CC BY
57УДК 528.47:656.025.4
Е.О. Ольховик
Государственный университет морского и речного флота им. адм. С.О. Макарова,
Санкт-Петербург, 198035
ИССЛЕДОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК МОРСКИХ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ НА МАРШРУТАХ СЕВЕРНОГО МОРСКОГО ПУТИ
Морские грузовые перевозки по Северному морскому пути имеют сложную структуру, которая существенно отличается от традиционной в незамерзающих морях. Планируемое увеличение грузооборота в акватории Северного морского пути до 80 млн тонн к 2024 г. потребует организации условий для безопасного судоходства крупнотоннажных судов высокого ледового класса и судов, движение которых выполняется при проводке ледокола. Кратное увеличение количества грузовых судов в Арктике потребует детального изучения пропускной способности судоходных трасс и моделирования морских транспортных потоков по основным направлениям существующей и перспективной грузовой базы, входу и выходу на Северный морской путь. Накопленные данные о движении судов в арктических морях за прошлые периоды позволяет сформировать качественную информацию об основных транспортных потоках и их особенностях в период зимней и летней навигации. Для проведения исследования использовались методы геоинформационного моделирования, которые позволяют выполнять как визуализацию, так и необходимые количественные расчеты. Приводятся результаты для выбранных модельных периодов (месяц в период зимней и летней навигации 2018 г.). Выявлены общие закономерности транспортных потоков, предложены направления для дальнейших исследований.
Ключевые слова: Северный морской путь, морские транспортные потоки, геоинформационные системы.
E.O. Ol'khovik
State University of Marine and Inland Water Transport named after Admiral S.O. Makarov,
Saint-Petersburg, 198035
RESEARCH OF MARINE TRANSPORT FLOWS QUANTITATIVE CHARACTERISTICS
ON THE NORTHERN SEA ROUTE
Sea freight transport along the Northern sea route has a complex structure, which is significantly different from the traditional one in non-freezing seas. The planned increase in cargo turnover in the Northern sea route to 80 million tons by 2024 will require the organization of conditions for safe navigation of large-tonnage vessels of high ice class and vessels accompanied with icebreaker pilotage. A multiple increase in the number of cargo ships in the Arctic will require a detailed study of the capacity of shipping routes and marine traffic flows modeling in the main areas of the existing and future cargo base, the entrance and exit to the Northern sea route. The accumulated data on the ships motion in the Arctic seas for the past periods allows to form qualitative information about the main traffic flows and their features during the winter and summer navigation. To conduct the research the methods of geoinformation modeling were used which allow to perform both visualization and necessary quantitative calculations. The results for the selected model periods (a month during the winter and summer navigation of 2018) are presented. The General regularities of transport flows are revealed, the directions for further research are offered.
Key words: Northern sea route, sea traffic flows, geoinformation systems.
Введение
Запланированное увеличение грузооборота в акватории Северного морского пути (СМП) до 80 млн тонн в год [1] к 2024 г. ставит новые задачи по обеспечению безопасности и эффективности работы морского транспорта в арктических морях России. Развитие научно-обоснованных методов прогнозирования морских транспортных потоков позволит сформировать фундаментальную основу для планирования и проектирования судоходных трасс, обеспечить безопасность при управлении судоходной навигацией, увеличить пропускную способность маршрутов и оптимизировать работу портовых служб.
Морские грузовые перевозки в акватории СМП имеют сложную структуру, которая существенно отличается от традиционной. Зимняя навигация предполагает использование ледокольного сопровождения и судов с высоким ледовым классом, район плавания ограничен западной частью СМП в Карском море. Летняя навигация составляет примерно четыре месяца, в этот период количество судов и их активность возрастает почти в десять раз, выполняются транзитные переходы по СМП, площадь акватории, свободная ото льда, также возрастает в несколько раз, при этом значительного увеличения грузооборота летом не происходит. Последнее объясняется тем, что основной вклад в общий грузооборот морских перевозок вносят крупнотоннажные суда, которые работают в режиме круглогодичной навигации.
СМП - имеет признаки закрытой транспортной системы, которая связана с соседними акваториями ограниченным количеством транспортных входов и выходов. Перевозки внутренним водным транспортом по сибирским рекам обеспечивают «северный завоз», объем которого год к году практически не изменяется, все транспортные операции происходят внутри СМП.
На Арктическом факультете ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова» традиционно проводятся масштабные научные исследования на предмет изучения особенностей морской транспортной системы СМП по следующим направлениям:
- гидрографическая изученность СМП [2-4];
- безопасность полярного плавания в акватории СМП, оценка навигационных рисков [5, 6];
- геоинформационное моделирование морских транспортных потоков на СМП [7, 8].
Настоящая работа посвящена исследованию сезонной изменчивости основных показателей
морской транспортной системы СМП.
Методы и материалы
Исследование выполнялось с использованием методов и программного обеспечения, используемых в доступных географических информационных системах QGIS и ArcGis. В качестве картографической основы использовались слои OSM/ESRI Ocean. Исходную информацию составляли архивные сведения о маршрутах движения судов в акватории СМП, полученные по каналам автоматизированных информационных систем (АИС), а также официальные данные, предоставляемые пользователям Администрацией Северного морского пути [9]. Информация включала в себя следующие сведения:
- дата, время;
- название судна;
- тип судна;
- географические координаты судна;
- номер IMO судна;
- скорость судна;
- курс судна;
- направление движения судна (ETA);
- данные о тактико-технических характеристиках судна по регистровым данным (максимальная скорость, осадка, ледовый класс, валовая вместимость).
Первичная обработка данных включала в себя их статистическую обработку, визуализацию, формирование информационных слоев на заданный временной отрезок времени, соответствующий суткам, месяце, кварталу, навигационному периоду, году и так далее.
Прямой подсчет морских судов показывает, что в летний навигационный период в акватории Северного морского пути ежедневно общее количество достигает 300 единиц. Вместе с тем только небольшая часть судов занята непосредственно в морских грузоперевозках.
Учитывая эту особенность, информационные слои ГИС подвергались фильтрации, суть которой сводилась в подсчете количества судов, непосредственно не участвовавших в грузоперевозках, а выполнявших исключительно вспомогательные работы. Информация о таких судах переносилась на отдельный информационный слой.
К таким судам были отнесены: суда с валовой вместимостью менее 4 тыс. тонн, буксиры, ледоколы, речные суда, научно-исследовательские суда, аварийно-спасательные суда, корабли военно-морского флота и другие.
С использованием информационных слоев ГИС исследовались основные потоки грузовых судов в акватории СМП. Отмечено, что основная часть таких потоков в зимнюю навигацию сосредоточена, в основном, в Карском море. В зимнюю навигацию морские грузовые потоки прак-
тически отсутствуют, за исключением одиночных транзитных рейсов, проходящих через все моря акватории СМП [8]. В летний навигационный период морские транспортные грузоперевозки выполняются на всей акватории СМП. На рис. 1 представлен пример информационного слоя ГИС, отражающего движение грузовых судов во всей акватории СМП в период со второй половины августа до середины сентября 2018 г.
Исследование морской транспортной системы СМП за период 2014-2018 гг. показало, что она имеет сложный характер и существенно отличается от других морских транспортных систем. Для описания динамики отдельных элементов системы и системы в целом должно использоваться большое число параметров, которые сложным образом изменяются по площади акватории и во времени.
К числу основных параметров системы следует отнести следующие:
• среднюю скорость на маршруте движения (коммерческая скорость судна);
• общее количество судов на маршруте их движения;
• распределение дистанций между судами на маршруте их движения;
• плотность потока судов на разных участках акватории;
• время стоянок судов на внешней акватории портов;
• время нахождения судов в портах, а также изменение всех перечисленных показателей в зависимости от навигационного периода.
Основные количественные показатели морских транспортных потоков характеризуются значительной изменчивостью по площади акватории. На рис. 2. представлена расчетная плотность морских транспортных потоков на СМП как интегральный показатель, рассчитанный средствами ГИС и учитывающий количество судов на единицу площади и скорость их движения. Наибольшая плотность отмечается в Карском море, на входе в Обскую губу, где активно работают порт Сабетта и Новый порт, а также на подходах со стороны пролива Карские Ворота. Повышенная плотность судовых потоков также отмечается в проливах Вилькицкого и Санникова, что объясняется узким проходом, а также в Восточно-Сибирском море на подходах к порту Певек.
Судовые потоки также оценивались по результатам подсчет судов, пересекающих четыре линии, которые на рис. 2 обозначены зелеными линиями. Вход в акваторию СМП с запада задан двумя сечениями: Карские Ворота и мыс Желания. Выход из Карского моря на восток обозначен линией, проходящей через пролив Вилькицкого. Выход из Восточно-Сибирского моря в Чукотское море обозначен линией, пересекающей пролив Лонга.
Данные о пересечении выделенных линий грузовыми судами фиксировались каждые сутки. Подсчет судов позволил получить объективную картину о балансе судов на исследуемом участке СМП. Общее количество судов определялось по формуле:
Рис. 1. ГИС-данные о маршрутах движения грузовых судов в акватории СМП во второй половине августа - первой половине сентября 2018 года
Результаты
Щд = Дсуд.! + Икв + ^МЖ,
где Исуд - количество судов в исследуемые сутки; Л^суд-1 - количество судов в прошлые сутки;
Л^КВ - количество судов, прошедших через пролив Карские ворота (положительное значение при входе, отрицательное значение при выходе);
Nмж - количество судов, прошедших через мыс Желания (положительное значение при входе, отрицательное значение при выходе).
Рис. 2. Плотность морских транспортных потоков на СМП, зеленые линии - зоны входа (выхода) на СМП, перехода из восточной в западную часть
На рис. 3 представлены графики изменения количества судов в западной части акватории СМП в период зимней навигации 2018 г. На вертикальной оси отложено количество судов, на горизонтальной оси - временной интервал с 10 сентября по 20 февраля 2018 г.
Верхняя синяя линия соответствует общему количеству судов, находящихся в акватории СМП.
—Количество судов внутри СМП
-Переход Карские ворота-СМП
- Переход СМП-Карские ворота
-Переход мыс Желания-СМП
-Переход СМП-мыс Желания
10 января 2018 г. ^ 20 февраля 2018 г.
Рис. 3. Динамика изменения количества судов в Западном секторе СМП (период зимней навигации 2018 г.) Динамика изменения судового потока в акватории СМП в летний период показана на рис. 4.
ев ео 70 60 50
Вход(выход) запад СМП Переход Вход(выход) восток СМП
пролив Вилькицкого
01 августа 2018 г. —> 31 августа 2018 г.
Рис. 4. Динамика изменения количества судов на СМП (период летней навигации 2018 г.)
Обсуждение результатов
В отличие от общего подсчета количества судов в акватории СМП (котловой подсчет), в работе использовалась методика, которая позволяет получить детальную картину распределения морских транспортных потоков в акватории СМП в различные навигационные периоды. Сравнение полученных результатов с результатами работ [10, 11] позволило подтвердить некоторые преимущества использованной методики по сравнению с расчетными методами прогнозирования морских транспортных потоков, а также методами расчета, основанными на использовании нейронных сетей.
В результате проведенного исследования был выявлен ряд особенностей морской арктической транспортной системы, среди которых следует отметить:
- в зимнюю навигацию для входа и выхода в акваторию СМП используется, как правило, только пролив Карские Ворота;
- в зимнюю навигацию интенсивность морских перевозок в Карском море уменьшается, в остальных морях акватории СМП морские перевозки практически прекращаются;
- в летний период интенсивность пересечения транспортными судами западных границ акватории СМП более чем в два раза превышает интенсивность пересечения восточных границ;
- в летнюю навигацию транзитные перевозки с запада на восток происходят с большей интенсивностью, чем с востока на запад.
Заключение
Морские транспортные операции в акватории СМП находятся в стадии развития.
Несмотря на большое количество судов, находящихся в акватории СМП, непосредственное участие в грузоперевозках принимает участие малая их часть.
В акватории СМП плотность судовых потоков в летнюю навигацию существенно превышает плотность зимней навигации.
Использованная в работе методика сбора и визуализации информации повышает качество исследования морских транспортных систем.
Совершенствование методики будет направлено на совершенствование методов идентификации транспортных процессов, развитие методов прогнозирования и оптимизации потоков судов в акватории СМП.
В дальнейшем планируется расширить исследования по предложенной методике и выполнить сравнение потоков по всем направлениям на СМП за период календарного года в сравнении к предыдущим периодам.
Литература
1. О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года: Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 г. № 204.
2. Афонин А.Б., Тезиков А.Л., Ольховик Е.О. Разработка методов оценки проходных глубин на трассах Северного морского пути в зависимости от подробности съемки рельефа дна // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2016. - № 4(38). - С. 62-68. Б01: 10.21821/2309-5180-2016-8-4-62-68.
3. Афонин А.Б., Королев И.Ю., Тезиков А.Л.Исследование влияния подробности гидрографической съемки на оценку проходных глубин // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2017. - № 5(45). - С. 1007-1016. Б01: 10.21821/2309-5180-2017-9-5-1007-1016.
4. Тезиков А.Л., Афонин А.Б., Ольховик Е.О. Гидрографическая изученность акватории Северного морского пути // Транспорт Российской Федерации. - 2018. - № 2 (75). - С. 19-21.
5. Афонин А.Б., Королев И.Ю., Тезиков А.Л. Исследование факторов, влияющих на навигационную аварийность в условиях мелководья // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2017. - № 4 (44). - С. 735-743. Б01: 10.21821/2309-5180-2017-8-4-735-743.
6. Ольховик Е.О. Исследование влияния мелководья на изменение скоростных режимов судов в акватории Северного морского пути // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2018. - № 3 (49). - С. 486-496. Б01: 10.21821/2309-5180-2018-10-3-486-496.
7. Ольховик Е.О., Афонин А.Б., Тезиков А.Л. Информационная модель морских транспортных потоков Северного морского пути // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2018. - № 1 (47). - C. 97-105. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-1-97-105.
8. Ольховик Е.О. Анализ скоростных режимов СПГ-танкеров в акватории Северного морского пути в период зимней навигации 2017-2018 гг. // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. - 2018. - № 2 (48). - C. 300-308. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-2-300-308.
9. Администрация Северного морского пути [Электронный ресурс]. - URL: http://www.nsra.ru/ (дата обращения: 10.09.2018).
10. Zhang Z. et al. Vessel traffic flow analysis and prediction by an improved PSO-BP mechanism based on AIS data // Evolving Systems. - 2018. - P. 1-11.
11. Benedyk I.V., Peeta S. A binary probit model to analyze freight transportation decision-maker perspectives for container shipping on the Northern Sea Route // Maritime Economics & Logistics. -2016. - P. 1-17.
