《Journal of Marine Science and Engineering》：Report-Supported Factor Pathways in Ship Collision Accidents: An STPA-Based Constrained Network Motif Analysis
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船舶碰撞源于人员、船舶、环境和管理因素之间的相互作用。然而，汇总事故网络可能将不同事件和证据等级中的关系合并在一起，从而掩盖频繁出现的拓扑结构是否代表事件层面的路径。研究人员采用系统理论过程分析（STPA）对364份中国官方碰撞调查报告进行编码，并构建了一个包
船舶碰撞源于人员、船舶、环境和管理因素之间的相互作用。然而，汇总事故网络可能将不同事件和证据等级中的关系合并在一起，从而掩盖频繁出现的拓扑结构是否代表事件层面的路径。研究人员采用系统理论过程分析（STPA）对364份中国官方碰撞调查报告进行编码，并构建了一个包含46个因素和269条关系的有向二值网络。在保度和保功能块零模型下评估诱导三元组，然后将其回溯至事故、责任船舶和责任链。四个三元组021C、021U、021D和030T在主要网络中过度代表。频次加权保留了H1、H9和H19作为总强度最高的三个节点；但在功能块分层权重置换后，只有030T仍集中于高支持边。证据等级筛选更具限制性：累积E1–E4网络保留了112条关系，且四个模体在保功能块零模型下均不再显著。事件层面支持对021C和021U最强，而030T主要反映汇总传递闭包。因此，主要模体刻画的是完整报告编码框架所产生的结构，而非经实验识别的因果机制。将受限拓扑、复发权重、证据分级和事件层面回溯相结合，可为安全问题提供可审计的基础，而不会将结构富集与因果强度混为一谈。
该论文发表于《Journal of Marine Science and Engineering》。研究背景方面，船舶碰撞事故由船员行为、船舶状态、通航环境、船岸管理和监管约束等动态交互引发。既有研究多以频次、严重度、概率或中心性排序影响因素，但单一观测网络的中心性和节点删除结果无法判断频繁出现的局部结构是否由异质入度、出度或功能块间边数机械产生；跨事故聚合又可能将不同事故中的边合并到同一三元组，造成尺度错配；STAMP/STPA类应用有时缺少明确的分析边界与证据等级。因此，需要将系统理论控制语义与证据约束下的结构推断相结合。
研究人员以中国交通运输部海事局事故教训栏目发布的364份官方船舶碰撞事故调查报告为样本，事故年份为2012–2025年，检索截至2026年2月28日。样本包含152起商船–商船碰撞和212起商船–渔船碰撞，其中重大事故7起、大事故91起、一般事故239起、小事故27起。研究人员采用STPA编码损失、危险、安全约束、不安全控制行为和因果情景，构建了46个因果节点和269条有向边的二元网络；随后在保度零模型和保功能块零模型下检验13类连通有向三元组，并将显著富集模体回溯至事故、责任船舶和责任链，同时开展频次加权、证据等级筛选和多种置换敏感性分析。
主要技术方法方面，研究以中国海事局公布的364份事故调查报告为样本，核心方法包括：STPA引导的证据编码与事故链提取；有向二值事故因果网络构建；采用保度零模型与保功能块零模型进行有向双重边交换随机化；基于三元组普查和Benjamini–Hochberg校正识别核心模体；对模体进行事故、责任船舶、责任链多级回溯；并通过频次加权、累积证据等级网络、事故内置换、事故聚类bootstrap和置换深度诊断等敏感性分析检验稳健性。
研究结果如下。
4.1 描述性网络拓扑结果
4.1.1 平均路径长度。利用最短路径公式计算，46节点因果网络的直径为3，可达有序节点对的平均最短路径长度为1.66，说明聚合网络在拓扑上较为紧凑。
4.1.2 节点度。按入度、出度和总度统计，高度数节点集中于人员与管理因素。管理因素节点M38、M40、M41，以及人员因素节点H1、H9、H19、H28、H30均具有较广的直接连接；管理因素多位于上游，突出人员因素多位于中下游。
4.1.3 接近中心性。采用可达性调整的出接近中心性后，M45、H1、M44、M38、M41取值较高，E36、M40、H9也相对靠前；H10、H11、H18因不能到达其他因果节点而取值为0。
4.1.4 介数中心性。H1、H9、H19的介数中心性最高，分别为0.0943、0.0602和0.0267，三者合计占总介数的69.53%；15个节点的介数中心性为0。这表明最短有向路径高度集中于少数桥梁节点。
4.2 节点移除的拓扑响应。通过单独和联合移除H1、H9、H19，归一化全局效率分别下降8.63%、6.85%和3.01%；三者联合移除后下降29.51%。按介数、总度和出度固定排序累积移除10个节点后，归一化全局效率分别为0.3639、0.3430和0.6124，均低于10,000次随机移除的均值0.9642，说明目标节点移除对聚合网络连通效率的影响大于随机扰动。
4.3 双零模型下的有向三元组模体。
4.3.1 随机网络质量与整体结构信号。两种零模型各生成1000个网络，均满足预设约束。Null A的接受率为0.3643，Null B为0.1364。13类连通三元组中有11类满足双零模型判据；4个三元组021C、021U、021D和030T过度代表，7个三元组欠代表，030C呈边缘欠代表，300无稳健双零信号。
4.3.2 过度代表模体的多级证据。事故支持实例分别占021C、021U、021D和030T全局实例的16.0%、11.3%、13.1%和6.6%；强支持实例分别占对应全局实例的10.8%、8.6%、4.8%和0.35%。021C和021U的事件层面支持最强，021D仅显示有限的责任船舶内分支证据；030T尽管在零模型下显著富集，但576个全局实例中仅38个获得事故支持，2个满足强支持，主要体现跨事故、跨责任链的聚合传递闭包。
4.3.3 置换深度敏感性。将Null B的置换深度从10倍边数提高到20倍后，4个核心模体的零模型均值变化不超过2.38%，Z分数方向与分类不变；最大R-hat为1.0022，最小近似有效样本量为349.5，说明经验混合良好。
4.3.4 稳健性与敏感性分析。采用四域划分替代五功能块后，4个核心模体仍过度代表；在两个、三个和五个事故重复支持阈值下，核心模体方向不变。频次加权显示，入度与入强度、出度与出强度、总度与总强度的Spearman相关系数分别为0.941、0.932和0.897，H1、H9、H19仍排前三。但在源–目标功能块分层权重置换后，只有030T保持显著，021C信号减弱。关系证据筛选更具约束性：累积E1–E2、E1–E3、E1–E4网络中，4个模体在保度零模型下仍显著，但在保功能块零模型下均不再显著；E1–E4网络仅保留112条关系。事故内节点标签置换显示，4个模体的事故支持计数均高于拓扑条件化置换基线；事故聚类bootstrap给出了各支持比例的95%置信区间。
讨论部分指出，核心发现是将结构富集与事件层面证据分离。结构异常不能替代事件内证据复现；主要模体应视为完整、预先指定的编码框架所产生的聚合结构。021C可用于审计责任链内上游管理约束是否依次连接至了望、设备使用、风险评估和操纵执行；021U可用于检查同一责任船舶内多个缺陷是否汇聚于同一关键功能；021D仅提供有限的分支提示；030T主要用于描述聚合网络结构，不应直接解释为单船、单链的完整过程。研究局限包括：样本全部来自中国官方已公开报告，可能存在报告发布偏倚；聚合网络为无权有向二值网络，复发权重不是因果强度；证据分级结果说明模体分类对关系证据规则敏感；置换和bootstrap不能校正报告偏倚；Null B依赖于功能块划分。
结论部分可翻译为：主要46节点、269边网络包含四个在保度和保功能块零模型下过度代表的三元组。其结构分类在替代划分、复发阈值和严重度分组下保持稳定。频次加权保留了领先节点排序，但功能块分层后只有030T仍集中于高支持边。关系证据筛选构成更强边界：累积E1–E4网络保留112条关系，但四个主要模体在保功能块零模型下均不再显著。这些发现区分了重复观测稳健性与更窄关系证据规则下的稳健性。因此，主要模体应解释为由完整STPA编码框架生成的聚合过程结构。事件层面回溯进一步表明，021C和021U在责任链和责任船舶内具有最清晰的支持；030T虽具有复发权重，但很少能在单一责任链中重建为完整过程，提示其为聚合传递闭包。将受限参考模型、复发权重、证据分级和事件层面验证相结合，为从定性事故报告到有界结构推断提供了透明路径。
