基于廣義網絡分析和云模型的潛艇威脅風險評估*

宋晨陽,張 韌,2,劉科峰,陳符森,鮑森亮,徐淦

(1.解放軍理工大學氣象海洋學院,江蘇南京 211101;2.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心,江蘇南京 210044;3.解放軍91431部隊,廣東湛江 574000;4.東海艦隊氣象水文中心,浙江寧波 315000)

基于廣義網絡分析和云模型的潛艇威脅風險評估*

宋晨陽1,張 韌1,2,劉科峰1,陳符森3,鮑森亮1,徐淦4

(1.解放軍理工大學氣象海洋學院,江蘇南京 211101;2.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心,江蘇南京 210044;3.解放軍91431部隊,廣東湛江 574000;4.東海艦隊氣象水文中心,浙江寧波 315000)

針對全球氣候變化背景下島礁主權爭端變化的復雜性和不確定性,研究探討了海上可能面臨的敵潛艇威脅。針對風險評估建模時難以有效評判社會因素、自然因素的困難,提出了廣義網絡分析法和云模型結合的研究思想,構建了氣候變化背景下潛艇威脅風險評估模型,實現了潛艇威脅的量化評估,旨在為反潛體系建設規劃提供決策依據。

廣義網絡分析;云模型;氣候變化;潛艇;風險評估

據政府間氣候變化委員會第五次評估報告，全球氣候系統變暖是毋庸置疑的[1]。變暖體現在地球表面氣溫的上升、海平面升高等多方面[2-3]，極端天氣氣候事件也可能會更加頻繁[4]，甚至改變島礁的自然狀態，進而對主權維護或爭端屬性產生較大影響。此外我國領海面積寬廣，地理條件各不相同，因而我國現有軍事力量很難滿足廣闊海域的反潛任務，必須有針對性地對[5]各海域的氣候變化背景下潛艇威脅程度進行合理區劃。

目前，對潛艇威脅的研究大多集中在理論探討，缺乏定量化的探討，且基本沒有考慮到氣候變化的影響。我國是海洋大國，周邊海域面臨著嚴峻的威脅和挑戰。針對可能面臨的潛艇威脅和氣候變化風險，本文引入風險分析理論方法，研究探索氣候系統演變對潛艇威脅的方法，并引入廣義網絡分析方法構建評價指標體系，為解決評估風險中的模糊性問題，利用云模型進行模擬評估。針對氣候我國海軍應對氣候變化問題，以及反潛體系建設發展提供客觀、定量化的決策咨詢。

1 風險評價體系

首先對潛艇威脅影響的氣候因子進行合理篩選，并建立氣候變化背景下的潛艇威脅風險概念模型，并引入廣義網絡分析方法構建指標體系，將其劃分若干子海域，并選取其中6個作為評估對象進行分析驗證。

根據氣候變化背景下潛艇威脅風險成因、自然因素與管理背景以及主要風險要素的分析,將潛艇威脅風險因素大致分為3方面:潛艇危險性、氣象水文功能脆弱性及風險防范能力。

潛艇危險性主要包括:潛艇作戰能力和對潛保障能力，具體分為潛艇數量、潛艇性能、情報信息保障能力、對潛支援保障能力和對潛通信保障能力等。

水文氣象功能脆弱性主要反映海域的水文要素、氣象條件和地理特征等。潛艇的威脅程度與其所受大氣、海洋環境影響要素、地理特征等密切相關。躍層對潛艇活動的影響包括對水聲傳播的反射、折射、衰減和對潛艇航行安全的影響。海流對潛艇的航行產生推動或阻礙作用。海洋環境中影響潛艇懸停的因素有:海流、內波和躍層。

風險防范能力一般針對應急響應能力、防御能力等幾個方面進行評價,主要包括離岸距離、監控預警能力、對潛防御能力和?？辗烙芰Φ?。

綜上分析,建立潛艇威脅風險評價體系,如表1所示。

表1 潛艇威脅風險評價體系結構

2 風險因素權重的客觀確定

通常在風險分析建模中,層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是通過專家根據經驗對各層次因素之間相互比較建立矩陣，該權重確定方法無法克服評估中專家可能存在的主觀性問題,且不能處理層次中元素之間有相互影響和依賴的情況。為了彌補這個不足,Saaty考慮了AHP中元素之間的依賴和反饋,提出了網絡分析法(Analytic Network Process,ANP)。在ANP的網絡中,元素簇之間可以互相影響或形成循環。所以網絡形成了發散的結構,網絡中的元素也沒有規定的排序。ANP的優勢在于可以考慮元素之間的相互關系,這使得它更符合實際情況。Mikhailov和Singht對ANP做了拓展,提出了模糊網絡分析法(F-ANP),使得ANP的輸入數據可以是精確偏好,區間偏好和模糊偏好。朱斌等基于傳統的網絡分析方法,引入復雜偏好的概念,用基于特征向量法的隨機偏好法作為復雜偏好的排序方法,并將其運用到網絡分析法中,提出了廣義網絡分析法(G-AHP)[7]。它能夠處理所有已知類型的偏好信息,且能夠考慮不同偏好信息的一致性。G-AHP適用于決策過程中各因素相互影響的情況,可處理專家提供的多種類型的決策信息，提高各決策者的滿意程度。

根據氣候變化背景下潛艇威脅的評價體系，通過多種類型的復雜偏好關系,應用蒙特卡洛模擬方法,確定各相關指標的權重。

2.1 構造復雜偏好關系

通過構建的評價體系，對各層次進行合理分解，每層次由不同指標組成。將潛艇威脅風險分為潛艇危險性A1、水文氣象功能脆弱性A2和風險防范能力A3,各層次結構如表1所示。

將模糊偏好、區間偏好、猶豫偏好和隨機偏好作為復雜偏好的特例,可以定義復雜偏好為cp。它是一個可以用概率分布描述的數,可稱為復雜偏好數。例如,假設一個復雜偏好數為c=[1,5]p,其中概率分布函數F(ζij)=pk(ζk∈c)可以用概率分布表表示,如表2所示。

表2 F(ζij)=pk概率分布

基于復雜偏好數,復雜偏好關系(CPR)的定義如下:

本文根據潛艇威脅風險評價體系,利用專家對各層次進行評價,給出復雜偏好信息,并依據評估結果,構造復雜偏好關系。

2.2 對復雜偏好關系進行一致性檢驗

特征向量法(EVM)中用于描述MPR一致性的一致性指標為CR=CI/RI。對于一個MPRA=(aij)n×n,如果它滿足：

與CR的一致性臨界值保持一致,如果E(CRC)<0.1,那么C滿足可接受一致性;否則,它的一致性不可接受。期望一致性指標由蒙特卡洛模擬得到,設置模擬精度為0.01,模擬次數為10000。

2.3 一致性的改進

2.4 計算權重

基于行幾何平均法[9](RGMM),應用蒙特卡洛模擬方法,可得到同一層次各元素的權重。最后通過集成，可最終得到各因素的權重。在一級指標中,潛艇危險性所占權重最大,風險防范能力次之,水文氣象功能脆弱性最小,評估結果比較符合實際情況,結果如表3所示。

3 風險評估建模與實驗仿真

為有效建立定性知識與定量數值之間的不確定性轉化,本文引入正態云模型[10-11]方法,通過建立氣候變化背景下潛艇威脅風險評估模型,并根據實際可獲取的數據和信息,對危險因子進行合理篩選,并以此構建潛艇風險評價指標體系(表1),并根據廣義網絡分析方法確定各指標權重(表3)。

3.1 風險評語集的云模型數字化表達

根據海域據大陸位置、敵方潛艇威脅類型等因素,可劃分若干子海域。由于潛艇威脅相關指標屬于軍事機密,故本文模擬選取A-F6個海域作為評估對象。依據實際獲取的信息和資料,對各海域各指標進行評價,并基于表1風險指標體系,建立五級風險評語等級集合:V={極低,較低,中等,較高,極高},并由此對指標進行等級評價(表4)。

表3 各指標權重

表4 A-F海域潛艇威脅風險指標評語

(1)

(2)

3.2 綜合風險特征的虛擬云計算

基于指標的特征,二級指標、三級指標的綜合選用浮動云算法,一級指標的綜合選用綜合云算法[12-13],其公式分別如下:

由此得到云模型的主要覆蓋范圍(Ex-3En,Ex+3En),根據評語集的云模型表達數字特征確定綜合風險的風險級別[14]。根據表4中的指標評語,得到評語集的云模型數字特征,運用綜合云模型對指標值進行綜合,得到南海方向A-F海域潛艇威脅的綜合風險云模型數字特征值:

A海域:SCA=([75.706,13.326,0.1]);B海域:SCB=([85.446,16.499,0.1]);C海域:SCC=([62.319,11.617,0.1]);D海域:SCD=([48.621,10.114,0.1]);E海域:SCE=([19.424,14.490,0.1]);F海域:SCF=([32.694,11.429,0.1])。

3.3 生成綜合風險云模型

利用廣義網絡分析和云模型方法得出云的數值特征后,應用正向正態云發生器根據輸入的數字特征(Ex,En,He)及生成的云滴個數n,輸出n個云滴及云滴的隸屬度,如圖1所示。

圖1 正向正態云發生器

由此,可求出基于數字特征(Ex,En,He)的A-F海域潛艇威脅的綜合風險正態云分布如圖2所示,可直觀比較各海域潛艇威脅風險大小。

圖2 A-F海域潛艇威脅的風險評估云分布圖

3.4 結果分析

圖2分析結果表明,A、B海域云模型基本元素大部分落于較高和極高風險區域,B 海域風險稍高于A 海域,基本可認定A、B 海域潛艇威脅等級為較高等級。C、D 海域云模型基本元素大部分落于中等和較高風險區域,C 海域風險稍高于D 海域,基本可認定C 海域潛艇威脅等級為中等偏上,D 海域潛艇威脅等級為中等。E、F 海域云模型基本元素大部分落于較低和極低風險區域,F 海域風險稍高于E 海域,基本可認定E 海域潛艇威脅等級為較低等級,F 海域潛艇威脅等級為中等偏下。

根據上述南海方向潛艇威脅風險分布特征,可給出如下決策建議:

1)A、B 海域敵潛艇性能優越,數量眾多,面臨潛艇威脅最大,因此應保持較高區域控制程度,嚴密控制近岸海域航道出入口,確保敵潛艇難以進入該海域,同時依托岸基機動兵力構建多層次反潛體系,并大力發展水下警戒探測系統,建立健全潛艇威脅應急響應機制。

2)C、D 海域情況類似,可能遭遇爭端國家潛艇襲擊,但C 海域敵潛艇作戰能力更勝一籌,因此應區別分配兵力。在不同海域航行時配以相應程度的護航反潛力量,提升海軍艦船安全系數的同時達到兵力的合理使用。

3)雖然F 海域潛艇危險性略高于E 海域,但F 海域地理條件不利于潛艇活動,且應急部隊距E 海域更近,作戰反應時間更短,因此E 海域綜合潛艇風險低于F 海域。由于部隊缺少遠海機動反潛作戰力量,且難以在遠海設置水下固定監控器材,因此為保障航行安全,應依托島礁加強預警體系建設,增強遠海機動反潛作戰能力。同時,應建立島礁后援保障基地,以進一步提升F 海域機動和持續反潛作戰能力。

4 結束語

本文通過建立氣候變化背景下潛艇風險概念模型,較為合理地處理了風險模型中自然因素、社會因素難以客觀定量評價的問題,減少了隨機性和模糊性的影響。針對氣候變化預估數據和社會人文環境等風險因子難以獲得精確的數值用于風險評價等問題,云模型方法可有效提取模式預估數據和定性描述中的有用信息,利用正向云生成器得到反映對象特征的數值。針對海域進行了潛艇威脅風險評估建模和實驗分析,實現了潛艇威脅風險的量化評估。分析結果可為應對潛艇威脅和氣候變化風險防范提供客觀定量的決策參考,評估方法和建模過程也可為其他缺乏精確數據的風險研究提供思路。然而由于氣候變化預測的不確定性及軍事、政治等多方面的影響,本文構建的潛艇威脅風險指標還有待進一步完善。下一步工作重點是對指標進一步充實,對評估模型進行優化,探索更有效的量化評估方法,特別是考慮如何更加客觀、合理的確定各指標的權重。

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Influence and Risk Assessment of Submarine Based on Generalized Analytic Network Process and the Cloud Model

SONG Chen-yang1,ZHANG Ren1,2,LIU Ke-feng1,CHEN Fu-sen3,BAO Sen-liang1, XU Gan4

(1.College of Meteorology and Oceanography, PLA University of Science and Technology., Nanjing 211101;2.Collaborative Innovation Center on Forest and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;3.the Unit 91431 of PLA, Zhanjiang 574000;4.Oceanography and Meteorology Center of East China Sea Fleet, Ningbo 315000, China)

Based on complexity and uncertainty of natural environmental changes Islands Sovereignty Dispute in the background of global climate change, we explore the risks of submarine. Confronting with sophisticated social and natural factors for effective evaluation, this paper puts forward a new method which combines Generalized Analytic Network Process and The Cloud Model, and design a climate change risk assessment model in order to provide submarine in face of climate change. Moreover, the methods and approaches of analysis will provide technical references for the planning and construction of anti-submarine system.

Generalized Analytic Network Process; The Cloud Model; climate change; submarine; risk assessment

2016-06-15

國家自然科學基金(41276088)

宋晨陽(1993-)，男，河北承德人，碩士研究生，研究方向為氣候變化影響評估。 張 韌(1963-)，男，博士，教授，博士生導師。 劉科峰(1978-)，男，博士，講師。 陳浮森(1991-)，男，碩士研究生。 鮑森亮(1992-)，男，碩士研究生。 徐 淦(1991-)，女，助理工程師。

1673-3819(2017)01-0057-05

TJ67；E917

A

10.3969/j.issn.1673-3819.2017.01.013

修回日期： 2016-08-29