跨海大桥建设的通航安全保障简

随着海上大桥建设陆续增多,桥区发生事故的情况日益突出,在建大桥的安全保障引起了人们高度重视。本文通过分析海上大桥建设对附近水域通航的影响,提出海事主管、施工单位和通航船舶分别应采取的对策,以促进桥区水域航行安全,减少海上大桥建设中船舶交通事故的发生。     

海事事故严重性影响因素及影响程度识别

以上海、浙江、江苏海事局发布的海事事故调查报告为基础,通过建立有序概率模型(包括有序Logit模型和有序Probit模型),对海事事故严重性影响因素及影响程度进行识别.结果表明:有序概率模型适于研究该问题,且有序Logit模型优于有序Probit模型;季节、时段、天气、通航水域、船型、船长、船舶所有权等对较大及以上事故具有正向影响,能见度对较大及以上事故具有负向影响.其中,船长200 m影响最大(边际效应为0.378 3),夏季影响次之(0.282 2);能见度不良影响最小(-0.108 0),个体所有船舶影响次之(0.109 5).研究结果可为海事安全部门开展安全监管工作提供决策参考.     

中华人民共和国海上海事行政处罚规定(上)

第一章总则 第一条为规范海上海事行政处罚行为,保护当事人的合法权益,保障和监督海上海事行政管理,维护海上交通秩序,防止船舶污染沿海水域,根据<海上交通安全法>、<海洋环境保护法>、<行政处罚法>及其他有关法律、行政法规,制定本规定.     

新旧版成山角船舶定线制比较探究

本文通过对新旧成山角船舶定线制的比较分析,总结出新版成山角船舶定线制的变化特征,以期让过往该水域的船舶驾驶人员理解新版定线制内容、熟悉规定,保障船舶航行安全.     

一起搁浅事故的各方责任分析及应对措施

本文通过分析一例船舶搁浅事故各方的主体责任,总结了此类事故中各方应采取的应对措施,以期对类似海事提供参考,确保船舶通航安全.     

船舶AIS交通流量的跨江桥梁建设期通航风险及对策分析

由于跨江桥梁钢箱梁吊装工艺的特殊性,施工过程中对水域通航产生碍航,为避免产生船舶碰撞事故,本文以虎门二桥所跨坭洲桥梁处为横截面的船舶AIS数据为基础,针对桥梁建设中的水上交通环境在时间上划定阶段性、在空间上划定区块性进行分析,针对性提出临时交通管制、推荐航路航道转换等面向水上交通风险的对策.研究成果为海事监管部门提供了实践性指导意见,减小了对桥梁周围水域航行船舶碍航性及降低警戒力量的投入,所提出的移动安全作业区、航路转换、合理布置警戒力量等通航安全保障措施以期为同类施工作业提供基于情景案例的实践参考.     

深圳西部水域小型船舶航路方案设计研究

通过分析深圳西部水域船舶交通流量特征,在深圳西部水域制定小型船舶航路,可以有效简化交通流模式,规范小型船舶行为,解决小型船舶拥堵深水航道和小型船舶和大型船舶的相互影响问题,同时也为海上交通管理部门对该水域实施有效监管和尽量避免或减少该水域海上交通事故的发生提供有利条件.     

从一次船舶碰撞看怎样发挥VTS海事监控职能

通过对一起VTS监控水域内的船舶碰撞进行分析 ,提出发挥VTS的海事监控职能应将VTS因素纳入船舶安全管理系统中 ,并对怎样发挥VTS的事故预防和突发事故的处理能力提出一些见解     

近岸水域联合监控方法研究

"人-机-环境"是水面交通安全学的基础模型,水面环境探测是该模型的重要组成要素,利用雷达和AIS(自动识别系统)可以对目标位置进行探测,而视频监控对目标种类以及行为识别有显著效果.本文设计了一种近岸水域联合监控系统,系统以雷达、AIS设备支持的近岸监控基站为数据中心,通过移动通信网络,以基站探测参数引导辖区监控云台视轴及无人巡航艇动作.通过苏通大桥附近水域的试验性论证,方案能有效开展智能联合监控,对近岸水域防止交通违法、非法作业等有重要意义.     

基于AIS数据的船岸应用分析

AIS(Automatic Identification system)船舶自动识别系统在甚高频(VHF)的频段上向装备有AIS设备的船舶和岸基机构连续自动发射本船静态信息、动态信息、航次相关信息和安全相关数据信息.这些丰富的AIS数据为简化船舶信息交流、保障海上交通安全、保护海洋环境、协助海上交通事故调查、航道规划等...     

船舶AIS大数据资源管理及分析应用架构设计

为充分探索船舶自动识别系统大数据在统计决策和安全监管方面的应用价值,系统性地提出了船舶AIS大数据资源管理与分析应用架构。首先,根据船舶AIS大数据特点,设计了船舶AIS大数据处理流程和存储策略,为后续高效计算提供支撑;然后,提出并实现了基于船舶AIS大数据的船舶轨迹重建算法、断面船舶流量统计算法、船舶进出港区识别算法、船舶航行状态分析算法四种基础算法;最后,基于上述计算方法,将船舶AIS大数据应用于断面流量统计、船舶规范使用船载AIS设备行为监控以及船舶规范执行进出港报告情况监控等场景,结果表明船舶AIS数据在统计决策和安全监管方面具有一定的应用价值。     

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤，一是压缩 AIS 数据，二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法，只考虑船舶轨迹的压缩形状，忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题，把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面，传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量，没有考虑船舶轨迹的其他维度，针对此问题，提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量，引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法，实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究，并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明，利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况，相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。     

基于Pareto蚁群算法的船舶风险规避路径优化

船舶在海上航行时,一直面临着海上运输风险的威胁,为了降低海上运输风险同时考虑船舶经济效益,本文建立了以运输风险最小和航行成本最小的双目标路径优化模型,实现船舶风险规避.运用栅格法构建环境模型,为相应的栅格路径赋予航行成本和运输风险,并设计了一种基于Pareto最优解集和NSGA小生境方法的多目标蚁群算法.以印度洋海域的2条航线为案例,以经典单目标蚁群算法为对比,验证了模型和算法的有效性.结果表明,该模型和算法在解决船舶风险规避路径优化问题上具有良好的效果,能为决策者制定船舶海上运输风险规避路径提供决策参考.     

考虑游览船运营特征的航道通过能力评价方法

为构建客货船舶协同动态运行控制技术体系，以经典航道通过能力模型为基础，构建基于游览船运营特征(发船高峰性和航线集中度)的航道通过能力模型.根据黄浦江游览核心区船舶自动识别系统(AIS)数据，对所提出的航道通过能力模型进行实证分析.研究结果表明，本文航道通过能力模型能够较为准确地评价研究区域的实际航道通过能力.游览船发船高峰时期与现有航线规划条件下，黄浦江游览核心区航道通过能力(76艘/h)趋近饱和状态；当过境船到达超过69艘/h时，建议海事相关部门采取“错峰”航行等相关政策.     

考虑游览船运营特征的航道通过能力评价方法

为构建客货船舶协同动态运行控制技术体系，以经典航道通过能力模型为基础，构建基于游览船运营特征(发船高峰性和航线集中度)的航道通过能力模型.根据黄浦江游览核心区船舶自动识别系统(AIS)数据，对所提出的航道通过能力模型进行实证分析.研究结果表明，本文航道通过能力模型能够较为准确地评价研究区域的实际航道通过能力.游览船发船高峰时期与现有航线规划条件下，黄浦江游览核心区航道通过能力(76艘/h)趋近饱和状态；当过境船到达超过69艘/h时，建议海事相关部门采取“错峰”航行等相关政策.     

基于AIS数据的船舶安全航行水深参考图

通过挖掘海量AIS数据, 提出了一种新的航道水深信息获取方法, 即构建船舶安全航行水深参考图; 采用数据预处理的方法对历史与在线的AIS数据进行清洗和修补, 生成船舶运动轨迹; 选定船舶航行区域的时间与经纬度, 采用K-means聚类算法对船舶航行过程中的吃水数据进行聚类分析, 得到不同安全航行区域的船舶分类, 运用BP神经网络模型预测并补齐AIS数据中缺失的船舶最大吃水信息; 分割船舶历史轨迹, 当子轨迹的时间间隔在10~20min时, 采用Spline插值方法对船舶轨迹中的丢失数据进行插值; 采用凸包构建同类船舶的安全航行水深区域图, 将不同吃水类型船舶的安全航行水深区域图合并, 得到船舶安全航行水深合并图; 将不同吃水类型的船舶安全航行水深合并图与航道图叠加, 得到船舶安全航行水深参考图。试验结果表明: 当聚类算法参数设置为4时, 聚类后得到4类船舶, 对应的船舶最大吃水范围分别为0.1~4.8、4.8~6.6、6.6~10.0、10.0~13.0m, 对应的至少可通航船舶吃水分别为1.8、2.4、3.3、5.0m, 说明船舶最大吃水与至少可通航船舶吃水呈正相关关系; 构建的船舶安全航行水深参考图在电子航道图中覆盖了86%的航道, 并与航道图的深水部分重合率为80%, 因此, 构建的船舶安全航行水深参考图能反映航道水深的真实情况, 满足不同类别船舶的导航需求。      

基于AHP和模糊评价的船舶异常行为研判

商船和绝大部分大中型渔船都安装船载AIS、北斗卫星定位和通信终端,产生大量船舶航行数据,主要包括航行速度、轨迹、位置等参数,这为研究船舶异常行为研判提供可能性.从运动异常、位置异常、AIS设备异常和其他参数异常四个角度考虑,构建船舶异常行为评价指标体系,运用层次分析法(AHP)获得各个层次指标的权重系数,应用模糊综合评价法对船舶异常行为进行建模,实现对船舶异常行为评估.还开发了软件系统,对专家和评分进行管理,设计计算方法,计算权重和评价结果.还以船舶航行数据为依据,构建船舶走私研判模型,对船舶走私可能性进行评估分析.基于船舶航行过程数据,对船舶异常行为进行预判,对于船舶运行安全管理,打击非法作业、走私等具有重要意义.     

基于ArcGIS Server的AIS动态船舶管理系统的开发

本文基于ArcGIS Server构建了B/S架构的AIS动态船舶管理系统,实现了对AIS船舶对象的实时显示、查询、跟踪、统计、回放等功能,提高了海事现场管理和水上安全监督管理能力。     

能见度不良天气下海上交通安全风险预警系统

为了提高海上交通安全风险预警的实用性与精度, 建立了能见度不良天气下海上交通风险预警系统, 由风险矩阵知识库、交通流密度预测子系统与能见度预警子系统组成; 通过采集大样本, 运用不完备信息条件下模糊信息分配理论修正了专家调查法, 确定了海上交通风险矩阵; 采用人工神经网络中极限学习机理论的短时船舶交通流密度预测算法计算了交通流密度; 采用区域大气模式系统对气象和海洋预报部门提供的能见度预报数据进行空间和时间精细网格化划分, 计算了能见距离; 采用系统预测了空间网格为2nmile×2nmile和时间步长为10min的关注海域的能见距离和交通流密度, 以验证系统的有效性。仿真结果表明: 2个不同时间段12个时间点的能见距离预测准确率分别达到75%、75%、80%、75%、80%、75%和75%、75%、80%、80%、80%、75%, 相应的交通流密度预测准确率全部达到80%, 预测结果可靠, 并且, 实现了能见度不良天气下海域航行风险的可视化与智能化监控。      

改进的Sliding Window在线船舶AIS轨迹数据压缩算法

分析了船舶AIS数据的时间序列特征与船舶操纵特性, 提出了改进的Sliding Window在线压缩算法; 计算了277艘船舶总计1 026 408个坐标点的AIS轨迹数据, 确定了合适的压缩阈值, 分析了距离阈值与角度阈值对算法压缩率的敏感程度; 根据压缩率图像的阶跃点, 推荐了高、中、低3个档位的距离阈值和1个角度阈值, 对比了Douglas-Peucker算法和改进Sliding Window算法的压缩率与压缩效率。试验结果表明: 随着压缩率的提高, 压缩后所剩下的点越来越少, 数据所保留下来的有用信息也越来越少; 压缩率与距离阈值、角度阈值均呈正比; 经量纲为1化处理的高、中、低档位压缩距离阈值分别为43%、38%、33%船长; 距离阈值为130m时, 角度阈值超过9°后压缩率平稳, 所以推荐角度阈值为9°, 与《海港总体设计规范》 (JTS 165—2013) 中风流压差角8°相接近; 随着距离阈值的增大, Douglas-Peucker算法和改进Sliding Window算法压缩率趋于相近, 当距离阈值为120 m时, Douglas-Peucker算法压缩率仅比改进Sliding Window算法高1.74%;在5种距离阈值的情况下, Douglas-Peucker算法运行所用的平均时间是改进Sliding Window算法的5.39倍; 随着数据量的增大, 2种算法压缩效率的差距更加明显。可见, 改进的Sliding Window算法能在降低压缩风险的同时大幅提高压缩效率, 可以在数据持续更新的状态下一直保持压缩状态, 与普通压缩模式相比, 系统所占用的资源更少, 处理效率更高, 可用于船舶轨迹数据处理、电子海图显示与对船舶关键行为特征提取等方面。