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        歐洲水域港口國(guó)檢查發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)

        2020-03-10 06:30:02宋梓庚
        關(guān)鍵詞:港口數(shù)量船舶

        宋梓庚,黃 志

        (集美大學(xué)航海學(xué)院,福建 廈門 361021)

        0 引言

        港口國(guó)檢查(port state control,PSC)是港口當(dāng)局為確保船舶安全,對(duì)船舶實(shí)施的一種監(jiān)督與控制[1]。歐洲水域歷來(lái)是港口國(guó)檢查最嚴(yán)格的地區(qū),船舶在檢查中出現(xiàn)影響安全的重大缺陷會(huì)造成船舶被港口當(dāng)局滯留,不僅影響船公司的利益,也影響船旗國(guó)的航運(yùn)形象。因此研究港口國(guó)檢查的滯留缺陷因素,預(yù)測(cè)未來(lái)幾年港口國(guó)檢查的船舶滯留量,對(duì)船旗國(guó)主管機(jī)關(guān)、船公司為船舶制定實(shí)施相應(yīng)的對(duì)策,保證船舶順利通過(guò)港口國(guó)檢查有重要意義。

        船舶滯留量的預(yù)測(cè)方法有回歸分析法、趨勢(shì)外推法、因子分析與灰色預(yù)測(cè)模型相結(jié)合的方法[2]。回歸分析法和趨勢(shì)外推法在預(yù)測(cè)方法上相對(duì)比較簡(jiǎn)單,處理多維數(shù)據(jù)具有局限性,因此本文采用了因子分析與灰色預(yù)測(cè)模型相結(jié)合的方法,對(duì)PSC檢查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,此方法能夠相對(duì)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),估計(jì)未來(lái)5年船舶重要缺陷因素的具體數(shù)值。

        1 因子分析和灰色預(yù)測(cè)模型

        1.1 因子分析法數(shù)學(xué)模型

        因子分析法(factor analysis)是一種從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[3],這個(gè)方法可以在多個(gè)變量中找出具有代表性的因子,將其歸為一類,從而減少了變量的數(shù)目。

        因子分析法的矩陣形式可以記為:

        x-μ=AF+ε。

        (1)

        其中:A為因子載荷矩陣;αij為總體變量Xi在因子Fj上的載荷;μi為總體變量Xi的均值;εi稱為變量Xi的特殊因子。

        1.2 因子旋轉(zhuǎn)與因子得分

        常見(jiàn)的因子旋轉(zhuǎn)有兩種:正交旋轉(zhuǎn)和斜交旋轉(zhuǎn)[4]。因子旋轉(zhuǎn)使每個(gè)共性因子上具有較高載荷的變量數(shù)目減小;斜交旋轉(zhuǎn)是對(duì)原坐標(biāo)軸間的夾角改變成任意角度而進(jìn)行的旋轉(zhuǎn)。在因子分析法模型中,如果不考慮特殊因子和均值的影響,并假設(shè)m=n且A可逆,可以計(jì)算出F=A-1x,這就是總體變量的因子得分。

        (2)

        其中:P是總體變量的協(xié)方差矩陣,一般稱矩陣A′P-1是因子得分系數(shù)矩陣,并且矩陣A應(yīng)該是因子旋轉(zhuǎn)之后的因子載荷矩陣。

        1.3 灰色預(yù)測(cè)模型

        灰色預(yù)測(cè)模型[5]是預(yù)測(cè)領(lǐng)域中的重要方法之一,本文利用灰色Verhulst模型進(jìn)行定量分析。

        建立灰色Verhulst模型的白化方程(影子方程):

        dx(1)(t)/dt+αx(1)(t)=β(x(1)(t))2。

        (3)

        其中:α為發(fā)展系數(shù);β為灰色作用量;x(1)(t)為累加數(shù)據(jù)序列。

        對(duì)白化方程的解進(jìn)行累減還原后,可以得到預(yù)測(cè)方程:

        αx(1)(1)/[βx(1)(1)+(α-βx(1)(1))eα(k-1)],k∈N。

        (4)

        2 趨勢(shì)分析

        2.1 PSC檢查缺陷因素權(quán)重

        根據(jù)巴黎備忘錄組織(2012—2018年)中的船舶缺陷因素具體數(shù)據(jù)[6]進(jìn)行整理,并用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行因子分析。設(shè):證書(shū)和文件缺陷數(shù)量為X1;船舶結(jié)構(gòu)狀態(tài)缺陷數(shù)量為X2;船舶的水密性缺陷數(shù)量為X3;應(yīng)急系統(tǒng)缺陷數(shù)量為X4;無(wú)線電通信缺陷數(shù)量為X5;貨物操作包括設(shè)備缺陷數(shù)量為X6;消防安全缺陷數(shù)量為X7;警報(bào)缺陷數(shù)量為X8;工作和生活條件缺陷數(shù)量為X9; 航行安全缺陷數(shù)量為X10;救生設(shè)備缺陷數(shù)量為X11;危險(xiǎn)品缺陷數(shù)量為X12;推進(jìn)和輔助機(jī)械缺陷數(shù)量為X13;垃圾防治缺陷數(shù)量為X14;《國(guó)際船舶安全營(yíng)運(yùn)和防治污染管理規(guī)則》缺陷數(shù)量為X15;勞工條件缺陷數(shù)量為X16;其他缺陷數(shù)量為X17。

        對(duì)原始數(shù)據(jù)(X1—X17)進(jìn)行因子分析,按照常規(guī)的因子分析流程[7],得到4個(gè)主成分的方差百分比和累積率,如表1所示。

        表1 總方差解釋

        經(jīng)過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn)這4個(gè)主因子反映了大部分原始數(shù)據(jù)的信息,占總信息量的93.672%。由此可以判斷出這4個(gè)主成分可以較充分體現(xiàn)整體的性質(zhì)。利用SPSS可以得到各個(gè)主因子所對(duì)應(yīng)的得分,如表2所示。

        表2 因子得分系數(shù)矩陣

        根據(jù)表2的因子得分系數(shù)矩陣和公式(1)可以得到公性因子的計(jì)算表達(dá)式:

        通過(guò)因子分析法分析得出的數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)證書(shū)和文件X1、應(yīng)急系統(tǒng)X4、消防安全X7、工作生活條件X9、航行安全X10、救生設(shè)備X11、附屬機(jī)械X13和垃圾防治X14這8項(xiàng)在主成份1中占較大的部分。在這8項(xiàng)里面,證書(shū)和文件X1、應(yīng)急系統(tǒng)X4、消防安全X7、工作和生活條件X9、救生設(shè)備X11和垃圾防治X14這6項(xiàng)得分超過(guò)0.12,說(shuō)明船公司和船員需要更加重視這6項(xiàng)的檢查。

        2.2 PSC檢查缺陷因素預(yù)測(cè)

        根據(jù)因子分析提取出的6項(xiàng)得分較大的PSC檢查缺陷因素,利用MATLAB軟件,根據(jù)灰色Verhulst模型進(jìn)行編程,對(duì)這6項(xiàng)相對(duì)重要的缺陷因素進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,因變量選取證書(shū)和文件X1、應(yīng)急系統(tǒng)X4、消防安全X7、工作和生活條件X9、救生設(shè)備X11和垃圾防治X14,自變量選取年份,并繪制原數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)曲線。

        在MATLAB中模擬得到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)如表3所示。

        表3 主要缺陷因素變化預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

        通過(guò)圖1和表3可以看出:未來(lái)5年港口國(guó)檢查缺陷數(shù)量整體上是呈下降趨勢(shì),但是在應(yīng)急系統(tǒng)缺陷因素上呈緩慢上升趨勢(shì),在消防安全缺陷因素上會(huì)逐步平穩(wěn)發(fā)展,證書(shū)和文件缺陷因素、工作和生活條件缺陷因素仍然是PSC檢查中重要的檢查項(xiàng),垃圾防治缺陷因素呈上升趨勢(shì),表明船員需要在垃圾防治和應(yīng)急系統(tǒng)方面要嚴(yán)格把關(guān),對(duì)證書(shū)和文件、消防安全、工作和生活條件仍然要高度重視。盡管救生設(shè)備是呈下降趨勢(shì),但考慮到這可能是由于歐洲水域在這個(gè)方面治理比較嚴(yán)格,以至于近10年來(lái)去往歐洲水域的船舶在救生設(shè)備上管理較好,因此對(duì)于第一次去歐洲水域的船舶,船員除了嚴(yán)查前5項(xiàng)缺陷因素,還需要加強(qiáng)對(duì)救生設(shè)備的檢查。

        3 結(jié)論

        本文對(duì)巴黎備忘錄組織(2012—2018年)中港口國(guó)檢查的船舶缺陷因素采取因子分析法與灰色預(yù)測(cè)模型相結(jié)合的方法,得到了未來(lái)5年歐洲水域港口國(guó)檢查的變化規(guī)律如下。

        1)歐洲水域港口國(guó)檢查船舶滯留主要是在證書(shū)和文件、應(yīng)急系統(tǒng)、消防安全、工作和生活條件、救生設(shè)備和垃圾防治這6個(gè)船舶缺陷方面。

        2)歐洲水域港口國(guó)檢查缺陷數(shù)量整體上是呈下降趨勢(shì),應(yīng)急系統(tǒng)缺陷因素呈緩慢上升趨勢(shì),消防安全缺陷因素會(huì)逐步平穩(wěn)發(fā)展,證書(shū)和文件缺陷因素、工作和生活條件缺陷因素、救生設(shè)備缺陷因素會(huì)有所下降,但仍是PSC檢查中重要的檢查項(xiàng)目,垃圾防治缺陷因素呈上升趨勢(shì),未來(lái)漲幅比較明顯。

        3)歐洲水域的船舶在應(yīng)急系統(tǒng)和垃圾防治這兩個(gè)方面要嚴(yán)格把關(guān),特別要加大對(duì)垃圾防治的監(jiān)管,船員仍要高度重視證書(shū)和文件、消防安全、工作和生活條件。對(duì)于首次歐洲航行的船舶,船員還需加強(qiáng)對(duì)救生設(shè)備的檢查。

        該方法可同樣適用于對(duì)世界各主要水域港口國(guó)檢查缺陷的分析及港口國(guó)檢查發(fā)展動(dòng)態(tài)的預(yù)測(cè),為進(jìn)入世界各個(gè)港口的中國(guó)籍船舶如何采取相應(yīng)對(duì)策以順利通過(guò)檢查提供有益的參考。

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