基于AIS的大型船舶靠泊航速分布規(guī)律

黃澤洋， 邵哲平， 潘家財(cái),2， 紀(jì)賢標(biāo),2， 馬 峰

(1.集美大學(xué) 航海學(xué)院，福建 廈門 361021；2.廈門大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，福建 廈門 361011)

HUANG Zeyang1, SHAO Zheping1, PAN Jiacai1,2, JI Xianbiao1,2, MA Feng1

基于AIS的大型船舶靠泊航速分布規(guī)律

黃澤洋1， 邵哲平1， 潘家財(cái)1,2， 紀(jì)賢標(biāo)1,2， 馬 峰1

(1.集美大學(xué) 航海學(xué)院，福建 廈門 361021；2.廈門大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，福建 廈門 361011)

船載自動識別系統(tǒng)(Automatic Identification System, AIS)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著大量海上交通特征，可從中獲取潛在的、可反映船舶行為特征規(guī)律的信息。對此，基于AIS數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法和中分緯度算法精確提取船舶靠泊特征。結(jié)合廈門嵩嶼和天津北疆港區(qū)2014年全年的數(shù)據(jù)，深入分析大型集裝箱船距離泊位20倍船長范圍內(nèi)的航速分布規(guī)律。研究結(jié)果既可為主管部門完善港內(nèi)安全航速規(guī)定提供參考，亦可為船舶駕引人員提供靠泊階段的航速控制依據(jù)。

水路運(yùn)輸；船載自動識別系統(tǒng)；大型船舶；靠泊航速；分布規(guī)律

HUANGZeyang1,SHAOZheping1,PANJiacai1,2,JIXianbiao1,2,MAFeng1

Abstract: Extracting the motion characteristics of berthing vessels from massive Automatic Identification System(AIS) data by combining the data mining technology and mid-latitude sailing method is proposed. The aproaching speed distribution law of large container ships when they are within the range of about 20 times of own ship length from the berth are identified based on whole data set of the year 2014, acquired in Xiamen Songyu port area and Tianjin Beijiang port area. The research may help the port authorities to define speed limits and help the pilots or officers to control vessels during berthing.

Keywords: waterway transportation; AIS; large vessel; berthing speed; distribution law

靠泊操縱是船舶進(jìn)港航行的最后階段，對于大型船舶而言，即使有拖船協(xié)助，操船人員依然會承受很大壓力。因此，切實(shí)保障各類船舶(特別是各類大型船舶)安全靠泊尤為重要。

近些年，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者圍繞保障船舶安全靠泊開展的研究工作主要包括大型船舶靠泊操縱模擬[1-2]、 船舶大型化對靠泊安全的影響[3]及引領(lǐng)船舶安全靠泊的關(guān)鍵因素分析[4-6]等，很少對大型船舶靠泊航速變化的普遍規(guī)律進(jìn)行研究。

文獻(xiàn)[7]分析船舶進(jìn)出港各階段航速的分布。這里在此基礎(chǔ)上，根據(jù)船載自動識別系統(tǒng)(Auto-matic Identification System, AIS)數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)[8]所接收的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)挖掘方法分析大型集裝箱船靠泊航速的變化規(guī)律，重點(diǎn)對DL[7]處于[0,20]時的航速規(guī)律進(jìn)行比較、歸納和總結(jié)，以期為主管機(jī)關(guān)完善港內(nèi)安全航速的規(guī)定及船舶駕引人員制訂靠泊操縱計(jì)劃和安全靠泊提供參考。

1 大型船舶靠泊總體情況

1.1大型船舶靠泊的特點(diǎn)

大型船舶具有質(zhì)量大、線型尺度大等特殊的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，該特殊性使得靠泊操作的難度進(jìn)一步提升。大型船舶靠泊時速度一般較低，空載時受風(fēng)的影響較大，重載時受流的影響較大，同時還受淺水效應(yīng)和窄水的影響，受力情況比較復(fù)雜。在上述條件下，操船者需根據(jù)本船的實(shí)際操縱性能，并結(jié)合當(dāng)時靠泊的具體條件，制訂周密的靠泊計(jì)劃。

操船人員尤其應(yīng)密切關(guān)注入泊的余速、船與碼頭間的橫距及靠攏角度。通常在保證舵效的前提下，靠泊速度宜盡可能低，以避免長時間倒車或頻繁用車；有經(jīng)驗(yàn)的船長或引航員一般根據(jù)岸邊目標(biāo)的相對移動速度來判斷靠泊余速的大小。

1.2大型船舶靠泊航速的定義

在航海學(xué)領(lǐng)域，船舶的航行速度可分為船速和航速2種，前者一般指船舶在無風(fēng)流情況下的航行速度，而后者則是船舶在風(fēng)流影響下相對海底的航行速度。[8]這里所研究的原始數(shù)據(jù)來自于AIS，故船舶航速均為考慮風(fēng)、浪和流等影響因素的航速，即對地速度(Speed Over Ground, SOG)。

通過對大量的AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，船長>300 m的大型集裝箱船的航速一般從距離泊位約20倍船長處開始呈明顯下降趨勢，因此這里主要研究該階段的航速分布情況。

2 船舶靠泊特征的提取算法

基于Microsoft SQL Server的AIS信息數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)[9]的主體，數(shù)據(jù)庫中的AIS信息表(尤其是動態(tài)信息表)的數(shù)據(jù)量一般比較大，故應(yīng)根據(jù)研究對象來篩取所需要的信息。[10]

2.1船舶到達(dá)距離模型設(shè)計(jì)

1)確定目標(biāo)泊位所在碼頭的經(jīng)緯度范圍及目標(biāo)船的船長范圍，利用船舶海上移動通信業(yè)務(wù)標(biāo)識碼(Maritime Mobile Service Identity, MMSI)關(guān)聯(lián)動態(tài)信息表和靜態(tài)信息表，篩取各船舶航速穩(wěn)定為0階段所對應(yīng)的第1個時刻點(diǎn)，將其定義為ST(Stop Time)，并將結(jié)果存入到臨時表A中。

2)以ST為索引，通過關(guān)聯(lián)動態(tài)表和表A提取各船舶的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)(分別為BerthLong和BerthLat)，將其定義為船舶最終靠泊位置(即泊位點(diǎn))，并將結(jié)果存入到臨時表B中。

3)根據(jù)不同港口水域的具體環(huán)境確定船舶靠泊操縱過程的起算點(diǎn)經(jīng)緯度，提取起算點(diǎn)與泊位點(diǎn)間的船舶AIS數(shù)據(jù)，將結(jié)果存入到靠泊表C中。

4)構(gòu)建距離計(jì)算函數(shù)CalDist，并調(diào)用至靠泊表C中，計(jì)算任意時刻各船舶軌跡點(diǎn)與各自泊位點(diǎn)間的距離。在靠泊階段，由于起算點(diǎn)至泊位點(diǎn)的航程較短，故考慮首先利用中分緯度算法(Mid-Latitude Sailing)[8]計(jì)算各船各自相鄰航跡點(diǎn)間的航程，再累加求和，最終得到各船各自的剩余航程DDistToBerth。以計(jì)算某船靠泊過程中第Ai點(diǎn)與第Ai+1點(diǎn)間的航程為例，可得

(1)

假定某船靠泊軌跡為圖1形式，計(jì)算起算點(diǎn)A1(φ1,λ1)與泊位點(diǎn)An(φn,λn)間的航程，可得

圖1 某船靠泊軌跡

(2)

(3)

式(2)和式(3)中:各距離的單位均為n mile。為便于后續(xù)采用同類比較法分析數(shù)據(jù)規(guī)律，考慮對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，即利用船舶與靠泊泊位間的距離同自身船長的比值DL來度量。

(4)

式(4)中：DL為船舶與靠泊泊位間的距離同自身船長的比值；DDistToBerth為船舶與靠泊泊位間的距離，n mile；LOA為船舶總長，m。

5)在進(jìn)港靠泊過程中，由于大型集裝箱船的操縱性能較好，一般在距離泊位的10 n mile時開始備車[11]；為不失一般性，可將其認(rèn)定為約50倍船長，即50DL。因此，對靠泊表C中的數(shù)據(jù)作進(jìn)一步的篩選，使與泊位間的距離≤50DL。經(jīng)過處理的部分結(jié)果展示見圖2。

2.2曲線擬合和規(guī)律

圖2 經(jīng)過處理的靠泊表C部分結(jié)果展示

將提取出的靠泊特征數(shù)據(jù)以離散點(diǎn)的形式呈現(xiàn)出來，結(jié)合船舶操縱特點(diǎn)及引航員的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)有針對性地分析不同港口條件下同種大型船舶的靠泊航速與剩余距離的關(guān)系，繼而對靠泊航速遞減階段的數(shù)據(jù)進(jìn)行有針對性的擬合。將散點(diǎn)圖與已知函數(shù)曲線對比，選取最接近散點(diǎn)分布的曲線。這里考慮采用基于最小二乘的多項(xiàng)式回歸預(yù)測方法[12-13]，得到其回歸方程和回歸曲線。回歸方程的一般形式為

(5)

再利用MATLAB生成曲線具有置信水平95%的預(yù)測區(qū)間(Prediction Interval)[14]，該區(qū)間即為靠泊船航速分布區(qū)間。

3 實(shí)例

3.1研究范圍和數(shù)據(jù)整理

為便于研究，利用已建立的船舶AIS信息服務(wù)平臺，分別采集靠泊廈門嵩嶼港區(qū)和天津北疆港區(qū)的船長>300 m的集裝箱船舶AIS數(shù)據(jù)。嵩嶼集裝箱碼頭泊位范圍選定為24°26′.48N～24°27′.03N，117°59′.52E～118°02′.26E；北疆集裝箱碼頭泊位范圍選定為38°58′.68N～39°00′.57N，117°46′.36E～117°47′.38E。AIS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況見表1，采集的時間范圍是2014年1月1日—12月31日。

表1 AIS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況

3.2靠泊航速結(jié)果展示

靠泊嵩嶼港區(qū)和北疆港區(qū)集裝箱船的航速分布散點(diǎn)圖見圖3。

由圖3a可知，靠泊嵩嶼港區(qū)的集裝箱船至距泊位約40DL處引航員登船，隨后航行至距離泊位約20DL處其航速達(dá)到極大值，即該水域的航速上限15 kn；而圖3b中，靠泊北疆港區(qū)的船舶在距離泊位約33DL處有小幅減速，當(dāng)駛近至距離泊位20DL之后，其航速遞減趨勢與嵩嶼港區(qū)具有明顯的相似性。

a)嵩嶼港區(qū)

b)北疆港區(qū)

3.3結(jié)果分析

根據(jù)上述相似性，擬組合研究兩港區(qū)的靠泊航速分布，進(jìn)一步分析大型集裝箱船在20DL范圍內(nèi)的靠泊航速宏觀規(guī)律(見圖4)，由航速分布得到靠泊航速分布表(見表2)。

一般大型集裝箱船由全速前進(jìn)至停車的過程中因慣性而前進(jìn)的距離約為9.8DL。由圖4可知，船舶即使航行至距離泊位約10DL處，其航速依然在8 kn左右。當(dāng)船舶航行至距離泊位約1.5DL處時，航速呈驟降趨勢，此時航速約為3 kn。大型集裝箱船的方形系數(shù)CB較小，一般<0.68；單位載重噸分配的主機(jī)功率Pmax/mDW較大，一般>0.60；舵面積與船長、吃水比AR/(LPPd)一般>1/55。以上因素

圖4 大型集裝箱船距泊位20DL范圍內(nèi)靠泊航速分布散點(diǎn)圖

表2 大型集裝箱船距泊位20DL范圍內(nèi)靠泊航速分布

綜合作用，使得船舶的穩(wěn)定性和停船性能好、舵效佳，加之船舶排水量大，故而其靠泊前應(yīng)保持適當(dāng)高的航速，以保證靠泊效率和舵效，同時兼顧安全性。

大型集裝箱船靠泊的最后階段，引航員將視情況選擇合適的時機(jī)停車淌航。此階段耗時相對較長，故單位區(qū)域內(nèi)接收的AIS數(shù)據(jù)量大，0～2DL內(nèi)離散點(diǎn)分布較密集。此外，引航員在必要時也會選擇瞬間加車，以增加舵效。

3.4曲線擬合

綜上所述，擬提取靠泊廈門嵩嶼和天津北疆港區(qū)的集裝箱船靠泊航速數(shù)據(jù)進(jìn)行合并擬合，范圍為0～20DL(見圖5)。同時，得到靠泊航速分布(見式(6))。

圖5 船長>300 m集裝箱船靠泊航速分布曲線擬合及其預(yù)測區(qū)間

(6)

根據(jù)擬合曲線和式(6)計(jì)算得到大型集裝箱船舶靠泊建議航速及其方差(見表3)。該建議航速即1～20DL各自對應(yīng)的平均航速。由此計(jì)算各自的方差，用以展示各樣本航速相對建議航速的偏離程度。由表3可知，隨著船舶逐漸靠近泊位，各船航速控制的差異性越來越小，尤其當(dāng)船航行至8DL范圍內(nèi)以后方差較小，表明多數(shù)船舶的靠泊航速控制偏差較小，具有明顯的一致性。

3.5結(jié)果驗(yàn)證

為驗(yàn)證上述靠泊建議航速的有效性和可操作性，將其應(yīng)用于大連海事大學(xué)航海技術(shù)研究所研制的大型船舶操縱模擬器中。由4位持有船長適任證書的人員分別根據(jù)建議航速模擬靠泊廈門嵩嶼港區(qū)。靠泊操作均較順利，表明大型集裝箱船參考該建議航速靠泊效果較好，該建議航速及航速分布規(guī)律在無明顯彎頭或彎頭較少的水域具有普遍適用性。

表3 大型集裝箱船舶靠泊建議航速及其方差

4 結(jié)束語

現(xiàn)有的港內(nèi)航速的具體規(guī)定多來自于一般經(jīng)驗(yàn)，缺乏有效的數(shù)據(jù)支持。研究發(fā)現(xiàn)，對大型船舶靠泊航速分布的宏觀規(guī)律進(jìn)行分析有助于主管部門更直觀地了解水域內(nèi)同一類型船舶的航速控制習(xí)慣，從而有針對性地完善安全航速的相關(guān)規(guī)定。同時，其還有利于船舶駕引人員統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，正確運(yùn)用車、舵、錨、纜、側(cè)推器及拖船等助泊設(shè)備。

提出有效提取船舶靠泊特征的到達(dá)距離模型，探討靠泊廈門嵩嶼港區(qū)和天津北疆港區(qū)的大型集裝箱船的靠泊航速規(guī)律，并結(jié)合船舶的操縱性能和引航員的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對剩余距離約為20DL的航速遞減階段進(jìn)行深入分析，由擬合結(jié)果得到船舶靠泊建議航速。這里僅就大型船舶靠泊航速規(guī)律展開討論，靠泊角度的規(guī)律及風(fēng)、浪、流等對航速和航向的影響將是下一步研究的重點(diǎn)。

[1] INOUE K, OKAZAKI T, MURAI K, et al. Fundament-al Study of Evaluation at Berthing Training for Pilot Trainees Using a Ship Maneuvering Simulator[J].TRANSNAV,2013,7(1):135-141.

[2] 劉軼華，肖英杰.基于大型船舶操縱模擬器的洋口港LNG船舶靠離泊風(fēng)險(xiǎn)評估[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2014,38(2):290-293.

[3] 楊定照.集裝箱大型化對靠泊安全的影響[J].航海技術(shù)，2011(2):8-10.

[4] 尤慶華，陳杰，胡甚平，等.集裝箱船舶順流靠泊風(fēng)險(xiǎn)評估與操作要領(lǐng)[J].中國航海，2013，36(4):143-146.

[5] 周世波，張宇.超大型集裝箱船舶靠泊廈門港海滄1#泊位的安全操縱[J].航海技術(shù)，2014(3):1-4.

[6] HSU W K K. Assessing the Safety Factors of Ship Berth-ing Operations[J].The Journal of Navigation,2015, 68(3):576-588.

[7] 肖瀟，邵哲平，紀(jì)賢標(biāo)，等.基于AIS信息的船舶進(jìn)出港航速控制模型[J].上海海事大學(xué)學(xué)報(bào)，2014,35(4):11-14.

[8] 郭禹.航海學(xué)[M].大連：大連海事大學(xué)出版社，2005:22.

[9] 邵哲平，孫騰達(dá)，潘家財(cái)，等.基于ECDIS和AIS的船舶綜合信息服務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)[J].中國航海，2007，30(2):30-33.

[10] JI Xianbiao, SHAO Zheping, PAN Jiacai, et al. A New AIS-Based Way to Conduct OLAP of Maritime Traffic Flow[C]. ASCE: Proceedings of ICTE, 2009: 3718-3723.

[11] 洪碧光.船舶操縱[M].大連：大連海事大學(xué)出版社，2008:131-132.

[12] 王巖，隋思漣.數(shù)理統(tǒng)計(jì)與MATLAB數(shù)據(jù)分析[M].2版.北京：清華大學(xué)出版社，2014：221-228.

[13] 許倫輝，傅惠.交通信息智能預(yù)測理論與方法[M].北京：科學(xué)出版社，2009：40-50.

[14] LAROSE D T.數(shù)據(jù)挖掘方法與模型[M].劉燕權(quán)，胡賽全，馮新平，等，譯.北京：高等教育出版社，2011：52-57.

DistributionLawofLargeVesselBerthingSpeedBasedonAISData

(1.Navigation College, Jimei University, Xiamen 361021, China; 2. School of Information Science and Technology, Xiamen University, Xiamen 361011, China)

U675.921

A

2016-02-27

國家自然科學(xué)基金(51109090)； 福建省自然科學(xué)基金(2015J01214)

黃澤洋(1991—)，男，福建福州人，碩士生，從事交通信息工程及控制研究。E-mail：zyhuang0809@163.com

邵哲平(1964—)，男，福建福州人，教授，船長，博士，從事交通信息工程及控制、航海技術(shù)研究。E-mail：zpshao@jmu.edu.cn

1000-4653(2016)02-0055-04