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船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)不仅是海上交通监管的有效工具,也为研究海上交通运输及其相关产业活动特征提供了一种良好的数据源。基于海上渔船AIS数据,本研究利用高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)识别渔船捕捞活动状态,提出一种将核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)与热点分析(Hot Spot Analysis, HSA)相融合用于渔船捕捞活动聚集区提取的方法。结果显示：与单一KDE或HSA方法相比,二者相融合的方法将KDE的距离衰减效应与HSA统计指数相结合,在渔船捕捞活动聚集区提取中的应用效果较好、效率较高;采用该融合方法,基于2018年9—12月AIS数据,实现对渤海海峡周边海域渔船捕捞活动聚集区的提取,发现不同月份,渔船捕捞活动聚集区的分布范围和空间形态特征具有一定差异性,烟威近岸海域和渤海海峡是主要的捕捞活动聚集区,其结果可为该海域捕捞活动管理和海洋生态保护提供技术方法和决策支持。 相似文献
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基于2018年海上船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据,借助GIS空间分析方法,对渤海海上船舶位置及密度、船舶速度等空间分布特征以及船舶流量日、月和季节变化的时间特征进行分析,得到以下结论：① 渔业船舶多活动于近岸海域,呈团聚状分布;商业船舶多聚集在公共航道区,整体呈带状分布;货船数量占商业船舶总量的78.58%,主要为中型货船,客船与油轮以中小型船舶所占比重相对较大。② 渤海船舶速度以中低速为主,尤其是渔业船舶;较高速度的船舶主要是大中型货船和客船。③ 渔业船舶活动时间和季节变化特征显著,秋季休渔期结束后以及白天工作时间段渔船活动较频繁;与渔业船舶相比,渤海商业船舶活动受季节变化和昼夜交替影响较小。分析发现,渤海交通流密度高,船舶会遇频繁,发生船舶碰撞以及重大污染事故的风险较大;东西向和南北向的海上交通与渔业捕捞作业船舶之间存在较大的海域空间利用冲突,需要引起足够的重视。自然环境与资源条件、沿岸社会经济发展与港口建设、海域管制等因素影响海上船舶时空分布。 相似文献
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