基于大數(shù)據(jù)分析的船舶避碰險情統(tǒng)計及建議摘要在現(xiàn)代社會當(dāng)中，數(shù)據(jù)研究在很多領(lǐng)域都起到舉足輕重的作用。所謂的“數(shù)據(jù)”是數(shù)據(jù)的大量積累，其具有的特點就是數(shù)據(jù)的數(shù)量大、快速、種類多、通過處理有較大價值，并且數(shù)據(jù)不斷增加。為了該技術(shù)更好的服務(wù)海運，現(xiàn)在不少國家已經(jīng)開始對于航運業(yè)進行數(shù)據(jù)分析，從數(shù)據(jù)中不斷發(fā)掘其潛在價值。本文將從其對于船舶智能化研究的作用和減少船舶事故概率兩個方面去探討，先解釋數(shù)據(jù)分析的理論和方法，其次介紹其在航運業(yè)現(xiàn)有的應(yīng)用，最后結(jié)合個人所學(xué)對其提出展望。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析；航海；積極意義目錄摘要 I目錄 II第一章緒論 31.1研究背景 31.2研究意義 3第二章數(shù)據(jù)分析有關(guān)理論及應(yīng)用 32.1數(shù)據(jù)分析理論 32.2數(shù)據(jù)分析方法 42.3數(shù)據(jù)應(yīng)用 5第三章船舶碰撞因素分析 63.1船舶碰撞的概念 63.2數(shù)據(jù)來源 63.3問題描述 63.4水上交通事故分類標(biāo)準(zhǔn) 73.5船舶碰撞險情影響因素分析 73.5.1人為因素 83.5.2船舶和氣象海況因素 83.5.3管理因素 8第四章船舶避碰險情統(tǒng)計分析 94.1碰撞險情發(fā)生時間分布 94.2不同環(huán)境下船舶碰撞險情分布規(guī)律 114.3船舶類型與碰撞險情的分布規(guī)律 14第五章結(jié)論與展望 145.1航運企業(yè)加強對于海員群體關(guān)注疏導(dǎo) 165.2船舶駕駛?cè)藛T增強警覺性 165.3加強長江海事部門對于水域的監(jiān)管 16致謝 17參考文獻 18第一章緒論1.1研究背景改革開放以來，我國經(jīng)濟大規(guī)模發(fā)展，在世界當(dāng)中扮演著越來越重要的角色，在此環(huán)境之下，我國內(nèi)河航運大規(guī)模發(fā)展。水上交通用途廣泛，既有連接亞歐、亞非之間國家的世界航運，也有可以連接國內(nèi)各個城市的內(nèi)河航運，在全世界的范圍當(dāng)中，航運由于其擁有價格低廉、運量大并且可以定期定時運輸?shù)膬?yōu)勢，本文選取長江水道當(dāng)中的內(nèi)河航運現(xiàn)狀去分析，其貫穿我國八省二市一區(qū)，從青海到上海，輻射江浙滬等經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域，同時還能推進一帶一路的進程，其對于我國航運的意義非凡。在我國2020年6月公布的《內(nèi)河航運發(fā)展綱要》當(dāng)中明確指出內(nèi)河貨物周轉(zhuǎn)量要占全中國的9%,其主要目的是調(diào)整內(nèi)河航運的整體運輸框架，使得該運輸體系發(fā)揮越來越重要的作用。根據(jù)長江航道局在2020年8月公布的數(shù)據(jù)顯示REF_Ref12922\r\h[1]，2020年前半年，長江全線港口船舶進出港142.6萬船次，換言之，幾乎每天都會有將近7800條船舶在長江上航行，由此可見長江內(nèi)河航運對于我國的作用。隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，航運發(fā)展的同時，水上交通事故也不斷增加。雖然現(xiàn)在有關(guān)海事部門致力于減少水上事故，在死亡人數(shù)、船舶碰撞沉沒數(shù)量、經(jīng)濟損失等方面都有大幅度下降，但水上事故依舊頻繁發(fā)生，以長江海事局2020年12月公布的數(shù)據(jù)顯示，該月遇險人數(shù)為133人，救助人數(shù)為127人，死亡失蹤人數(shù)為6人，有23條船舶遇險REF_Ref12922\r\h[2]。水上事故所具有的偶然性，危險的不可控性都是很難徹底避免的，但有效管控可以大幅度降低。所以對于船舶碰撞事故的分析需要持續(xù)長久的開展。1.2研究意義本文選取的主要是長江海事局官網(wǎng)公布的數(shù)據(jù)，其中主要包括長江海事局管理現(xiàn)狀REF_Ref12922\r\h[1]和其中的險情搜救報告REF_Ref12922\r\h[2]，基于以上數(shù)據(jù)本文展開分析；為了減少水上船舶碰撞事故，很多學(xué)者都進行了有關(guān)的研究，例如李光正REF_Ref12922\r\h[3]、嚴(yán)新平REF_Ref12922\r\h[4]、PEREALPREF_Ref12922\r\h[6]等展開了有關(guān)智能船舶的研究，致力于降低由于人失誤導(dǎo)致的船舶碰撞，在吳伋REF_Ref12922\r\h[9]學(xué)者的文章當(dāng)中，學(xué)習(xí)到有關(guān)數(shù)據(jù)分析研究的有關(guān)知識以及相關(guān)的統(tǒng)計方式，該文章得出船舶碰撞險情發(fā)生的時間發(fā)布排列、多種情況之下的船舶事故分布規(guī)律和船舶種類和碰撞事故之間的分布規(guī)律，在陳昌運REF_Ref12922\r\h[11]學(xué)者的研究當(dāng)中，其主要關(guān)于船舶營運數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用，建議增加文章的數(shù)據(jù)參考量，通過陳顯維REF_Ref12922\r\h[13]等學(xué)者的研究成果，了解到研長江水域的有關(guān)水沙特點，直觀展現(xiàn)長江上中下游的水沙分布情況，進一步了解到長江不同水域的險情事故發(fā)生原因，最后通過王善文REF_Ref12922\r\h[15]學(xué)者的研究成果，進一步分析國內(nèi)外水上交通事故的區(qū)別，鑒于此提出有關(guān)長江水域的避碰建議。第二章數(shù)據(jù)分析有關(guān)理論及應(yīng)用2.1數(shù)據(jù)分析理論以人機相互協(xié)作的角度去看，數(shù)據(jù)的分析理論主要分為兩種：第一種，以人為立足點，觀點是人的需求是主要層面，側(cè)重點在利用機器與人之間形成相互合作、達到人類更容易理解的效果。根據(jù)李光正先生REF_Ref12922\r\h[3]等學(xué)者的研究，該分析方式在分析進程當(dāng)中加入了對于人認(rèn)知能力的肯定，機器等測量設(shè)備永遠只是輔助作用。第二種，立足于機器的角度出發(fā)，由于人力成本的提高，人類對于數(shù)據(jù)的收集和分析多半直接利用機器，其中包括側(cè)重于計算機的演算能力、智能計算，在傳感裝置收集大量數(shù)據(jù)之后，利用計算器的數(shù)據(jù)深挖技術(shù)進行進一步的研究。該種形式為現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析的主要構(gòu)成，主要原因是基于計算機的可靠性、解放人類的角度REF_Ref12922\r\h[4]。2.2數(shù)據(jù)分析方法一般來說，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方式為減少計算數(shù)量和時間，拋棄對全部原始數(shù)據(jù)的全方位考量，利用繁瑣全面的算法，從局部被測試樣本當(dāng)中獲得可以折射全局的數(shù)據(jù)。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)已經(jīng)變?yōu)楝F(xiàn)實，所以在嚴(yán)新平先生REF_Ref12922\r\h[5]的研究得出以下結(jié)論：對于數(shù)據(jù)分析不再追求算法的繁瑣，改變?yōu)樽非筇岣邔λ袛?shù)據(jù)加以搜集。當(dāng)前，航運界使用的數(shù)據(jù)分析主要有三種模式：第一種，知識計算的方法。其中的“知識”來源于數(shù)據(jù)庫中選取對于研究主體有意義的數(shù)據(jù)，同時將這些數(shù)據(jù)組成為可搜索分析和計算的數(shù)據(jù)庫。當(dāng)中多源數(shù)據(jù)匯合的方式充分考慮到數(shù)據(jù)的充分使用和多次使用，同時利用知識的不斷更新去提升該分析的有效性和先進性，所以該手段被廣泛使用在船舶各種決策當(dāng)中。第二種，深度學(xué)習(xí)的方式。該方式可以啟發(fā)多維度數(shù)據(jù)當(dāng)中復(fù)雜多變的關(guān)系，具體手段有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、群體智能算法等。例如我們熟知的alpha狗就是利用人工智能戰(zhàn)勝柯潔、李世石等世界一流棋手，可見該算法在一定程度上的進步性。這里提及的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使用多層次結(jié)構(gòu)去完善表述數(shù)據(jù)，寄希望于大規(guī)模數(shù)據(jù)量，從這些數(shù)據(jù)的一般規(guī)律當(dāng)中建造模型去推斷事務(wù)的一般規(guī)律。該算法的原理導(dǎo)致其在新型船舶或者智能船舶當(dāng)中備受青睞，主要使用方向包括船舶碰撞、風(fēng)險評估等REF_Ref12922\r\h[6]。第三種，可視化的方式。該方式將多角度、大量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果直接、有效的呈現(xiàn)給用戶群體，幫助用戶更好的進行最終判斷。該方式的使用流程是借助互聯(lián)網(wǎng)收集有關(guān)的數(shù)據(jù)，并且對原有的數(shù)據(jù)開始有目的的選擇和填補，在該結(jié)果之上對數(shù)據(jù)進行進一步的深挖，建立模型找出關(guān)聯(lián)，判斷數(shù)據(jù)的發(fā)展方向，最后借助廣大群體都能看懂的圖形或者文字去展現(xiàn)，進而為需要使用的對象提供指導(dǎo)意見。2.3數(shù)據(jù)應(yīng)用對于船舶、航運業(yè)而言，數(shù)據(jù)的主要來源是借助船舶上安裝的GPS、通信裝置、監(jiān)控設(shè)備等裝置構(gòu)成的。在現(xiàn)如今的航海體系之下，全球定位系統(tǒng)、電子海圖顯示與信息系統(tǒng)、雷達裝置、AIS都逐漸智能化、信息化發(fā)展，其中的數(shù)據(jù)可以被有效的存儲下來，該系統(tǒng)以數(shù)據(jù)為核心，以船舶公司、船員、船舶、船貨為研究對象、研究樣本，逐漸將實現(xiàn)船舶管理的流程化、精細化，在未來可以達到更為方便的船舶互通連接、船岸互通連接。根據(jù)朱運利先生REF_Ref12922\r\h[7]的觀點當(dāng)中，我們可以知道，規(guī)模較大的船舶管理企業(yè)已經(jīng)開始著手建立有關(guān)數(shù)據(jù)庫去獲得船舶的各種靜態(tài)數(shù)據(jù)，然后借助衛(wèi)星裝置等去獲取船舶實際航行當(dāng)中的有關(guān)動態(tài)數(shù)據(jù)，例如船舶的航行動態(tài)、船員的健康狀況、船上淡水燃油的消耗情況，并且借助有關(guān)航道局、海事局和有關(guān)氣象部門給予的有關(guān)數(shù)據(jù)，獲取外部數(shù)據(jù)協(xié)助船舶智能決策REF_Ref12922\r\h[8]。第三章船舶碰撞因素分析3.1船舶碰撞的概念對于船舶碰撞這一概念，《國際海上避碰規(guī)則》當(dāng)中并沒有詳細的描述，通過查閱文獻，其主要有以下三種解釋：第一種，傳統(tǒng)意義上的船舶碰撞指的是兩船之間在任何水面上產(chǎn)生的實際接觸而導(dǎo)致其中某個船舶或兩船均被損壞的海難事故。第二種，現(xiàn)代意義上的船舶碰撞指的則是船舶之間一方或者多方的失誤導(dǎo)致船舶之間相互碰撞造成的破損或沉沒，減少了對于兩船之間發(fā)生接觸的嚴(yán)格規(guī)定，更貼合實際規(guī)定。第三種，法律意義上的船舶碰撞指的是船舶在海面或者與海域相連接的可航行水域接觸導(dǎo)致的船舶損壞或滅失情況。三種定義均指向船舶損壞，可見該事故對于人類社會帶來的經(jīng)濟損失和人命威脅是不可估量的。3.2數(shù)據(jù)來源本文當(dāng)中的數(shù)據(jù)選取的是長江海事局官網(wǎng)公布的，基于2013年-2018年六年間年度險情事故發(fā)生情況、2020年6月-12月七個月的險情搜救統(tǒng)計分析，其中涵蓋的數(shù)據(jù)包括遇險人數(shù)、搜救人數(shù)、死亡失蹤人數(shù)以及針對船舶來說的遇險船舶數(shù)、救助船舶數(shù)等，3.3問題描述長江自古以來都承擔(dān)著重要的運輸功能，相較于鐵路運輸，內(nèi)河運輸價格低廉、運量大，但速度慢，相較于黃河而言，長江底部并沒有泥沙淤積，水量相對較大，船舶通航能力更強，諸多原因?qū)е麻L江現(xiàn)今為止依舊承擔(dān)著主要內(nèi)河運輸。在近年來，我國增加了對于長江上船舶的管控，減少險情事故，本文將利用現(xiàn)有險情數(shù)據(jù)，通過分析事故發(fā)生的主要時間段去得出事故發(fā)生的規(guī)律，旨在為以后事故減少提出一些建議。3.4我國水上交通事故分類標(biāo)準(zhǔn)在我國交通部，對于險情事故有具體化的規(guī)定，進行了劃分，主要從死亡人數(shù)、受傷人數(shù)、船舶溢油污染情況和經(jīng)濟損失四個方面去展開。特別重大事故：死亡人數(shù)為30人以上，受傷人數(shù)為100人以上，船舶溢油情況為1000噸，造成一億元以上的經(jīng)濟損失；重大事故：死亡人數(shù)區(qū)間為10人至30人，受傷人數(shù)區(qū)間為50至100人，船舶溢油情況為500至1000噸，經(jīng)濟損失區(qū)間為5000萬至一億元；較大事故：死亡人數(shù)區(qū)間為3至10人，受傷人數(shù)為10人至50人，船舶溢油情況為100噸至500噸，經(jīng)濟損失為1000萬元至5000萬元；其他險情等級為一般事故和小事故。3.5船舶碰撞險情影響因素分析我們現(xiàn)在所說的水上交通安全主要影響因素主要有四個方面：人、船舶、氣象海況、外部管理。以上四項按照下圖的分布去決定重要關(guān)系，該模型的決定性因素為人本身，其他三個因素互相制約REF_Ref12922\r\h[9]。圖3.1水上交通安全系統(tǒng)因素3.5.1人為因素在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)統(tǒng)計之下，絕大多數(shù)的船舶碰撞事故都是因為人的疏忽造成的，人為因素是多方面的，其中涵蓋因素包括航線規(guī)劃不當(dāng)、未能保持航線上航行、船舶操縱人員過于自信、船舶操縱失誤、未使用安全速度等原因。人為因素左右船舶碰撞的最大原因，取得國家、培養(yǎng)船舶院校、船公司、船舶管理人員的重視，但由于目前人力成本的不斷上漲，無法做雙重保障，只能在事后不斷進行分析。例如牛佳偉REF_Ref12922\r\h[10]等人借助船舶避碰事故前船舶實際駕駛?cè)藛T的避讓行為，去擬定事故船舶之間的責(zé)任確定，在此基礎(chǔ)上歸納出人為失誤在事件的前因后果當(dāng)中扮演的角色。3.5.2船舶和氣象海況因素這里提到兩個因素大致與人無關(guān)，雖然船舶是人類設(shè)計制造的產(chǎn)物，但本文主要側(cè)重船舶在實際航行中的性能。船舶因素中考慮的主要是船舶長度、船舶噸位、船舶載貨種類、船舶年齡等，船舶實際使用年限往往與船舶損壞率成正比，在船舶被長時間使用后，船舶上的設(shè)備被大量損耗，性能的下降是肉眼可見的。而在船舶操縱我們說過，船舶的旋回性與船舶的方型系數(shù)有關(guān)，船舶吃水增大可能會增加船舶的淺水效應(yīng)，這也是影響船舶發(fā)生事故的因素。氣象海況因素指的是船舶在實際航行當(dāng)中的環(huán)境優(yōu)劣，根據(jù)有關(guān)組織的統(tǒng)計，大約八成的船舶碰撞事故都是由于“人”造成，但氣象海況則會顯著左右“人”的實際操縱能力，例如大風(fēng)浪會增加船舶的晃動，在生理上導(dǎo)致人的暈船，在心理上給人額外的壓力，同時惡劣的氣象狀況會對控制船舶舵效造成影響REF_Ref12922\r\h[11]。3.5.3管理因素所謂的管理因素指的主要是加強對于船舶制造、船員的管控的手段，加強海上管理可以有效增強水上交通安全，進而減少危險事故的發(fā)生。在學(xué)校的船舶管理課程當(dāng)中我們學(xué)習(xí)過，管理可以從海事局、船舶企業(yè)、船上管理層等多個角度去進行展開。從海事局的角度去看，航行管制過于簡單、船員證書檢測制度不夠嚴(yán)苛、船舶檢測制度不夠完好的執(zhí)行是造成險情發(fā)生的原因，但從船舶企業(yè)和船上領(lǐng)導(dǎo)層面的角度去看，對于船舶實際操縱人員的選擇和船員管理的制度和實際制定也是取決險情發(fā)生的重要原因REF_Ref12922\r\h[12]。第四章船舶避碰險情統(tǒng)計分析本文選取長江海事局官網(wǎng)上公布的2018年-2020年三年間部分險情搜救統(tǒng)計分析REF_Ref12922\r\h[2]，其中的數(shù)據(jù)包括白天、晚上和總共組織搜救的次數(shù)，遇險人數(shù)、搜救人數(shù)、死亡失蹤人數(shù)等。長江海事局管轄的區(qū)域廣泛，從重慶啟，途徑荊州、武漢、九江、蕪湖等地，最后止于上海，其中包括五十八個海事處、十個引航站，可謂相當(dāng)廣泛，根據(jù)長期以來的統(tǒng)計，長江流域發(fā)生的事故主要形式為碰撞、觸礁、擱淺三種，其他例如浪損、火災(zāi)、爆炸也會發(fā)生，但是概率低于前三種，發(fā)生地點多半位于下游。由于收集的資料有限，本文主要研究長江碰撞險情發(fā)生時間分布、不同環(huán)境下船舶險情分布規(guī)律、船舶類型與碰撞險情的分布規(guī)律三種。4.1碰撞險情發(fā)生時間分布所謂的碰撞險情主要分為碰撞、觸礁、擱淺、觸碰四種，碰撞險情發(fā)生時間發(fā)布的研究可以解決多個問題，首先研究年度險情事故可以了解長江海事局的管理狀況，雖然受到當(dāng)年內(nèi)河航運繁榮程度的影響，但總體還是較為準(zhǔn)確，第二，通過對險情事故總量季節(jié)性的統(tǒng)計，由于長江有汛期、航運有淡旺季，這里收集202年6月-12月的數(shù)據(jù)去分析，第三，通過險情事故早晚的分布，提出針對其的改進的政策。由于沒有收集到最新三年來長江海事局公布的年度險情事故總量統(tǒng)計，所以本文采用的是2008年-2017年的數(shù)據(jù)，根據(jù)下圖計算可知，長江海事局一共發(fā)生2300余件船舶險情事故，在這其中半數(shù)以上的事故為碰撞。由下圖可知，2008年-2015年，長江流域總體險情事故減少，這一方面取決于長江海事局對于下轄水域的有效管理，一方面也是金融危機后對于世界經(jīng)濟的腰斬體現(xiàn)在實處。在2016年時，險情事故總量突然上漲。圖4.12008年-2017年長江海事局險情事故統(tǒng)計REF_Ref12922\r\h[9]在這里主要選取2013-2017年五年間作為研究樣本，五年之間主要造成船舶碰撞事故419件，見下圖4.2。該圖的數(shù)據(jù)基本和長江海事局險情事故總量成正比，進一步的分析需要從月份和日夜兩個方向去探討。圖4.2五年間年度碰撞事故統(tǒng)計下圖4.3選取了2020年6月-12月的數(shù)據(jù)，其中包括總量、白天和夜晚三個維度，由此可見，碰撞事故每月發(fā)生的次數(shù)并不相等，在6月-8月、12月四個月的頻率遠高于其他三月。根據(jù)收集資料，6-8月三月為夏季，此時正值汛期，長江水位上漲，如果不加以控制，不符合通航的船舶就會在長江海域航行，稍有不慎就會造成事故，這是主要原因，次要原因主要是外部環(huán)境變化導(dǎo)致的，長江兩岸有些區(qū)域為耕地，夏季農(nóng)民可能大規(guī)模焚燒秸桿，燃燒后產(chǎn)生的煙霧導(dǎo)致江面能見度不良，增加船舶之間碰撞的可能性。圖4.3長江海事局2020年6月-12月每月組織搜救次數(shù)統(tǒng)計而對于12月來說，此時正值年末，社會各個方面都需要準(zhǔn)備“過年”，船運公司需要提高船公司實際收入，陸上供貨收貨雙方都需要處理存貨、銷售積貨，同時，冬季北方氣候寒冷，需要運輸大量煤炭、石油等化石燃料用于取暖，這一定程度上提高長江船舶通航密度。在長江流域，冬季還存在著枯水期，據(jù)統(tǒng)計，冬季枯水期占七成，惡劣航行狀況和主要淺險水域占六成左右，這在一定程度上也增加冬季事故。經(jīng)過上述數(shù)據(jù)分析，我們可以得出以下兩種結(jié)論：第一，長江流域碰撞事故白天少于夜晚；第二，夏冬兩季是長江流域碰撞事故發(fā)生的主要季節(jié)。4.2不同環(huán)境下船舶碰撞險情分布規(guī)律由于收集資料所限，在這里的不同環(huán)境主要指的是上中下三個流域，樣本選取的是2020年部分月份?？偹苤?，船舶對于外界環(huán)境的依賴較大，風(fēng)浪、能見度都左右著船舶實際航行時的安全情況，在前文當(dāng)中已經(jīng)對海況對船舶的影響有所介紹，接下來結(jié)合長江水域特點和相關(guān)情況具體討論。圖4.42020年部分月份上中下游碰撞險情事故數(shù)量統(tǒng)計通過對于上表的分析，下游發(fā)生事故的概率遠高于上游和中游，通過閱讀網(wǎng)一斌先生和劉俊玲兩位的著作，可以了解到主要是有三種情況導(dǎo)致的。第一，風(fēng)力情況。通過查閱文獻REF_Ref12922\r\h[13]，船舶碰撞事故多發(fā)生在三級風(fēng)力以下的情況，這一概率據(jù)統(tǒng)計約為95%上下，這是由于長江海事局有關(guān)部門在四級以上的風(fēng)力情況下禁止船舶出海航行，大大降低大風(fēng)對于船舶安全的影響。在三級風(fēng)力之下導(dǎo)致船舶碰撞、傾覆的原因主要有兩種，第一是由于海事局在大風(fēng)來臨之際監(jiān)管效果下降，部分人員玩忽職守，一些裝置受到風(fēng)浪帶來的影響使用效果下降，第二是船舶實際駕駛員沒有起到足夠的重視，過度信任自身的操船技術(shù)，最后導(dǎo)致船舶的碰撞事故發(fā)生。第二，氣象能見度。對于船舶而言，實際駕駛依靠人的瞭望為主，能見度的下降會提高船舶的操船難度，左右能見度的主要是霧霾、雨雪，能見度的分布可以參照下圖。圖4.5能見度等級和能見度距離之間的量化關(guān)系長江下游主要流經(jīng)的地點包括江蘇、江西、安徽、上海，并且通過黃浦江匯入東海，這些區(qū)域的水汽含量逐漸增加，起霧較長江中上游而言更容易發(fā)生，同時長江下游較于長江中上游水量更大，水流湍急，船舶更難保持航向。第三，船舶交通流。該數(shù)據(jù)顯示了長江某個水域或者地區(qū)單位時間內(nèi)經(jīng)過的船舶數(shù)量，很有參考意義，一般來說，船舶交通流密度越大，船舶航行的危險系數(shù)越高。本文在這里選取的依舊是長江海事局2020年10月公布的轄區(qū)主要斷面日交通流量去分析，見下圖3.6。由該圖可知，長江上中兩游船舶通航密度遠低于長江下游，其中的蕪湖大橋日交通流更是高達1170艘船舶，其次銅陵大橋、安慶大橋、九江湖口、九江大橋均遠高于江津、宜賓等地，可見下游需要增加人手去進行管理。然而考慮交通密度還需要考慮到斷面里程的情況，根據(jù)查閱文獻REF_Ref12922\r\h[14]的手段，當(dāng)斷面里程數(shù)在400-500公里的情況下，船舶碰撞事故數(shù)量大幅度上升，在1000公里之后會有所回落，因為隨著里程數(shù)的上升，交通流密度呈現(xiàn)下降趨勢。除上述的三種情況之外，影響長江流域航行安全的因素還有水文情況、航道彎曲情況等。REF_Ref12922\r\h[15]這些情況都會左右航行的安全與否，然而，影響航行安全的最大因素還是“人”，從海事管理部門的角度去看，天氣、海況惡劣海事部門會減少船舶通航密度或禁止船舶通航，從船舶實際駕駛?cè)藛T的角度去看，操縱人員會因為天氣的惡劣情況更加小心，保證船舶實際航行的安全。圖4.6長江航道部分船舶通航密度圖4.72020年10月長江海事局主要轄區(qū)斷面日交通流量統(tǒng)計圖4.3船舶類型與碰撞險情的分布規(guī)律經(jīng)過海事組織公布的數(shù)據(jù)，我對于船舶類型與碰撞險情之間的規(guī)律進行分析，所謂的船舶類型本文主要從船舶噸位和船舶實際用途兩種角度去分析。第一，船舶噸位。噸位直接反應(yīng)出船舶的大小、吃水等情況，一般來說，船舶噸位提高，船舶的實際長度、吃水也增加，同時由于噸位大的船舶擁有慣性更大的物理性質(zhì)，較難操縱，長江部分水域較淺，發(fā)生事故的概率上升也是在所難免，但長江流域多為1500噸以下吃水的船舶，就總量而言，小船碰撞數(shù)量更多。本文選取近年來長江上涉事船舶七百余條，見下圖3.7，基本與分析一致，500-1000噸的船舶最容易相互碰撞。圖4.8事故船舶噸位統(tǒng)計分布圖第二，對于船舶實際用途去看，長江流域上航行最容易產(chǎn)生碰撞的船舶主要有十種，其中包括：散貨船舶、危險貨物船舶、拖輪、客船、農(nóng)用船舶、工程船舶、干貨船等，根據(jù)下圖的餅狀圖統(tǒng)計分析，我們可以得出以下結(jié)論：危險化學(xué)貨物船舶、散貨船、干貨船更容易導(dǎo)致碰撞事故，但概率還需要實際統(tǒng)計，畢竟本文結(jié)論建立的前提是各種船舶的數(shù)量大致相等。圖4.9事故船舶實際用途分類比例第五章結(jié)論與展望本文借助查閱大量文獻和長江海事局公布的各種數(shù)據(jù)進行分析，可以得出以下結(jié)論：長江流域碰撞險情事故的發(fā)生主要因素的“人”，但能見度、交通流、風(fēng)力情況、船舶吃水、大小等都會左右人的判斷。5.1航運公司加強對于海員群體關(guān)注疏導(dǎo)根據(jù)上文的數(shù)據(jù)可知，船員因素對于避碰因素而言占到相當(dāng)大的比例，這與船員的心態(tài)有關(guān)，所以需要增加船員群體的關(guān)注和疏導(dǎo)，增加對于長江內(nèi)河流域行駛的船員的培訓(xùn)，雖然現(xiàn)有階段智能避碰技術(shù)不斷完善，但短時間航運的主體依靠的依舊是船員，所以提高對于船員的培訓(xùn)，增加船員的休息時間，提高船員在駕駛時的整體素質(zhì)相當(dāng)重要。因為船員航行時間普遍較長、生活艱苦，外加上睡眠的嚴(yán)重匱乏，進而會帶來各種身心疾病影響船員實際的操縱能力。所以對于航運公司而言需要加強對于海員的心理疏導(dǎo)。5.2船舶駕駛?cè)藛T增強警覺性對于長江航道而言，航道曲折彎曲，航道寬度多變，一旦發(fā)生能見度降低的情況，船舶實際操縱人員需要使用安全航速，同時加強瞭望，正確開啟船舶的號燈號型從而降低船舶的碰撞事故，在通過彎道的時候，需要降低航行速度，同時需要放置船舶航行速度過低致使舵效降低從而形成碰撞危機。同時需要加強船舶之間的聯(lián)絡(luò)，在船舶行駛至彎道時，船舶信號傳遞或多或少會受到影響，同時有無法有力判斷船舶航行信號是否受到阻擋，所以需要謹(jǐn)慎航行。船舶航行人員需要正確使用船舶的通信裝置。5.3加強長江海事部門對于水域的監(jiān)管長江海事部門是我國最大的內(nèi)河管理組織，在黨十八大之后，我國經(jīng)濟開始步入轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時間，提高長江的海事安全監(jiān)管至關(guān)重要。對于長江海事管理部門來說，需要增加經(jīng)費和人員投入，建立統(tǒng)一的水上安全管理體制，同時需要控制船舶的交通流、增加對于船舶質(zhì)量的檢查，設(shè)置警告牌、提前公布航行水域的吃水情況等，除了降低由于客觀原因?qū)е碌呐鲎仓?，還能提高船舶駕駛?cè)藛T的警覺性，減少船員疏忽導(dǎo)致的船舶險情。參考文獻[1]長江海事局官網(wǎng)，.[2]長江海事局官網(wǎng)險情搜救統(tǒng)計分析，.[3]李光正，宋新剛，徐瑜．基于“工業(yè)4.0”的智能船舶系統(tǒng)探討［J］．船舶工程，2015，37(11):58-60．[4]張引，陳敏，廖小飛．?dāng)?shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀與展望［J］．計算機研究與發(fā)展，2013，27(2):142-144．[5]嚴(yán)新平．智能船舶的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]交通與港航,2016,2(1):25-27．DOI:10．16487/ki.issn2095-7491.201