船舶会遇的时空数据挖掘算法及应用

1、第33卷第4期 2010年12月中 国 航 海NAVIGATIONOFCHINAVol.33No.4 Dec.2010 文章编号:1000-4653(2010)04-0057-04船舶会遇的时空数据挖掘算法及应用潘家财1,2,3, 姜青山2, 邵哲平3(1.厦门大学,厦门361005;2.福建省仿脑智能系统重点实验室(厦门大学),厦门361005;3.集美大学航海学院,厦门361021)摘 要:船舶会遇是海上船舶交通研究的重要方面。传统的船舶会遇研究数据采集花费巨大,而海量、实时的船舶AIS数据则真实记录特定水域的船舶会遇状况。根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,设计了高效的从海量的船舶AIS

2、数据中提取船舶会遇信息算法,并以厦门湾的船舶AIS数据为例,从船舶会遇的空间、时间分布,会遇船舶尺度和态势等多个角度研究分析了厦门湾船舶会遇状况。研究结果可为港航主管部门改善海上通航环境、降低船舶事故提供理论依据。关键词:水路运输;船舶会遇;船舶AIS信息;海上交通;通航环境;数据挖掘中图分类号:U675.79;TP391 文献标志码:AShipEncounterDataMiningAlgorithmPANJia cai1,2,3, JIANGQing shan1,2, SHAOZhe ping3(1.XiamenUniversity,Xiamen361005,China;2.FujianKe

3、yLaboratoryoftheBrain likeIntelligentSystems(XiamenUniversity),Xiamen361005,China;3.NavigationInstitute,JimeiUniversity,Xiamen361021,China)Abstract:AbundantdataofshipencountersareavailablethankstotheAIS,whichwouldbeimpossiblewithcostlytraditionalmethodsofdatacollection.Takingadvantageofthat,thispape

4、rputforwardanalgorithmthatextractingshipencounterinformationfromhugeAISdatabaseonthebasisofthemarinetraffictheoryanddataminingtechnol ogy.TheAISdatacollectedfromshipAISinformationservicesystemofXiamenBayareprocessedwiththisshipencounteralgorithminrespectofspatialandtemporaldistributionsofencountersa

5、ndshipdimensionsandencounteraspects,etc.Thisstudywillbeausefulanalyzingmeansforharborauthoritiestoimprovenavigationenvironmentandensurenavigationsafety.Keywords:waterwaytransportation;shipencounter;shipAISdata;marineTraffic;navigablesurroundings;DataMining船舶在海上航行,总会和他船相遇。船舶相遇距离小到零,则就是船舶碰撞。可见会遇是船舶发生碰

6、撞的必要条件之一。但由于船舶碰撞概率小、样本少,而会遇样本数目相对较大,方便研究。对船舶会遇的研究对降低船舶碰撞事故,改善海上通航环境具有重要意义。传统的船舶会遇研究所采集的船舶动态数据主要来源是雷达图像1。这种方法费时费力。而船舶自动识别系统2(Auto收稿日期:2010 09 22maticIdentificationSystem,AIS)已越来越多地安装于各类船舶上,对船舶协调避让、安全航行发挥着重要作用,为船舶会遇研究提供了丰富的数据源。本文以AIS船舶综合信息服务系统平台3,4所采集和存储的海量的船舶AIS数据作为数据源,基于海上交通工程理论,采用数据挖掘技术,设计在海量AIS数据进

7、行提取船舶会遇信息的算法,从时间、空间分布等多个角度分析海上交通中船舶会遇的状基金项目:国家自然科学资金资助项目(10771176),福建省自然科学基金计划资助项目(A0640007),黄慧贞集美大学学科建设基金资助项目(ZC2010012)作者简介:潘家财(1975 ),男,福建南安人,博士研究生,从事数据挖掘、交通信息工程及控制研究。E mail:panjiacai.58况。中 国 航 海2010年第4期2 船舶会遇算法研究2.1 数据预处理由于传输、信息编码等因素,AIS信息存在一定的错误记录,需要事先进行预处理,以减少后续工作量,提高效率。AIS信息的预处理主要是删除明显错误的AIS数

8、据,如经纬度超过合理值(如出现负值或经度>180 或纬度>90 )。数据库中船舶AIS信息一般覆盖较为广阔水域,而实际所研究的特定水域要比数据库中所覆盖的水域要小得多,因而需要首先搜索所研究水域范围内的船舶AIS数据。2.2 船舶会遇算法设计由于船舶AIS广播时间间隔短,在港口水域的AIS数据量庞大,需要精心统计算法,以高效地计算一定时间内、一定水域的船舶会遇情况。求取船舶会遇的算法流程设计如下:1)进行AIS数据预处理,在数据库中搜索所研究水域范围内的船舶AIS数据,并按时间排序,结果存入临时表A;2)在临时表A中,计算前后船舶AIS记录的时间差(TimeDiff)、经度差和纬度

9、差(LongDiff,LatDiff)均小于合理值,并且两船航速(SpdVal)在合理值的不同船舶间的距离(Dist);3)根据研究水域的不同,搜索两船距离小于一定值(EncDist)的两船相遇作为一次会遇,结果存入船舶会遇表B;4)利用会遇两船独特的海上移动业务别(Mar itimeMobileServiceIdentities,MMSI),删除临时的船舶会遇表B中重复的船舶会遇数据项;5)修正船舶会遇表B中船舶会遇项中两船的经纬度和距离到同一时间;6)利用船舶会遇表B中的船舶信息,从静态的AIS数据中提取会遇船舶的静态信息表C,如船舶长度、宽度、吃水等;7)根据研究需要,对船舶会遇表B和静

10、态信息表C进行相应的深入统计分析。2.3 算法分析和特点1)会遇两船在会遇时的时间点是相同的,表现在AIS原始数据上则是两船时间点是接近的,所以按时间排序排列,方便计算两船间的最小会遇距离。2)克隆AIS表作为新表A,利用SQL函数语法方便进行两船间的距离计算。根据不同水域的船舶航行情况,设定合理的前后两船间的时间差(Ti meDiff)、经度差和纬度差(LongDiff,LatDiff),两船速度都为零的情况视为两船系泊,不计在内。该方1 基于AIS数据的船舶会遇1.1 基于AIS的船舶会遇定义船舶AIS动态信息中,含有船舶的位置(经、纬度)、航向、航速等信息,是分析船舶间的会遇的重要原始数

11、据来源。而船舶AIS静态信息则提供了船舶的尺度等信息。会遇是指对一定期间、一定范围内的AIS数据,利用一定的算法,把搜索到的两船间距离满足一定条件的情况为一次会遇,而不考虑两船是否有采取行动及其行动效果。该研究中,作为会遇判据的两船距离应根据不同海域的水域条件进行设置。在沿海或其它宽敞水域,该距离值可取大些,已有的研究文献中取为0.5nmile;而在港内水域,则应适当取小。1.2 船舶会遇时空分析和意义通过研究船舶会遇,进而了解海上交通特点和船舶的避碰行为。船舶会遇的空间分布、时间分布、船舶类型等是海上交通工程研究的重要方面,也是船舶交通管理、港航交通规划的基础5 6。因此从时空分布、会遇船舶

12、类型等角度对船舶会遇进行深入研究。1)会遇时间分布一般情况下,良好的白天较为有利于船员进行瞭望,并采取合理的避让措施。而在夜晚,由于小型船舶灯光显示不足、距离近等问题,因此不易被发现,造成较多的船舶会遇。一天之中,同一水域中,船舶会遇频率分布亦存在区别。通过船舶会遇的时间分布分析,则可据此进行合理地海上交通管理。本文对船舶会遇分白天和夜晚、一天中不同时间进行分析研究。2)会遇空间分布在特定海域,海上交通复杂程度不同,船舶会遇分布就不一样。特别是在交通流交叉水域、交通航道设置不合理区域,普遍存在较大的船舶碰撞风险,发生船舶会遇的几率就大。根据船舶会遇在不同水域的空间分布,就可判别船舶碰撞风险大的

13、区域,进而有针对性地优化港航设计和海上交通整治。3)会遇船舶类型不同类型船舶的航行、操纵行为习惯存在区别。因此不同类型船舶的会遇频率就存在各自特点。本文根据不同船舶的长度、船舶种类等方面对船舶会遇进行分析,为对不同类型船舶的针对性交通管理提供理论依据。5潘家财,等:船舶会遇的时空数据挖掘算法及应用59法排除了大量不可能是会遇情况的AIS数据,因而极大地减少了计算量。该方法可迅速删除98%以上的非会遇情况的船舶AIS记录。3)两船会遇距离值(EncDist)需要根据所研究水域的具体情况进行分析确定。根据厦门湾内水域特点,两船会遇距离值取为300m。4)本算法!2)计算得到的船舶会遇项存在重复的可

14、能,所以必须进行重复项检查并删除。采用的方法是把船舶会遇表B中会遇的两艘船舶的MMSI进行相减,如果两条会遇数据项中两MMSI代数和为零,则判断该两会遇项是重复的,并删除其中会遇距离最大的数据项。由于船舶的MMSI标识具有全球唯一性,根据厦门湾内会遇船舶的AIS记录的分析结果,不存在会遇两船的MMSI数值之和相等,可见该船舶会遇重复项检查方法可行。根据上述算法分析,该船舶会遇搜索算法的时间复杂度为O(n),n为AIS记录数。图2 会遇船舶长度分布Fig.2 Distributionofencountershiplength图1 会遇船舶类型分布Fig.1 Distributionofencou

15、ntershiptype3.3 船舶会遇的空间分析根据!2.2的船舶会遇算法和!3.1的AIS数据,编制计算机程序,测算出船舶的会遇数,并在电子海图上进行展示,如图3。3 以厦门湾为例的船舶会遇分析3.1 研究范围和数据整理为方便研究,利用已建立的船舶AIS信息服务平台,采集厦门湾的船舶AIS数据。根据厦门湾的情况,以纬度24 14#.4N至24 27#.3N,经度118 00#.0E至118 16#.02E之间的水域为研究水域,如图3。选取2009年10月份的AIS数据,其中剔除了拖轮、引航船、系泊船舶的AIS数据。经分析和数据清理,获得供研究的AIS数据如表1所示。表1 AIS数据统计情况

16、Tab.1 DetailsofAISdataSample月 份2009年10月(31d)原始数据AIS数据2110523船舶2037会遇数据次数1883船舶547图3 厦门湾船舶会遇的空间分布Fig.3 SpatialdistributionofshipencounterwithinXiamenBay在图3中的厦门湾内,A区由于有大量的中、小型船舶航行于厦漳之间,且在其又有厦门港的5#锚地,因而此水域有大量的船舶会遇现象,此处为船舶交通最为复杂的水域,存在较大的安全隐患。相应地,此区船舶速度较小。最近发生在A区的一次水上交通事故为2009 12 292100,在鼓浪屿附近海域(概位:24 25

17、#46N,118 03#44E),砂石船!海安579和集装箱船!汉仲桥相撞,造成了重大的人员伤亡和财产损失。在B区域有厦门港的引航站和4#锚地,船舶进出引航站和中小船舶穿越锚地,该区域也有较多的船舶会遇。由于是在厦门湾主航道,所以该区域船舶平均速度较大。83.2 会遇船舶分析根据表1中的547艘次的会遇船舶的静态AIS数据,统计分析获得了如图1图2的会遇船舶分布图。由于厦门港进出船舶中,普通货船(集装箱、散杂船等)占有相当的比例,因而这类船舶的会遇次数在厦门港的总会遇次数中占有相当大的比重,如图1所示。而从图2中可见,船舶长度在50200m之间的船舶中会遇船舶总数的63.2%,如果再加上50m

18、以下小型船舶,则占的比例高达88.9%。60中 国 航 海2010年第4期在C区域,北方来船进港和出港往北方的船舶在此和主航道上的船舶产生会遇,次数相对较少。综上所述,厦门湾主要船舶会遇区域在图3中的A区域、B区域和C区附近水域。这些水域需要海事主管机在航道设计、锚地选址、船舶通航管理等工作给予关注,特别是A区域,通航环境复杂,需要过往船舶特别谨慎,以确保安全航行。3.4 船舶会遇的时间分布为分析船舶会遇的时间分布,对根据船舶会遇算法所得的船舶会遇数据表进行分析,获得了船舶会遇的时间分布图,如图4和图5。从图4可见,厦门湾内的船舶会遇时间较为集中在0000 0400,而在1500和2000船舶

19、会遇相对小。特别是在深夜中的船舶会遇次数多,占30.1%;而发生在夜间的船图5 船舶会遇白天和夜间分布Fig.5 Shipencounterduringdayandnight舶会遇占57.9%。这是由于夜间视觉不好导致船舶较为接近他船的缘故。3.5 船舶会遇态势分析船舶相互驶近导致会遇时,一般有3种会遇态势,即追越、对遇和交叉相遇(可分为大角度和小角度两种情况),如图6所示。为研究方便,采用实际航向(CourseOverGround,COG)来判断船舶的会遇态势。根据国际避碰规则,利用会遇两船的航向差,以表2的船舶会遇态势为依据进行船舶会遇态势统计分析,获得了如图7的船舶会遇态势分布图。如图7

20、所示,厦门湾内的船舶会遇以交叉相遇9图4 船舶会遇时间分布Fig.4 Temporaldistributionofshipencounter和追越居多,分别占总的会遇次数的56.3%和34.3%,而其中的小角度交叉相遇则占了44.2%。表2 船舶会遇态势划分表Tab.2 DividingofEncounterSituation追越Overtaking航向差/( )会遇次数/次<60或300360645对遇Head on175185178小角度交叉Crossing Small90175或185270833大角度交叉Crossing Big6090或2703002274 结 语船舶会遇分析是

21、研究海上船舶交通状况的一种重要手段。由于传统的船舶会遇研究在采集的船舶信息方法上费时费力。而船舶AIS数据在采集方法、船舶信息精度上具有很大的优势。利用船舶综合信息服务系统的船舶AIS数据,根据交通流理论和数据挖掘技术,设计了高效的船图6 船舶会遇态势图Fig.6 Chartofencountersituation舶会遇统计和分析算法,并以厦门湾的AIS数据为例,从船舶会遇空间分布、时间分布、会遇船舶尺度和会遇态势等角度,深入分析了厦门湾船舶会遇状况。该研究为海量的船舶AIS数据应用研究提供全新角度,研究结果是船舶通航管理、港航工程设计的重要参考,具有重要的实用价值。(下转第64页)图7 船舶

22、会遇态势分布Fig.7 Distributionofencountersituation64中 国 航 海2010年第4期有效性是建立评价模型的基础,构建的3个层次评价体系(上级评价、自我评价和社会评价)能够实现预警管理运行机制的有效核查。各层次的评价指标又从运行绩效、安全绩效和社会绩效等3个大的方面进行了细分;其中运行绩效中的预警信息及时性、准确性和有效性是评价的重要指标。但是在预警管理绩效评价中也存在有待改进的地方,譬如自我评价中各分支局的评价标准不一致,社会评价中的资料搜集较为困难等。预警管理绩效评价模型仅适合于预警管理内部机构的评价,第三方评价还有待进一步探索。参考文献temJ.Jou

23、rnalofWuhanUniversityofTechnology(Information&ManagementEngineering),2005,27(2):135 138.3 罗帆,时骏,董润华.海事系统基层执法人员绩效评估方法研究J.重庆大学学报(社会科学版),2003,9(4):20 23.LUOFan,SHIJun,DONGRun hua.ResearchontheMethodsofPerformanceAppraisaltoLawEnforce mentOfficialsattheBasicLeveloftheMaritimeSys temJ.JournalofChongq

24、ingUniversity(SocialSci encesEdition),2003,9(4):20 23.4 LIWei,LIYuanrong,YUANXiue.SustainableDevelopmentEvaluationofPowerPlantsBasedonMultilevelMatter ElementAnalysisC.ICSM2007,Chengdu,China,2007:555 560.5 胡永宏,贺思辉.综合评价方法M.北京:科学出版社,2000.6 李秋霞,王占中,韩秀华.基于因子分析法的公路运输绩效评价研究J.公路交通技术,2009(2):146 150.LIQiu x

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