AIS数据在集装箱港口服务效率的应用研究

港口是物流供应链中的核心环节,港口服务效率会决定整个物流供应链的效率。本文提出了一种基于海量船舶AIS（Automatic Identification System）轨迹数据的港口服务效率计算框架,利用集装箱船舶AIS轨迹、港口地理信息等海事大数据,采用滑动窗口算法等数据挖掘方法判断船舶在港内的状态,估算出反映港口服务效率的AWT/AST指标,从时间维度对港口服务效率评价,为港口管理运营部门和航运公司决策提供参考。并以上海港、宁波港、深圳港、釜山港为例,采用2018年全年全球5600余艘集装箱船舶的AIS轨迹数据,量化评价4个亚洲集装箱港口的服务效率。结果显示:① 船舶抵港泊位作业时间近似正太分布,正太分布均值在14~18 h之间,船舶泊位作业时间集中在10~30 h;② 船舶泊位作业时间与船舶船型大小成正相关,船型越大则泊位作业时间越长;③ 32%的船舶抵达上海港会发生等待时间,体现上海港集装箱码头整体处于供不应求的状态。宁波港整体服务效率较高,船舶发生等待事件较少。作为区域性枢纽港,釜山港近洋区域性运输频繁使得釜山港抵港船舶频率较高。④ 洋山四期码头为自动化码头,其港口装卸工艺与其他码头不同,但其码头作业效率并未高很多。     

基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别

港口目标识别是海事船舶监管的重中之重,船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）所获取的船舶活动信息,可为港口目标识别提供高时相和高精度的船舶航行数据。为了探究AIS数据在港口目标识别中的应用,提出一种基于多源数据和船舶停留轨迹语义建模的港口目标识别方法。通过数据挖掘和语义信息增强构建船舶停留轨迹语义模型,识别船舶港口停留轨迹;建立基于随机森林的船舶停留方式分类模型,分类船舶泊位停留轨迹和船舶锚地停留轨迹,并利用空间逐级合并方法提取港口泊位和港口锚地;综合船舶泊位停留轨迹、道路、海岸线、水深、土地利用与土地覆盖等数据,顾及情景-领域知识实现港口目标识别。基于2017年96 790艘船舶的超8300万条AIS轨迹记录,应用本文方法识别南海研究区的港口目标。实验结果表明,本文方法对于船舶轨迹停留行为总体分类精度为0.9477, Kappa系数为0.8948。提取出南海研究区447个港口区域,与Google Earth影像叠加验证结果表明,提取结果均位于真实的港口影像内,相较于Natural Earth数据集中包含的南海区域24个港口点位,提取结果的完整性大大增强。因此,基于多源数据和船舶停留语义建模的港口目标识别方法对于港口目标识别具有较高的准确性和完整性。此外,该方法提取的港口区域可为基于遥感影像的港口目标识别提供靶区,从而提高大区域甚至全球范围内港口目标动态识别的效率。     

上海外高桥港区停泊船聚类分析与异常检测

停泊船空间分布规律挖掘,在海事监管、港口管理和航运公司船队管理方面有着重要意义。现有研究主要针对船舶停泊点进行空间聚类以识别码头和锚地,缺乏对码头、锚地内船舶停泊特征分析,及码头和锚地外的异常停船的检测。因此,利用海量船舶自动识别系统（AIS）数据探索船舶停泊规律显得很有必要,且具备可行性。根据海况设定停泊速度阈值和停泊位置变化量阈值,建立停船判定模型。按港区、船型筛选,获取2016年1至11月外高桥港区集装箱船停泊记录。根据类中心点密度和聚类数量,设定邻域半径（ε）和邻域密度（MinPts）,采用密度聚类（DBSCAN）算法对船舶停泊点进行密度聚类,并将聚类结果与外高桥港区码头、锚地分布图进行比较,生成可疑停船列表。对比船舶历史轨迹,明确可疑停船列表中船舶真实停泊记录,筛选出异常停船。研究发现,2016年1至11月外高桥港区船舶异常停泊点位于圆圆沙锚地至吴淞口锚地间的南港水道和江亚南沙锚地附近的南港水道航段。船舶停泊前、后位置变化幅度小,而速度变化幅度大,推测船舶突发故障是其异常停泊的原因。海事主管部门（MSA）可根据船舶水上移动通信业务识别码（MMSI）快速锁定航运公司,加强岸上船舶安全管理。船舶停泊位置和时间能够记录船舶发生故障地点及其持续时间,为船队管理提供重要依据。     

DGPS组合定位的大型船舶靠泊技术与应用分析

 为了保障大型船舶靠泊操纵工作更加安全、高效,本文介绍了船舶靠泊仪及其发展,分析了大型船舶靠泊过程,研究了DGPS组合定位技术,建立以DGPS组合定位技术的大型船舶靠泊数学模型。在此模型基础之上,建立了船基平面坐标系,并通过此坐标系计算船舶靠泊时船首、 船尾相对码头的距离与速度,船首向与船舶转向率等船舶动态参数。最后,采用DGPS定位组合技术、AIS技术和WIFI技术等设计大型船舶靠泊系统(包括硬件和软件),并通过实例验证此靠泊仪的可行性和有效性。实例证明:大型船舶靠泊仪为引航员靠泊操纵时提供高精度的船位信息,船舶移动速度和船舶与码头岸线距离等辅助信息,船舶位置精度可达60cm,速度精度可达5m/s,有效地提高了大型船舶靠泊安全 性和工作效率,为引航员的船舶靠泊工作提供了更加直观、方便、快捷的航行靠泊导航过程。     

基于多源海事数据的大型船舶精细化分段乘潮研究

针对大型船舶长航道乘潮进港窗口期时长不充足问题,本文提出了基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）数据、港口潮汐数据、官方电子海图数据和航道地理位置数据等多源海事数据的大型船舶长航道精细化分段乘潮模型。首先,基于AIS数据采用K中心点算法对大型船舶乘潮航行行为特征进行挖掘,识别出大型船舶乘潮航迹关键点,计算大型船舶乘潮航行行为变化关键船位点。接着,结合长航道地理环境特征和大型船舶航行行为特征对长航道进行精细化分段,在此基础上基于港口潮汐数据构建大型船舶精细化分段乘潮窗口期计算模型。其次,设计乘潮历时自适应排列算法求解大型船舶乘潮最长窗口期;然后,以黄骅港综合港区航道为例验证了本文所提出的精细化分段乘潮模型。最后,基于电子海图数据利用地理信息系统平台实现大型船舶精细化分段乘潮三维动态推演,进一步验证大型船舶精细化分段乘潮航行的安全性。结果表明,该模型能够有效增加大型船舶乘潮进港窗口期时长,提高大型船舶乘潮进港效率,可为港航管理部门制定大型船舶进港计划提供理论指导。     

船舶轨迹数据的Geodatabase管理方法

 船舶轨迹的自动观测记录已进入了大数据时代,其呈爆炸式增长的趋势给传统的轨迹数据管理方式带来了巨大挑战。本文针对通用船舶自动识别系统(AIS)岸基网络中船舶轨迹数据上传频率高,数据量大,覆盖范围广的特点,首先,分析了当前常见船舶轨迹数据存储方法存在的缺陷,概括了船舶轨迹数据的特征并对其进行抽象建模,然后,在时空立方体模型的基础上,提出了从抽样时刻、步进时段到每日航次的三层组织框架的建模思想,设计了Geodatabase的网格化三级时空立方体模型,实现了海洋运输船舶轨迹观测记录的Geodatabase管理方法。通过我国AIS岸基网络(温州-汕头)单日观测数据的实例验证,表明该模型存储及时空查询性能良好,且具有轨迹数据存储、查询和空间分析一体化管理的独特优势。     

轨迹数据挖掘城市应用研究综述

轨迹数据作为泛在地理信息环境中社会遥感数据的主要表现形式之一,为从个体的视角研究群体的空间移动规律,提供了新的数据支撑和研究思路。特别是在当前的大数据背景下,通过轨迹数据发掘人类的移动规律和活动模式,进而探求蕴含的深层次知识,是解决城市问题的重要途径,轨迹数据挖掘也由此成为地理信息科学及相关学科的研究热点。本文首先阐述了人类移动规律研究常用的轨迹数据集及在该数据集上开展的相关研究和典型应用;然后从城市空间结构功能单元的识别及城市韵律分析、人类活动模式的发现与空间移动行为预测、智能交通的时间估算与异常探测、城市计算的其他4个方面,综述了轨迹数据挖掘在城市中的应用;最后,指出了轨迹数据挖掘面临的挑战和进一步的发展方向。     

海上主航迹带边界统计推断与海西航路警戒区布局优化分析

台湾海峡是东北亚各国与东南亚、印度洋沿岸各国间的海上捷径,其交通主流是通行海峡的南北向航次,然而海峡两岸启动大三通后,穿越海峡的客货运船舶日益增多,导致闽台直航航次与台湾海峡南北干线主交通流交叉现象凸显,台湾海峡西侧水域冲突日益加剧。本文根据船舶轨迹观测数据,抽样出通行海峡南北及横穿海峡的航次样本,应用轨迹栅格化方法建立统计推断模型,以概率形式表达南北干线、两岸直航的海运利用分布,推断出2种交通流的主航迹带,识别南北向交通主流与两岸直航交通支流的显著冲突区,以此调整现有警戒区设置方案。研究结果表明：轨迹统计推断法能定量化分析海西现有交通流模式,易于辨识横越海峡的船舶与通行海峡在航船舶的冲突区中心,为优化警戒区布局提供有效的方法支撑;调整后的海西警戒区中心可与台湾本岛西岸港口外侧的直航船舶通过点对接,形成海峡两岸直航的固定航线,可降低台湾海峡船舶冲突隐患,规范台湾海峡的船舶交通秩序。     

基于灰色关联分析法的福建沿海港口经济腹地测度研究

运用灰色系统理论,采用灰色关联分析方法和模型,以2001-2013年间福建沿海主要港口货物吞吐量和内陆省内生产总值的数据为基础,选取数列进行数据处理,通过关联性分布和排序,得到福建沿海港口经济最有影响力的腹地范围和空间分布,实证得出福建沿海港口应重点发展以江西作为主要腹地、兼考虑湖南为次要腹地、湖北和安徽其次考量的结论,最后提出立足腹地实情、结合资源优势互补的经济策略建议,为福建扩展港口经济腹地措施提供理论依据和支持。     

长清县土地生产力综合评价研究

以济南市长清县为例 ,从农业利用的角度出发 ,科学地分析影响土地生产力的多种因素 ,利用 GIS技术和遥感技术 ,对土地生产力水平分别进行自然、社会经济技术以及二者综合的评价研究。通过“空间、属性一体化”定量计算 ,得出土地生产力的综合评价指数像元分布数据 ,像元的大小精确到 30 m× 30 m。     

重要经济发展区域间海运网络时空演变特性分析

“海上丝绸之路”沿线国家（MSR）、金砖国家（BRICS）、美日韩（AJK）是重要经济发展区域。研究其海运网络的时空演变规律有助于国家层面的贸易竞争均衡分析,对海运战略科学部署和智慧应对具有十分重要的意义。AIS（Automatic Identification System）数据具有实时性,且已基本覆盖全球港口的近海区域,能为海运网络提供及时分析的数据支撑。本文利用AIS数据挖掘MSR、BRICS、AJK的运输网络时空演变规律,结果表明,MSR散货、集装箱、油轮的内部网络结构的变化明显大于AJK和BRICS,说明“一带一路”倡议促进了MSR的内部海运贸易;MSR、AJK和BRICS的外部网络结构变化2013-2016年都较大,说明“一带一路”倡议的实施期间,MSR、AJK和BRICS 3个区域之间的海运贸易变化较大;3个区域的集装箱、油轮吞吐量加权的内外部海运网络结构2015-2016年较2013-2014年更为稳定,随着“一带一路”倡议的实施,这3个区域内部和区域之间的吞吐量加权海运网络结构变化幅度逐步减小。“一带一路”倡议对不同的经济发展区域的影响不同,对MSR的内外部海运网络结构都产生了一定影响,对BRICS散货、集装箱、油轮型海运网络的影响呈现差异化特征,对AJK内部海运网络没有影响,对AJK的外部网络产生了部分影响。提高MSR的海运贸易吞吐量,提升MSR在海运网络中的贸易地位,仍是当前的发展重点。     

Efficiency pattern and spatial strategy of ports in Yangtze River Delta Region

This paper measures the efficiency of ports in the Yangtze River Delta Region (YRDR) in 2008 and 2013 using port berth quantity, quay length, and human resources as input indicators, using cargo and container throughput as output indicators, and considering traditional (foreign trade dependence and industrialization level) and modern environmental factors (traffic line density, financial development level, and informatization level). To achieve such aim, this study constructs a multi-stage data envelopment analysis model (DEA) that identifies effective port decision-making units (DMUs) and generates a highly accurate conclusion by eliminating the interference from the exogenous environment and random errors. First, the external environment significantly affects port efficiency, with the traditional environmental factors showing huge fluctuations and the modern environmental factors producing great benefits. Second, the efficiency of ports in YRDR has increased from 2008 to 2013 primarily because of their pure technical efficiency. Third, the weighted standard deviation ellipse (SDE) analysis results reveal that the efficiency pattern of ports significantly deviates from their throughput pattern, while the center of SDE of port efficiency moves from the eastern coastal regions to the northwest regions. Based on these findings, this paper proposes spatial development strategies for YRDR, such as creating an unblocked environment where spatial elements can freely circulate, intensifying port-city joint development, implementing differentiated policies, and focusing on the spatial collaboration of port efficiency.     

野外勘查定位导航采集查询系统的建立

遥感技术(RS)为野外勘察提供客观、快速的时空信息,而地理信息系统(GJS)具有强大的空间信息的表达、显示、处理和分析能力,GPS为野外勘查提供定位、数据采集的手段。RS、GIS和GPS的有机结合,将从根本上改变野外勘查的传统运作模式,从整体上提高野外勘查的信息化、自动化水平。本文论述了应用遥感、地理信息系统和GPS技术建立野外勘察定位导航采集查询系统。就系统的功能结构流程设计及主要功能模块作了详细描述。该系统为野外勘查提供了信息化、可视化、自动化的手段。     

大规模航运数据下“一带一路”国家和地区贸易网络分析

在“一带一路”沿线的65个国家中,46个国家拥有登记在案的港口,同时海上航运贸易占国际贸易总量的75%以上。为了充分了解“一带一路”沿线国家和地区航运贸易情况,评估国家、区域之间贸易往来关系,本文选取了2016年“一带一路”国家和地区船舶历史运动轨迹,首先基于规则判定的方法挖掘船舶停港事件,并以港口为主要节点,港口间货运往来事件为连接形成“一带一路”国际航运贸易网络。在此基础上,对贸易网络进行如下网络结构分析：① “一带一路”贸易网络基本属性统计,包括网络连通性、度分布、平均最短路径;② 网络节点中心度计算,主要采用Eigenvector Centrality评估分析贸易网中节点中心度;③ 结合社会网络挖掘中社区挖掘的概念,使用Fast Unfolding算法对贸易网络进行社区发现。可以看出,“一带一路”沿线国家和地区贸易往来错综复杂,港口之间呈现小世界网络特性;土耳其、俄罗斯、中国等国的港口影响力靠前;并且形成五大贸易社区,这些社区的分布和地理位置分布基本吻合,但仍然有部分国家受特殊贸易行为的影响,所属社区有所打破区域限制。本文旨在通过航运大数据构建贸易网络,在网络分析基础上,更好地评价节点影响力,更清晰地分析贸易网络结构,为“一带一路”战略更好地实施提供帮助。     

基于低频出租车轨迹的城市路网交叉口提取研究

出租车GPS轨迹数据获取成本低、周期短,且覆盖面广,具有实时性及大规模性,同时其包含大量的行车记录信息,对提取数字道路信息具有巨大贡献,适用于大范围城市交通路网信息的获取和快速更新。基于GPS轨迹数据进行交叉口提取是目前的研究热点,但现有研究方法大多适用于高频GPS数据,不能很好地提取稀疏区域的交叉口,难以适应出租车轨迹点采样频率低、定位精度低、噪声点多、数据分布不均匀的特性。因此,本文聚焦于城市路网的交叉口识别,为尽可能准确、全面地提取道路交叉口信息,兼顾密集与稀疏区域,提出了一种集成识别策略,分别在矢量空间和栅格空间,采用密度峰值聚类和数学形态学处理方法提取交叉口,并设计了一种融合机制探测交叉口,最后结合主成分分析法判断交叉口的真伪性,识别真实交叉口,并去除伪交叉口,从而得到基于低频出租车轨迹的城市道路交叉口。与已有的研究方法相比,本方法提取了更多的交叉口,并与遥感图像显示一致。本文提取结果准确率为92.23%、召回率为77.26%、F值为84.08%,很好地保证了交叉口的完整性和准确性,在智能交通系统中具有一定的应用价值。