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芬兰湾海上交通安全分析
- Kujala , M. Hauml;nninen, T. Arola, J. Ylitalo
赫尔辛基理工大学,理论力学系,海洋工学
文章信息:
文章历史:2008年9月25日收到;2009年1月18日收到修订版;接受日期:2009年2月11日;2009年3月20日在线提供
关键词:海上交通安全 芬兰湾 碰撞模型 事故统计
摘要
芬兰湾(GOF)位于芬兰和爱沙尼亚水域之间。海底在芬兰群岛上有很多深的和浅的水下岩石区域。在过去的几年里,这一地区的海上交通发展迅速,特别是由于向俄罗斯运输各种货物和从俄罗斯运输石油的迅速增加。在本文分析了GOF地区海上交通的安全性。首先是详细的事故统计在过去的十年中,我们描述了船舶碰撞的风险,并从理论上研究了船舶碰撞的风险在两个位置建模。最后将理论模型的计算结果与实际情况进行了比较事故统计。结果表明,在这些水域中,接地是主要的事故类型一般情况下,每年大约有11次搁浅,其中一次是油轮搁浅。为了碰撞风险最高的是赫尔辛基和塔林以及从俄罗斯港口向东/向西的高交通强度。这个与事故统计数据相比,理论碰撞模型具有较好的结果。AIS数据是用于计算几何碰撞概率的理论模型。
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- 介绍
芬兰湾(GOF)地理位置介于芬兰和爱沙尼亚水域。它长400公里,宽48-135公里形成30000平方公里的水面面积。海底变化多端在深部和浅部以及一些水下岩石之间存在于芬兰群岛地区。在过去的几年里,海上交通一直在快速增长在这一领域,特别是由于向俄罗斯运输各种货物和运输石油来自俄罗斯。部分货物也通过芬兰语运输爱沙尼亚港口包括汽车和电子产品设备。此外,这个地区的海水每年都在结冰,甚至尽管从冬天到冬天,冰层的厚度有很大的变化。去年冬天整个芬兰湾都被冰覆盖2003年冬天和最温和的冬天是在冬天2008年,芬兰湾几乎没有结冰。冬季交通通常从1月份开始,一直持续到四月。芬兰湾东部首先结冰(俄罗斯海岸)然后逐渐向西端生长在爱沙尼亚领土上的戈夫和萨兰玛之声。
已经采取了一些措施来增加海上交通安全,如强制性船舶报告制度(GOFREP)和波罗的海天冬氨酸敏感海域(PSSA)的定义,都采取了这些行动地点在2004年。然而,日益增长的交通,特别是浅海油轮在年内事故风险很高这个区域。几份关于芬兰湾已经形成了[1-3],丹麦水域也形成了[4]但海运的总体风险仍然是估计。了解当前的风险对制定预防计划很重要采取措施并为可能的漏油做好充分准备其他事故。目前的风险水平也必须知道估计未来风险水平的变化交通。本文研究了GOF地区海上交通安全问题被分析。首先,过去10年的事故统计是描述了船舶碰撞的风险,并随后通过理论模型。最后是理论模型的结果与事故统计数据进行比较。
- 芬兰湾海上交通的发展
最主要的问题是政府军的石油运输迅速增加。图1为年初石油产量增加情况2000年。石油运输量增加的原因是新的石油港口:普里莫斯克和乌斯特卢加。年内2007年,共有1.45亿吨石油通过俄罗斯联邦政府运输。预计在几年内,2亿吨的水平将达到达到。哈宁宁和里特科宁对各港口的石油运输进行了详细分析。
图1. 芬兰湾石油运输的增加。
芬兰湾事故数量
其他/未知事故类型
环境损害
泄露
风暴损失
倾覆,严重倾斜
下沉
机械损坏
火灾、爆炸
与浮动对象碰撞
与桥或码头的碰撞
船舶碰撞
地基
图2。本报告所述期间按事故类型和船舶类型分列的芬兰湾海洋事故数目。
2006年7月,1666艘船只进入芬兰湾,1687艘驶向西部。61%的船舶为货船,19%为油轮,16%为客船,4%为其他船舶,不到10%的油轮为化学品船和天然气船。其余为原油油轮和成品油油轮。今天,据估计,船舶总数比2006年7月增加了10%左右。
在芬兰湾航行的船舶平均长度在100至200米之间。客船的平均长度最长,为174.31米。例如,每时每刻都有几艘200多米长的油轮在芬兰湾航行。油轮平均比化学品和天然气油轮大。
3.航行事故
3.1数据和方法
以下海洋事故统计数字是根据1997年至2006年的数据编制的。分析中使用的数据来源是事故数据库DAMA,其中包括向芬兰海事局(FMA)提交的海上伤亡报告,以及从波罗的海海洋环境保护委员会赫尔辛基委员会(赫尔辛基委员会)获得的事故登记。本文研究的时间段为1997年初至2006年6月底。由于缺少数据,不包括2000年,因此这段时间总共有102个月。
事故登记包括发生在芬兰湾的事故。本研究不包括船上人身事故(职业事故)。当事故坐标可用时,根据事故坐标确定事故位置。出发港和目的港用于验证位置。在某些情况下,芬兰海事局的分析和芬兰事故调查委员会的调查被用来获得事故的进一步细节。
3.2 分析结果
3.2.1条。事故数量、事故和船舶类型
研究期间在芬兰湾已知地点发生的事故总数为210起。事故类型和船舶类型的事故数量如图2所示。据报道,在100起事故中(占全部事故的47.6%),原因是接地。其次是船舶碰撞(42例,20.0%)和桥梁或码头碰撞(22例,10.5%)。
在204起案件中,船舶的大小被报告为总吨位或载重量(或两者兼有)。平均值和中间值见表1。对DAMA数据的船舶碰撞登记事故描述进行了更详细的检查,表2给出了更精确的碰撞类型比例。这些碰撞大多发生在船舶在冰道相遇或通过时(50.0%)。
年度事故频率见表3。由于赫尔辛基委员会报告格式的变化,2004年前后的登记数量不完全可比,因此频率是分开计算的,用芬兰湾外国交通港抵达芬兰港口的数量来计算年芬兰领海事故的数量占到港人数的1000%。1998年登记的地面人数最多,每1 000人中有0.71个地面。2003年,每1000艘船舶中只有0.31艘船舶发生碰撞。2005年,除了地面事故,没有其他事故类型的登记。
表1 .报告船舶的总吨位、载重和长度的平均值和中值
表2.基于审查期间的DAMA数据,芬兰湾船舶碰撞类型百分比。
表3.芬兰湾事故频率。在2004年之前和之后,由于赫尔辛基航空公司的事故报告格式发生了变化,影响了登记人数,因此分别计算了频率。
3.2.2 事故地点
芬兰湾163起事故登记提供了协调信息。这些事故的位置如图3所示。从图3可以看出,事故发生在芬兰湾地区相当均匀。
DAMA的数据也显示了事故水域的情况。表4列出了地基、船舶碰撞和所有事故类型的水域比例。事故多发生在港口(29例,32.2%)和沿海地区(28例,31.1%)。约50.0%的地基发生在内陆沿海地区。船舶碰撞大多发生在外海和开阔的沿海地区(各占28.6%)。
3.2.3 事故原因
1998年至2003年,在赫尔辛基委员会登记册中没有报告事故原因。在其他六项登记中,原因被报告为未知。病因被分为七组,在DAMA登记中,每一组由几个亚组组成。地面、船舶碰撞和所有事故的主要原因比例见表5。最大的原因组是人为因素:55.5%的报告主要原因(81例),67.6%的地面(46例)和52.6%的船舶碰撞(20例)。在34.2%的船舶碰撞中,主要原因组被报告为“船舶外部条件”组。事故日期显示,这些由外界条件引起的碰撞都发生在1月至3月之间。在这些病例中,69.2%的病因亚组被报告为“强冰条件”。
表6列出了DAMA登记的主要原因报告为人为因素的亚组比例。总的来说,40.5%的人为因素被报告为“没有固定的适当位置”,26.2%的人为因素被报告为“对自己船只的运动(风、流等)的误解”。
3.2.4一年中时间的影响
图4显示了在审查期间,事故数量是如何按月分布的。2006年被排除在外,因为原始数据只涵盖前6个月。大多数事故发生在公历年的最后几个月。搁浅大多发生在深秋和初冬,两月和三月的船舶相撞。
图3.已知坐标的事故地点
表4。在本报告所述期间,基于DAMA数据的芬兰湾事故登记的水域比例。
表5。在本报告所述期间,芬兰湾的搁浅、船舶碰撞和所有事故登记中主要原因组的比例。1997年至2003年的HELCOM数据中未记录原因,因此“未知”组的比例相当大。
表6。本报告所述期间芬兰湾所有DAMA事故登记中人为因素的分组。
3.2.5 天气和光照条件的影响
DAMA数据包括光照条件、能见度、风力、风向和海况等方面。事故发生的频率几乎和黑暗中一样高。在提供资料的登记册中,63.8%的登记册的能见度超过10公里,在有海况资料的登记册中,76.1%的登记册的波高不超过0.50米。只有三个登记册的风力超过24.4米/秒(波弗特级风暴)。
3.2.6 事故严重程度及损失
在DAMA数据中,有一个字段表示结果损害的严重程度,选项是“无损害”、“轻微事故”、“重大事故”、“沉船事故”和“完全破坏”。在HELCOM的数据中,损害报告有点不同,主要描述了船舶的哪些部分受到了损害(如果有的话)。在2004年之前,赫尔辛基委员会的数据根本没有报告这些数据。已报告79起损害赔偿案。92.4%的DAMA病例报告为轻微事故。一艘船失事,一艘船倾覆失事。
4 利用船舶交通数据进行风险建模
4.1 背景
在概率风险分析(PRA)和概率安全分析(PSA)中,风险被定义为意外事件发生的概率和事件发生后的后果的乘积。概率通常定义为每个时间单位的事件数,例如,每年碰撞次数的概率。描述后果严重性的成本可能是,例如,一年内死亡或一年内清理漏油的成本。风险分析的目的是找出可能发生的情况、可能性和后果。在本文中,重点是事件发生的概率。
海上事故概率通常是根据藤井和麦克达夫等人的工作建模的。事故的可能性定义为式中,Na是几何概率或在碰撞/搁浅层上的概率。如果不采取有害的行动,就不会发生事故。Pc是指在碰撞/搁浅过程中,所谓的因果概率或未能避免事故的概率。处于碰撞/搁浅航线上的船舶称为事故候选者。事故候选可能导致事故,例如由于技术故障或人为错误。因果关系概率量化了事故候选者最终搁浅或与另一艘船相撞的案例比例。在下文中,首先讨论了成因因素,然后分析了几何概率。船舶碰撞是本文分析的主要事故类型。图4。本报告所述期间芬兰湾每月发生的事故数。
4.2 因果关系概率
因果关系概率的估计有两种方法,即情景法和综合法。如果概率是根据可用的事故数据计算的,则使用情景法。例如,Pedersen[8]建议,可以根据在不同地点收集的事故数据进行估计,然后转换到分析区域。这种方法的优点是其简单性和相关的鲁棒性。在综合方法中,假设容器中会出现特定的误差情况。如果在危急情况发生之前或同时发生,可能会造成事故。通过应用贝叶斯信念网络或使用故障树来发现错误情况的概率。贝叶斯网络是不确定量的图形表示。它们通过节点和有向弧的无环网络来表示不同因素之间的依赖关系。例如,船速、导航仪应力是否是船船碰撞中影响因素的贝叶斯网络模型中的相关因素。有关贝叶斯信念网络使用的详细说明,请参见参考文献[9]。Bayesian网络被用于因果因子的计算,例如GRACAT[10],它是用于接地和碰撞风险分析的软件。故障树是一个逻辑图。它使用布尔逻辑来确定危险的概率,以结合一系列低级故障,如导航器休眠或雷达故障。
交通感知、交通沟通和避让行为是导致交通事故发生的主要因素。它还取决于外部因素,如涉及潜在碰撞情况的船舶类型、天气条件等。要有准确的事故概率,所用的因果因素应反映研究区域的具体特点和所涉船舶群的性质。在本文档中,只能使用通用方法。文献中不同情况下使用的一些因果关系因素如下:表7中列出了横渡船只的Pc,表8中列出了会合船只的Pc。
哈宁宁和库贾拉也研究了芬兰湾的成因因素[11]。研究表明,应用贝叶斯网络因果概率模型和芬兰湾的交通气象资料,得出了渡船和会合船的因果概率分别为和。这些值与表7和表8中基于文献的值的顺序大致相同。研究还表明,人为因素和天气因素对因果关系概率的影响较大,因此概率模型参数的有效性也很重要。由于该网络模型尚处于构建阶段,存在考虑冰上航行的不同性质等不足,本研究从文献中选取Pc,没有考虑研究区域的具体特点。以作为过船原因,以作为过船原因。
表7。交叉船舶因果关系概率估计。表8。会遇船舶因果关系概率估计。
4.3几何概率
4.3.1穿越交通
如果一艘船与另一艘船相撞,如果没有进行有害的的操作,它就处于几何碰撞的航线上。这个想法类似于盲目导航。如果没有察觉到另一艘船或船只不能足够快地改变航向,结果将是一场事故。
用于估计两条水道交叉时船舶碰撞几何概率的模型基于Pedersen的工作[8]。这个型号被选为最合适的型号。该模型在不依赖统计数据的情况下估计了碰撞概率,例如Fowler和Soslash;rgaprod;rd的碰撞模型[12]。该模型从几何角度定义了碰撞候选,并考虑了船舶相互靠近的特点。这些品质使它适合用来预测未来。Pedersen模型在最近的许多出版物中得到了应用,例如在参考文献中[5,13–16]。
两条水道的交叉如图5所示。该模型给出了如果不采取任何措施防止碰撞,可能发生碰撞的候选船或船只的数量。
计划有两艘船只抵达过境区。1号水道中的船舶以相对速度接近2号水道中的船舶:式中,Vi(1)是1号水道中第一类船舶的船舶速度,Vj(2)是2号水道中第j类船舶的速度,
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