应用；郝庆龙等[14]基于加权灰色系统对宁波水上交通事故致因进行分析和预测.
确定极端条件下船舶的疏散顺序，其本质是研究疏散风险.该问题的外延是各船舶指标系统中的取值，一旦指标体系建立，其取值将是明确的.该问题的内涵是各船舶间的相对疏散风险，相对的风险是确定船舶疏散顺序的标准，是待解决的.
因此，本文基于灰色变权聚类法，在分析影响船舶疏散顺序的因素后建立船舶疏散模型.模型将在港船舶按相对疏散风险分为5类，同疏散优先级之间的船舶无绝对的疏散顺序，具体操作中可依据港口实际情况进行疏散.该模型可为港口制定疏散方案提供参考.
2船舶应急疏散模型
2.1船舶疏散顺序因素分析
船舶在疏散时受自身及众多客观条件的影响.以下几方面的影响最为重要.
2.1.1泊位因素
（1）泊位长度.《海港总平面设计规范》中对不同情况下的码头长度都有详细规定.然而对船舶而言，较短的泊位长度意味着相邻泊位船舶间距不大，撤离时潜在危险较大.
（2）泊位前沿水深.船舶靠离泊操纵中必须有一定的富余水深，靠泊时较大的富余水深也可以抵御船舶垂向运动所带来的吃水增加.
（3）回旋水域尺度.船舶靠离泊操纵的难易程度部分依赖回旋水域的尺度.尤其在恶劣天气下，船舶操纵所需的回旋水域更大.
（4）码头掩护程度.掩护水域的泊稳条件明显好于开敞水域，同等条件下处于开敞水域的船舶危险性较大.
（5）疏散距离.泊位离疏散区越远，疏散时所花的时间就越长，发生危险的概率就越大.
2.1.2航道因素
（1）航道水深.船舶航行于浅水时，因浅水效应船舶下沉量会加大，因此船体阻力会增大，舵效变差.
（2）航道宽度.足够的航道宽度不仅可使驾驶人员的心理压力减小，还可避免产生船吸、岸吸等现象.
（3）航道弯曲程度.弯曲航道的通航环境比直航道差，随着航道弯曲程度的增大，发生事故的潜在危险也相应增加.
2.1.3船舶因素
（1）船舶吨位.船型尺度与船舶吨位成正比例关系.较大尺度的船舶需要更宽裕的操纵空间，其本身的操纵灵活性也受到限制.
（2）船舶类型.船舶的操纵性随着船舶类型的不同而有所差异，其对同等外界条件的反应也不同，加之所装载货物的不同，也使发生事故时船舶的危害程度不同.
（3）装载状态.满载船舶质量大，吃水较深，受流影响严重；空载船舶吃水较浅，上层建筑较大，更易受风的影响.
（4）船况.船况好的船舶船体强度较大，对外界的冲击力有较高的抵抗能力；船舶系泊设备状况良好，便有足够的系泊力保证船舶安全；具有较高主机性能的船舶，能在频繁动车及高负荷下安全运行.
2.1.4自然条件因素
（1）风.风产生的推力及由风产生的风浪成为在港船舶或受限水域船舶操纵的主要难题，尤其横风会极大地加重操作困难.
（2）浪.在浪的作用下船体会发生摇荡运动，吃水也随之增加，墩底、搁浅、缆绳断裂的可能性也增大，也可造成主机飞车.同时，拖船在有义波高超过2 m时几乎发挥不了任何作用.
（3）流.流对船舶的影响程度跟流向、流速及船舶自身吃水有关.流速越大，其对船舶产生的流推力就越大，流向不同对船舶产生的影响也不同.顶流舵效好，易于船舶操纵；拢流较大时，船舶碰撞码头危险增大；开流时要控制好离开码头的速度.
（4）能见度.能见度越差，船舶航行越危险.
2.1.5人的因素
（1）管理水平.科学而高效的管理，能使计划在极端天气来临时按预定轨道执行，最大程度降低风险.
（2）技术水平.熟练且适任的船舶驾驶人员及码头工作人员，能在紧急情况下安全、迅速地完成操作，确保船舶安全.
（3）心理因素.良好的心理状态能减少突发事件发生时的操作失误.参与应急疏散的人员，应能顶住内外界压力，对紧迫局面作出合理判断.
2.2模型指标的选取
船舶应急疏散模型的优劣在很大程度上取决于所选评价指标的好坏，评价指标的选取应全面且有概括性，各指标之间应具有可比性，各对象的数据应易于获取.因此，在分析影响船舶疏散顺序的因素的基础上，本模型对影响因素作出表1所示的规定.
分类过细则相邻级别间不易区分，分类过粗则同级别船舶数量集中而达不到优先疏散的效果，因此对船舶疏散顺序的优先级别分类要适当.本文将疏散优先级分为低、较低、一般、较高和高优先级等5类.疏散优先级越高的船舶其疏散风险越大.低优先级的白化权函数类型为下限测度，较低、一般和较高优先级的白化权函数类型为适中测度，高优先级的白化权函数类型为上限测度.
3模型应用
3.1鲅鱼圈港区概况
NE强风时的疏散方案计算步骤同上，结果见表4.
3.4模拟结果分析
（1）高优先级中主要包含吨位较大或吃水较深
的散货船和集装箱船，一般优先级中主要包括
吃水较浅、疏散距离较短的油船以及船舶尺度适中的船舶，低优先级中主要为吃水更浅的散杂货船.这与实际情况相一致.
（2）油船等液货船疏散级别较高，但本文中的油船均为小型油船，吃水较浅，疏散锚地为小轮锚地，疏散距离较近，致使其疏散级别较低.
（3）同一港池所靠泊的船舶类型基本相同，但受船舶尺度差异和泊位差异等的影响，同港池船舶疏散级别不一致.
（4）在仅改变风向、其他条件不变的情况下，不同走向的泊位上船舶的风舷角受到不同程度的影响，致使其疏散级别发生改变，如：泊位58A#由吹拢风转为吹开风，其优先级有所下降；泊位12#和13#吹开风程度有所减弱致使其疏散优先级上升一个等级.
4结束语
较全面地分析影响船舶疏散顺序的因素，利用灰色变权聚类法建立船舶应急疏散模型.模型中部分指标的权重可根据港口的具体情况确定.利用该模型对辽宁营口鲅鱼圈港部分在港船舶进行模拟计算，模拟结果能够较好地反映实际情况.
参考文献：
[1]唐方勤， 史文中， 任爱珠. 基于多层协作机制的人员疏散模拟研究[J]. 清华大学学报： 自然科学版， 2008， 48（3）： 325328.
[2]CHEN M， HAN D F， ZHANG H P. Research on a multigrid model for passenger evacuation in ships[J]. J Mar Sci & Application， 2011， 10（3）： 340346.
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[4]于洋， 韩端锋， 华佳， 等. 舰船人员疏散模拟训练方法研究[J]. 船舶， 2012， 23（6）： 7073.
[5]沈继红， 王侃， 李璞. 基于改进蚁群算法的船舶人员疏散问题研究[J]. 控制工程， 2013， 20（5）： 882890.
[6]陈淼，韩瑞锋，于洋，等.基于Agent的舰船人员疏散模型研究[J]. 计算机工程与科学， 2013， 35（4）： 163167.
[7]张杰， 戴冉， 岳兴旺. 营口海区极端恶劣天气下的船舶疏散方案研究[J]. 航海技术， 2011（6）： 6970.
[8]戴冉， 刘德新， 王少青， 等. 大连海区极端天气船舶疏散方案研究报告[R]. 大连： 大连海事大学， 2009： 6485.
[9]杨玉满， 秦泗一. 极端天气下船舶的疏散顺序[J]. 大连海事大学学报， 2012， 38（2）： 1114.
[10]刘恩峰， 党耀国， 方志耕. 灰色系统理论及其应用[M]. 3版. 北京： 科学出版社， 2004： 99103.
[11]黎育红， 陈玥. 基于灰云白化权函数的洪水灾害综合等级评估[J]. 自然灾害学报， 2013， 22（1）： 108114.
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[13]吴凤平，程铁军.基于改进的灰色定权聚类分析的突发事件分级研究[J]. 中国管理科学， 2013， 21（S）： 110113.
[14]郝庆龙， 戴冉， 梁凯林， 等. 基于加权灰色系统的宁波水上交通事故致因和预测[J]. 大连海事大学学报， 2013， 39（4）： 3537.
（编辑贾裙平）
