洋山港区运营阶段的港口通过能力
第29卷第4期2008年12月
上 海 海 事 大 学 学 报Journa l o f Shangha iM ariti m e University
V o. l 29 N o . 4
D ec . 2008
文章编号:1672-9498(2008) 04-0025-04
洋山港区运营阶段的港口通过能力
邵俊岗, 许小兵, 王 煜, 霍小江
3. 郑州电力高等专科学校经济贸易系, 郑州 450004)
1
1
2
3
(1. 上海海事大学科学研究院, 上海 200135; 2. 上海市港口管理局, 上海 200002;
摘 要:为给洋山港区的接续建设和运营管理提供参考, 以排队论为基础, 将船舶到离港及码头装卸过程视为M /M/C排队系统, 建立运营阶段港口通过能力的排队论模型, 分析洋山港区通过能
力, 考察港口运营情况. 以2007年洋山港区运营数据为基础进行研究, 结果表明, 洋山港区的通过能力过剩、负荷偏低, 需要引起重视.
关键词:排队论; 通过能力; 洋山港区中图分类号:U 652. 14; U 691 文献标志码:A
Handli ng capacity of operation phase in Yangs han port area
S HAO Jungang , XU X i aob i ng , WANG Y u , HUO X i ao ji ang
(1. A cade m y o f Sc i ence&T echno logy , Shangha iM ariti m e U niv . , Shangha i 200135, Ch i na ;
2. Shangha iM unic i pal P ort A d m i n i strati on , Shanghai 200002, China ;
3. D epart ment o f Econom ics&T rade , Zhengzhou E lectr i c Powe r College , Zhengzhou 450004, Ch i na)
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Abst ract :In order to prov i d e reference for t h e running m anage m ent and fo llo w ing -constr uction of Yang -shan port area , a queu i n g theory m odel is set up to describe t h e po rt handling capacity o f operation phase . I n th ism ode, l a process of berthing a l o ngsi d e , sli p p i n g fro m a l o ngsi d e , and handling is regarded as the M /M /Cqueuing syste m. The m ode l is a lso used to analyze the port handling capac ity and i n spect the port operation situati o n . W ith operati o n data o fYangshan port area i n 2007, the port handling capac-i ty is studied by m eans o f this syste m. It is discovered that the handling capac ity of operation phase i n Y ang -shan port area is sur p l u s and the load is so m e what l o w , to w hich m ore attenti o n is needed to pay . K ey w ords :queu i n g theory ; handling capac ity ; Y angshan port area
0 引 言
随着我国进出口业务快速增长, 船舶进出港口异常频繁. 然而, 快速增长的港口需求与港口通过能力不足的矛盾突出, 部分重要港口经常出现压船、
收稿日期:2008-06-17 修回日期:2008-08-10
压港现象, 港口建设落后成为经济快速发展的瓶颈.
港口通过能力反映港口企业生产能力, 在一定时期(年、月、日) 、一定技术装备和劳动组织条件下, 港口利用自身资源所能装卸船舶货物的最大数
[1-2]量. 目前, 对港口通过能力的研究主要集中在设
基金项目:上海市教育委员会创新项目(08Z579); 上海海事大学重点学科建设项目(XR0102)
作者简介:邵俊岗(1963) ), 男, 河南西华人, 教授, 博士, 研究方向为技术经济、港口航运管理, (E-m ail) j gshao @ri n. s hm tu . edu. cn
26上 海 海 事 大 学 学 报
1. 1. 3 服务机制
第29卷
计问题上, 属于港口建设规划阶段, 未涉及港口投产运营阶段. 洋山港区在上海具有举足轻重的地位, 在
全国乃至全世界的影响力也不可小觑, 本文利用排队论方法研究洋山港区运营阶段港口通过能力, 判断其负荷状况, 为其进一步发展提出决策建议.
M /M /C型随机服务系统的服务机制主要包括:服务台数量、顾客接受服务方式(单个还是成批) 以及服务时间的分布. 在港口M /M/C型随机服务系统中, 服务台数量即为港口所拥有的泊位数, 记为C . 多泊位相互协作, 船舶单个到达, 泊位装卸1艘船舶所需时间(服务时间) 服从负指数分布:
F (t) =1-e , t >0
港口对1艘船舶的服务时间是t 天的概率. 1. 2 运营阶段港口通过能力排队论模型的指标
计算 (1) 服务强度
Q =K /(C L )
只有当Q
(2) 泊位全部空闲的概率
C-1
-L t
1 运营阶段港口通过能力的排队论
模型
排队论(queu i n g theory ) 是通过研究各种服务系统的排队现象, 解决服务系统最优化设计和控制的科学. 在港口通过能力的研究中, 排队论方法把港口看作随机服务系统, 以船舶的等待和泊位数量之间的合理平衡为宗旨, 具有动态性、经济性等优点. 利用排队论方法测算港口通过能力, 可以考察、判断港口运营情况, 发现薄弱环节, 从而采取措施加以消除, 提高港口经济和社会效益.
依据排队论理论, 可将到港船舶视作顾客, 港口视作为顾客服务的机构(进行装卸作业的机构). 船舶到港具有随机性, 船舶与提供装卸服务的泊位和供等泊船舶排队的锚地共同构成港口随机服务系统. 船舶到港及到港后进行的装卸货物等活动是系统运行的主要过程. 船舶单个到达、相继到达时间间隔服从参数为K 的负指数分布, 系统共有C 个服务台, 每个服务台的服务时间相互独立且服从参数为L 的负指数分布. 船舶到达时, 若有空闲泊位可以马上接受服务, 否则便排成队列等待. 这个过程基本构成标准的M /M/C型随机服务系统.
1. 1 港口M /M /C型随机服务系统的主要特征1. 1. 1 输入过程
输入过程指顾客按什么规律到达. 船舶到港过程服从Po isson 分布:
n -K
e (n =0, 1, 2, , ) (1) P n =P (n ) =n!
式中:n 为每天到港船舶数; K 为平均每天到港船舶数; P (n ) 为1天内有n 艘船舶到港的概率. 1. 1. 2 排队规则
排队规则指到达的顾客按什么规律接受服务. 在港口M /M /C型随机服务系统中, 船舶排队遵守如下规则:(1) 按船舶到港的先后次序接受服务; (2) 船舶一旦到达港口, 不论排队时间多长都不得中途离港; (3) 1个泊位只能同时为1艘船舶服务, 并且泊位靠泊能力不小于船舶吨位; (4) 不允许船舶等待特定泊位, 也不允许泊位等待特定船舶, 即只要有与船舶相适应的空闲泊位, 船舶就必须靠泊接
K
[3-4]
(2)
式中:L 为每天服务完毕的船舶数量, 艘/d ; F (t) 为
(3)
P 0=
E
k=0
k! k
+##C! 1-Q -1
(4)
(3) 船舶数为n 的概率
P n =P (n) =
n!
P (n
P (n \C )
n
n
C! C
(5)
(4) 当港口泊位全部被占用时, 后继到港的船舶必须等待靠泊.
船舶到港后必须等待的概率
P =P (n \C ) =
n =C
E P
]
n
=
E
]
n=C
C! C #P =
C
n
P
C! (1-Q ) 0
(5) 在港待泊的平均船舶数
(CQ ) Q
L q =20
C! (1-Q )
在接受服务的船舶数之和的平均数.
平均到港船舶数
L s =
n =0
C
(6)
(7)
(6) 平均到港船舶数指排队等待的船舶数与正
E nP
]
n
=L q +C Q (8)
(7) 船舶平均在港等待时间指从船舶到达时刻起到开始接受全部服务所经历的时间.
船舶平均在港等待时间
W q =L q /K
9
第4期邵俊岗, 等:洋山港区运营阶段的港口通过能力27
(8) 船舶平均在港逗留时间指从船舶到达时刻起到接受全部服务所经历的时间.
船舶平均在港逗留时间
W s =L s /K
(10)
大型化趋势愈演愈烈. 以集装箱船为例, 当前主流船型已发展到第5和第6代, 单船可装载集装箱量为8000TE U, 要求航道和码头前沿水深超过15m , 且其趋势还在发展. 洋山港深水港区的建设顺应世界港航界的发展趋势, 水深超过15m, 可有效解决制约上海国际航运中心建设的最大瓶颈问题.
洋山港区1期工程于2005年12月开港运营, 有泊位5个; 2期工程于2006年12月投产运营, 有泊位4个.
2. 2 2007年洋山港区运营数据
对洋山港区2007年的运营数据进行分析. 2007年洋山港区集装箱吞吐量及船舶靠泊量见表1.
652. 4185658
755. 1213744
858235735
956. 1214648
1056. 1214665
1154213645
1254. 2213650
总计[1**********]
2 洋山港区运营阶段港口通过能力
计算
2. 1 洋山港区概况
洋山港区地处我国海岸线与长江的/T 0字形交汇处, 是南北海运的要冲和江海联运的枢纽, 同时又背靠经济发达的长三角地区, 集装箱货源丰富.
由于规模经济的驱动和造船技术的发展, 船舶
统计时间/月份吞吐量/万TEU 大船靠泊量/艘次总靠泊量/艘次
140. 1156534
240154512
342181563
447171653
551183661
表1 2007年洋山港区集装箱吞吐量及船舶靠泊量
注:总靠泊量的统计对象包括大船(国际班轮) 、长江和沿海内支线船舶以及往返于洋山和外高桥之间的穿梭巴士.
根据表1, 2007年洋山港区共靠泊船舶7668艘次, 全年干线船(国际班轮) 装卸集装箱455万TEU, 约占总吞吐量的75%.小船在大船间隙见缝插针地安排靠泊, 对大船的等待时间基本不产生影响. 另外, 洋山港区正在建设专供内支线船舶和穿梭巴士停靠的支线码头, 建成后小船将在这些码头靠泊, 不会再对大船靠泊产生影响.
2. 3 洋山港区运营阶段港口通过能力排队论模型
参数计算 (1) 船舶到达率K . 根据上文分析可知, 小船停靠对大船排队影响极小, 所以在计算洋山港区的港口通过能力时, 忽略小船影响, 采用大船靠泊量数据. 2007年洋山港区共靠泊大船2332艘次, 平均每天到港6. 5艘, 即船舶到达率K 为6. 5.
(2) 平均占泊时间t . 每艘船舶平均占泊时间
t =t z +t f +
间, h ;
洋山港区2007年的实际运营情况, 在研究中对(t f +
E
t ) 取2h .
(3) 船舶服务率L . 由式(11) 可得t 为13. 5h (0. 5625d), 故每天装卸船舶1. 78艘, 即L 为1. 78.
2. 4 测算结果及分析
根据上述计算参数, 利用排队论模型进行计算, 结果见表2和3.
表2 洋山港区通过能力测算结果
服务强度平均排队船舶数/艘平均排队时间/d系统空闲概率/%
0. 40574
等待概率/%
1. 387543. 661120. 56325
0. 00947/艘0. 001462. 59162
平均在港时间/d
表3 系统中船舶数为n 的概率
系统中船舶数/艘
123456
概率/%9. 4637817. 2793821. 0329519. 2014314. 023518. 53491
系统中船舶数/艘
789101112
概率/%4. 452402. 032350. 824610. 345790. 135750. 05508
E
t (11)
式中:t z 为船舶装卸作业时间, h ; t f 为辅助作业时
E
t 为非生产性作业时间, h .
2007年运营情况表明, t z 平均为11. 5h ; 辅助作业时间由靠泊、开工、结束和离泊等工序所占用的时间构成, 而非生产性时间指在泊船舶由于接受港口国监控(Port State Contro, l PSC ) 检查、货物交接、不可预计的风力影响、装卸设备损坏和检修、为保持船体平衡而进行压载水调整等非生产性活动所占用. 由表2可见, 服务强度Q =0. 40574, 小于1, 即使船舶要排队, 时间也不会很长, 平均0. 00146d , .
28上 海 海 事 大 学 学 报 第29卷
洋山港区1期和2期工程相继投产以及3期工程开始实施, 在今后很长一段时间内, 洋山港区的硬件设施不会成为制约通过能力的瓶颈.
然而, 从服务强度Q =0. 40574可以看出, 洋山港区的泊位利用率偏低. 目前, 洋山港区的设备还没有得到充分使用, 到港船舶艘次较少, 业务增长空间很大. 此外, 洋山港区还在进行后续工程建设. 在进行通过能力测算时, 洋山港区已经竣工投产运营的泊位有9个, 3期工程及后续工程也已相继开工建设, 到2010年洋山港区将形成近10km 的深水岸线, 建成集装箱泊位26个, 年设计吞吐能力达1500万TE U. 这26个集装箱泊位包括供远洋干线班轮停靠的深水泊位16个以及供沿海和长江内支线船舶停靠的泊位10个. 到2008年底, 16个干线集装箱泊位可以全部完成. 2. 5 通过能力预测
若洋山港区泊位数为9个, 当年吞吐量达到设计吞吐能力1500万TEU 时, 其通过能力见表4.
表4 洋山港区通过能力预测
服务强度平均排队船舶数/艘平均排队时间/d系统空闲概率/%
0. 9987579949. 937500. 00012
等待概率/%/艘平均在港时间/d
0. 1244680850. 49929
若远洋干线班轮停靠的深水泊位增加到16个, 吞吐量达到1500万TE U, 即泊位数和吞吐量都达
到设计量, 此时通过能力的预测结果见表5.
表5 洋山港区通过能力预测
服务强度平均排队船舶数/艘平均排队时间/d系统空闲概率/%
0. 56180
等待概率/%
3. 168939. 020210. 56377
0. 03161/艘0. 001980. 01244
平均在港时间/d
注:泊位数为16个, 年吞吐量为1500万TEU.
由表5可见, 当泊位数达到16个时, 服务强度Q =0. 56180, 平均排队时间不到1h , 港口不会出现拥挤, 但服务强度偏低, 港口设备利用率不高. 如果不采取相应措施提高船舶靠泊量, 势必造成大量基础设施闲置, 导致资源浪费.
3 结束语
在港口运营期间, 利用排队论方法研究港口通过能力, 可以有效掌握港口运营状况. 船舶靠、离泊接受装卸服务的动态过程构成标准的M /M /C型随机服务系统. 利用M /M/C模型的相关指标, 可以了解港口通过能力.
洋山港区在上海国际航运中心建设中具有特殊地位, 故选取洋山港区作为利用排队论方法研究港口通过能力的实例. 分析发现, 洋山港区不存在港口拥挤的问题, 但顾客量不足. 为解决这一问题, 洋山港区下一步应着重进行服务功能建设, 以优质、便捷的服务确立其在国际航运市场中的独特地位, 吸引更多船公司挂靠, 提升自身竞争力.
注:泊位数为9个, 年吞吐量为1500万TEU.
由表4可见, 服务强度Q =0. 99875, 接近于1, 从基础设施利用的角度看, 港口设备得到充分使用. 但平均排队时间接近50d , 平均在港时间约51d , 港口拥挤严重, 严重影响船公司的运营效率. 参考文献:
[1]真虹. 港口管理[M].北京:人民交通出版社, 2005:123-132.
[2]韦桂昌. 论提高港口通过能力的途径[J ].水运工程, 2002(12):20-22. [3]胡运权. 运筹学教程[M].北京:清华大学出版社, 1998:285-300.
[4]黄晓鸣, 徐小义. 排队论在港口规划设计中的应用[J].青岛大学学报, 1996, 11(3):59-62.
(编辑 张 敏)