冰上絲路安全：北極航道航行風險度評估的研究

范開國，王苗姜，申藝璇，劉婷婷

（1.32021 部隊，北京 100094；2.國防科技大學氣象海洋學院，湖南 長沙 410015；3.常州市新北自然資源和規劃技術保障中心，江蘇 常州 213032；4.武漢大學中國南極測繪研究中心，湖北 武漢 430079）

近年來，全球氣溫上升，北極海冰加速融化，海冰范圍屢創新低，使得包括俄羅斯北部的“東北航道”和加拿大沿岸的“西北航道”在內的北極航道有望真正地擁有全面開通的條件。北極航道一旦全面開通，必將成為一條新的“海洋交通大動脈”，以新的方式連接亞洲、歐洲和北美洲，帶來不可估量的商業利益和經濟利益，使得越來越多的國家都迫切地想嘗試利用北極航道。

由于北極航道處于高緯度，目前只有夏季的幾個月份才具備通航條件。此外，北冰洋沿岸復雜的冰情使得極區船舶航行較困難。根據北極航運評估報告的不完全統計，在1995—2004 年，北極海域發生海上事故共293 起。多發的海上事故不僅會對北極環境造成破壞，而且伴隨著巨大的經濟損失。因此，迫切需要開展航道航行風險度評估，為極地科考和航道選取提供航行風險評估信息。

北極航道航行受諸多因素影響，主要包括自然環境、船舶等級和航行人員等因素。其中自然環境因素影響較大，諸如海冰密集度、海冰厚度、溫度、風速和能見度等對航行時間有要求；航道水深、航道寬度等對船舶等級有一定的限制；而船舶航行時間長短、破冰能力大小等對航行安全也有所影響。目前，國內外科學家對航道航行風險評價已做過許多研究，HOWELL S E L 等[1]分析了加拿大北極群島海冰情況，探究了北極西北航道通航可行性；SAHIN B等[2]采用改進的模糊層次分析法（Improved Fuzzy-Analytic Hierarchy Process，IF-AHP）對北冰洋航行風險因子設置量化權重，確定了北極航行風險等級；王哲等[3]通過建立風險指標體系對東北航道主要航段進行了定量化風險評估，并與挪威船級社（Det Norske Veritas and Germanischer Lloyd，DNV GL）劃分的北冰洋風險區進行對比，兩者結果較為吻合；王哲等[4]利用風險分析理論方法建立了東北航道自然環境風險評價指標體系，通過客觀和主觀權重組合形式分析了6 個關鍵海峽的風險度；葛珊珊等[5]利用地理信息系統，綜合自然環境的風險性和脆弱性初步量化了西北航道風險評價體系；單雨龍等[6]利用動態貝葉斯網絡方法對北極東北航道風險度進行了評估與動態預測；錢龍霞等[7]利用投影尋蹤方法對北極航道自然環境風險進行了評估和區劃。

上述多項研究基于不同方法建立了風險評價體系，但較少通過實際可靠數據對建立的風險評價體系進行準確性驗證。為了定量化評估北極可通航航道的航行風險度，本文主要利用高精度海冰密集度遙感觀測結果，綜合風速、溫度、能見度與水深等數據信息，利用權重和風險等級劃分法建立了無破冰能力船只在北極航道航行的自然環境風險評估體系，計算得到日平均北極航道航行自然環境風險度信息，并通過“雪龍”號科考船在西北航道航行信息驗證評估得到了航道航行風險度信息的準確性。從而為未來極地科考或航道選取提供航行風險評估信息支撐，對順利推進“冰上絲綢之路”建設具有重要的意義。

1 評估數據分析

1.1 海冰密集度數據

海冰密集度是指示海冰變化的重要參數，是大氣和海洋環流機制的輸入參數。近幾十年來，海冰密集度遙感衛星反演方法逐漸成熟。根據LIU T 等[8]和KERN S 等[9]研究結果的散點圖得知，大多數海冰密集度算法在高海冰密集度區域表現更好，但在低海冰密集度區域（海冰密集度低于50%）的精度差異很大。此外，由于Bootstrap、NASA Team（NT）和NASA Team2（NT2） 等海冰密集度算法主要利用被動微波數據中的亮溫信息求解海冰密集度，忽略了海冰和海水的空間關系，導致在低海冰密集度區域會存在相應的低估或高估[10]。

LIU T 等[11]在考慮海冰海水的亮溫信息和空間信息后，將TV 正則化引入到非負約束最小二乘模型中，提出了針對低海冰密集度區域的非負約束最小二乘聯合總變分（Joint Total Variation with Nonnegative Constrained Least Square，NCLS-TV） 海冰密集度估算方法。NCLS-TV 方法可以較準確地估算一年冰和多年冰的密集度，且相較于基于北極輻射與湍流相互作用的海冰密集度估算法（ARTIST（Arctic Radiation and Turbulence Interaction Study）Sea Ice，ASI）、NT2 和全約束最小二乘法（The Fully Constrained Least Squares，FCLS） 等成熟算法在低海冰密集度區域具有較低的均方根誤差。

基于NCLS-TV 海冰密集度估算方法，本文利用高性能微波掃描輻射計（The Advanced Microwave Scanning Radiometer 2，AMSR 2） 被動微波遙感數據，獲取了2017 年的海冰密集度（一年冰密集度和多年冰密集度），其空間分辨率為12.5 km，時間分辨率為日。圖1 為2017 年7 月、8 月、9 月、10月第一天的海冰密集度分布圖。圖1 中圖例所示灰色部分代表陸地，黑色部分代表開闊水域（靠近北極點附近黑色部分為影像空洞），而海冰密集度（0%~100%）從深藍色到白色按色階梯度分布。

圖1 北極海冰密集度結果示意圖

1.2 溫度、風速和能見度數據

溫度、風速和含水量數據來自歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）全球再分析數據產品ERA5 數據集[12]。ERA5 數據集提供了逐小時估計的大量大氣、海洋和陸地表面參數，其主要包括不同海拔的風速、溫度、空氣密度、云底高度、地表太陽輻射度、反射率、蒸發量和含水量等。ERA5 數據集每天更新，延遲時間約為5 天，數據時間分辨率為每小時，空間分辨率為0.25°。本文使用了1 000 hPa的含水量數據、2 m 氣溫和10 m 風速數據，其中將含水量數據反演獲得能見度數據，用于航行風險度的評估。溫度，風速和含水量數據取每天0 時、6時、12 時、18 時的數據再平均。由于這些數據與海冰密集度數據的投影不一致，空間分辨率也不一致，都需要重投影至北極極方位立體投影并重采樣至12.5 km，多源數據的空間覆蓋范圍也裁剪至與海冰密集度數據保持一致。

1.3 水深數據

水深數據采用美國地球物理中心發布的ETOPO1 陸地地形和海洋水深數據，該數據由不同的全球和區域數字數據集生成的[13]。ETOPO1 包括ETOPO1（Ice）和ETOPO1（Bedrock）兩種類型，分別表示南極和格陵蘭冰蓋的頂部高程與冰蓋的底部高程，兩者的空間分辨率均為1’。

1.4 航跡數據

通過在北極海冰網絡信息平臺上篩選，本文選擇了中國第8 次北極科學考察“雪龍”號船航跡作為驗證數據，也是距離現在最近的一次中國北冰洋考察在西北航道的通航。此次北極科考于2017 年7月20 日從上海出發，經白令海峽和楚科奇海，首次選取穿越北極中央航道，過北歐海域，繞格陵蘭島經戴維斯海峽進入巴芬灣；隨后在巴芬灣首次嘗試穿越西北航道，歷時8 天經過冰情復雜的帕里水道東部、穿過皮爾海峽、富蘭克林海峽、維多利亞海峽、毛德皇后灣和阿蒙森灣，于9 月6 日安全離開西北航道，進入波弗特海；最后在2017 年10 月10 日返回上海，歷時83 天。本文使用時間分辨率為5 min 和10 min 的“雪龍”號科考船軌跡數據，時間覆蓋為2017 年7 月6 日下午13 ：00 至2017 年10 月9 日下午14 ：00（UTC）。

2 航行風險評估

2.1 評估方法

基于NCLS-TV 算法反演的海冰密集度數據，結合溫度、風速、能見度與水深數據信息，首先按照專家打分的權重歸一化確定這5 種數據權重大小，分別為0.35、0.2、0.1、0.23 和0.12[3]?？梢钥闯?，海冰對風險度的影響最大，溫度和能見度次之，風速和水深影響最小。隨后，進一步對5 種數據進行風險等級劃分[6]，建立航道航行風險指標判定（表1）。最后，在5 種數據大小一致，分辨率一致，權重確定和風險等級劃分的前提下，根據權重計算每個網格像素的風險度值，最終得到北極航道日均航行風險度信息。

表1 5 種類型數據風險等級

2.2 評估結果分析

2.2.1 全北極的航行風險度評估結果及分析

基于評估方法計算得到2017 年日平均北極航道航行風險度，其中2017 年7 月、8 月、9 月和10月，每月5 日、15 日和25 日的航道航行風險度如圖2所示，每日的地圖均采用北極極方位立體投影。

圖2 2017 年7—10 月北極航道航行風險度圖。

由圖2 可以看出，選取的12 張風險度圖在靠近北極中心區域和加拿大北極群島北部的區域顏色較深，其風險度值基本在2 左右，說明該區域航行風險度較大。在遠離北極中心的各緯度上，風險度圖顏色由深變淺，風險度值由大變小，并隨著經度的不同在不同地方風險度差異較大。在遠離北極的地方，海冰覆蓋微乎其微，風險度可能受水深、溫度、風速及其他因素影響。從時間序列看，風險度圖從7 月開始橙色逐漸變淺，在8 月15 日、25 日和9 月的5 日、15 日最低，隨后橙色又逐漸變深，在10 月橙色深度最大，說明風險度變化與海冰冰情的時序變化趨勢較一致，在一年中的8 月底和9月初航行風險值總體較小，在7 月和10 月航行風險值較大。

2.2.2 西北航道的航行風險度評估結果及分析

考慮到海冰密集度數據的空間分辨率、路線水深及其他路線研究進展等，本文主要對西北航道北線和西北航道南線（圖3）航道內海冰冰情和航行風險度進行了詳細分析。

對西北航道北線而言，其巴羅海峽東部和蘭開斯特海峽在2017 年7 月5 日的航行風險度在1.3 左右，而海冰密集度為0，說明該區域航行風險小，但當天西北航道北線的其他海峽（麥克盧爾海峽，梅爾維爾子爵海峽和巴羅海峽西部）風險度值約為1.6~2，風險度較高，海冰密集度也達到了0.7，因此，西北航道北線無法開通。7 月25 日，麥克盧爾海峽入口靠近班克斯島的區域風險度開始出現小于1.5 的區域，西北航道內航行風險度開始降低。直至8 月15 日，除了帕里水道中間區域（梅爾維爾子爵海峽東部和巴羅海峽西部區域） 風險度大于1.5 外，北線其余航段風險值都較小，這部分高風險的區域可能是由伊麗莎白女王群島海域的海冰流入所導致。9 月15 日，整個西北航道北線風險度都小于1.5，說明該日西北航道北線可通航，但需要注意海島陸地邊緣的殘留冰。從9 月下旬開始，航道風險度值又開始上升，其從西北航道北線中間段和西端先增加，到10 月15 日，除了蘭開斯特海峽外，其余航段風險度都較高。10 月25 日，整個西北航道北線風險度最大，不能通航。

西北航道南線受海冰運動影響較小，冰情較北線簡單，其風險度變化也與時間變化相關。南線的阿蒙森灣、多芬聯合海峽和科瑞內西灣海冰融化較快，在7 月5 日，阿蒙森灣的風險度已經大約在1~3。7 月25 日，多芬聯合海峽和科瑞內西灣部分區域風險度低于1.5，同日靠近加拿大陸地的毛德皇后灣區域風險度也較低。8 月5 日，維多利亞海峽東部和富蘭克林海峽西部海域海冰融化，風險度開始小于1.5，同時皮爾海峽也存在低風險度區域。8 月15 日，整個西北航道南線風險度較小，南線開通。直至10 月5 日，維多利亞海峽，富蘭克林海峽和皮爾海峽風險度值開始上升。10 月底，整個西北航道南線只有毛德皇后灣和多芬聯合海峽部分區域風險度較低，因此南線開始不可通航。

3 航跡數據驗證

為驗證日平均航道航行風險度的準確性，本文通過研究中國第8 次北極科學考察“雪龍”號船航跡是否在低風險度區域來進行定性驗證?！把垺碧柨瓶即? 月底穿過白令海峽并到達楚科奇海，在8 月首次通過北極中央航道，經北歐海，抵達巴芬灣。然后，開始穿越西北航道，歷時8 天完全通過西北航道南線。本文選取了9 月1 日至6 日的“雪龍”號科考船穿越西北航道的航跡數據，其主要從巴芬灣開始，依次經過蘭開斯特海峽、巴羅海峽、皮爾海峽、富蘭克林海峽、維多利亞海峽、毛德皇后灣、德阿瑟海峽、科瑞內西灣、多芬聯合海峽和阿蒙森灣，并到達波弗特海，即西北航道的南線。具體各時間段航跡與航行風險度如圖4 所示。

圖4 北極西北航道“雪龍”號科考船航跡與對應的日平均航行風險度對比圖

由圖4 可見，“雪龍”號科考船9 月1 日至9月6 日在西北航道航跡為圖4（a）中的藍色線段，圖4（a）對應的風險度圖時間為9 月5 日。圖4（a）、圖4（b）、圖4（c）、圖4（d）、圖4（e）、圖4（f）分別為9 月1 日至9 月6 日的航跡和對應日期的風險度圖。9 月1 日“雪龍”號位于巴芬灣的西部，靠近巴芬島，其風險度值較小，為1.0~1.3。9 月2 日“雪龍”號向西進入蘭開斯特海峽，開始穿越西北航道，經蘭開斯特海峽，到達巴羅海峽的薩默塞特島北部，其風險度基本為1。9 月3 日“雪龍”號沿著皮爾海峽進入西北航道南線。根據9 月3—6 日的西北航道風險度圖顯示，在北線麥克盧爾海峽和梅爾維爾子爵海峽均存在風險度值為1.5~2 的區域，而西北航道南線各海域的平均風險度在1.0~1.5，低于同期北線的風險度，由此可知，西北航道南線的航行風險相對較小。因此，“雪龍”號選擇西北航道南線而不是北線這一事實與本文依據風險度得到的航行風險分析結果相對應，說明風險度具有一定的準確性。9 月3 日“雪龍”號經過皮爾海峽和富蘭克林海峽，其風險度平均值為1 左右。9月4 日“雪龍”號繼續穿過維多利亞海峽和毛德皇后灣，其航行風險度約為1.0~1.5。9 月5 日“雪龍”號經過德阿瑟海峽、科瑞內西灣和多芬聯合海峽，到達阿蒙森灣，在這些區域中，除科瑞內西灣航行風險度在1.0~1.7 外，其余航段風險度均較小。9 月6 日“雪龍”號經風險度為1 的阿蒙森灣，駛入波弗特海，成功離開西北航道。

WANG C 等[14]使用1979—2019 年加拿大冰圖（Canadian Ice Service Digital Archive，CISDA） 數據，根據POLARIS 方法確定的不同類型的海冰風險計算其通航風險RIO。RIO 值為負表示船舶在此類區域航行的風險狀況（運行風險升高或運行需特殊考慮），而RIO 值為正表示可接受的狀況（正常運行）。本文將WANG C 等[14]的結果與“雪龍”號科考船的航跡進行了對比，結果如圖5 所示。

圖5 北極西北航道“雪龍”號科考船航跡與WANG C 等[14]的航行風險度對比圖

結合圖4 和圖5，“雪龍”號科考船為了保證航行安全，均行駛在風險度最低的海峽。但是兩種風險度圖的獲取存在本質的不同：本研究使用了海冰密集度、水深、溫度和能見度數據綜合計算出航行的風險度；WANG C 等[14]僅使用了加拿大冰圖數據，利用不同類型海冰風險POLARIS 指數估算海冰通航風險，此外他們也考慮了船舶的破冰能力。

4 結 論

本文利用基于NCLS-TV 方法反演的海冰密集度結果，綜合風速、溫度、能見度與水深等數據信息，利用權重和風險等級劃分法建立了北極航道航行風險評估體系，并計算得到日平均北極航道航行風險度信息。通過與中國第8 次北極科學考察“雪龍”號船航跡對比分析可知，“雪龍”號科考船基本在風險度較低的區域航行，加之“雪龍”號科考船避開西北航道北線而走南線也間接說明本文的日平均北極航道航行風險度信息具有較高的可信度。利用日平均北極航道航行風險度信息，可為極地科考或航道選取提供準確的航行風險評估信息，對順利推進“冰上絲綢之路”建設具有重要意義。

由于本文采用的海冰密集度、水深等相關數據的來源不同，數據之間有較大的差異性。此外，航道航行風險度除受上述5 個主要因素影響外，還受到海冰厚度、航道管制、船舶航行時間、船舶破冰能力、船員素質等因素影響。在未來的工作中，將考慮更多的數據因素，系統化地評估北極航道航行風險度，更好地保障極地科考與船舶通行。