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歐洲水域港口國檢查發(fā)展趨勢的預(yù)測

2020-03-10 06:30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

港口國檢查(port state control,PSC)是港口當(dāng)局為確保船舶安全,對船舶實施的一種監(jiān)督與控制[1]。歐洲水域歷來是港口國檢查最嚴(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,也影響船旗國的航運形象。因此研究港口國檢查的滯留缺陷因素,預(yù)測未來幾年港口國檢查的船舶滯留量,對船旗國主管機關(guān)、船公司為船舶制定實施相應(yīng)的對策,保證船舶順利通過港口國檢查有重要意義。

船舶滯留量的預(yù)測方法有回歸分析法、趨勢外推法、因子分析與灰色預(yù)測模型相結(jié)合的方法[2]?;貧w分析法和趨勢外推法在預(yù)測方法上相對比較簡單,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)測模型相結(jié)合的方法,對PSC檢查數(shù)據(jù)進行分析,此方法能夠相對準(zhǔn)確地預(yù)測未來發(fā)展趨勢,估計未來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)計學(xué)方法[3],這個方法可以在多個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)使每個共性因子上具有較高載荷的變量數(shù)目減??;斜交旋轉(zhuǎn)是對原坐標(biāo)軸間的夾角改變成任意角度而進行的旋轉(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)測模型

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

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。

對白化方程的解進行累減還原后,可以得到預(yù)測方程:

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

(4)

2 趨勢分析

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]進行整理,并用SPSS統(tǒng)計軟件進行因子分析。設(shè):證書和文件缺陷數(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;危險品缺陷數(shù)量為X12;推進和輔助機械缺陷數(shù)量為X13;垃圾防治缺陷數(shù)量為X14;《國際船舶安全營運和防治污染管理規(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。

對原始數(shù)據(jù)(X1—X17)進行因子分析,按照常規(guī)的因子分析流程[7],得到4個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)過分析可以發(fā)現(xiàn)這4個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可以得到各個主因子所對應(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算表達式:

通過因子分析法分析得出的數(shù)據(jù),可以發(fā)現(xiàn)證書和文件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、附屬機械X13和垃圾防治X14這8項在主成份1中占較大的部分。在這8項里面,證書和文件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項得分超過0.12,說明船公司和船員需要更加重視這6項的檢查。

2.2 PSC檢查缺陷因素預(yù)測

根據(jù)因子分析提取出的6項得分較大的PSC檢查缺陷因素,利用MATLAB軟件,根據(jù)灰色Verhulst模型進行編程,對這6項相對重要的缺陷因素進行預(yù)測分析,因變量選取證書和文件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)散點圖和預(yù)測數(shù)據(jù)曲線。

在MATLAB中模擬得到的預(yù)測數(shù)據(jù)如表3所示。

表3 主要缺陷因素變化預(yù)測數(shù)據(jù)

通過圖1和表3可以看出:未來5年港口國檢查缺陷數(shù)量整體上是呈下降趨勢,但是在應(yīng)急系統(tǒng)缺陷因素上呈緩慢上升趨勢,在消防安全缺陷因素上會逐步平穩(wěn)發(fā)展,證書和文件缺陷因素、工作和生活條件缺陷因素仍然是PSC檢查中重要的檢查項,垃圾防治缺陷因素呈上升趨勢,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),對證書和文件、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,但考慮到這可能是由于歐洲水域在這個方面治理比較嚴(yán)格,以至于近10年來去往歐洲水域的船舶在救生設(shè)備上管理較好,因此對于第一次去歐洲水域的船舶,船員除了嚴(yán)查前5項缺陷因素,還需要加強對救生設(shè)備的檢查。

3 結(jié)論

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

1)歐洲水域港口國檢查船舶滯留主要是在證書和文件、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個船舶缺陷方面。

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

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

該方法可同樣適用于對世界各主要水域港口國檢查缺陷的分析及港口國檢查發(fā)展動態(tài)的預(yù)測,為進入世界各個港口的中國籍船舶如何采取相應(yīng)對策以順利通過檢查提供有益的參考。

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