梁肇基+王晨+江福才
摘 要:為保障船舶航行安全,基于船舶AIS數據進行挖掘和統計分析,考慮船舶吃水及水位變化對航行擱淺風險的影響,建立了船舶航行擱淺風險預警模型,以為船舶動態監控及行為預警等研究提供參考依據,為有關部門決策管理提供支持。
關鍵詞:AIS 航行 擱淺 風險預警 建模
1.引言
目前,基于船舶AIS數據水上交通流分析主要包括宏觀和微觀兩個層面。宏觀研究在初期多借用陸上交通流的相關理論,將其應用到水上交通流研究中,如有學者通過分析船頭時序數據,以其有序程度來衡量水上交通流復雜狀況等。后多針對水上交通流特征,通過分析某水域交通流AIS數據,得到該水域通航風險程度或航行異常狀況,以為通航安全和海事管理提供依據。
如黃亞敏基于AIS數據分析水上交通流復雜性,分別建立了交通流宏觀復雜度模型和微觀復雜度模型;文元橋等為定量研究局部水域交通流復雜性,通過解析水上交通流結構特征,建立了基于交通密度因子和交通沖突因子的水上交通流復雜性測度模型;杜磊等為實現對目標水域水上交通系統宏觀狀態的演變趨勢的定量描述和分析,根據宏觀態勢特點,建立了融合動態密度因子和迫近因子的宏觀態勢評估模型和區域分布模型,并將水域網格化,將各網格的態勢在時間維度上擴展,建立了水上交通流宏觀態勢預測模型。
周翠等為客觀地確定港口水域船舶航跡帶尺度,運用最小二乘法,建立了基于AIS數據分析的船舶航跡帶尺度計算模型,計算出了航跡帶尺度,并推算出了船舶漂移系數的取值范圍;……