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基于AIS识别可能的Near Miss船舶碰撞新方法
Weibin Zhang1，Floris Goerland2，Pentti Kujala2，Yinhai Wang1
1University of Washington, Department of Civil and Environmental Engineering, Smart Transportation Applications and Research Laboratory, Seattle, WA, 98195 USA
2Aalto University, School of Engineering, Department of Applied Mechanics, Marine Technology, Research Group on Maritime Risk and Safety, P.O. Box 12200, Aalto, FI-00076 Finland
摘 要：海上事故有造成重大经济损失、人员伤亡、环境破坏的潜在性。调查海上安全的一种方式是关注潜在事件，即没有导致事故发生但事故刚好被避免的情形。交通冲突技术的原则根据冲突严重性等级来给交通会遇划分等级。根据这些原则，本文提出了一个创新的模型来监控水上交通数据中的潜在船舶会遇，特别是对于开阔海域以及沿岸受限制的海域。对比之前的方法，已提出的方法有更大的特殊性‑‑‑由航海领域专家在情景化的交通环境中评价少量可能的船舶潜在碰撞的事例。这一特殊性实现的原因是：将船舶领域概念纳入的船舶尺寸的影响内以及通过对比已提出模型的碰撞最小距离（MDTC）概念更好地计算会遇方向的临界点。模型里所包含的因素以及因素之间的关系都是基于专家的判断和来自于已有研究模型的知识。模型的参数来源于会遇情况数据集的AIS数据点。已建立的模型已经被应用于北波罗的海的交通数据的分析。这一模型受到大量有效测试的影响，其结果表明了该模型可排序和优化会遇为了进一步识别Near Miss的专家判断阶段的评估。因此，建立了方法能使后续研究深入Near Miss信息的有效性来就与碰撞事故有关的水上安全的声明。
关键字:Near Miss 船舶碰撞 AIS数据 交通冲突 海事安全
- 引言
在世界范围内水上运输对于经济发展有至关重要的作用，水上运输也意味着重大经济与安全风险。即使水上事故发生的不频繁，但由事故造成的个人经济损失以及环境破坏是巨大的(Heij等，2011)。在全球范围内，搁浅、碰撞以及火灾是最频繁的水上事故类型(Soares和Teixeira，2001)。特别是在有高交通密度的位置，包括芬兰湾和新加坡海峡，船与船之间的碰撞是最常发生的事故类型之一(Kujala等，2009；Qu等，2012)。因此，对于海事主管机关、响应机关、以及其他利益相关者而言，分析事故风险的有效工具和对不同水域水上运输安全的深入了解是至关重要的。很多分析宏观事故风险以及微观海上运输的风险模型和方法已被提出(Ferreira和Couto，2015)。近年来的文献综述，可看Li等(2012)和Ouml;zbaş(2013)。而且，Debnath和Chin(2010)和Goerlandt和Montewka(2015a)提出了一些近年来分析水上风险的框架。
其他也有一些没有聚焦到事故本身的工作，而是从非事故信息入手了解水上运输安全。这些方法考虑到某一非事故事件作为安全绩效指标会在交通系统里出现以及这些方法的基础数据源是来自AIS数据。AIS是一个在船舶与船舶间、船舶与岸上设施间进行信息交换的系统。针对船舶碰撞，遵循由Berglund和Huttunen(2009)，vanIpe-ren(2012，2015)，Qu等(2011)，Goerlandt等(2012)，Wen等(2015a)，Zhang等(2015)，vanWestrenen和Ellerbroek(2015)以及Wu等(2016)提出的方法。
本文中提到的工作是对于由Zhang等（2015）提出方法的扩充以及改善。依据三项因素，作者们提出划分两船间会遇严重性等级的模型，三种因素分别为：两船间的距离、两船的相对速度以及船首向的差值。当这些模型已被证实可足够充当甄别Near Miss碰撞的基础来划分会遇等级时，已有模型的缺点是不够具体化。换句话说，模型将导致相当多的船舶会遇需要通过重新归纳整理交通情景（其他水上交通、交通环境等）再进一步人为地进行调查。这种专家判断相当浪费时间，对时间的浪费也许会遏制模型的实用性。
综上所述，在本篇论文中通过考虑船舶领域将船舶尺寸融合在该模型中，对Zhang等(2015)提出的模型的特殊性进行优化。进一步的优化是将最小碰撞距离（MDTC）的概念考虑在内，这一举动将更好地区分在不同会遇角度下的风险水平。
本文剩下部分的组织如下：第二节概述了分析水上运输环境中船舶安全的概念基础，以便读者了解该方法更广泛的背景和目的。第三节介绍了基于AIS数据的用于检测和排序Near Miss碰撞的数学方法。在第四节中，该方法被应用于波罗的海北部地区的船舶交通，并为了评估模型的性能进行了模型评估测试。第五节和第六节提供了一些讨论和总结评论。
2概念基础
2.1 水上运输研究中的AIS数据
在水上交通工程中与水上运输安全有关的研究中，AIS数据作为船舶交通方面有价值的信息源被广泛应用。AIS可识别每一艘配备有AIS发射机的船舶，可发射船舶的静态数据与准静态数据（呼号、IMO编号、目的地、货物等等）并可以同时频繁地更新船舶位置、速度和方向。这些数据被储存在近岸设备里。通过这些数据，某一特定水域的水上交通可以被重建以及进行进一步的研究。在最近几年，AIS数据质量显著地被提升(Felski等人，2015；Sang等人，2015)，进一步改善原因可能与天线安装的正确性有关(Last等人，2015)。
AIS数据已经被用于各种不同的目的如研究人工避碰(Mou等，2010)，船舶轨迹分析(Xiao等，2015)，船舶速度优化(Psaraftis和Kontovas，2014)，船舶领域研究(Hansen等，2013；Rawson等，2014；Wang和Chin，2015)，事故调查(Wang等，2013)，以及水上风险模型(Mazaheri等，2015；Goerlandt和Kujala，2014；Silveira等人，2013；Zhang等人，2013)。
使用AIS数据来检测可能的Near Miss碰撞已确定为一研究方向。Goerlandt等人应用由Fujii和Shiobara(1971)提出来的椭圆船舶领域作为标准，而vanIperen(2012，2015)应用接近指标与经验性船舶领域的结合从普通会遇中分离潜在碰撞。Qu等(2011)使用模糊四元船舶领域作为计算航道内船舶冲突的基础。在德克萨斯航道中，Wu等(2016)应用不同的冲突检测机制，包括Zhang等(2015)提出的VCRO方法。
依据AIS数据，Zhang等(2015)考虑了三种主要因素：距离、相对速度和相位，提出了新的Near Miss碰撞检测的模型。不同于早先提到的方法，在冲突严重性方面这些作者提出划分会遇等级的算法，使用连续序号排序，这一方法与Debnath和Chin(2010)，以及Debnath等人(2011)提出的风险分析方法类似。
2.2 交通冲突研究情景中的Near Miss碰撞
最近，Near Miss碰撞的检测已经成为水上运输研究中的焦点，Berglund和Huttunen有做早期的工作，依据水上交通冲突技术Debnath和Chin(2010)也有很细致的研究。聚焦于Near Miss碰撞，交通冲突在道路安全的研究中有更深远的传统，交通冲突技术（TCT）在其中是支柱之一，Hydeacute;n(1987)，Chin和Quek(1997)，Svensson(1998)完成了早期基础性的工作，这些基础性的工作最近也已经被使用和延伸，可见Laureshyn等人(2010)和Zou等人(2014)。
TCT和NTCT都开始于从事故中分离出来的想法，其他的交通冲突提供了交通系统安全水平的指示和体现。这种冲突是交通系统使用者遇到彼此时正伴随着事故发生可能性的情况，即使这一事故实际上并没有真正具体化发生。潜在的原因是：针对事故发生，代表不同严重性的冲突有不同的安全边际。不同冲突严重性的层次结构为：不受干扰的通过，不同严重性的冲突，Near Miss以及实际事故。此层次结构已被视觉地呈现为金字塔(Hydeacute;n，1987)或菱形(Svensson，1998)。TCT最显著的好处是较低严重性水平的船只冲突比碰撞事故出现的更频繁，以至于在较短的时期里关于交通系统的安全可以讨论更多(Debnath和Chin，2010)。然而不足之处是船只冲突和事故发生之间的确切关系实际上还没有被很好地建立。Hauml;nninen和Kujala(2014)的工作表明实际上Near Miss碰撞与事故发生之间有关系，但是我们期望着能有更多的有关这一联系的证明和研究。这篇文章的贡献不应被理解为Near Miss数量多的水域一定代表着高碰撞风险的水域。相反，本文的目的是定义一种方法来帮助专家判断哪一种会遇被定义为Near Miss。然后，将这些案例进一步链接到相关事故数据库和其他相关航运信息来源，以调查Near Miss与事故之间的关系。
冲突测量对于TCT的定义是必要的，冲突测量起源于在特定时间内的可观察系统状态。这些状态是与时间相关的，它对应于交通安全随着交通系统在空间和时间上的演变而动态变化。冲突测量被用于在定性序号的范围内给船舶会遇严重性排序，然后更严重的冲突可被识别且通过排序将不同类别会遇进一步与整体交通安全相联系(Zhang等，2015)。在几乎所有水上交通的交通冲突方法中，因为在多个交互通信用户间时空关系核算有着巨大复杂性，所以冲突测量会集中在两只船舶之间的会遇。(Laureshyn等，2010)。Wen等人的工作是一个例外，即：通过简略核算在本船附近的船舶密度聚焦于交通复杂性。然而，复杂性与海事安全之间的确切关系还没有详细阐述。
当我们将建模野心限制在成对相遇时，有人认为，道路交通的冲突测量不适用于水运系统(Debnath和Chin2010)，这意味着需要一个适合探测水上Near Miss的冲突算子。而且，需要有一个机制来超越成对的相遇的限制，因为从安全的观点来看多艘船之间的相互作用更有相关性(张等，2015；温等人，2015a)。
图1.Near Miss碰撞的研究框架
2.3 Near Miss碰撞研究的概念框架
图1显示一种概念框架，即在加强海洋运输安全理解的背景下，本文所提出的方法如何适应这一更广泛的背景，这与张等(2015)所提出的模型的预期用途非常相似。起始点是AIS数据(第一步)，它提供了对特定水域交通时空特征的洞察力。从这一数据出发，根据船舶尺寸和相应的船舶领域，计算出船舶之间的安全距离，在3.2.1(第二步)中详细阐述。通过MDTC方法船舶尺寸也被用作不同类型船舶反映船舶的机动性的基础，见第3.2.2节(第三步)。结合这些构成水上冲突严重性的因素，定义了船舶冲突排序算子(VCRO)(第四步)。随后，通过应用数据中的VCRO(第五步)检测并排列(第五步)会遇。
这是本文的重点，特别是为了检测可能Near Miss的会遇，排序会遇的VCRO的制定。这种方法的有效性在于因为大面积和/或繁忙的水域，船舶会遇的次数如此之高以致于轮流判断每一个会遇都需要付出太多的努力。通过过滤程序，VCRO减少了需要进一步审议的冲突数。比起以前的工作，尤其是张等(2015)的工作，本文先进性是通过使这个运算更具体地减少专家判断的数量而取得。
然而，基于VCRO(第五步)的被排序的船舶冲突不足以认为船舶会遇是一个Near Miss。正如在VanIperen(2012)报告的专家访谈中发现的那样，这需要将会遇置于更广泛的背景下研究，在这个背景中其他因素如区域内交通和气象条件也被考虑在内。这是因为航海的情景是作为一个整体被体验，航海员在这一整体背景下理解分析会遇的碰撞风险并且根据相互作用船舶的接近度、其特征和普遍的地理空间和气象条件来决定避免碰撞行动的必要(Chauvin和Lardjane，2008；Cockroft和Lameijer，2004)。因此，模型表明在进一步的判别中应考虑最重要的会遇，见图1，而不是用来宣告某种严重性的会遇。在这方面，目前的做法与早先的工作不同，例如Berglund和Huttunen(2009)和Debnath和Chin(2010)。
为了实现这一点，附加的与背景研究相关的数据被添加到最高等级的船只会遇中(第六步)。随后由航海专家判断这些是否有作为Near Miss碰撞的资格(第七步)。相关的会遇形成了Near Miss碰撞的数据库(第八步)。然而第六步和随后的是超出本文的范围
Near Miss碰撞数据库可以为水上交通安全(第九步)提供参考。首先，将Near Miss数据库与事故数据库和交通量连接起来，可以在评估航海安全级别时深入了解Near Miss碰撞信息实际价值，例如使用贝叶斯数据学习技术(Hauml;nninen和Kujala，2014)，回归类型模型(Debnath等，2011)或马尔可夫模型(Faghih-Roohi等，2014)。这可用于评估水道设计变化后的安全水平的变化，或调查关于Near Miss发生的情景因素的重要性。这些用途也由Debnath和Chin(2010)和Debnath等(2011)提出，他们建议使用交通冲突和Near Mis
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