周田瑞,，，

(集美大學(xué)航海學(xué)院，福建 廈門 361021)

0 引言

船舶領(lǐng)域一直以來被用于海上交通安全危險評判[1]，也是中外學(xué)者研究的熱點。Goodwin[2]考慮國際海上避碰規(guī)則，構(gòu)建了開闊水域的船舶領(lǐng)域，其模型由船舶左右舷以及后方部分的3個扇形組成，并提出目標(biāo)船位于船舶領(lǐng)域模型中心的左下方；Pietrzykowski等[3]通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)方式，建立了開闊水域的船舶領(lǐng)域。齊樂[4]利用傳統(tǒng)的DCPA(distance to dosest point of approah)、TCPA(time to the closet point of approach)，并結(jié)合模糊理論，建立了瓊州海峽的船舶領(lǐng)域模型；丁法[5]考慮到船舶類型和船舶尺度對船舶領(lǐng)域的影響，建立了成山頭水域的船舶領(lǐng)域模型；周丹[6]采用主成分回歸算法和基于粗糙集的相關(guān)算法，確定了能見度良好時影響船舶領(lǐng)域因素的重要性。

以上船舶領(lǐng)域的研究水域都是在開闊水域，對受限水域的船舶領(lǐng)域研究較少。向哲等[7]考慮了船舶尺度對船舶領(lǐng)域的影響，通過獲取船舶網(wǎng)格頻數(shù)圖，建立了受限水域的船舶領(lǐng)域模型；席朝陽等[8]通過借助可視化技術(shù)和網(wǎng)格技術(shù)，獲得能見度不良情況下受限水域內(nèi)船長80～100 m的船舶領(lǐng)域模型，但文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]都未考慮在受限水域內(nèi)船舶速度對船舶領(lǐng)域的影響，而在受限水域內(nèi)由于航道寬度、船舶性能等的影響，船舶長度和速度對船舶領(lǐng)域的尺度和形狀影響很大[9-11]。因此，為了準(zhǔn)確建立受限水域的船舶領(lǐng)域，應(yīng)考慮到船舶長度和速度對船舶領(lǐng)域的影響。

1 船位分布圖算法設(shè)計

1.1 定義

受限水域中的船舶領(lǐng)域由處于該水域中的眾多船舶之間的相對位置決定，該相對位置通過選取目標(biāo)船，獲取附近水域他船的分布情況。此外，為了更加準(zhǔn)確計算該水域的船舶領(lǐng)域，使用上述方法時需要考慮船舶長度和航行船速。由于一艘船舶出現(xiàn)在該水域內(nèi)的時間有限，其周圍船舶的分布情況不完整，可以按照目標(biāo)船的長度和船速大小進(jìn)行分類，將同一類型的船位分布圖進(jìn)行疊加，從而獲得特定類型的船位分布圖。本文使用的術(shù)語如下：

AIS 數(shù)據(jù)：接受船舶自動識別系統(tǒng)，包含連續(xù)時間內(nèi)船舶的位置，航行狀態(tài)和船舶尺寸等信息；

目標(biāo)船：在受限水域內(nèi)航行超過一段時間的船舶；

周圍船：以目標(biāo)船為中心，在其半徑3 n mile以內(nèi)的圓形區(qū)域的航行船舶；

單船疊加圖：隨時間變化，目標(biāo)船周圍船舶疊加情況；

多船疊加圖：多條目標(biāo)船的單船疊加圖；

特定類型船舶疊加圖：對選取的目標(biāo)船按照船舶長度和速度大小進(jìn)行分類，將同一類型的目標(biāo)船周圍船舶分布情況進(jìn)行疊加，獲得特定類型的船舶疊加圖。

1.2 算法原理

對AIS數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，選取目標(biāo)船舶，計算每一時刻目標(biāo)船舶周圍船舶的相對距離和方位，得到單船疊加圖，然后按照目標(biāo)船的長度和船速范圍進(jìn)行分類，對同一類型的單船疊加圖進(jìn)行疊加，獲得特定類型船位分布圖。算法流程圖見圖1。

2 船舶相對位置計算方法

船舶相對位置由相對距離和相對方位組成，相對距離為他船到目標(biāo)船的距離，相對方位為他船相對目標(biāo)船的方位，即以目標(biāo)船的船首向為基準(zhǔn)，順時針旋轉(zhuǎn)到他船與本船的連線的夾角。

2.1 目標(biāo)船與周圍船同步換算

由于AIS數(shù)據(jù)包含的船舶動態(tài)信息在時間上是離散的，每艘船舶播發(fā)的AIS時間可能不一致，因此在計算船間運動關(guān)系時需要將他船時刻的位置換算到本船時刻的位置。設(shè)船A和船B在研究區(qū)域內(nèi)航行，其AIS數(shù)據(jù)如圖2所示，在0000、0006、0016 三個時刻接收到船A動態(tài)信息，在0005、0010兩個時刻接收到船B動態(tài)信息。由此可以求解出時刻0005、0006、0010 兩船間運動關(guān)系。

解算原理如下：

設(shè)t0=0000、t1=0005、t2=0006、t3=0010。船B在t1時刻動態(tài)信息為：坐標(biāo)B1(xB1,yB1),航速VB1,航向CB1。船A在t1時刻前后最近可確定信息時刻為t0和t2。t0時刻船A動態(tài)信息為：坐標(biāo)A0(xA0,yA0)，航速VA0,航向CA0；t2時刻船A動態(tài)信息為：坐標(biāo)A2(xA2,yA2)，航速VA2，航向CA2。設(shè)船A在t1時刻動態(tài)信息為：坐標(biāo)A1(xA1,yA1)，航速VA1，航向CA1。在接收到船舶動態(tài)信息的兩個時刻之間可發(fā)生改變的量有經(jīng)緯度、航速和航向等,由于在航船舶發(fā)射信息頻率較高，間隔時間內(nèi)船舶轉(zhuǎn)向幅度和船速變化較小，因此用船位點連線方向代替船舶航向，航速和船位近似為線性變化。在t1時刻船A動態(tài)信息經(jīng)緯度坐標(biāo)以及航速可以根據(jù)式(1)和式(2)求解。

VA1=VA0+(VA2-VA0)(t1-t0)/(t2-t0);

(1)

A1=A0+(VA0+VA1)(t1-t0)(A2-A0)/((VA0+VA2)(t2-t0))。

(2)

2.2 船舶間相對距離求取

設(shè)點A(φ1,λ1) 為目標(biāo)船船位；B點(φ2,λ2)為他船船位；φ1為目標(biāo)船的緯度；λ1為目標(biāo)船的經(jīng)度；φ2為他船的緯度；λ2為他船的經(jīng)度；HDG為目標(biāo)船的船首向。A,B點的距離r可按球面三角公式進(jìn)行計算，即：

cosS=sinφ1×sinφ2+cosφ1×cosφ2×cosDλ;

(3)

r=S×60。

(4)

其中：S為他船到目標(biāo)船的距離；Dλ為A,B兩點的經(jīng)差。

2.3 求取舷角θ

他船相對目標(biāo)船的方位可以根據(jù)式(5)～式(7)求得。

tanC=sinDλ/(cosφ1×tanφ2-sinφ1×cosDλ)；

(5)

TB=TC+Q；

(6)

(7)

式中：TB為他船的真方位，也就是式(5)求取的C(換算為圓周法之后的值)；TC為真航向，也就是AIS數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的船首向(HDG)；Q取正值，則他船在目標(biāo)船的右舷，Q取負(fù)值，則他船在目標(biāo)船的左舷；θ表示他船與本船的相對方位(換算為圓周法之后的值)。

3 舟山港螺頭水道AIS數(shù)據(jù)分析

3.1 研究區(qū)域

舟山港南部海域的螺頭水道是舟山南部水域船舶航道的重要組成部分，航道寬1.2 n mile，航道全長8 n mile，其分布情況如圖3所示。[13]。首先篩選、剔除AIS數(shù)據(jù)中的不完整信息和錯誤信息數(shù)據(jù)之后，選取的研究區(qū)域為29°55′.01N～29°57′.94N，121°59′.45E～122°7′.18E，選取2016年1月,3月,5月這3個月該海區(qū)范圍內(nèi)的AIS數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)，對AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后，有608 276條AIS數(shù)據(jù)。

3.2 交通流分析

建立螺頭水道水域的SQL數(shù)據(jù)庫，對AIS信息進(jìn)行統(tǒng)計分析，可知該水域的船舶種類分布、船舶長度分布以及船舶速度分布，如圖4～圖6所示。

由圖4～圖6可知，螺頭水道航行的船舶以普通貨船為主,占比為58%；船舶長度L主要集中在50～300 m之間，占比接近85%；船速主要介于6～16 kn，占到95%以上。因此本文只研究船舶長度為100 m以下，100～200 m，200～300 m；船速為6～8 kn，8～10 kn，10～12 kn，12～14 kn，14～16 kn,共15種類型的貨船船舶領(lǐng)域模型。

4 船舶領(lǐng)域

4.1 船舶領(lǐng)域邊界的確定

采用文獻(xiàn)[12]“將某一比率船舶距離排除在外”的方法來確定領(lǐng)域邊界。本文選取95%臨界值作為案例進(jìn)行研究，具體步驟是：首先得出目標(biāo)船附近3 n mile區(qū)域的船舶疊加圖，以目標(biāo)船為中心，以船首向為縱軸建立坐標(biāo)系，以5°為步長將目標(biāo)船的坐標(biāo)系均分為72個扇區(qū)，然后分別統(tǒng)計每一扇區(qū)的船舶點數(shù)并按他船距目標(biāo)船距離大小排序，最后根據(jù)距離大小，找出每個扇區(qū)第5%的點作為臨界點(如第一個扇區(qū)有100個船舶點數(shù)，按照距離大小進(jìn)行排序，距離目標(biāo)船最近的那個點為第1個點，則第5個點就是臨界點)，然后利用MATLAB軟件將這72個點采用最小二乘法擬合成橢圓，其擬合公式[13]為:

F= @(p,x)p(1)*x(:,1).2+p(2)*x(:,1).*x(:,2)+

p(3)*x(:,2).2+p(4)*x(:,1)+p(5)*x(:,2)+p(6)。

(8)

4.2 船舶領(lǐng)域計算

為了研究方便，選擇船長100 m以下，船速分別為6～8 kn，8～10 kn，10～12 kn，12～14 kn，14～16 kn共5檔作為案例進(jìn)行分析，對于其他類型的船舶領(lǐng)域本文不再進(jìn)行陳述。以目標(biāo)船為中心，船首向為Y軸正方向，船舶右舷為X軸正方向建立坐標(biāo)系，采用4.1節(jié)的方法確定船舶領(lǐng)域的邊界，其船舶領(lǐng)域邊界為圖7a～圖7e所示。其中長軸長分別為0.54，0.56，0.65，0.68，0.79 n mile，短軸長分別為0.25，0.27，0.30，0.31，0.33 n mile,可以得出船舶領(lǐng)域的長度隨著船速的增加而增加。

4.3 船舶領(lǐng)域長度與船舶長度，船速之間的關(guān)系

圖8是船舶領(lǐng)域長短軸長與船長和船速之間的關(guān)系，可以得出船舶領(lǐng)域的長度與船長、船速呈正相關(guān)關(guān)系。領(lǐng)域的長度隨著船長、船速的增加而增加，當(dāng)船舶長度相等時，船舶速度越大，船舶領(lǐng)域增加的幅度越大，且在長軸上增加的幅度要大于短軸上增加的幅度。

4.4 船舶領(lǐng)域長度與船舶長度比值的變化規(guī)律

Fujii等[1]認(rèn)為船舶領(lǐng)域為橢圓，設(shè)船舶長度為L，長軸長為7L,追越時為8L；陳厚忠等[14]將船舶分為進(jìn)江船舶、頂推船隊以及高速雙體船，其船舶領(lǐng)域長度分別為3L～4L、2L～3L、3L/2～2L；Hensen[15]認(rèn)為船舶領(lǐng)域長度為8L。船舶領(lǐng)域長度與船舶長度比值的結(jié)果為圖9，傳統(tǒng)的計算方法中船舶領(lǐng)域長度與船舶長度的比值均為定值，即船舶領(lǐng)域長度可描述為nL(n為常數(shù))[1,14-15]，而本文中由于考慮了船舶長度和船速的影響，結(jié)果顯示在受限水域內(nèi)船舶領(lǐng)域長度與船舶長度的比值并非為定值，而是呈線性遞減的規(guī)律，隨著船舶長度、船速的增加而遞減，當(dāng)船舶速度相等時，船舶長度越大，船舶領(lǐng)域長度遞減的幅度越大，并且在長軸方向上遞減的幅度要大于短軸方向。

5 結(jié)語

本文的船舶領(lǐng)域研究是建立在海量AIS數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的，考慮到在受限水域內(nèi)船舶長度和速度對船舶領(lǐng)域的影響，以舟山港螺頭水道為例，共挖掘出15種不同類型的船舶動態(tài)領(lǐng)域模型，結(jié)果表明，船舶領(lǐng)域的長度隨著船長、船速的增加而增加，當(dāng)船舶長度相等時，船舶速度越大，船舶領(lǐng)域增加的幅度越大；船舶領(lǐng)域長度與船舶長度的比值并非為定值，而是隨著船長、船速的增加而遞減，船速越大，遞減的幅度越大。

本文僅討論了船舶長度和速度對船舶領(lǐng)域的影響，船舶所處的航行環(huán)境以及人為因素的影響將是下一步要研究的方向。

[1]FUJII Y,TANKA K.Traffic capacity[J].Journal of navigation,1974,24(4):543-552.

[2]GOODWIN E M.A statistical study of ship domains[J].Journal of Navigation,1975,28(3):328-344.

[3]PIETRZYKOWSK Z.Ship’s fuzzy domain—a criterion for navigational safety assessment in an open sea area[J].Journal of Navigation,2009,62(3):93-108.

[4]齊樂.基于AIS數(shù)據(jù)的船舶領(lǐng)域研究[D].大連：大連海事大學(xué),2012.

[5]丁法.基于AIS數(shù)據(jù)的開闊水域船舶領(lǐng)域分析研究[D].大連：大連海事大學(xué),2016.

[6]周丹,鄭中義.能見度良好時影響船舶領(lǐng)域的因素的重要性分析[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報,2017,38(01):20-24.[2017-10-12].

[7]向哲,胡勤友,施朝健,等.基于AIS數(shù)據(jù)的受限水域船舶領(lǐng)域計算方法[J].交通運輸工程學(xué)報,2015,15(5):110-117.

[8]席朝陽,金永興,胡勤友,等.能見度不良情況下受限水域船舶的領(lǐng)域[J].上海海事大學(xué)學(xué)報,2016,37(3):18-21+57.[2017-10-12].

[9]賈傳熒.擁擠水域內(nèi)船舶領(lǐng)域的探討[J].大連海事大學(xué)學(xué)報,1989,15(4):15-19.

[10]COODWELL T G.Marine traffic behaviour in restricted waters.[J].Journal of Navigation,1983,28(3):238-251.

[11]WANG Y H.An Empirically-Calibrated Ship Domain as a Safety Criterion for Navigation in Confined Waters[J].Journal of Navigation,2016,69(4):257-276.

[12]ERWIN VAN IPEREN.Detection of hazardous encounters at the north sea from AIS data[C]//Proceeding of the International Workshop on Next Generation of Nautical Traffic Model.[S.l.]:IWNTM 2012:32-44.

[13]蔣軒.舟山港域通航安全風(fēng)險評價研究[D].大連：大連海事大學(xué),2015.

[14]IPEREN E V.Detection of hazardous encounters at the North sea from AIS Data[J].Journal o f Navigation,2012(1):15-17.

[15]陳厚忠,郭國平.內(nèi)河并列橋梁橋區(qū)水域船舶領(lǐng)域模型與通過能力研究[J].船海工程,2008,37(5):113-116.

[16]HANSEN M G,JENSEN T K.Empirical ship domain based on AIS data[J].Journal of Navigation,2006,59(3):477-490.