东营港位于渤海湾南岸，处于西进黄骅港和天津港、东进龙口港和烟台港的必经之地。2020年东营港引航船舶达1052艘次。随着渤海湾经济圈和航运市场蓬勃发展，进出东营港的船舶艘次及通航密度逐年递增。东营港是人工疏浚港口，十万吨航道两侧设置有防波挡沙堤，使航道水压力激增。特殊的地理位置、繁忙和受流压影响的航道给通行船舶安全造成了更大压力更多风险。因此，熟悉和掌握船舶航行的动态风险，对保障船舶航行安全具有重要意义。

目前，已有很多船舶航行风险研究成果。文献 ^[1]通过分析北极航行主要威胁及其风险影响因素,采用检测数据贝叶斯评估分析，建立北极航道航行船舶风险评估模型，完成北极航行船舶动态风险评估分析。文献 [2]在对船舶轨迹和采集的AIS数据预处理的基础上,运用统计法对研究水域船舶动态进行研究，提出模糊船舶模型；建立横向、纵向和空间船舶碰撞风险模型,基于网格化风险计算模型，获取碰撞风险计算结果，并使船舶碰撞风险在热力图上可视。文献 ^[3]针对船舶航行风险影响因素进行识别及初步评估,采用贝叶斯分析法基于后果性的风险矩阵对航行船舶风险进行分析和评估，提出了航行船舶风险管理中提高人员素质和避免大风浪天气影响及海事监管的建议。文献 ^[4]从人-机界面分析航行船舶风险及影响因素,运用可拓学理论建立航行船舶风险评估体系,构建航行船舶风险的可拓评估模型；实例验证表明,可拓评估模型对航行船舶风险评估具有实时性,可为船舶航行安全提供参考。文献 ^[5]采用航道初始数据运用随机模型进行变量选择,根据选择的变量构建事故贝叶斯网络预警模型。实例验证表明:BN模型优于初始数据构建的模型，海上事故预警准确率达到81.3%；对于实时预报交通流船舶航行风险具有实效性。文献 ^[6]基于长江水道内交通事故和船舶数据，学习和训练贝叶斯网络的结构和参数，建立了学习及训练贝叶斯分配器。利用8组船舶事故和船舶数据构建贝叶斯分类模型。验证结果表明:采用分配器的数据建立的模型分类取得理想效果,证明是一种比较理想的交通流实时航行风险评估方法。 本文根据已有研究成果和东营港航道的实际情况，构建船舶港内航道航行风险因素分析法模型，分析影响因素之间的关联性。对船舶在东营港航道航行过程风险影响因素进行评估，以此分析船舶航行风险具有的波动性和随机性。

东营港为正规全日潮港。该港潮差很小，平均高高潮潮高1.3米，平均低低潮潮高0.4米，平均海面0.9米。

东营港海区海浪以渤海生成的风浪为主，涌浪较少；大浪主要由寒潮大风产生，多发生在9月至次年的5月。

东营港现有两条相对独立的进港航道，一条是为栈桥北侧码头服务的航道，另一条是为栈桥南侧在建十万吨级航道南、北港池服务的航道。

自东北方向西南方至栈桥北侧码头的深水航道分为两段，第一段至5万吨级液化码头，该段航道长1.5海里，设计水深-14米左右，宽约400米；第二段从5万吨级码头至5千吨级液化码头，该段航道长约3海里，设计水深-10米~-14米。另一条从南、北港池的进港航道至东营港引堤南北方波堤口门处航段，长约3.15海里，宽约250米，航道内设计水深-17米。

通过临时航道后，有三条较短的浅水航道。北港池的北航道长约0.9海里，设计水深-7.5米，宽约100米，仅限于小型船舶通航。进入南港池的航道长约1.15海里，宽约250米，设计水深-7.5米。

十万吨航道两侧建设防波挡沙堤，防波挡沙堤总长13009米。防波挡沙堤在最初200米内堤顶高程由5米过渡到1米，然后由1米过渡到-9米。防沙堤在海底形成屏障，对海流产生流向改变、加速作用，受阻海流将沿潜堤方向寻找突破口。随着潜堤高度减小，海流会由表层到底层绕过潜堤到达潜堤另一侧。受潜堤挑流作用影响，海流运动方向和速度将发生变化。当防波挡沙堤上有5米水深时，表层流流速最大，对吃水5米左右的船舶影响最大，航道航行需要不断调整航向。2016年，某船因调整流压差不及时，流压作用船舶越过航道南侧红浮筒触碰防波挡沙堤。

在11#浮12#浮附近即防波挡沙堤堤口，水流压力大，船舶交通流大，交汇船舶多。进港船舶经过临时航道后进入宝通国际码头航道。因为宝通国际码头航道1#至3#浮附近疏浚施工，设置了宝通国际码头临时航道。宝港国际航道、顺东航道共用了部分万通南港池航道。往万通国际码头、顺鑫码头和宝港国际码头的船舶要通过AIS时刻关注船位和动态，确认甚高频通信正常，驾驶员要加强瞭望、谨慎驾驶。

进出港船舶在临时航道交汇，不能在万通南港池航道、顺东航道和宝港国际码头航道交汇。

图1 东营港航道示意图Fig. 1 schematic diagram of the channel of Dongying Port

选取东营港内航道水域，以某船在高潮前3小时备车进港，从南港池进航道经万通航道航行至宝港国际一期码头为例，对航经此航线船舶动态风险进行分析评估。

3.1 船舶航行评价

在假设情景条件不变的情况下，每隔半小时对5个船舶航行安全影响因素进行一次样本信息数据采集，运用调查问卷形式定性判断各影响因素。各个影响因素所处风险状态分为很强（A₁）、强（A₂）、一般（A₃）、弱（A₄）和很弱（A₅） 5大状态 ^[12-13]。

海域与航时划分：以半个航时作为一个航时单位，K₀表示进港开航时间，K₁表示进港半个航时，，⋯，K₁₀表示船舶靠妥码头时间。以东营海事局2020年官方数据和专家调查问卷结果做依托。专家组包括海事局人员、东营港引航人员、高校教师和高级船员。共发放调查问卷300份，收回有效调查问卷290份，调查结果如表1。

表1 不同航时船舶进出靠泊东营港码头调查问卷表Table 1 questionnaire on the entry and exit of ships in and out of berthing Dongying Port at different voyages

根据调查问卷表的实际评估，需要量化转化。本研究选取高斯分布取得随机信息数据，该数据为船舶从开航到靠妥码头3个小时一次随机的11个航时状态的风险因子信息数据。

3.2熵权法风险仿真

以外部环境（风向、风力、流向、流速、潮汐、能见度）、航道条件（航道宽度、深度、弯曲度）、船舶交通流（船舶密度、各船船速）、船舶（设备状况、应急效率）、人员（业务技能、配员）为风险评估因素，以半小时船时间隔作分析对象，通过熵权物元计算方法，依据计算结果确定不同船时该海域各影响因素的风险相关度大小 ^[14-15]。

图2 航行船舶不同船时风险因子值Fig. 2 value of risk factor when sailing ships with different ships

将风险因素数据量化后，运用熵权法取得各因素的权重V_q。

运用式（7）~式（9）计算风险因素值，求取各因素隶属程度v_ε

运用式（3）求得该海域风险因素相关度V_ℎ

得到该海域不同船时风险评估仿真图（图3）。假如对表1内11个船时风险因素数据多次量化和多次仿真，可得到风险因素多次仿真下的相关度结果。

图3 航行船舶不同船时风险动态分析仿真图Fig. 3 Simulation diagram of dynamic risk analysis of different ships

分析图3可知：

东营港航道船舶航行风险呈“V”形分布，风险变化整体稳定。影响风险波动的因素有：进出口航道是人工疏浚航道，且航道两侧建有防波挡沙堤，表层流流速很强，航行船舶风险值很大；防波挡沙堤堤口附近航道交汇，水流流压差大，船舶流量大，交汇船型多，风险值增大。

船舶所处船位不同或船时不同风险值有较大差异，表明船舶进出口航道航行风险有很大波动性，引水员和船舶驾驶人员务必高度重视。

航道高风险海区主要在5#、7#、9#浮筒附近，航道中段风险水平略低，但是局部海区风险水平有变化。

十万吨航道两侧有防波挡沙堤，当防波挡沙堤上有5米水深时，表层流流速最大，航行船舶风险最大，需要不断调整航向，以抵消水流流压差影响。

防波挡沙堤堤口，即11#浮筒、12#浮筒附近水流压力大，船舶密度大，进出港船舶多，且有众多不按照规定航行的渔船穿插航道，船舶风险急剧增大，应控制船速、备双锚，谨慎航行。

宝通国际码头1#浮筒至3#浮筒之间疏浚作业，从而设置了临时航道。因为临时航道与顺东航道部分共用，所以此航区狭窄、航道密度陡增，靠离泊船舶半小时内风险较大，引水员和船舶驾驶员应通过AIS时刻关注船舶动态，加强瞭望、谨慎驾驶。

东营港内航道船舶航行风险因素随航道海域和船时不同而动态变化，风险因素的作用有较大不同。基于物元分析法模型，从船舶航道航行风险仿真具有的随机性变化特征所反映的信息数据无序化来合理确定指标权重值，客观评估船舶航道航行过程整体动态风险值。航道航行过程中的风险特征通过仿真应用体现的结果符合实际。

通过船舶东营港内航道航行风险研究可以得到：船舶交通流（航行船舶密度、各船船速）是影响船舶航行风险的首要因素。外部环境（风向、风力、流向、流速、潮汐、能见度）和航道条件（航道宽度、深度、弯曲度）是影响船舶航行风险的次要因素。船舶（设备状况、应急效率）和人员（业务技能、配员）对船舶航行风险的影响相对不大，但不能忽略。