北京交通大学机电学院王爽心研究团队：基于Bow-Tie因果框架的海事事故风险分析贝叶斯模型 | MDPI Oceans

本文基于渤海海域2013-2025年的海事事故数据，提出了一种融合Bow-Tie因果框架与贝叶斯网络的BT-BN模型，用于构建“观测数据—潜在不安全原因—事故类型”的三层分层概率推理机制。研究背景是全球海上交通规模扩大导致事故风险增加，渤海海域船舶密集、气象复杂，碰撞、沉没与搁浅事故频发。研究目的是从事后分析转向事前风险识别，实现多因素耦合条件下的风险定量分析。结论表明，船速、航行状态、能见度、吃水状态及装载状态是高风险敏感因素；碰撞事故受人为操作影响较大，沉没事故由恶劣天气与装载状态耦合引起，搁浅事故与环境感知和操纵能力相关。通过案例验证，模型对事故类型的概率预测显著提升，推理结果与官方调查结论一致。该模型为海事监管和VTS系统提供量化决策支持，未来结合AIS与实时气象数据，可推动海上安全管理由事后处置向事前预防转变。