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船舶交通流仿真模型的发展动态
Agnieszka Puszcz，Lucjan Gucma，Maciej Gucma
摘要：正确理解交通流行为对于交通设施高效设计的风险分析是必要的。本文介绍了分析南波罗的海选定地区的船舶交通的方法和模型。使用从HELCOM获得的历史AIS数据，运用统计方法分析了船舶交通量。本文介绍了船舶交通空间分布及其参数的概率模型，确定船舶航迹和速度，以及船舶尺度，类型和距离对危险的影响。该结果可用于给定地区的安全和风险分析模型，以及创建船舶交通流量的一般模型。
1 概述
船舶交通是船舶安全最重要的因素。不断增长的船舶数量及船舶尺度与发生火灾、爆炸以及伤亡和环境损失的可能性有关。这些负面效应提高了政府、工业和社会对风险评估的重要性的认识。为了评估这一风险，我们需要了解船舶的交通状况。交通流模型是风险评估模型的输入。对于交通设施的高效设计来说，良好地理解交通行为也是必要的。为了更好地设计这些设施，需要了解各种交通条件下的流的行为。船舶交通现象及其过程的精确知识对航行安全分析具有重要意义。AIS系统(自动识别系统)为交通监控提供了巨大的机会，同时也为发现约束区域内船舶交通的基本过程提供了机会。本文通过统计分析的结果，分析了船舶在所分析区域内的空间分布及船舶交通参数。
海上交通工程的主要问题之一是确定新建成或现代化水道的最佳参数。这取决于所能得到的水道参数的类型，例如水道宽度或转弯半径。这些参数通常用两种方法中的一种来确定:一种更便宜但不精确的分析方或者更昂贵和更精确的模拟方法。
本文介绍了利用历史AIS数据对该地区现有机动模式进行研究的方法，还对描述交通流的参数进行了估计，并为建立船舶机动区域的新方法进行了应用。本文提出了建立交通流通用模型的第一步，即对波罗的海选定区域的船舶交通流量进行统计分析。
2 船舶交通流量统计模型
2.1 数据
船舶交通数据来源于HELCOM提供的自动识别系统(AIS)数据。AIS系统是一种自动系统，可以在船舶之间以及船舶和陆地站之间交换信息。一艘配备有AIS的船舶不断地传送有关其名称、位置、目的地、速度和航线的信息。作为分析基础的AIS数据是从2008年1月1日至2008年12月31日的数据。通过分析与每条航线垂直的报告线的船舶交叉数量，计算各航线的年度移动数量。
为了确定航线的精确位置和每年/月的移动次数，需要进一步处理AIS数据。这是通过检查在每个相关航线推出的重要报告线的船口岸完成。报告线的位置是基于对船舶交通密度图的检查而选择的。图1显示了该区域的船舶交通密度图。对于每条报告线均可获得每艘船的详细信息和具体的渡口。
图1 gdaska湾船舶交通密度图
2. 2 船舶类型及尺寸
对于每条航线，船型分布都是通过分析各相关报告线的船舶类型得出的。在AIS数据中，船舶是用代表船舶类型的两位数代码注册的[5]。本研究采用了以下船舶类型划分方法：
- 客船。 船型代码60至69
- 货船。 船型代码70至79
- 油轮。 船型代码80至89
- 渔船。 船型代码30至39
- 其他。 所有其他代码 - 也是未知的船型。
图2 船型分布. 2008年1月 图3 货船尺度分布(按长度) 2008年1月
2.3 船舶交通的空间分布
在船舶交通模型中，通常的做法是通过正态分布对横向船舶交通分布进行建模。这是基于这样的假设，即大多数船只尝试按照尽可能接近官方的路线航行，因此通常分布在整航线周围。然而，这些假设并不能完全描述交通行为。船舶交通的横向分布在很大程度上取决于路线的类型（弯曲，直线）及其特征（交通分离计划，窄通道等）。
这一现象所涉及的船舶交通流理论描述了许多船舶在某一段时间内通过航道的运动。描述交通流的主要参数之一是分布，它描述的是船体相对于航道轴线的位置。关于船的重心位置、水线形状和航线的信息是用来定义分布的。描述交通流的一种简单方法是通过单一的、特定的分辨率来描述它们。最常见和使用的分布如下:
- 带PDF（概率密度函数）的正态分布：
（1）
- 对数分布：
（2）
- 伽马分布:
（3）
- 逻辑斯谛分布：
， （4）
其中：
y - 与轴线的距离；m - 船舶到水路轴线距离的平均值；-船舶距水路轴线的标准偏差；Gamma;（p） - gamma;函数；beta;（p，q）-beta;函数；a，p，q，beta;，alpha; - 其他参数的分布。
交通流的宽度在评估中是非常重要的，为了描述这些交通流，需要确定航道宽度分布的特征。
2.4 船舶交通的时间分布
该研究的目的是确定一种可以描述流动船舶，并根据日或年的时间来定义所获得参数的统计模型。所得结果可用于船舶交通流参数仿真模型的实际应用，也可用于预测未来几年研究区域的流量期望值。
用于建模船舶行为的交通流的基本输入参数也是强度。航道上的船舶交通是一个受多种因素影响的过程，这些影响因素会随着时间的推移和轨道的长度而变化。它们使运动成为随机过程，并且使用它们对概率模型进行描述。船舶在航道上的流动可以在时间轴上表示，船舶通过中心的过渡时刻是随机事件。对船舶的随机流进行分析，可以通过以下方式检验:在时间Delta;T通过这一点的船舶数量的分布;船舶之间的时间间隔的分布;当地速度船舶的分布。
当船舶可以自由选择速度和机动时，通过航道给定点的船舶数量就可以描述为泊松分布随机过程，其中在Delta;T时间内出现船舶的概率为：
（5）
其中：
lambda;—交通强度
在Delta;T时间出现的没有船舶出现概率为：
（6）
3 分析区域
3.1 基本信息
格但斯克位于波兰南部，波罗的海沿岸的维斯瓦河河口。 格但斯克和格丁尼亚港口有两个主要的分道通航计划。去往格但斯克的船舶的日平均值大约是25，包括渡轮，客船和渔船。 由于贸易总体增长以及波罗的海东部国家经济的增长，预计通过该地区的船舶数量将在未来几年显著增加。
由于综合研究，论文仅给出了在图4中所示的TSS中的2个关口S1，N1的GDANREP的结果。
图4 标有关口的格但斯克湾地图; 地图来源：AISLive 1
位于河口处的格但斯克港以及毗邻的地区全年无冰无潮，尽管冬季气候严峻，但通航条件有利，这有助于格但斯克港成为波罗的海地区最易接近的港口之一。
4 研究方法
确定准确的船舶航线和相应的速度可以描述交通流。结果应以这样的方式表述，即它们是普遍适用的，并可以用作海事模型的输入。要可靠地描述船舶在模型中的路径和速度，应确定以下几点:
- 描述船舶在某一区域的空间分布;
- 描述船舶在某一段的横向船速分布;
- 描述船舶在某一地点的速度分布;
- 考虑到上面提到的3个分布取决于:
船舶类型；
船舶尺寸；
船舶航向/目的地;
水路类型(直/弯)
（对于特定的船只类型和大小）通航水道的宽度;
风速与风向；
当前速度与当前方向；
能见度；
其他外部影响；
与其他船舶间的相互影响
- 描述两个空间连续分布之间的相互依赖性(连接不同的部分，以形成一条单独的航线并正确地开发速度)。
影响船舶相对于航道轴线运动的主要因素是船舶的大小，气象条件（波浪，风力）以及船员的经验。 另一个参数是表征运输流量强度的参数，这在很大程度上取决于市场和当前季节的经济形势。
研究主要包括在GDANREP上匹配与交通道轴线相关的交通分布。 确定所选参数分布类型的过程如下：
- 使用从AIS系统收到的交通信息（从2008年1月1日到2008年9月）。
- 数据按季节、白天或夜间和交通类型（入站或出站）划分。
- 分组样本分别作为单独的随机变量进行研究。
- 将随机变量定义为与船舶轴线相关的船舶的位置。
获得的数据通过通过中间线法进行转换，该方法用于航道的弯曲段和直线段[3]。这个方法(图5)是用来参考轨道段的中心的，它的长度和段（i）的长度是近似的。该段具有部分圆形或矩形的形状。 在此基础上，计算了水系的水线和几何中心，计算了船舶的极值点(左右)的坐标，然后将其与航迹轴(参考轴线)的距离进行了计算。相应的分布通过距离表[3]进行匹配。
这些分析是在从格丹斯克的方法中选出的一组数据的基础上进行的。航道或交通线的中点被用作原点。因此，平均值就是距离航道中点的平均距离。关口中点位于航道中间，在浮标7号和8号浮标之间，浮标7-8在一条线路上与被指定的关口保持一致，其他的关口也以同样的方式被决定。
图5 用于测量轨迹的方法，轨迹中心线近似于多边形和齿条分割的部分[4]
4.1 结果
4.1.1 平均船舶路径及速度
图6-7展示了一个空间分布的例子，这个空间分布是从某个关口的经验数据中得到的。 在X轴上，对应于轴的中间的值为零。 X的正值意味着船舶向右侧航行更多。
图6 2008年7月，长度Lgt; 100米的船舶 图7 2008年7月，长度Lgt; 100米的
舶在横截面S1上的水道分布 船舶在横截面S1上的水道分布
他们的拟合优度首先通过进行卡方检验（chi;2）确定，这个检验确定了经验分布和理论分布之间的一致程度。 假设是这些分布之间没有显著差异，置信水平（回答问题的重要性）定在95％，并且还进行了Kolmogorov- Smirinov和Anderson- Darling的测试。K-S统计量，A-D统计量不需要分级，但不同于侧重于分布中间的K-S统计量，A-D统计量强调了拟合分布和输入数据的尾部之间的差异，测试结果如表1所示。
表1 GDANREP中选定关口的测试结果
|
测试 |
2月 |
7月 |
||
|
S1 |
||||
|
L＞100 |
L＜100 |
L＞100 |
L＜100 |
|
|
Chi sq. |
6.8400 |
9.0110 |
12.430 |
5.1700 |
|
A-D |
0.3430 |
0.4820 |
0.2228 |
0.1020 |
|
K-S |
0.0550 |
0.0661 |
0.03075 |
0.0273 |
|
N1 |
||||
|
L＞100 |
L＜100 |
L＞100 |
L＜100 |
|
|
Chi sq. |
5.6620 |
4.7500 |
7.5310 |
11.27 |
|
A-D |
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