能见度不良情况下受限水域船舶的领域.doc

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1、能见度不良情况下受限水域船舶的领域　　摘要：　　为研究在能见度不良情况下受限水域内的常见船型的船舶领域，对船舶自动识别系统数据进行分析建立船舶领域.该方法借助可视化技术和网格技术，结合研究水域能见度信息，分析南槽水道内符合要求的2000万个左右AIS数据，还原航迹分布图约50000张，获得在受限水域内能见度不良情况下船长80～100m的船舶领域模型.客观精确的船舶领域模型能够提升能见度不良天气下交通流的预测精确度，同时丰富基于智能技术研究的船舶领域模型库.　　关键词：　　能见度不良；船舶自动识别系统；数据分析；船舶领域；船舶交通流　　0引

2、言　　能见度不良指任何由于雾、霾、雪、暴风雨、沙暴或者其他类似原因而使能见度受到限制的情况[1]；然而气象学中的能见度不良指视程低于2nmile时的情况.《1972年国际海上避碰规则》建议将50m以上船舶的能见度不良标准定为视程低于3nmile，故本文将视程3nmile以下天气视作能见度不良天气.我国沿海一年四季都有雾出现，尤其是长三角地区能见度不良天气颇多，对航运事业发展造成严重影响.　　船舶领域的概念自19世纪70年代被提出以来，已经大量应用于海上交通工程的各个领域.日本学者藤井等[2]对日本某水域船舶交通流进行研究时，提出了相关的“

3、effectivedomain”概念，通过对雷达图像的简单叠加，发现在航机动船周围有一个静态的其他船舶免入区域.几十年来，国内外学者对船舶领域进行了大量研究.作为海上交通工程的基础理论，船舶领域被广泛应用在航道船舶交通流预测、避碰决策制定和海事安全管理中，例如：张则浩等[3]应用船舶领域等基础理论，对某港口的饱和度进行了研究；贺益雄等[4]应用船舶领域基础理论，研究了对遇局面的自动避碰决策；LIU等[5]应用动态四元船舶领域模型对某海峡的船舶通过能力进行了计算.　　GOODWIN[6]是基于统计方法研究船舶领域的代表学者，她对北海南部水域

4、交通流进行了观测统计，并考虑《1972年国际海上避碰规则》的影响建立了开阔水域的船舶领域模型，根据船舶号灯，将船舶领域划分为3个大小不等的扇形；范贤华等[7]基于解析表达方法提出了特定航行环境下不同的船舶领域模型，丰富了船舶领域模型的类型.　　基于统计数据的船舶领域主要局限于交通流观测和雷达数据的使用，在数据层面上停留在感官阶段，精确度较差；基于解析表达的船舶领域模型使得领域边界得以量化，船舶的行为能力占有更主导的地位，但没有考虑船舶驾驶员和环境因素的影响，使得这类模型不能还原船舶领域的需求.[8]　　随着智能计算机技术和科学算法的发展，

5、基于智能技术和科学算法的研究方法被应用在船舶领域的研究中.齐乐等[9]和WANG等[10]提出了基于科学算法的船舶领域，其中齐乐等利用AIS数据，依据海上避碰规则，提出了避让度概念，同时基于模糊数学方法获得了不同避让度下船舶领域的边界曲线，建立了海上船舶领域模型.HANSEN等[11]通过智能计算机技术还原船舶历史信息，得到船舶领域，但是忽略了船舶自身形状对船舶领域的影响.向哲等[12]通过改进智能技术，考虑船舶自身尺寸等问题，还原AIS数据，得到船舶领域，但未考虑航行因素对船舶领域的重要影响.基于智能计算机技术的最新船舶领域研究，缺乏对

6、气象、水文等对船舶领域的影响的研究.　　本文将影响船舶安全的重要因素――能见度与大数据分析技术相结合，　　研究和分析长江南槽水道能见度对船舶安全领域的影响.　　1研究方法及步骤　　本文主要选取长江南槽水道为研究水域，该水域为长江航道繁忙水域，实行分道通航制管理.该水域80～100m船舶的AIS信息数据量大且集中，故选取长度为80～100m船舶为研究对象.具体研究分为5个步骤.　　步骤1AIS数据预筛选.采用该水域2014年2月1日―2014年6月1日的AIS数据.　　步骤2AIS数据筛选与处理.由3个数据筛选步骤和1项数据处理步骤组成.　

7、　第一步数据筛选，根据上海海洋气象台监测的自南槽灯船至圆圆沙灯船处的气象数据，筛选出2月到6月能见度小于3nmile，且处于航道通航状态的该水域船舶的AIS数据；第二步数据筛选，根据实际情况，将速度几乎为0的拖船、工程船及锚泊船的AIS信息过滤掉，筛选出船速在6～12kn内的船舶AIS信息；第三步数据筛选，筛选出尺寸阈值为80～100m的船舶AIS信息.通过以上筛选，得到符合条件的可用数据天数为41d，符合条件的目标船为800多艘.　　数据处理：由于船舶几何中心与AIS信息发送接收位置并不重合，因此需要对AIS信息接收位置进行修正，以减少

8、船舶几何因素产生的实验误差[12].　　步骤3航行环境量化处理，主要任务为：将研究水域网格化，同时消除中心船与附近水域他船的位置误差.以研究水域单船为中心目标，将航行水域量化为4000m×20