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海洋工程
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一种从AIS数据中检测可能发生船舶近距离脱碰的方法
Weibin Zhang a,n , Floris Goerlandt b , Jakub Montewka b,c , Pentti Kujala b
a华盛顿大学土木和环境工程系，智能交通应用和研究实验室，98195美国华盛顿州西雅图
b阿尔托大学，工程学院，应用力学系，海洋技术，海洋风险和安全研究小组，P.O.BOX12200，FI-00076芬兰阿尔托
c芬兰地理空间研究所，02431马萨拉，芬兰
文章信息
文章历史：2014年8月21日接收，2015年7月22日通过。
简称：VTS，船舶交通管理中心；AIS，自动识别系统；TCT，交通冲突技术；DCPA，最近会遇距离；TCPA，最近会遇时间 入路；BCR，船头交叉范围；VCRO，船舶冲突分级操作符。
相应的作者电话 ：thorn;12063029359.
电子邮件地址：wbzhang@uw.edu（W.Zhang）。
http://dx.doi.org/10.1016/j.oceaneng.2015.07.0460029-8018/amp;2015爱思唯尔有限公司版权所有。
摘要:
通过建模技术和实证研究，提出了各种方法来分析海上运输的安全和风险，重点是船舶碰撞。然而，缺乏一种从未遂碰撞中筛选交通数据有效的方法。因此，这篇文章有双重贡献。首先，提出了一种新的方法，从AIS数据中检测可能发生的船舶误碰； 其次，讨论了如何利用这种近误数据来进一步了解海上运输的安全。已经研制出的船舶冲突分级操作员(VCRO)考虑了影响两艘船之间相遇复杂性的以下因素：两艘船之间的距离，船舶的相对速度，以及船舶航向之间的差异。模型内容和结构基于专家判断，而参数化是基于参考遇到情况数据集的AIS数据点集。开发的模型已应用于波罗的海北部的交通数据。所得结果和模型有效性测试表明，该模型适合分级遭遇，并优先考虑遭遇，以接受进一步的专家审查。
关键词：险兆事件 船舶碰撞 AIS数据 交通冲突 海上安全
引言
海运是国内和国际贸易的主要运输方式。 据估计，世界贸易货物的90%是海运的（贸发会议，2014年）。虽然重大海上事故的发生相对较少，但其后果在人员和经济损失以及对海洋环境的破坏方面可能是毁灭性的。 搁浅、碰撞和火灾是全球最常见的海上事故类型(苏亚雷斯和特谢拉，2001年)。 然而，在交通强度高的当地海域，如芬兰湾和新加坡海峡，船舶碰撞是最常见的事故类型之一(库贾拉等人，2009年；温等人，2012年；可兰克等人，2010年)。针对利益攸关方的关切，提出了分析海上运输意外风险和安全的各种方法。
第一类涉及风险建模和风险分析。这些方法的目的是查明事故风险高的地区，有时还包括评估纳入风险控制办法的效果的机制。文献中已经提出了大量的海上风险分析应用，可以参考李等人（2012年），Ouml;zbaş (2013)，Mazarin等人（2014年）以及Wonderland和Montezuma (2015b)对该文献的不同方面进行了综述。此外，还提出了评估和管理海上运输风险的各种框架，例如:基于系统仿真(Chaparral等人, 1998),交通流理论(Fowler和Asgard, 2000年),模糊系统(胡等人。2007),船舶冲突技术（Deathbed和Chin,2010年;Deathbed 等人，2011年)和贝叶斯网络建模(Montezuma 等人，2014年;Wonderland和Montezuma 2015a)。
第二类侧重于海事事故的统计分析。这些方法的目的是识别变量之间的关系，以增加对在何种情况下发生海事事故的了解。例如，它们提供关于哪些事故类型最频繁、哪些船只类型最频繁涉及以及哪些操作发生的信息。Kajal等人(2009)、Mullah和Pulsation等人(2011)、Au等人(2012)、Bhang等人(2013)、Jeannine和Kajal等人(2014)、Hispaniola等人(2014)和Valdez Band等人(2015)的研究属于这一范畴。
第三类利用非事故信息来获取有关海上运输安全的信息。这种方法采取某些措施，以表明海上运输系统的安全性能。例如，Au等人(2011)采用速度弥散指数、加速度指数和模糊船舶领域冲突作为事故发生的代理。Blunderer和Huntsmen (2008)， Wonderland 等人.(2012)和Van Nipper(2012)提出了从自动识别系统(AIS)数据中检测近距离误碰的方法。
本文旨在通过提出一种从AIS数据中识别潜在的近距离误碰撞的新方法，为最近的方法做出贡献。本文其余部分结构如下。第2节概述了在海上运输环境中分析船舶安全性能的概念基础,展示了所提出方法的更广泛的背景和目的。第3节给出了从AIS数据中检测和分级潜在的近误碰撞的数学方法。第四部分将该方法应用于波罗的海北部地区的交通,并进行了模型评价试验,对模型的可信性进行了评价。第5节和第6节提供了讨论和结论。
概念基础
2.1. AIS数据在海运研究中的应用
在海上交通工程和海上交通安全研究中，AIS数据越来越多地作为船舶交通信息的宝贵来源。作为船舶与海岸组织之间的信息交流平台，它包含了船舶位置、速度、航向和航行状态等与时间有关的数据。AIS数据质量在实施初期表现平平(Grave son, 2004)，但近年来质量有了显著提高(Skiffle和Oilskins, 2013;Felski等人，2015年)，进一步的改进是可能的与适当的天线安装(Last等人，2015年)。
AIS数据已被用于不同的目的，如研究避碰演习(Mou等人， 2010)，划定经验船舶领域(Hansen 等人， 2013;Krzysztof和 Gucma,2012)，研究航行交通模式(Xiao等人， 2015)，事故调查(Wang等人，2013)，多种海事风险分析方法(Li等人2012;Ozbaş,2013;Goerlandt和Montewka, 2015 b;Mazaheri等，2014;Gucma 等人， 2012)和冰中航行船舶性能预测模型(Montewka 等人， 2015)。
利用AIS数据检测近距离误碰的可能性已被确定为一个研究方向。Berglund和Huttunen(2008)在海湾进行了广泛的分析以两艘船之间的距离为判定近距离误碰的标准。
Goerlandt等人(2012)应用被Fujii和Shiobara(1971)提出的椭圆船舶域作为标准，而Van Iperen(2012)采用了接近度指标和经验船舶领域相结合的方法来区分近距离偏离和正常相遇。
虽然这些建议有其优点，但它们缺乏一个关于如何进一步利用这些近误信息来评估海上运输安全的概念框架。下面讨论这个问题。首先，在交通冲突研究的背景下考虑了近误碰撞。其次，提出了一个概念基础，展示了所建立的模型如何检测可能的近误碰撞，以用于进一步的海上安全研究。
2.2.交通冲突研究背景下的近距离脱碰
伴随着Berglund和Huttunen(2008)的开创性工作，近距离碰撞检测是海运研究中一个相对新型的研究课题。然而，在道路交通研究中，类似的工作存在于交通冲突技术(TCT)的背景下，参见Hyden (1987)， Chin和Quek (1997)， Svensson (1998)，Minderhoud和Bovy (2001)，Laureshyn 等人(2010)和Zou 等人(2014)。
TCT的概念是基于这样一种思想，即不仅是事故，而且包含所有的冲突情况，即交通系统用户遇到另一个有可能发生事故的情况，都能洞察系统的安全水平。其基本原理是，不同严重程度的碰撞的安全误差较小，即越严重的碰撞越接近事故。海上运输系统(Hanninen和Kujala, 2014)也证实了近距离脱险(VTS中心报告)和事故发生之间的关系。接近事故的不同等级的层次包括未受干扰的通航、各种严重程度的冲突、近距离脱险和实际事故。这种层次结构可以在概念上表示为金字塔形(Hyden, 1987)或菱形(Svensson, 1998)。TCT最显著的优点是，严重程度较低的船舶冲突比碰撞事故发生得更频繁，因此可以在更短的时间内获得更多关于系统安全级别的信息(Debnath和Chin, 2010)。
TCT需要定义一个或多个冲突度量，这些度量来自于给定时间内的可观察系统状态。这些都是时间的函数，这与交通安全随着交通系统在空间和时间上的演化而动态变化的直觉是一致的。这些冲突措施被用来对船只遭遇的严重程度进行定性的有序分级。因此，通过对不同遭遇的排序，可以获得对交通安全的观察。在所有的道路交通和海上交通的交通冲突方法中，由于考虑多个相互作用的交通用户的时空关系的巨大复杂性，冲突度量集中在船舶之间的成对相遇上(Laureshyn 等人， 2010)。而且，道路交通研究中普遍存在的冲突检测不适用于海上交通，参见Debnath和Chin(2010)。因此，需要一种方法来包含成对冲突，并且需要指定一个适合检测潜在近距离脱险的冲突操作符。
图1 近距离脱险研究框架
2.3.近距离脱险研究的概念框架
图1给出了本文方法在提高对海上运输安全认识的更大背景下的概念框架。起始点是AIS数据(步骤i)，它提供给定海域内交通的时空图像。根据这些数据，使用船只冲突排序操作符(VCRO)(步骤ii)对遭遇进行检测和排序(步骤iii)。这是本文的重点，特别是如何使用VCRO对遭遇进行排序，以检测可能发生的近距离脱险事件。这种方法的效用是由于在大的和/或繁忙的海域中，船只相遇的次数是如此之高，以至于依次判断每一次相遇都太过麻烦。VCRO通过筛选过程减少了需要考虑的冲突数量。
船舶冲突排名基于VCRO(第三步)的本质本身不足以考虑船舶近距离脱险,在VanIperen (2012)通过专家访谈报告也发现了这一点。这需要一个更广泛的情景化的遭遇,在该地区的其他因素,如交通、气象条件、船舶大小和类型等均需考虑。这是因为航行情况是作为一个整体来体验的，在这种情况下，航海家了解遭遇情况下的碰撞风险，并根据相互作用船舶的邻近程度、它们的特征以及当时的地理空间和气象条件，决定采取避碰行动的必要性(Chauvin和Lardjane, 2008;Cockcroft和Lameijer, 2004)。
因此，额外的环境数据被添加到高频率的船只遭遇中(步骤四)。这些随后被航海专家判定是否属于近距离脱险(第五步)。有关的碰撞会产生一个“近差碰撞”数据库(第六步)。这些资料可提供有关海上交通安全的资料(第七步)。首先,连接附近交通事故数据库和近差碰撞数据库可以提供真实的近距离脱险信息去评估附近的航行安全级别,例如使用贝叶斯数据学习技术( Hanninen 和 Kujala, 2014年),回归模型类型(Debnath 等人, 2011年)或马尔可夫模型（Faghin-Roohi等人，2014）。这可以用于评估水道设计变更后安全级别的变化，或用于调查环境因素对近距离脱险的重要性。Debnath和Chin(2010)以及Debnath等人(2011)也建议使用这些方法，他们建议使用交通冲突和近距离脱险作为诊断工具，而不是预测工具。
定义船舶冲突排序操作符
如第2节所述，船舶冲突等级操作符(VCRO)的目的是评估船舶两两相遇的严重程度。等级越高的遭遇战越激烈，等级越低的遭遇越安全。由于冲突严重程度的评估具有判断性，因此VCRO是在专家判断的基础上构建的。我们访问了至少有五年海上服务经验的高级海员，以确定VCRO的数学模型的内容和结构，然后定义数学模型的参数。
3.1. 模型内容
在一些船舶碰撞风险模型中，最近会遇距离(DCPA)和最近会遇时间(TCPA)被用来评估碰撞风险，如Lee and Rhee(2001)和Debnath and Chin(2010)。然而，航海专家和一些作者发现(Ren 等人，2011;Mou等人，2010;Bukhari等人，2013年;Goerlandt 等人， 2015)， DCPA和TCPA并不能完全反映船舶相遇冲突的严重程度。
首先，在某些正面碰撞中，如果另一艘船以较小的最近会遇点(CPA)[1]，但足够宽的船首交叉范围(BCR)[2]的值在本船前面通过，那么较小的CPA并不意味着不安全的相遇。在这种情况下，BCR具有信息性，可用于推断，而CPA可能会导致将安全遭遇误分类为不安全[3]。
-
DCPA没有考虑到相遇船舶的相对方位。遇到其他来自本船尾的船以一个锐角通过，由于操纵空间有限和航线改变较大，与另一船以斜角或直角从本船的正前方通过相比，要求较高
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