摘 要

系统合理地评价水上交通安全状况对于正确认识水上交通安全形势，从而采取相应的改善及保障措施以减少事故发生和降低事故损失具有重要意义。随着信息时代的到来，船舶、港口和海事主管机关均在稳步开展信息化建设，并搭建了众多数据平台进行数据管理与共享，水上交通安全评价方法应顺应时代发展进行优化改进以满足实际需求。

本文构建了基于大数据的水上交通安全综合评价指数，在数据采集和编制原则等方面融合大数据的特点，实现评价方法在大数据时代的改进更新。运用系统工程和水上交通安全等理论识别危险源，建立了水上交通安全综合评价指标体系，包括职业素质等船员指标、船上管理等船舶指标、能见度等环境指标以及助航设施等通航保障指标，进而选用效用函数法作为建模方法，分析各评价指标并确定了其指标值和评价函数，通过层次分析法计算了指标权重，基于短板效应建立了综合评价指数模型，最后利用现有平台数据资源采集指标值进行了实例验证，验证结果表明该指数比较贴合实际情况，可操作性强。

该指数有利于实时掌握水上交通安全状况，进行安全预警，同时，可为某项安全管理措施的制定实施提供参考依据。

关键词：水上交通安全；大数据；综合评价；指数；层次分析法

Abstract

A systematic and reasonable evaluation of water traffic safety is of great significance for the correct understanding of the real time and the adoption of corresponding safeguard measures to reduce the occurrence and loss of accidents. With the advent of the information age, ships, ports and maritime authorities are steadily carrying out information construction, and have built a number of data platforms for data management and sharing. Therefore, the water traffic safety evaluation methods should be optimized and improved to meet the actual needs in line with the development of times.

This study constructed a water traffic safety comprehensive evaluation index based on big data, and integrated the characteristics of big data in data collection and compilation principles, so that the evaluation method could be improved and updated in the era of big data. This study used the system engineering theory and the water traffic safety theory to identify risks to establish the water traffic safety comprehensive evaluation indicator system, including professional quality and other seafarer indicators, ship management and other ship indicators, visibility and other environmental indicators, and navigation aid facilities and other navigation support indicators. Further, utility function method was chosen as the modeling approach, and through analysis of each evaluation indicator, their values and evaluation functions were determined. Moreover, the indicator weight was calculated by analytic hierarchy process (AHP), and the index model was established based on the short board effect. Finally, Verify the rationality of the index based on the data collected from the existing platform, and the result showed that the index was close to the actual situation and has strong maneuverability.

The index is conducive to the real-time understanding of water traffic safety situation for safety warning, and at the same time, it can provide a reference for the formulation and implementation of a safety management measure.

Key words: water traffic safety; big data; comprehensive evaluation; index; analytic hierarchy process

目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1国外研究 1

1.2.2国内研究 2

第2章 基于大数据的水上交通安全综合评价分析 3

2.1水上交通安全综合评价概述 3

2.2大数据技术的特点 3

2.3大数据与水上交通安全综合评价的结合 4

第3章 水上交通安全综合评价指标体系构建 5

3.1指标选取的原则 5

3.2指标体系的建立 5

3.2.1体系初建 5

3.2.2体系确定 6

3.3评价指标的分析 8

3.3.1船员评价指标 8

3.3.2船舶评价指标 9

3.3.3环境评价指标 9

3.3.4通航保障评价指标 11

第4章 基于大数据的综合评价指数模型构建 12

4.1模型构建方法的选取 12

4.2指标量化及评价函数的确定 12

4.2.1船员评价函数 13

4.2.2船舶评价函数 15

4.2.3环境评价函数 17

4.2.4通航保障评价函数 20

4.3指标权重的确定 21

4.3.1层次分析法简介 21

4.3.2 yaahp计算权重 21

4.4评价模型的建立 24

第5章 基于大数据的综合评价指数应用 25

5.1基于大数据的指标采集 25

5.1.1水上交通大数据来源 25

5.1.2水上交通大数据采集 26

5.2实例验证 26

第6章 结论与展望 28

6.1结论 28

6.2不足与展望 28

参考文献 30

附录 32

致谢 34

第1章 绪论

1.1研究背景及意义

随着航运市场的发展，水上运输需求不断增加，据统计，我国港口货物吞吐量在2019年达到1,395,083万吨，同比增长8.8%。市场需求和科技进步促进了船舶的大型化、高速化及多样化，使其交通密度不断加大，交通环境日趋复杂，增加了事故发生概率，水上交通安全保障难度越来越大。近年来，水上交通事故时有发生，给人民、社会和海洋环境带来了极大损失，而超大型油轮以及危险品船的不断增多进一步加大了对水上交通安全的威胁。准确地了解水上交通安全状况是进行安全管理的前提条件，因此水上交通安全评价至关重要。

国内外提出了很多具有创造性和实用价值的理论和评价方法，其中部分方法如综合安全评估（FSA）、四/五项指标法、安全指数法等已在实际应用中取得较好成效，但在电子信息技术迅猛发展的背景下，移动互联、云计算、物联网等新理念在水上交通领域广泛推广，各设备逐渐实现智能化，各业务系统逐渐实现信息化，大量数据资源积累形成水上交通大数据，各主管机关都在尝试建立数据平台实现数据的统一管理，因此，如何建立顺应时代发展和满足实际需求的水上交通安全评价方式成为了亟需解决的问题。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究

国外最早通过案例分析对水上交通安全进行研究，即对某一个典型案例进行原因查明和教训总结，从而为预防类似事故的发生积累经验，属于微观研究。十九世纪中叶起，船舶交通密度增大，船舶类型多样化，且航线愈发丰富，水上交通事故的数量和类型不断增加，微观研究已不能满足现状需求，因此，采用统计手段对水上交通事故进行分析应运而生。从二十世纪中叶以后，西欧学者和日本学者相继将安全评价引入水上交通领域，分析了影响水上交通安全的指标因素，构建了安全评价指标体系，之后诸多学者又开展了大量工作，成果显著。