Emergency management of maritime accidents in the yangtze river: problems, practice and prospects

• Autorzy: Yan X.P. , Wu B. , Zhang D. , Zhang J. F.

Identyfikatory

DOI

10.12716/1001.11.01.13

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Maritime accidents have received considerable attentions due to the enormous property damage, casualties and serious environmental pollution. This paper first makes statistical analysis of the different types of maritime accidents in the period of 2012 to 2014 in the Yangtze River. Second, the problems of emergency management of maritime accidents are also proposed from the analysis of the major accident “Eastern Star”.. Afterwards, four practice cases, including decision support for maritime accidents, emergency resource allocation, emergency simulation system and effectiveness of emergency management, are introduced to present the insights gained from these practices. Last, in order to address these problems, this paper proposes that an artificial societies, Computational experiments, and Parallel execution (ACP) approach should be introduced to establish an improved management system for maritime accidents in the future, and an ACP based maritime accident emergency management framework is proposed.

Słowa kluczowe

EN

inland navigation; emergency management; Yangtze River; maritime accident; artificial societies; Computational Experiments and Parallel Execution (ACP); eastern star; inland shipping; oil spill

• Wydawca: Faculty of Navigation, Gdynia Maritime University
• Czasopismo: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 11, no. 1
• Strony: 111--118
• Opis fizyczny: Bibliogr. 44 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Yan X.P.

• Wuhan University of Technology, Wuhan, China

autor

Wu B.

• Wuhan University of Technology, Wuhan, China

autor

Zhang D.

• Wuhan University of Technology, Wuhan, China

autor

Zhang J. F.

• Wuhan University of Technology, Wuhan, China

Bibliografia

• 1 Akyuz, E., & Celik, M. (2014). A hybrid decision‐making  approach  to  measure  effectiveness  of  safety  management  system  implementations  on‐board  ships.  Safety Science, 68, 169‐179
• 2 Bhattacharya, S. (2012). The effectiveness of the ISM Code:  A qualitative enquiry. Marine Policy, 36(2), 528‐535.
• 3 Calabrese, F., Corallo, A., Margherita, A., & Zizzari, A. A.  (2012). A knowledge‐based decision support system for  shipboard  damage  control.  Expert  Systems  with  Applications, 39(9), 8204‐8211
• 4 Cunha, I., Neuparth, T., Moreira, S., Santos, M. M., & ReisHenriques, M. A. (2014). Management of contaminated  marine marketable resources after oil and HNS spills in  Europe. Journal of environmental management, 135,36‐44. 
• 5 Davies, A. J., & Hope, M. J. (2015). Bayesian inference‐based  environmental  decision  support  systems  for  oil  spill  response  strategy  selection.  Marine  Pollution  Bulletin,  96(1‐2), 87.
• 6 Deng, S.C., Wu, Q., Shi, B., Chen, X.Q., Chu, X.M. (2014).  Prediction  of  resource  for  responding  waterway  transportation  emergency  based  on  case‐based  reasoning [J]. China safety science journal, 24(3): 79‐84. (In  Chinese) 
• 7 Duan, W., Cao, Z., Wang, Y., Zhu, B., Zeng, D., Wang, F. Y.,  ... & Wang, Y. (2013). An ACP approach to public health  emergency  management: using a campus outbreak of  H1N1 influenza as a case study. IEEE Transactions on  Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 43(5), 1028‐1041.
• 8 Eleye‐Datubo, A. G., Wall, A., Saajedi, A., & Wang, J. (2006).  Enabling  a  powerful  marine  and  offshore  decisionsupport solution through bayesian network technique.  Risk Analysis, 26(3), 695‐721
• 9 Friis‐Hansen,  P.,  &  Simonsen,  B.  C.  (2002).  GRACAT:  software  for  grounding  and  collision  risk  analysis.  Marine Structures, 15(4), 383‐401
• 10 Garrett, R. A., Sharkey, T. C., Grabowski, M., & Wallace, W.  A.  (2017).  Dynamic  resource allocation to support oil  spill  response  planning  for  energy  exploration  in  the  Arctic.  European  Journal  of  Operational  Research,  257(1), 272‐286
• 11 Gui,  H.,  Wang  T.F.,  Wang,  Y.,  Wu,  Q.  (2016).  An  Effectiveness  Evaluation  of  Waterway  Transportation  Emergency Response Performance Based on a Workflow  Model.  Journal  of  Transport  Information  and  Safety,  34(3), 116‐125. (In Chinese)
• 12 Hänninen, M., Banda, O. A. V., & Kujala, P. (2014). Bayesian  network model of maritime safety management. Expert  Systems with Applications, 41(17), 7837‐7846.
• 13 Jasionowski, A. (2011). Decision support for ship flooding  crisis management. Ocean Engineering, 38(14), 1568‐1581.
• 14 Krohling, R. A., & Campanharo, V. C. (2011). Fuzzy TOPSIS  for group decision making: A case study for accidents  with oil spill in the sea. Expert Systems with Applications,  38(4), 4190‐4197
• 15 Lehikoinen, A., Luoma, E., Mäntyniemi, S., & Kuikka, S.  (2013). Optimizing the recovery efficiency of Finnish oil  combating vessels in the Gulf of Finland using Bayesian networks. Environmental science & technology, 47(4), 17921799
• 16 Li,  P.,  Cai,  Q.,  Lin,  W.,  Chen,  B.,  &  Zhang,  B.  (2016).  Offshore  oil  spill  response  practices  and  emerging  challenges. Marine Pollution Bulletin, 110(1), 6‐27.
• 17 Ma,  Y.D.,  Shen  Z.P.  (2008).  Study  on  the  maritime  emergency  response  to  collision  ships.  Navigation  Technology, 4: 21‐23. (In Chinese
• 18 Mokhtari,  K.,  Ren,  J.,  Roberts,  C.,  &  Wang,  J.  (2012).  Decision  support  framework  for  risk  management on  sea  ports  and  terminals  using  fuzzy  set  theory  and  evidential  reasoning  approach.  Expert  Systems  with  Applications, 39(5), 5087‐5103. 
• 19 Montewka, J., Ehlers, S., Goerlandt, F., Hinz, T., Tabri, K., &  Kujala, P. (2014). A framework for risk assessment for  maritime transportation systems—A case study for open  sea  collisions  involving  RoPax  vessels.  Reliability  Engineering & System Safety, 124, 142‐157
• 20 Mazaheri, A., Montewka, J., & Kujala, P. (2014). Modeling  the risk of ship grounding—a literature review from a  risk management perspective. WMU Journal of Maritime  Affairs, 13(2), 269‐297
• 21 Ning, B., Tang, T., Dong, H., Wen, D., Liu, D., Gao, S., &  Wang, J. (2011). An introduction to parallel control and  management  for  high‐speed  railway  systems.  IEEE  Transactions  on  Intelligent  Transportation  Systems,  12(4),  1473‐1483
• 22 Ölçer, A. İ., & Majumder, J. (2006). A Case‐based Decision  Support  System  for  Flooding  Crises  Onboard  Ships.  Quality and Reliability Engineering International, 22(1), 5978. 
• 23 Shi, W., Su, F., & Zhou, C. (2014). A temporal accessibility  model for assessing the ability of search and rescue in  Nansha  Islands,  South  China  Sea.  Ocean  &  Coastal  Management, 95, 46‐52.
• 24 Siljander, M., Venäläinen, E., Goerlandt, F., & Pellikka, P.  (2015).  GIS‐based  cost  distance  modelling  to  support  strategic  maritime  search  and  rescue  planning:  a  feasibility study. Applied Geography, 57, 54‐70. 
• 25 Su, S., & Wang, L. (2013). Three dimensional reconstruction  of  the  fire  in  a  ship  engine  room  with  multilayer  structures. Ocean Engineering, 70, 201‐207. 
• 26 Tzannatos, E., & Kokotos, D. (2009). Analysis of accidents in  Greek  shipping  during  the  pre‐and  post‐ISM  period.  Marine Policy, 33(4), 679‐684
• 27 Ulusçu, Ö. S., Özbaş, B., Altıok, T., & Or, İ . (2009). Risk  analysis of the vessel traffic in the strait of Istanbul. Risk  Analysis, 29(10), 1454‐1472
• 28 Varela,  J.  M.,  &  Soares  Guedes,  C..  (2007).  A  virual  environment  for  decision  support  in  ship  damage  control. IEEE computer graphics and applications, 27(4), 5869
• 29 Varela, J. M., Rodrigues, J. M., & Soares Guedes C. (2014).  On‐board  decision  support  system  for  ship  flooding  emergency response. Procedia Computer Science, 29, 16881700. 
• 30 Wu,  B.,  Yan,  X.P.,  Wang  Y.,  Sun,  X.,  Guo  Z.X.  (2013).  Maritime  patrol  resource  configuration  based  on  navigational risks in bridge area. Navigation of China,  36(4), 82‐85. (In Chinese)
• 31 Wu, B., Yan, X.P., Wang, Y., & Wei, X. (2014). Maritime  emergency simulation system (MESS)‐a virtual decision support platform for emergency response of maritime  accidents. 2014 International Conference on Simulation and  Modeling  Methodologies,  Technologies  and  Applications  (SIMULTECH), 155‐162.
• 32 Wu,  B.,  Yan,  X.P.,  Wang,  Y.,  &  Zhang,  J.  F.  (2015a).  Emergency  Group  Decision‐Making  with  Multidivisional  Cooperation  for  Inland  Maritime  Accident.  In: A.  Weintrit,  T.  Neumann  (Eds),  Information,  Communication and Environment, Marine Navigation and Safety  of Sea Transportation, CRC Press/Balkema, London, UK,  165‐171.
• 33 Wu,  B.,  Wang,  Y.,  Zhang,  J.,  Savan,  E.  E.,  &  Yan,  X.P..  (2015b).  Effectiveness  of  maritime  safety  control  in  different  navigation  zones  using  a  spatial  sequential  DEA  model:  Yangtze  River  case.  Accident  Analysis  &  Prevention, 81, 232‐242. 
• 34 Wu, B., Yan, X.P., Wang, Y., & Soares Guedes, C. (2016).  Selection  of  maritime  safety  control options for NUC  ships using a hybrid group decision‐making approach.  Safety science, 88, 108‐122.
• 35 Wu, B., Yan, X.P., Wang, Y., & Soares, Guedes C. (2017). An  Evidential  Reasoning ‐ Based  CREAM  to  Human  Reliability Analysis in Maritime Accident Process. Risk  Analysis, DOI: 10.1111/risa.12757
• 36 Xiong, S., Long, H., Tang, G., Wan, J., & Li, H. (2015). The  management in response to marine oil spill from ships  in China: A systematic review. Marine pollution bulletin,  96(1), 7‐17
• 37 Xiong, G., Dong, X., Fan, D., Zhu, F., Wang, K., & Lv, Y.  (2013).  Parallel  traffic  management  system  and  its  application to the 2010 asian games. IEEE Transactions on  Intelligent Transportation Systems, 14(1), 225‐235. 
• 38 Xue  B.  (2013).  Discussion  on  the  emergency  response  to  collision ships. Navigation Technology, 2013, 4: 18‐20. (In  Chinese)
• 39 Yan, X.P., Wu, B., Wang, Y., Wei, X.Y. (2015) . Overview of  Development  and  Current  Progress  in  Maritime  Simulation Research. Journal of System Simulation, 2015,  27(1): 13‐28. (In Chinese) 
• 40 Yang,  J.  B.  (2001).  Rule  and  utility  based  evidential  reasoning approach for multiattribute decision analysis  under  uncertainties.  European  Journal  of  Operational  Research, 131(1), 31‐61.
• 41 Zhang, D., Yan, X. P., Yang, Z. L., Wall, A., & Wang, J.  (2013). Incorporation of formal safety assessment and  Bayesian network in navigational risk estimation of the  Yangtze  River.  Reliability  Engineering  &  System  Safety,  118, 93‐105.
• 42 Zhang,  J.,  Yan,  X.P.,  Zhang,  D.,  Haugen,  S.,  &  Yang,  X.  (2014). Safety management performance assessment for  Maritime  Safety  Administration  (MSA)  by  using  generalized belief rule base methodology. Safety Science,  63, 157‐167.
• 43 Zhang, J., Teixeira, Â. P., Guedes Soares, C., Yan, X.P., &  Liu, K. (2016). Maritime transportation risk assessment  of  Tianjin  Port  with  Bayesian  belief  networks.  Risk  analysis, 36(6), 1171‐1187. 
• 44 Zhang, J., Teixeira, Â. P., Guedes Soares, C., & Yan, X.P.  (2017). Probabilistic modelling of the drifting trajectory  of an object under the effect of wind and current for  maritime search and rescue. Ocean Engineering, 129, 253264.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017)