亚欧航线海浪致船舶风险的时空评估与安全导航策略研究

本综述基于ERA5与Copernicus海浪再分析数据，结合全球船舶事故数据库，系统分析了亚欧航线24年间海浪时空特征与船舶事故的关联性。研究揭示了风浪（wind sea）与涌浪（swell）在波向与周期相似时的强耦合效应（coupling effect），提出以显著波高（Hs）、平均波周期（Tm）及波向（θm）为核心的多参数风险评估框架，为船舶航线优化与海事安全管理提供科学依据。

　　

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Numerical wave data

本研究采用两种先进的海浪再分析数据产品：欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的第五代再分析数据集（ERA5），以及哥白尼海洋环境监测服务（CMEMS）发布的全球海浪再分析数据集（WAVERYS，下文简称Copernicus）。ERA5提供全球海浪数据，时间跨度为2000年至2023年，时空分辨率分别为1小时和0.5°×0.5°。该数据集通过集成多源观测与数值模型数据，显著提升了海浪参数的准确性。Copernicus数据集基于海浪模式MFWAM构建，覆盖期为2000年至2022年，时空分辨率为3小时和0.2°×0.2°，其高分辨率特性尤其适用于复杂海况的精细分析。

Statistical approaches of ship accidents

本节对GISIS数据库中60起由风浪与涌浪引发的船舶事故案例进行统计分析，重点聚焦事故的时空分布、事故类型及涉事船舶类别。由海浪活动诱发的船舶事故呈现出明显的空间与季节性分布规律。本研究采用常规四季划分框架（春季为3-5月，夏季为6-8月，秋季为9-11月，冬季为12-2月）进行季节性分析。

Ocean states analysis during ship accidents

如前所述，风浪与涌浪间存在强相互作用的海况对船舶航行构成显著风险。从海事操作与船舶气象路由角度，海况通常通过三个关键参数描述：显著波高（H_s）、平均波周期（T_m）及平均波向（θ_m）。这些参数是评估航行环境及预测船舶在不同波浪条件下响应的重要指标。

Seasonal joint distribution of ocean wave conditions

基于第4节分析，本节将经典亚欧航线划分为西北太平洋区域与北印度洋区域，进一步探究船舶事故发生时H_s-T_m-θ_m的季节性联合分布。此外，根据第4节及先前相关研究结果，本研究提出假设：船舶事故更易发生在ΔT（风浪与涌浪周期差）与ΔD（波向差）值较小的海况下。因此，本节还分析了这些参数的季节性分布特征。

Shipping risk assessment along the Asia–Europe shipping route

为减少由海浪引起的船舶事故并为船舶驾驶员及相关管理人员提供实用指导，本研究为亚欧航线制定了一套航行风险等级评估标准。该标准基于本研究及先前研究（Toffoli et al., 2005; Zhang and Li, 2017; Chen et al., 2021）的成果构建。利用此标准化框架，对不同季节进行了风险等级评估。

Implications for maritime safety management

本研究结果为加强亚欧航线航行安全管理提供了科学依据，尤其在船舶大型化、全球贸易量增长及气候多变性背景下更具现实意义。基于时空波浪风险评估结果，本文提出以下政策建议，以指导海事当局、航运公司及国际监管机构。

Conclusion

本研究对24年间亚欧航线海浪致船舶事故进行了全面分析，融合了ERA5与Copernicus海浪再分析数据及历史船舶事故数据，旨在识别影响航行安全的关键波浪参数及其时空变异规律，并开发一套适用于海事应用的多参数风险评估框架。结果表明，由海浪引发的船舶事故与风浪和涌浪的耦合现象密切相关，尤其在两者波向与周期相近时，海况增强效应显著提升了事故概率。