[發明專利]一種錨地中船舶污染海洋環境風險指數的計算方法

在審

• 申請號: 202210206206.4
• 申請日: 2022-03-04
• 公開（公告）號: CN116128276A
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 張啟鈞;毛洪鈞;馮璽
• 申請（專利權）人: 南開大學
• 主分類號: G06Q10/0635
• 分類號: G06Q10/0635;G06Q10/0639;G06Q50/30;G06N7/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種錨地中船舶污染海洋環境風險指數的計算方法，首先根據錨地中歷史船舶污染事故數據信息篩選船舶污染風險評價指標因素，并構建船舶污染風險評價指標體系；其次構建多層次模糊數學綜合評價模型，建立風險分區指標量化方案，并采用層次分析法確定風險因素的權重值；最后，對風險因素進行量化賦值，利用量化模型求出錨地中船舶污染海洋環境風險值。在目前已有的風險分析方法都需要大量的數據集作為基礎的情況下，發明的一種綜合性高、可參考性強的錨地中船舶污染海洋環境風險指數的計算方法，可以更加精準地反映錨地內船舶污染海洋環境風險，為相關管理部門提供參考建議。

技術領域

本發明涉及船舶污染海洋環境風險評估領域，特別涉及在錨地中船舶污染海洋環境風險指數的計算方法。

背景技術

隨著全球經濟的發展，全球各大港口貨物吞吐量呈較快增長態勢，港口到港船舶大型化、專業化趨勢明顯，通航密度大，港口水域通航環境特別是錨地附近水域通航環境復雜，使錨地區域發生船舶交通事故進而導致海洋污染的風險明顯增加。船舶引發重大污染事故一旦發生，不僅將造成海洋環境資源的損失，還嚴重影響到生態環境和港口作業，甚至會威脅到生命安全，造成惡劣的國際影響。

船舶污染海洋環境風險評價方法隨著技術的發展逐漸成熟，國內外學者采用了不同的方法對各自的研究主體進行分析，常見的風險分析方法有事故樹法、風險矩陣法、貝葉斯網絡、動態貝葉斯模型以及機器學習等。雖然有研究證明這些方法在船舶污染海洋環境風險評價中的可用性，但是這些方法都需要大量的數據集，這對某一港區錨地內的船舶進行風險研究顯然不適用。因此，根據錨地內歷史船舶污染事故數據信息篩選評價指標因素，并構建船舶污染海洋環境風險評價指標體系，可以更加精準地反映錨地內船舶污染海洋環境風險，為相關管理部門提供參考建議。

發明內容

為了準確、及時的表征錨地中船舶污染海洋環境風險指數，用以制定科學有效的防控措施，本發明提供一種能高效、快速、準確地獲得錨地中船舶污染海洋環境風險的評價方法。

為了實現上述技術目的，本發明的技術方案是，

一種錨地中船舶污染海洋環境風險指數的計算方法，包括以下步驟：

步驟一：根據錨地中歷史船舶污染事故數據信息篩選船舶污染風險評價指標因素，并構建船舶污染風險評價指標體系，包括錨地性質、錨地噸級、船舶信息、水文氣象和敏感資源；

步驟二：構建多層次模糊數學綜合評價模型，建立風險分區指標量化方案，并采用層次分析法確定風險因素的權重值；

步驟三：對風險因素進行量化賦值，利用量化模型求出錨地中船舶污染海洋環境風險值。

優選地，所述步驟一中，所述的船舶信息包含二級指標：船舶類型；所述的水文氣象指標包含二級指標：風力、浪高、潮汐差；所述的敏感資源指標包含二級指標：自然與生態類和經濟與社會類。

優選地，所述的方法，步驟二包括以下步驟：

步驟1)確定模型指標及模型層次結構，構造判斷矩陣，所述判斷矩陣中各元素b_ij表示b_i對b_j的重要性，評判矩陣滿足如下性質：b_ij＞0；b_ij＝1/b_ji；i＝j時，b_ij＝1；

步驟2)確定指標權重，通過判斷矩陣計算出最大特征值所對應的特征向量W和最大特征值λmax，該特征向量即為對應因素指標的相對重要性權重；

步驟3)權重的檢驗

以上得到的特征向量就是所求的權重，對該權重進行檢驗，檢驗公式為：

CR＝CI/RI

CI＝(λmax-n)/(n-1)