基于港口群联合调度的防台锚地规模优化研究

彭广益，邓夕贵 ，封学军 ，吴晓婧,3*

(1.河海大学 港口海岸与近海工程学院，南京 210098; 2.中国港湾西部非洲区域公司，科特迪瓦阿比让 06BP6687；3.厦门大唐房地产集团有限公司，厦门 361001)

台风是一种破坏力很强的灾害性天气系统，它对建筑与人的安全构成严重威胁。中国是世界上受台风影响最严重国家之一：“十一五”期间，每年大约有8次台风登陆，造成400余人死亡，逾260亿元人民币的经济损失[1]，随着防汛防台风工作水平的提高，“十二五”期间，年平均死亡人数降至近百人[2]。对于沿海港口而言，台风的袭击对港口机械、港区船舶和人员安全都构成了严重威胁。为了防御台风对港口带来的威胁，规划并建立防台锚地是港口安全发展的重要保障。

然而在港口贸易不断拓展、靠港船舶数不断增加、到港船型趋于大型化与专业化的情况下，我国的防台锚地却呈现出规模严重短缺、规划发展滞后的现象。究其原因，是我国海域资源紧张以及缺乏科学合理的建设、管理和维护制度。随着交通运输部提出“促进区域航道、锚地和引航等资源共享共用”成为2018年工作重点，合理规划、优化锚地资源正成为行业发展的热点问题；同时，21世纪海上丝绸之路的推进与建设也对沿海城市的港口建设提出了更高要求。但如何共享、如何实现资源的高效利用还缺少科学的方法和手段。基于港口群联合调度的防台锚地优化研究对丰富我国港口锚地研究、提升港口航运安全以及响应相关政策要求具有深远意义。

目前国内对于锚地规划研究主要集中于锚地评价、锚地的规划、锚泊安全等方面。叶志民[3]、于仁海[4]、张鹏飞[5]、米小亮[6]等利用理论分析、模型构建、指标体系建立、仿真处理等不同方法手段对锚地规划进行研究。对于防台锚地，国内学者定性分析多，定量规划少；对单个港口研究多，对港口群整体需求规划的少。唐武[7]、吴亚军[8]分别分析了洋山港与海南锚地基本情况，指出防台锚地的重要性与必要性，提出了相关锚地保护政策；孙一艳[9]等进行了单船首尾双锚锚泊的物理模型试验验证了渔港港内锚地允许波高；张亦飞等[10]引入Monte Carle方法建立了渔港避风锚地面积计算的随机模拟模型，采用不同的概率分布刻划各相关参数，从而获得避风锚地面积的概率分布；连石水[11]、沈旭伟[12]等介绍南海台风特点、我国防台体制、防台锚地的选址和防台锚地的设计要点(包括锚泊方式、锚地主要尺度等)，为防台锚地的设计提供参考。

鉴于此，本文从港口群联合调度的角度出发，建立防台锚地的需求和优化模型，基于港口群联合调度的防台锚地规模优化研究不仅具有重要的现实意义，更有很强的理论价值。

1 防台锚地需求模型构建

1.1 问题描述及模型构建

锚地由于不具备直接产生经济效益的能力，所以其重要性往往被忽视，防台锚地可以在台风来袭、码头发生险情等突发状况下为船舶提供安全避险的场所。在现今资源紧缺的情况下，应从合理、高效地实现锚地资源利用入手，满足港口需求。

通常情况下，从经济最大化的角度，对于锚地需求需要计算最佳锚位数，锚位数过多易造成资源浪费，锚位数过少易导致船舶等待时间过长、港口服务效率降低。但针对防台锚地，应考虑台风状况下最不利的情况，此时安全性取代经济性成为首位考量因素。故本研究在计算锚地面积需求时将进出港船舶数量与船型列为首要因素。

此外，综合考虑台风风力等级、锚地维护情况等因素，构建锚地需求面积函数表达式如下

Ap=F(N(p,t,i),M(p,c,i),D(p,i,c),S(i),K)

(1)

式中：A为锚地面积，km2；N为船舶数量，艘；M为台风影响函数；D为船舶抗风函数；S为单船锚位面积，km2；K为控制系数；p,t,i,c为港区序号、台风影响时间、船舶船型和台风风力等级，即：Ap为规划所得p港口所需的防台锚地面积。

1.2 参数标定

(1)船舶数量确定方法。通常情况下，分析船舶的进出港规律需要大量的到港船舶(吨位或艘数)资料。大多数船舶到港规律服从泊松分布，可据此进行推算。本文中对到港船舶数量的确定采用基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的统计法。

AIS数据信息主要包括动态与静态信息、航次信息、航行安全信息。除了航行状态可由人工输入，其他动态信息将由传感器自动获取[13]。船舶航行时这些信息每3～10 s记录一次；船舶锚泊或停泊且移动速度小于3节时，每3 min记录一次[14]。AIS数据解析后可能有些记录错误，需要对数据进行适当分析与处理，以减少AIS数据误差、提高后续阶段的工作效率[15]。对AIS信息进行数据预处理主要关注其中明显的数据错误并将其删去，同时对船舶类型进行归类。利用AIS数据库的海量数据可以提取目标港区的进出港船舶资料，从而分析确定目标海域的船舶数量。

(2)台风影响函数。台风登陆路径不同，对港区造成的影响也不同。台风对港区的影响十分复杂。目前对台风风速半径的估算停留在人为估算的层面，即根据卫星云图的台风云系分布进行风速半径估算，因此，台风各级风速半径因台风而异，也因人而异，无法获得准确的结论。在实际运用中，可通过历年统计资料的分析处理，获取较为合理的台风影响系数。

(3)船舶抗风函数。不同船型、不同吨级的船舶的抗风能力不尽相同，导致避台时间与避台方式的不同，应分类讨论。根据《海船稳性规范》可以计算出距海面10 m高地的风速值V10和船舶最大抗风风速V10max，查询“我国沿海气象台规定风速”的上限值，即可得到船舶的抗风等级或最大抗风等级。

(4)单船锚位面积。《海港总体设计规范》中注明：单锚系泊不适用于防台锚地，其所需要的水域面积较大，且其系泊力通常难以抵御大风影响，即便增长了锚链长度从而增加了锚链阻力，仍然难以阻止走锚情况的发生[10]，本文不予考虑。锚抓力更大的双锚泊与多锚泊方式所造成的船身偏荡较小，但是由于其操作较复杂，走锚时易发生锚链交缠，威胁船舶安全。单浮筒系泊是常用的系泊方式，所需水域面积小；双浮筒系泊则适用于水域较窄的地方，但大型船舶防台浮筒建造较少。王文渊等[16]根据规范，通过计算机仿真技术计算各吨级集装箱船舶在不同系泊方式下的所占水域面积，结果显示在同样条件下，双浮筒系泊方式锚位所占水域面积较小，故本研究选择防台浮筒系泊方式，在实际中采取加系缆绳等方法增强其安全性。

单浮筒系泊水域的系泊半径可按式(2)计算

R=L+r+l+e

(2)

式中：R为单浮筒水域系泊半径，m；r为由潮差引起的浮筒水平偏位，m，每米潮差可按1 m计算；l为系缆的水平投影长度，m，取值见表3；e为船艉与水域边界的富裕距离，单位为m，取0.1L。

根据《海港总体设计规范》，双浮筒系泊水域尺度可按式(3)计算

长度S=L+2(r+1)
宽度a=4B

(3)

式中：S为双浮筒水域系泊长度，m；a为双浮筒水域系泊宽度，m；B为设计船宽，m。

不同船型不同吨级的船舶，其设计尺度也不同，应根据船舶实际情况进行判断。

(5)控制系数。在规划防台锚地面积时，需要考虑一系列影响因素。通常情况下，除了前文已列出的部分，还应结合实际情况，考虑锚地的维护情况，可以为一定数量船舶提供避台水域的船舶保证率、船舶在避风抛锚时相互之间的安全距离。控制系数如下表达式

K=f(x1,x2,x3)

(4)

式中：x1为锚地综合系数；x2为船舶保证率；x3为船舶安全间距系数。

2 港口群联合调度的防台锚地优化模型构建

2.1 目标函数

决策变量：

Xp为p港区实际建设锚地比例系数，无量纲；

目标函数：

(5)

式中：Costtotal为综合费用，万元；Costcon为单位防台锚地建设费用，万元/km2；Costmain为单位防台锚地维护费用，万元/km2；A为锚地面积，km2；Costnavi为船舶航行单位路程费用，万元/km；L′为船舶疏散避台平均航行路程，km；N为船舶数量，艘；Costothers为其他费用，万元；p,i为代表港区序号、船舶船型。

在式5中，台风可能从任意一个港区登陆，将台风登陆的港区编号设置为q，则有

(6)

(7)

(8)

式中：L′为船舶疏散避台平均航行路程，km；L为船舶疏散避台最远航行路程，km；R为台风风圈半径，km；α为实际锚地分布率；Lcoastal为目标省份海岸线长度，km；p,i为代表港区序号、船舶船型。

2.2 约束条件

(1)成本约束。防台锚地投资成本包括锚地建设成本和锚地维护成本，其费用应控制在一定范围内。

(9)

(2)航行距离约束。

船舶在疏散避台的航行过程中，航行距离应满足以下约束

Lp≥R-Dp,q

(10)

式中：R为台风风圈半径，km；Dp,q为p港区与台风登陆港区q的距离，km。

(3)决策变量约束。

在实际工程中，p港区实际建设锚地比例系数应不大于1，约束如下

0

(11)

3 案例分析

福建沿海地区地理位置优越，战略地位重要，既是省内经济发达区域也是未来引领全省经济进一步发展的龙头和引擎：2017年1～6月，全省沿海港口货物吞吐量完成25 349.35万t，同比增长4.3%，集装箱吞吐量完成735.1万TEU，同比增长9.7%。同时，福建沿海也是我国受台风影响最为频繁的区域之一，年均达到6～8个。其中台风正面登陆为1～2个，如2010年“鲇鱼”，2015年“苏迪罗”和2016年“尼伯特”均给沿海和全省经济造成严重损失，2017年福建遭遇“纳沙”和“海棠”双台风袭击，16万户家庭用电中断，树木倒伏2 600多棵，海陆空交通全部受阻。但福建沿海存在锚地资源紧张、锚地规划滞后、商渔矛盾突出、锚地使用不规范、防台锚地不足和缺乏资源整合等问题。截至 2017 年底，福建全省沿海港口生产性泊位数共 502 个(其中千吨级及以上泊位 386 个，万吨级以上泊位 171 个)，现有锚地已不能满足进出港船舶和港口生产需要。同时福建省发生台风频繁，防台锚地无法匹配船舶防台需求，船舶得不到有效的避台保障，存在安全风险。福建省沿海锚地总体能力紧张，防台锚地在数量和规模上存在严重不足，这在不同程度上影响和制约了港口的发展，给港口安全和船舶安全带来了风险。为了进一步促进沿海港口的可持续发展，保证船舶和港口作业安全，为福建沿海港口规划防台锚地十分必要、意义重大。

3.1 数据预处理

综合考虑地址位置和港口吞吐量，将福建沿海港口划分为五个地区：宁德港区、福州港区、湄洲湾港区、泉州港区和厦门港区，分别编号为1～5；利用IMO(国际海事组织)的船舶AIS数据库的海量数据直接提取目标港区的进出港、过路及停泊等船舶资料，并利用AIS数据的船舶MMSI编号，通过查询相关网站获取船舶基本信息，对目标港区2016年7～9月的AIS数据进行统计，得到第p港区平均船舶数量N：N1=1 341、N2=939、N3=298、N4=787、N5=1 847。

选取7月22日、8月22日与9月22日3 d的AIS数据，每天随机抽样500艘船，共计1 500艘船，进行船型统计，获得有效样本1 205个。得到各港区船型所占比值，如表1所示。

由于受台风影响较大的往往是海上货运船舶，本研究在计算台风影响状况下防台锚地的需求量所考虑的船型中，只考虑货船、集装箱船与油轮，分港区各类船舶占比和船舶数量如表2。

表1 分港区各类船舶占比与船舶数量Tab.1 Proportion of different types of ships and number of ships in different ports 艘

表2 分港区平均船舶尺度Tab.2 Average ship size by port area m

3.2 防台锚地需求确定

通过AIS数据、中国台风网历史台风登陆资料、《海港总体设计规范》、相关文献与实际调研结果，确定各参数值，如表3所示。

表3 福建省防台锚地需求模型参数表Tab.3 Parameter of Fujian anti-typhoon anchorage demand model

表4 福建沿海规划防台锚地面积Tab.4 Coastal planning of fujian anti-typhoon anchorage area

经实地调研了解到，双浮筒系泊方式使用率较低，故防台锚地面积计算仅计算单浮筒系泊方式所得面积。通过上述所获得的各参数值展开计算，得到福建省沿海港区防台锚地面积，具体见表4。

3.3 防台锚地规模优化

根据上述防台锚地需求、船舶数量与费用，确定各参数值，如表5所示。

表5 福建省防台锚地规模优化参数表Tab.5 Optimal parameters of anti-typhoon anchorage in Fujian province

4 结果分析

表6 分港区实际建设面积比例系数Tab.6 Proportion coefficient of actual construction area of the port area

利用表5中各参数值，计算福建省分港区防台锚地面积优化模型，所得结果如表6所示。

计算结果显示，基于省际联合调度制度，综合考虑建设预算与航行成本两方面因素，防台锚地面积实际建设规模的比例系数分别为：宁德港区0.60，福州港区0.78，湄洲湾港区0.95，泉州港区0.94，厦门港区0.41。即经过优化，福建省各港区防台锚地实际建设规模分别为：宁德14.56 km2、福州15.32 km2、湄洲湾8.92 km2、泉州15.50 km2、厦门15.24 km2。

上述锚地规模优化模型是基于福建省取得最大综合效益的角度，结果的含义是指在港口群联合调度情况下，福建省所需建设防台锚地的最小规模。由于未考虑相邻港口群实际锚地容量，上述结果可能存在一定偏差。分析发现，在考虑福建港口群内部及相邻港口群(浙江沿海和广东沿海港口群)联合调度的情况下，优化模型所得分港区防台锚地实际建设比例系数港区与地理位置相关，总体上呈现出由福建省沿海中部地区分别向两边递减的规律。

5 结语

本文以防台锚地为研究对象，在进行实地调研的基础上，分析借鉴国内外学者的相关研究，建立防台锚地需求模型与基于港口群联合调度的防台锚地优化模型，系统整理福建省锚地的基础资料，结合其自然条件与防台锚地现状，对福建防台锚地进行优化，并基于所得结果提出相应规划建议。结果表明在港口群联合调度情况下，福建省所需建设防台锚地的规模要小于一般锚地建设需求。基于资源共享、联防联调角度出发建立高效、完善的防台锚地，有利于我国加快推进绿色交通发展、推进资源集约节约循环利用，也对提升我国对各种社会突发事件的战略保障有重要意义。