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【摘要】本文从长江水域船舶运输碰撞事故的角度，运用贝叶斯网络，结合事故样本，构建出完整的贝叶斯网络模型，为船舶管理者以及海事部门提供一定的参考。
【关键词】贝叶斯网络 长江航运 船舶事故
一直以来，我国政府积极推进低碳节能的可持续发展战略，内河水运也因污染小、运力大的特点，成为我国在“十二五”期间指定的国家发展战略之一。而长江因为其有力地带动沿岸经济的发展，地位和作用逐渐提升，也因此被赋予了“黄金水道”的说法[1]。但是在内河水运不断发展的过程中，各种水上交通事故不断地发生使人们开始逐渐关注船舶行驶的安全问题。
贝叶斯网络（Bayesian Network），又称信念网、因果概率网络等，是以贝叶斯定理为基础，描述变量之间概率关系的一种图形模式。贝叶斯网络的理论依据是概率论，推理的基础是基于贝叶斯定理的概率推理，并以网络图的形式来表达和描述数据实例中的关联或因果关系。
日本在2006提交的关于在FSA第三步的风险控制中应用贝叶斯网络进行分析的报告[2]表明：贝叶斯网络可以有效地评估各个因素对碰撞和搁浅风险的影响；贝叶斯网络也可以评估风险避让手段。但是劣势在于还是领域样本不足，需要运用专家判断完善条件概率和网络结构。
一、船舶碰撞事故分析
（一）船舶碰撞事故发生过程
船舶碰撞是一种水上船舶运输中会发生的事故，绝大部分的船舶碰撞事故是由船舶行驶过程中无法提前预测的因素而造成的。在船舶碰撞过程中，一般需要经历如下步骤：驾驶人员发现来船、驾驶人员判断碰撞的风险、驾驶人员采取避碰措施等几个步骤，如图1所示。
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图1 船舶碰撞过程图
图1[3]展示了船舶碰撞事故的整个发展流程，以及不同操作所导致的不同的事故发生发展的方式。与船舶碰撞过程相应产生的，则是船舶驾驶员的避碰操作过程，该过程主要依赖于驾驶员所判断的船舶避碰角度，存在于碰撞发生的全程。在该过程中，驾驶人员拥有正确判断，并能进行有效避碰行动，则碰撞事故可以避免；否则，事故则会发生。
（二）船舶避碰过程
船舶避碰过程主要是以下几个步骤：（1）发现他船，搜集相关信息；（2）根据所搜集的信息，确定安全通过距离；（3）判断是否需要采取避碰措施；（4）确定何时执行避碰措施；（5）判断采取何种避碰措施；（6）复航。如图2所示。
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图2 船舶避碰的一般过程
通过总结驾驶人的避碰操作可以发现，避碰操作主要有以下几种[4]：（1）维持航向、航速；（2）右转，遵循大幅度原则；（3）右转，与来船平行；（4）右转，使来船在船尾方向；（5）大角度左转；（6）左转；与来船平行；（7）左转，使来船在船位方向；（8）减速；（9）停车；（10）紧急倒车。
通过了解船舶的碰撞以及避碰措施，可以为下面进一步分析船舶碰撞因素提供理论支持。
二、长江船舶碰撞事故的贝叶斯网络建立
（一）贝叶斯网络节点的确定
综合以往研究文献与相关报告，不难看出，船舶在避碰过程中驾驶人员在进行三个阶段的信息处理，如图3所示，主要包括：
第一，主要依靠瞭望、雷达、AIS等设备接收外界信息，发现其他船只；
第二，根据接收到的信息，判断是否存在风险，以及是否需要采取避让措施；
第三，具体执行避让操作；
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图3 船舶避碰过程
在遵循代表性、独立性、有效性原则的基础上，通过分析所搜集的内河船舶交通事故数据样本，将事故中的各种人的不安全行为（人为失误）按照“接收外界信息——分析信息——采取行动”三个阶段划分。同时，再将一些具有代表性的物的不安全状态（船舶不安全因素）加入，最终将导致内河船舶交通事故的因素确定为14种，如表1所示。
表1 确定导致长江船舶交通事故的因素
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综上所述，本文最终确定的Bayesian网络节点一共为15个，为了在程序中表达方便，将每个节点对应一个标识：
A：发生碰撞；B1：行动不当；B2：未采取有效避让措施；C1：未获取有效信息；C2：判断失误；C3：未及早发现来船；D1：值班不当；D2：管理混乱；D3：雷达、AIS、导航未上线；D4：瞭望不当；D5：未充分了解航线资料；E1：未采用安全航速；E2：未保持安全距离；E3：机械故障；E4：违法航行。
（二）贝叶斯网络结构的确定
在以往研究中，确定贝叶斯网络结构的方式有很多，例如专家直接确定法、数据驱动法、两阶段建模法等等。本文建立贝叶斯网络结构的主要步骤如下：
1.通过一个事故样本，建立一个因果关系链条。基于前文讲述的事故发生的三个阶段性行为，从每一个事故样本中可以找出一条因果关系链。
2.综合多个样本数据建立混合的因果关系链。
3.建立完整的Bayesian网络结构。将所有事故样本中的因果关系链建立，并且综合在一起，就会形成完整的Bayesian网络结构。
综上所述，本文通过2005～2012年之间的20份样本数据，可以搭建出的贝叶斯网络如图4所示。
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图4 长江船舶碰撞事故贝叶斯网络结构图
（三）确定贝叶斯网络节点条件概率表
确定条件概率表之前，需要先确定每个节点的值域。在确定每个节点值域时，将赋予节点{0，1}两个值，其中0表示在该事故样本发生过程中该因素未出现，1则表示该因素出现。
在确定了值域后，通过搜集到的事故样本，通过数理统计的方法，可以求出各个节点之间的条件概率。由于有效的海事事故报告较少的原因，在确定了条件概率表之后，需要通过寻找专家调研，来对条件概率表进行一定调整，以保证结果更趋向于现实情况。
最后确定出的条件概率表可以显示出父子节点之间的条件概率，例如“瞭望不当”的条件概率表如图5所示。
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图5 “望不当”的条件概率表
将所得条件概率表赋予之前确定的贝叶斯网络中，就完成了整个长江船舶碰撞事故的贝叶斯网络的建立。
三、结论
通过本文可以看出，贝叶斯网络对事故进行分析时，因果关系展示的更加清晰。并且可以通过所建立的贝叶斯网络结构，推断出造成某起船舶碰撞事故的致因链，以及船舶所存在的问题导致船舶发生碰撞的概率。可以为船舶管理者以及海事调查人员提供一定的参考价值。
参考文献
[1]杨邦杰，严以新，安雪晖.长江流域“黄金水道”问题分析及对策建议[J].中国发展，2015（1）：1-7.
[2]Consideration on utilization of Bayesian network at step 3 of FSA Evaluation of the effect of ECDIS，ENC and Track control by using Bayesian network Submitted by Japan.Maritime Safety Committee 81st session Agenda item 18，2006.
[3]郑中义.船舶自动避碰决策系统的研究[D].大连：大连海事大学，2000.
[4]王永江.船舶避碰决策理论与方法的研究[D].上海：上海海事大学，2004.
【关键词】贝叶斯网络 长江航运 船舶事故
一直以来，我国政府积极推进低碳节能的可持续发展战略，内河水运也因污染小、运力大的特点，成为我国在“十二五”期间指定的国家发展战略之一。而长江因为其有力地带动沿岸经济的发展，地位和作用逐渐提升，也因此被赋予了“黄金水道”的说法[1]。但是在内河水运不断发展的过程中，各种水上交通事故不断地发生使人们开始逐渐关注船舶行驶的安全问题。
贝叶斯网络（Bayesian Network），又称信念网、因果概率网络等，是以贝叶斯定理为基础，描述变量之间概率关系的一种图形模式。贝叶斯网络的理论依据是概率论，推理的基础是基于贝叶斯定理的概率推理，并以网络图的形式来表达和描述数据实例中的关联或因果关系。
日本在2006提交的关于在FSA第三步的风险控制中应用贝叶斯网络进行分析的报告[2]表明：贝叶斯网络可以有效地评估各个因素对碰撞和搁浅风险的影响；贝叶斯网络也可以评估风险避让手段。但是劣势在于还是领域样本不足，需要运用专家判断完善条件概率和网络结构。
一、船舶碰撞事故分析
（一）船舶碰撞事故发生过程
船舶碰撞是一种水上船舶运输中会发生的事故，绝大部分的船舶碰撞事故是由船舶行驶过程中无法提前预测的因素而造成的。在船舶碰撞过程中，一般需要经历如下步骤：驾驶人员发现来船、驾驶人员判断碰撞的风险、驾驶人员采取避碰措施等几个步骤，如图1所示。
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图1 船舶碰撞过程图
图1[3]展示了船舶碰撞事故的整个发展流程，以及不同操作所导致的不同的事故发生发展的方式。与船舶碰撞过程相应产生的，则是船舶驾驶员的避碰操作过程，该过程主要依赖于驾驶员所判断的船舶避碰角度，存在于碰撞发生的全程。在该过程中，驾驶人员拥有正确判断，并能进行有效避碰行动，则碰撞事故可以避免；否则，事故则会发生。
（二）船舶避碰过程
船舶避碰过程主要是以下几个步骤：（1）发现他船，搜集相关信息；（2）根据所搜集的信息，确定安全通过距离；（3）判断是否需要采取避碰措施；（4）确定何时执行避碰措施；（5）判断采取何种避碰措施；（6）复航。如图2所示。
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图2 船舶避碰的一般过程
通过总结驾驶人的避碰操作可以发现，避碰操作主要有以下几种[4]：（1）维持航向、航速；（2）右转，遵循大幅度原则；（3）右转，与来船平行；（4）右转，使来船在船尾方向；（5）大角度左转；（6）左转；与来船平行；（7）左转，使来船在船位方向；（8）减速；（9）停车；（10）紧急倒车。
通过了解船舶的碰撞以及避碰措施，可以为下面进一步分析船舶碰撞因素提供理论支持。
二、长江船舶碰撞事故的贝叶斯网络建立
（一）贝叶斯网络节点的确定
综合以往研究文献与相关报告，不难看出，船舶在避碰过程中驾驶人员在进行三个阶段的信息处理，如图3所示，主要包括：
第一，主要依靠瞭望、雷达、AIS等设备接收外界信息，发现其他船只；
第二，根据接收到的信息，判断是否存在风险，以及是否需要采取避让措施；
第三，具体执行避让操作；
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图3 船舶避碰过程
在遵循代表性、独立性、有效性原则的基础上，通过分析所搜集的内河船舶交通事故数据样本，将事故中的各种人的不安全行为（人为失误）按照“接收外界信息——分析信息——采取行动”三个阶段划分。同时，再将一些具有代表性的物的不安全状态（船舶不安全因素）加入，最终将导致内河船舶交通事故的因素确定为14种，如表1所示。
表1 确定导致长江船舶交通事故的因素
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综上所述，本文最终确定的Bayesian网络节点一共为15个，为了在程序中表达方便，将每个节点对应一个标识：
A：发生碰撞；B1：行动不当；B2：未采取有效避让措施；C1：未获取有效信息；C2：判断失误；C3：未及早发现来船；D1：值班不当；D2：管理混乱；D3：雷达、AIS、导航未上线；D4：瞭望不当；D5：未充分了解航线资料；E1：未采用安全航速；E2：未保持安全距离；E3：机械故障；E4：违法航行。
（二）贝叶斯网络结构的确定
在以往研究中，确定贝叶斯网络结构的方式有很多，例如专家直接确定法、数据驱动法、两阶段建模法等等。本文建立贝叶斯网络结构的主要步骤如下：
1.通过一个事故样本，建立一个因果关系链条。基于前文讲述的事故发生的三个阶段性行为，从每一个事故样本中可以找出一条因果关系链。
2.综合多个样本数据建立混合的因果关系链。
3.建立完整的Bayesian网络结构。将所有事故样本中的因果关系链建立，并且综合在一起，就会形成完整的Bayesian网络结构。
综上所述，本文通过2005～2012年之间的20份样本数据，可以搭建出的贝叶斯网络如图4所示。
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图4 长江船舶碰撞事故贝叶斯网络结构图
（三）确定贝叶斯网络节点条件概率表
确定条件概率表之前，需要先确定每个节点的值域。在确定每个节点值域时，将赋予节点{0，1}两个值，其中0表示在该事故样本发生过程中该因素未出现，1则表示该因素出现。
在确定了值域后，通过搜集到的事故样本，通过数理统计的方法，可以求出各个节点之间的条件概率。由于有效的海事事故报告较少的原因，在确定了条件概率表之后，需要通过寻找专家调研，来对条件概率表进行一定调整，以保证结果更趋向于现实情况。
最后确定出的条件概率表可以显示出父子节点之间的条件概率，例如“瞭望不当”的条件概率表如图5所示。
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图5 “望不当”的条件概率表
将所得条件概率表赋予之前确定的贝叶斯网络中，就完成了整个长江船舶碰撞事故的贝叶斯网络的建立。
三、结论
通过本文可以看出，贝叶斯网络对事故进行分析时，因果关系展示的更加清晰。并且可以通过所建立的贝叶斯网络结构，推断出造成某起船舶碰撞事故的致因链，以及船舶所存在的问题导致船舶发生碰撞的概率。可以为船舶管理者以及海事调查人员提供一定的参考价值。
参考文献
[1]杨邦杰，严以新，安雪晖.长江流域“黄金水道”问题分析及对策建议[J].中国发展，2015（1）：1-7.
[2]Consideration on utilization of Bayesian network at step 3 of FSA Evaluation of the effect of ECDIS，ENC and Track control by using Bayesian network Submitted by Japan.Maritime Safety Committee 81st session Agenda item 18，2006.
[3]郑中义.船舶自动避碰决策系统的研究[D].大连：大连海事大学，2000.
[4]王永江.船舶避碰决策理论与方法的研究[D].上海：上海海事大学，2004.