何 偉

（閩江學院交通學院，福州，350108）

0 前言

隨著交通行業(yè)的不斷發(fā)展壯大，海上交通安全情況令人堪憂。據(jù)統(tǒng)計，僅僅福建省每年因海上交通事故就損失好幾百個億。目前福建沿海海域每天航行船舶多達5000多艘次，但是船舶航行安全問題不容樂觀，“十一五”期間僅僅福建轄區(qū)水域就共發(fā)生運輸船舶一般等級及以上水上交通事故109起。1994-2003年間福建沿海船舶事故統(tǒng)計餅圖如圖1所示

因此，改善海上交通環(huán)境，提高交通管理效率，保障船只航行安全，迫在眉睫。但是，如何實現(xiàn)這個目標，目前還沒有統(tǒng)一的理論與技術(shù)支撐，也沒有一個思維定勢來指導(dǎo)工作。在這樣的情況下，如何開展海上交通安全是一個緊迫的難題。

圖1.1994-2003年間福建沿海船舶事故統(tǒng)計

本著科學的研究思路，從影響交通管理的因素著手，抽絲剝繭，至而發(fā)展到各個細節(jié)環(huán)節(jié)，就可以有效開展海上交通管理系統(tǒng)的建設(shè)，加快交通管制，保障航行安全。所以，本文以三個主要因素，即海上交通基建、海上氣象預(yù)警、科學政策等，來定量分析影響海上交通管理的可靠執(zhí)行力，這也是類似研究的首次在海上交通領(lǐng)域的實施，具有一定的科學前瞻性。

如何實現(xiàn)定量的研究，本文引入了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)，系統(tǒng)研究了三個影響因素對于交通管理的作用貢獻度，從而最后提出了有針對性的管理建設(shè)措施，以期能夠改善和提高海上交通安全。

1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)與實證分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是一種有效的輸入-輸出數(shù)據(jù)對性能分析定量研究方法。DEA有如下特點：(1) 能夠處理多數(shù)入多輸出對象；(2)不需要數(shù)據(jù)先驗知識；(3)結(jié)果客觀。

本文建立的DEA分析模型的輸入是三個影響因素，即海上交通基建、海上氣象預(yù)警、科學政策，輸出是船舶事故量。下面進行實證分析。數(shù)據(jù)采用福建省海事局2002～2008的海上交通歷史數(shù)據(jù)，包括基建情況數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、海事局政策數(shù)據(jù)、以及交通事故量數(shù)據(jù)。圖2給出了輸入變量定量分析結(jié)果；圖3給出了輸出變量定量分析結(jié)果。

圖2.DEA輸入變量影響因素分析結(jié)果

圖3.DEA輸出變量影響因素分析結(jié)果

從圖2中可見，氣象的效率值最大，說明氣象是影響交通安全的最主要因素。其次是基建，再次是科學政策。因此，在交通管理系統(tǒng)的建設(shè)中，氣象預(yù)警是一個重中之重的部分；當然，有效的氣象預(yù)警是建立在海上基建的基礎(chǔ)上的，由此對于基建部分也是重點關(guān)注的方面。另外，推行安全管理政策，也可以為船舶安全運行提供方方面面的保障。而圖3則很好地應(yīng)證了圖2結(jié)果，其基建因子得到最大的值，氣象得到最小值，說明最大影響因素是氣象因素。

2 結(jié)論

通過對海上交通管理影響因素的定量分析，得到確保船舶航行安全的主要影響是氣象。因此，在今后的海上交通安全管理建設(shè)當中，以氣象為主導(dǎo)的建設(shè)方向應(yīng)該是核心內(nèi)容。輔以基建設(shè)施建設(shè)，又快又好的保證船舶航行安全，減少事故發(fā)生，為海上交通發(fā)展提供堅實基礎(chǔ)。

[1]Jia,L.,L.Yang,Q.Kong and S.Lin.Study of artificial immune clustering algorithm and its applications to urban traffic control[J].Int.J.Inform.Technol.,2006,12:1-9.

[2]馮森，沈長春.福建省海洋捕撈生產(chǎn)安全問題初步分析[J].安全與健康,2003(7): 6-8.

[3]Xu,P.and S.Lin.Internet traffic classification using C4.5 decision tree[J].J.Software,2009 20(10): 2692-2704.

[4]Banker,R.,Charnes,A.& Cooper,W.,Some methods for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J].Management Science,1984,30(9): 1078-1092.