北极航线的海冰风险计算与航段安全评估.pdf

Sep.2023NAVIGATIONOFCHINA2023年9 月Vol.46 No.3第46 卷第3期中国海航文章编号：10 0 0-46 53（2 0 2 3)0 3-0 0 36-0 6北极航线的海冰风险计算与航段安全评估谢宗轩，徐鹤，王王胜正，韩冰2 3,吴中岱2.3，刘卫1（1.上海海事大学商船学院，上海2 0 130 6；2.上海船舶运输科学研究所有限公司，上海2 0 0 135；3.船舶运输控制系统国家工程研究中心，上海2 0 0 135）摘要：为保障船舶在北极航线的航行安全，研究基于多源冰情数据的海冰风险评估流程。根据海冰密集度、海冰厚度、海冰类型等遥感冰情数据，基于极地操作限制评估风险指数系统（PolarOperationalLimitAssessmentRiskIndexing System，PO L A RIS）改进不同冰级船舶的海冰风险指数计算方法，建立北极航线的航段安全评估模型，以呈现北极海冰对不同冰级船舶和不同航段的危险程度。结果表明：该流程能够融合多源冰情数据，反映不同冰级船舶在某一位置点的海冰风险数值，全面显示北极航线上各航段的海冰风险程度。研究成果可为北极航行的船舶操作与航线优化提供参考。关键词：北极航线；航行安全；海冰冰情；风险评估；极地操作限制评估风险指数系统中图分类号：U698文献标志码：AD0I:10.3969/j.issn.1000-4653.2023.03.006Sea-ice risk calculation for the Arctic shipping routesbased on segmental safety assessmentXIE Zongxuan,XU He，W A NG Sh e n g h e n g，H A N Bi n g*,WWU Zhongdai?-3,LIU Weil(1.Merchant Marine College,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China;2.Shanghai Ship and Shipping Research Institute Co.,Ltd.,Shanghai 200135,China;3.National Engineering Research Center of Ship&Shipping Control System,Shanghai 200135,China)Abstract:The work flow of sea-ice risk assessment using multi-source ice-condition data is investigated.Based on theremote sensing ice-condition data,such as ice concentration,ice thickness,and ice type the calculation method of sea-icerisk index for ships with different ice classification is improved according to the POLARIS(Polar Operational LimitAssessment Risk Indexing System).The waterway segment safety assessment model for the Artic shipping routes isconstructed,with which the danger degree of the sea-ice for ships with different ice classification at given segment ispredicted.The overall safety of complete route is determined based on the results of waterway segments.Key words:Arctic shipping route;navigation safety;sea-ice condition;risk assessment;POLARIS随着全球气候变暖、冰层消融，使北极航线有望成为国际贸易的重要运输干线 。然而,北极航行环境仍然十分恶劣，海冰的存在是船舶航行安全最主要的挑战。因此，有必要对北极航线的海冰风险开展量化计算与航段安全性评估研究，为北极航行船舶操作与航线设计优化提供风险建议。本文对近年来国内外海冰风险评估的相关研究进行汇整与比较，见表1。在海冰风险变量方面，大收稿日期：2 0 2 2-0 1-0 5基金项目：国家重点研发计划（2 0 2 1YFC2801000）；国家自然科学基金（52 0 7 1199）；上海市科技创新行动计划社会发展科技攻关项目(22DZ1204503;21DZ1205803)作者简介：谢宗轩（198 3一），男，讲师，博士，研究方向为极地航行、智能航海、航海数学。E-mail：z x x i e s h m t u.e d u.c n通信作者：王胜正（197 6 一），男，教授，博士，研究方向为航海仿真、船舶智能航行和大数据机器学习。E-mail:szwang 引用格式：谢宗轩，徐鹤，王胜正，等.北极航线的海冰风险计算与航段安全评估J.中国航海，2 0 2 3,46（3）：36-41.XIE Z X,XU H,WANG S Z,et al.Sea-ice risk calculation for the Arctic shipping routes based on segmental safety assessmentJ.Navigation of China,2023,46(3):36-41.(in Chinese)谢宗轩，等：北极航线的海冰风险计算与航段安全评估37多研究主要考虑海冰密集度2-10 ,以海冰覆盖面积占比描述海冰分布情况，然而随着不同海冰厚度、海冰类型与冰级船舶条件的不同，相对海冰风险也有显著差异。在海冰风险评估方法方面，可将研究方法分为两大类：1）基于概率或权重，表达变量间的关系强度，例如：贝叶斯网络（Bayesian Network）2.5.10 、神经网络（Neural Networks，NN）3、风险概率分布（RiskProbability Distribution,RPD）4 和层次分析法（Ana-lytic Hierarchy Process,AHP)8 等。2）为便于实际应用所构建的风险计算模型，例如：以国际海事组织（International Maritime Organiza-tion，I M O)提出的“极地操作限制评估风险指数系统(Polar Operational Limit Assessment Risk IndexingSystem，PO L A RIS）为基础所开展的相关方法6-7 在研究主题方面，除如何更好地量化计算风险以外，航线安全评估与风险的可视化，都对北极航行实际业务有直接的影响与帮助。因此，本文结合多源的实际遥感冰情数据，考虑海冰密集度、海冰厚度、海冰类型和冰级船舶等变量，构建基于POLARIS改进的海冰风险指数与航段安全指数，实现海冰风险计算、航段安全评估和海冰风险可视化，为北极航行船舶操作与航线设计优化提供参考。表1海冰风险评估相关研究比较Tab.1Comparison of relevant studies on sea-ice risk assessment海冰风险考虑变量研究主题年份与作者风险评估方法/模型密集度厚度冰类型冰级船舶风险计算航线评估可视化2016,FU 等2 贝叶斯信念网络X2019,SHAN 等3反向传播神经网络2019,ZHANG 等4V风险概率分布模型2020,QIAN 等5动态贝叶斯网络2021,LEE 等6 POLARIS2021,LI 等7 V对POLARIS的改进2017,王哲等8 粗糙集与犹豫层次分析2020,钱龙霞等9投影寻踪降维处理2020,李壮等10 人机环模型与贝叶斯网络本文对POLARIS的改进注：V为该研究涉及相关内容；为该研究未涉及相关内容一北极航线海冰风险评估流程本文基于POLARIS的思想,对海冰风险计算和航段安全评估进行研究，提出北极航线海冰风险评估流程，见图1，各部分依序说明如下。1.1冰情数据资源获取由于获取北极冰情数据的渠道稀缺、零散且部分不对外开放，经过比较选择两个相对稳定且开源的数据库作为冰情数据获取的来源。从德国不来梅大学可获取北极的日平均的海冰密集度，网格分辨率为6.2 5km，数据矩阵大小为17 92 12 16；从美国国家冰雪数据中心（National Snowand IceDataCenter，NSI D C)可获取月平均的海冰厚度与海冰类型，网格分辨率为2 5km，数据矩阵大小为448 304。两种数据来源的冰情数据属性见表2。冰情数据资源获取海冰风险识别模型Bremen数据库NSIDC数据库海冰风险指数(Rio)冰情数据文件解析航段安全指数海冰密集度文件海冰厚度文件(.hdf)、网格坐(.nc）、海冰类型(ss)标文件(.hdf)文件(.nc)海冰风险预警海冰冰情数据冰情数据预处理（密集度、厚度、类型）极球面投影下的坐标转换海冰风险计算经纬度坐标直角坐标像素坐标：(RiO)(9,a)(x,y)(u,v)-航段安全评估邻域缺失值插补(ss)图1北极航线海冰风险评估流程Fig.1Sea-ice risk assessment process for Arcticshipping routes中38国第46 卷第3期海航表2 海冰数据属性Tab.2Sea-ice data attributes时间空间分辨率数据源变量矩阵大小分辨率/km德国不来梅密集度日平均6.251 792 1 216大学12 美国国家冰雪厚度、月平均25.00448304数据中心【13类型两种数据源提供不同海冰变量数据具有互补性，但数据格式与数据属性定义的差异，也导致在数据整合应用前还需经过文件解析与数据预处理等相关步骤。1.2冰情数据文件解析解析文件可提取冰情数据和对应的网格坐标。从德国不来梅大学获取海冰密集度的文件格式为层次型数据格式（Hierarchical Data Format,HDF），解析后矩阵中的每个元素都对应一个网格坐标的海冰密集度数值，该数值范围为0,10 0 ，单位为百分比，表示为无冰海洋，非数（NotaNumber，Na N）表示为陆地；从NSIDC获取海冰厚度与海冰类型的文件格式为网络通用数据格式（NetworkCommonDataFormat，Ne t CD F），解析后矩阵中的每个元素也都对应一个网格坐标的海冰厚度或海冰类型，海冰厚度的数值范围为0,4;海冰类型的数值类型为 0，1），为当年冰（FirstYear Ice，FYI），1为多年冰(Multi-YearIce,MYI)。德国不来梅大学与NSIDC的网格坐标文件格式皆为HDF,都使用以北纬或南纬为标准纬度的极球面投影方法表示网格的地理位置，以减少极区网格的失真与变形。为正确计算与显示海冰数据，需将网格经纬度坐标（，入）转换为直角坐标（,y），见图2 a;再将直角坐标（,y)转换为像素坐标（u,），见图2 b。图2中：原始网格的经纬度坐标（，入)以圆心为原点，纬度范围为=30,90，即北极极点（90 N）位于原点，经度范围为入0,36 0,西经为负值时需经转换（入=入+36 0），即17 0 W标记为190；直角坐标（x,y)以北极为原点，-38 50,37 50，E-5350,58 50 ；像素坐标（u，v）以网格左上角0点为原点,ue0,7600,=0,112201.3冰情数据预处理1.3.1极球面投影下的坐标转换数据预处理的第一步是将极球面投影下的经纬度坐标（，入）转换为平面直角坐标（，y）。NSID C(g30.98N,168.35)(31.37N,2102.34)(x-3.850,y5850)550(x3.750,5:850)F(r-3850,35850)=(x-3750,5.850)120*E105(u0,0)5.850(u7600,：0)L165E150*E13:E40fN760050180W90E60N165WZON75E150W60E135W45E-3850375038503.750120W30E105W15E90WP75W60*W45W30W15W5350(o33.92N,1279.26)5.350(34.35N,1350.03)11200(-3850.15.350(x3.750.J5350)(x-3.850.V5.350)=(x3.750,J5350)-（u.112 0 0)(u7.600,y.11200)（a）经纬度坐标与直角坐标（b）直角坐标与像素坐标图2经纬度坐标转换至像素坐标示意Fig.2 Converting longitude and latitude coordinatesto pixel coordinates建议使用SNYDER14提出的相关计算公式，但由于部分参数的单位与定义不甚清晰，重新梳理和试算后，有Jx=pxsin 0(1)y=-P,xp cos a式（1）中：变量与参数可由式（2）式（5）计算获得。axmoxtto(2)0=入-入。cosPomo(3)1-e?sinpo)(90-tan2(4)te x sin 一+e x sin(90-otan2(5)XsinPosin式（2）式（5)中：9为纬度；入为经度，取值为0 入36 0，西经为负值时需经转换（入=入+36 0）；P。为标准纬度，取7 0；入。为标准经度，取315；P,为两极参数，北极取1;a为椭球长轴6 37 8.2 7 3km；e为偏心率0.0 8 18 16 153。将冰情数据对应的经纬度坐标（，入）转换为直角坐标(x,y)后,再将直角坐标(x,y)转换为像素坐标(u,）,可由式(6)完成坐标转换u =r o u n d(x)+3 8 50(6)lu=5 850-round(y)式(6)中：round()为四舍五取整函数。1.3.2邻域缺失值插补在相同的极球面投影的网格中，海冰密集度的数据矩阵大小为17 92 12 16,海冰厚度与海冰类39谢宗轩，等航线的海冰风险计算与航段安全评估型的数据矩阵大小为448 30 4，而最终转换至像素坐标的解析度为112 0 0 7 6 0 0,其中除对应的像素点上有海冰数据以外，周围仍有大量的空白缺失值。由于缺失值属于定距型，本文通过均值插补法，以有海冰数据的像素点为中心，向周围邻域缺失值均匀填补，海冰密集度的数据矩阵将放大6.2 5倍，海冰厚度与海冰类型的数据矩阵将放大2 5倍。至此，海冰密集度、海冰厚度和海冰类型等数据已处理、配适至相同且完整的空间范围，为后续北极航线海冰风险评估奠定基础。2海冰风险识别模型2.1海冰风险计算2.1.1POLARIS计算方法在IM0于2 0 16 年通过的冰区操作能力和限制评估方法指南的附件中，提供了POLARIS15,通过式（7）计算风险指数结果（RiskIndexOutcome，Rio）以评估船舶在冰区操作的限制。RtoZ C:Vn(7)1式（7)中：C,为第i类型海冰的密集度，以十分位表示；V,为第i类型海冰的风险值,其值大小与冰级船舶、海冰类型和海冰厚度相关，可查阅表3获得。由于POLARIS中的海冰类型是采用世界气象组织海冰术语规则的定义，该规则还给出不同海冰类型对应的海冰厚度范围16 ，本文一并汇总见表3。在得到Rio数值后，不同冰级船舶对应的风险程度可查阅获得见表4，并进行限速或变更航线等操作措施15表3海冰风险值Tab.3Sea-ice risk values中等厚度中等厚度薄当年冰薄当年冰无冰新冰灰冰灰白冰当年冰当年冰厚当年冰二年冰薄多年冰厚多年冰冰级第一阶段第二阶段0(0,10(10,151(15,30第一阶段第二阶段(120,170)(170,200)(200,250)250(30,50(50,70)(70,100)(100,120)PC,333322222211PC2333322222110PC,33332222210-1PC43333222210-1-2PC,333322110-1-2-2PC。32222110-1-2-3-3PC73222110-1-2-3-3-3B1*3222210-1-2-3-4-4B,322210-1-2-3-4-5-5B232210-1-2-3-4-5-6-6B33210-1-2-3-4-5-6-7-8*注：冰级名称下方为海冰厚度，单位为cm。表4风险指数结果标准Tab.4Rro criteria不同冰级船舶风险程度Rio取值PC,PC,冰级PC,以下冰级Rio0正常航行正常航行高风险操作特别操作-10Rio0(限速）(变更航线）特别操作特别操作Rio-10(变更航线）(变更航线）2.1.2适用遥感冰情数据的计算方法目前，冰区航行业务中关于POLARIS的应用大多通过驾驶员人工瞭望与判断，本质上是小尺度且主观的。因此,文献7 利用遥感冰情数据，提出一种均质海冰类型的海冰风险计算方法，本质上是大尺度且客观的,见式（8）。R=CV+3(10-C)(8)式(8)中：C为某网格的海冰密集度；V为该网格的海冰风险值，其值大小与冰级船舶、海冰厚度相关，见表3。中国第46 卷第3期海航40比较式（7）与式（8）可知：文献7 通过面积占比较大的单一类型海冰取代多类型海冰，而剩余面积（10-C)皆为无冰状态（V=3），其优点是让遥感冰情数据得以适用POLARIS方法，但缺点是有低估风险的可能。举例说明,已知某一冰场中,厚多年冰占比4/10、中等厚度当年冰第二阶段占比5/10、开水域占比1/10,查PC，冰级船舶的海冰风险值(V)分别为-3、-1、3，依据POLARIS方法算出的Rio=4-3+5-1、+13=-14属于特别操作”级别；然而，依据文献7 的方法，面积占比较大的中等厚度当年冰第二阶段代表了海冰类型，算出的R=9-1+3（10-9）=-6,却属于高风险操作”级别，亦即当风险值较小的海冰占比较多时，将减弱风险值较大占比较少的部分，产生低估海冰风险的现象。目前，遥感冰情数据虽然未能细化提供POLA-RIS所需的12 种海冰类型及其各自面积占比，但已能够判断有无多年冰存在。如同第1.2 节所介绍，NSIDC获取将海冰类型简化为当年冰与多年冰等两类，该信息应被充分利用。本文在文献7 公式的基础上，配合二值化海冰类型的遥感冰情数据，补偿风险值较大占比较少的部分，提出改进的R计算公式为R=C V+3(10-C)-10T)(9）式（9）中：T为海冰类型，当年冰取0，多年冰取1。当网格中没有多年冰时（T=0），式（9）与式（8)的计算结果相同；而当网格中有多年冰时（T=1）,Ri o 将再扣减10,把“正常航行”级别降低为高风险操作”级别，“高风险操作”级别降低为“特别操作”级别,如表4所示。代人上述例题中，依据本文的方法,算出的R=9-1+3（10-9）-（10 1）=16,与POLARIS的结果较为相近，同属于“特别操作”级别。在遥感冰情数据的支撑下，本文提出的公式考虑网格中有无多年冰的存在，更保守地计算海冰风险2.2航段安全评估实际航行时，驾驶员最为关切的是规划航线上的海冰风险情况，根据驾驶员提供的航线信息，已知起航点、数个转向点和到达点的地理坐标，相连两点间即形成一个航段,本文在R的基础上，以航段为对象分别计算各个航段内所有像素点的海冰风险均值，提出航段安全指数（SegmentSafetyIndex，Is s），便于进行航段安全评估。具体步骤说明如下：1）已知航线上某一航段为转向点A至转向点B,即可通过第1.3.1节的坐标转换公式，将两个转向点的经纬度坐标（，入)转换为平面直角坐标（x，y）,再转换为像素坐标（u,）。2）从转向点A至转向点B在横坐标（u轴）上包含n个像素点，见图3，第i点的坐标可通过航段斜率与斜截式方程表示，有n=Au=UB-uA(10)u;=uA+i(11)U;=UA+ixk(12)VB-UA(13)AuUB-UA式（10）式(13)中：n为点A与点B之间横坐标的像素个数；（ui，u）为第i点的像素坐标;k为航段斜率。3）遍历航段上每一个像素点，通过式（9)计算各像素点的R后，可通过式（14）求得该航段的海冰风险均值。Rio.+Rio.*Is-1(14)n+1式(14)中：Iss为航段安全指数;Rio,为转向点A的海冰风险结果值；R为第i点的海冰风险结果值。un=u-uB-uAB(uB-VAAB-UAYiu,V图3航段像素坐标计算示意Fig.3Segment pixel coordinate calculation3实例分析本研究以2 0 19年4月19日的北极冰情为例，从德国不来梅大学的数据库获取海冰密集度数据，从NSIDC的数据库获取海冰厚度与海冰类型数据，开展北极航线海冰风险评估流程，计算海冰风险与评估航段安全。3.1海冰冰情数据以北极极区为研究范围，分别使用海冰密集度、海冰厚度与海冰类型等3种不同数据刻画海冰分布情况。通过第1.2 节冰情数据文件解析与第1.3节的冰情数据预处理，分别将3种冰情数据从极球面投影下的经纬度坐标转换至直角坐标，再转换至像素坐标,并完成邻域缺失值插补。3种冰情数据的可视化，有助于从不同变量特征掌握整体海冰分布情况。下转第58 页）谢宗轩，等北极航线海冰风险与航段安全评估413.2特定冰级船舶下的海冰风险计算整合冰级船舶、海冰密集度、海冰厚度和海冰类型等变量，计算R刻画海冰风险分布情况。在已知冰级船舶下，使用预处理好的冰情数据及查阅表3得知各类型海冰的风险值后，可根据第2.1.2 节的式(9)计算各像素点位置上的Rio。例如：PCs冰级船舶下的海冰风险计算结果见图4a;B1*冰级船舶下的海冰风险计算结果见图4b。可见，船舶破冰能力越强，高风险区域越少；在不同冰级船舶条件下，本文提出的海冰风险指数可反映各像素点的海冰风险数值。船舶行驶经过海冰风险为负值的区域（Rio0）时，应当谨慎操作。Rio30302020101000-10-10-20-20-30-30(a)PCs冰级船舶(b)B1*冰级船舶图4不同冰级船舶下的海冰风险计算Fig.4Sea-ice risk calculation with ships ofdifferent ice classes3.3东北航道的航段安全评估基于R的数值，以Iss显示航线上各航段的海冰风险情况。经过计算获得各像素点的R后，即可根据第2.2 节提出的Iss，即式（10）式（14），计算航线上各航段的海冰风险均值，作为各航段安全评估的依据。本研究参阅北极航行指南（东北航道)17 ,以指南中东北航道的推荐航线为例，该航线共由41个点组成，形成40 个航段,PC，冰级船舶下的航段安全评估结果，见图5a;B1*冰级船舶下的航段安全评估结果见图5b。可见，船舶破冰能力越IssIss30302020101000-10-10-20-2030-30(a)PCs冰级船舶(b)B1*冰级船舶图5不同冰级船舶下东北航道的航段安全评估Fig.5Safety assessment of different ice class ships inthe Northeast Passage强，航段上的海冰风险均值越小；在不同冰级船舶条件下，本文提出的航段安全指数可全面反应各航段的海冰风险程度,针对Iss为负值的航段(Iss0）,应当考虑是否调整航向/改道、进一步减速等。4结束语本文基于POLARIS的思想，结合多种类遥感冰情数据，构建海冰风险识别模型，进行海冰风险计算与航段安全评估，研究成果如下：1）提出北极航线海冰风险评估流程，梳理极球面投影的多源冰情数据解析与预处理的步骤，可将冰情数据进行正确的坐标转换与邻域缺失值插补。2）融合海冰密集度、海冰厚度和海冰类型等遥感冰情数据的变量，考虑有无多年冰的存在，提出改进的R，可反映在不同冰级船舶条件下，各像素点的海冰风险数值。3）提出Iss，以航段为对象分别计算各个航段内所有像素点的海冰风险均值，可全面反应在不同冰级船舶条件下，各航段的海冰风险程度。参考文献1中华人民共和国国务院新闻办公室中国的北极政策N人民日报,2 0 18-0 1-2 7(0 11).The State Council Information Office of the People sRepublic of China.Chinas Arctic policy N.Peoples Daily,2018-01-27(011).(in Chinese)2FU S,ZHANG D,MONTEWKA J,et al.Towards aprobabilistic model for predicting ship besetting in ice inArctic waters J.Reliability Engineering&SystemSafety,2016,155:124-136.3SHAN Y,ZHANG R,LI M,et al.Generation andanalysis of gridded visibility data in the Arctic J.Atmosphere,2019,10(6):1-15.4ZHANG Y,HU H,DAI L.Real-time assessment andprediction on maritime risk state on the Arctic route J.Maritime Policy&Management，2 0 2 0，47（3):352-370.5QIAN 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