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新加坡海峡船舶交通特征自动识别系统数据分析

Qiang Meng, Jinxian Weng, and Suyi Li

本文报道的研究旨在分析新加坡海峡的船只交通特征。从劳埃德（Lloyd）海洋情报部门数据库收集了大约400万条记录的实时船只自动识别系统（AIS）数据，以进行分析。结果表明，集装箱船在新加坡海峡的船舶运输量中所占比例最大（36.36％），而滚装船和客船仅占很小的比例（4.77％）。对船舶特性的分析表明，应特别注意运输液化天然气和石油气的油轮，散货船和船舶，因为它们的总吨位更大且吃水更大。还发现，向东行进的船只通常以比向西行进的船只以更高的速度航行。船舶交通流的空间分布表明，经度在103°48′E和104°05′E之间的区域交通流量较大，交通密度最高。西行交通的船密度高于东行交通的船密度。经度104°10′E和104°35′E之间收集的AIS数据不完整，因此相应的流量被低估了。本研究详细考虑了AIS数据的优缺点。

新加坡海峡（图1）是世界上最重要的航运水道之一（1），因为它直接与马六甲海峡相连。它的年吞吐量超过100,000艘船，其中有80％的石油被运往东北亚以及占世界贸易商品的三分之一，包括中国制造的商品，印尼咖啡和其他产品（2、3）。为了实现更安全的导航，新加坡海峡于1981年开始实行东西向交通分流方案。图1中的虚线表示。

必须正确了解新加坡海峡的船舶交通特性，因为它可用于评估建议的航道是否按预期工作。根据船舶交通特性分析，海事局可以确定是否需要新的或额外的浮标或新的航行路线。船舶交通特征对于海上交通模拟（4）和各种定量分析（例如，对航行事故的频率和后果的估计）也是至关重要的。此外，这些特征构成了预测海峡未来船舶通行的基础。

可以使用两种类型的大型船舶交通数据来分析新加坡海峡的船舶交通特征。第一种是来自新加坡海事和港口管理局（MPA）运营的船舶交通监视（VTS）系统的船舶交通图像数据，称为VTS数据。VTS系统是由港口或港口当局建立和运营的海上交通监控系统。该系统使用雷达，闭路电视和超高频无线电电话来跟踪有限地理区域内的船只移动。王等声称VTS的覆盖范围非常有限（5）。另外，访问和处理VTS数据既困难又昂贵，因为这些数据受到海事当局的保密保护（6），仅允许授权用户使用VTS数据。VTS数据包括有限的船舶通行信息（例如，船舶位置，航向，速度），并且不包括其他重要的船舶特征（例如，船舶类型，年龄，吃水深度）。这些排除的船只特性对于航行安全研究至关重要（7-11）。例如，在新加坡海峡可能发生的船舶冲突数量取决于交通量，船只尺寸，船只吃水，船只在地面上的速度，船只在地面上的航向以及其他特征（12、13）。

可以从自动识别系统（AIS）获得第二种大船交通数据。在岸上实施AIS可以提高航行安全性和效率，并通过简化的附加信息来提高态势感知和评估的效率（14）。AIS数据由于其信息完整性而不受VTS数据的限制（15），它们可用于分析船舶事故和事故，例如船舶在航道内的碰撞和搁浅。

这项研究旨借助大量AIS数据分析新加坡海峡内的船舶交通流特征。从AIS数据中提取船舶交通特征，并应用统计分析技术。这项研究的贡献是双重的。首先，它提出了一项旨在全面研究新加坡海峡船舶交通特性的倡议，海事部门可以从调查结果中受益（例如，加强新加坡海峡的航行安全战略）。其次，本研究将AIS数据与VTS数据进行了比较，这对于研究人员选择适当的数据源以分析与航行安全有关的问题应该是有用的。

大量船舶交通数据采集

国际海事组织《国际海上人命安全公约》自2002年起要求，每艘总吨位（GT）超过300吨的大型远洋轮船和每艘客轮均应配备AIS（16）。这项研究使用了源自劳埃德海事情报处AIS数据库的船只交通数据。2009年7月1日至7月31日，拥有166,182条记录的AIS大数据覆盖了新加坡海峡经度103°21′E和104°35′E的经度（图1）内的船舶位置和速度信息。因此，Qu等人提出的数据处理方法，被用来纠正这些不准确的数据，包括船只的对地速度和位置数据（17）。

收集的AIS数据包括分配给注册船只的唯一海上移动服务识别号，尽管这些数据不包括某些船只特征（即类型，年龄，吃水深度，总吨）。劳埃德海上情报部门的船只数据库用于通过每个海上移动服务识别码提取这些船只特征。根据收集的AIS数据，2009年7月在新加坡海峡报告了7,374艘船。但是，在船数据库中只能识别到7,374艘船中的7,102艘。因此，在研究中分析了这7,102艘船的船舶通行特征。

船只特征

船舶类型分布

这项研究将穿越新加坡海峡的船只分为以下几类：（a）普通货船，（b）散货船，（c）油轮，（d）液化天然气船-液化石油气船（LNG-LPG） ，（e）滚装船（RORO）和客船，以及（f）集装箱船。图2说明了根据收集的AIS数据计算出的新加坡海峡每个类别的百分比。集装箱船所占比例最大（36.36％），其次是散货船（20.50％）和油轮（18.30％）。RORO和客船的比例（4.77％）很小。

船龄分布

图3描绘了船舶的年龄分布。如图3a所示，有42％的集装箱船的船龄小于5年。62％的船舶不到10岁，只有5％的船舶超过25岁。如图3b所示，普通货船通常比集装箱船还老，它们的船龄均匀分布在5至35年之间。图3c显示，散装货船还比油轮和集装箱船还旧。不同船龄的散货船的组成如下：小于5岁的占26％，小于10岁的占43％，大于25岁的占18％。图3d表明，油轮的年龄分布与集装箱船的年龄分布相似。更具体地说，约58％的油轮的年龄小于10年。旧油轮（25岁）的百分比为10％。图3 e和f还显示，LNG-LPG和RORO以及客船的年龄分布与油轮和集装箱船的年龄分布相似，因为新船通常具有较高的航行安全性，而旧船则更有可能涉及事故。这种分配结果可能意味着应禁止旧的一般货物和散货船在新加坡海峡航行，以提高航行安全。

GT 分配

图4显示了不同船型的GT分布。从图4a可以看出，集装箱船的GT主要在10,000吨至100,000吨之间。不到10％的集装箱船的总吨位大于100,000吨。与集装箱船相比，普通货船的总吨要低得多（图4b）。发现用于杂货船的最大GT不超过50,000吨，并且大多数杂货船（73％）的GT小于10,000吨。图4c提供了与散货船相关的GT上的多峰分布。当GT小于50,000吨时，它的分布与集装箱船的GT相似。但是，只有很少一部分散货船的总吨位在50,000至80,000吨之间。根据图4d，油轮的GT也显示出多峰分布。约25％的油轮的总吨位大于15万吨。这一发现表明，大型油轮由于其提供的规模优势而越来越多地被航运公司使用。图4e显示LNG-LPG船的GT分布与油轮相同。由于大型油轮和液化天然气船液化石油气可能导致灾难性的后果，一旦他们都参与导航事故，特别重点应放在新加坡海峡这些船只。图4f显示，RORO和客船的85％少于6万吨，而97％少于7万吨。

船舶吃水分布

图5显示了新加坡海峡不同船只的吃水分布。图5a显示约70％的集装箱船的吃水深度在7至9 m之间。与集装箱船相比，普通货船的吃水分配相似。此外，发现70％的普通货船吃水深度小于8 m（图5b）。与集装箱船不同，更大比例的普通货船吃水深度超过10 m。图5c显示，散货船的吃水深度大于集装箱船和杂货船的吃水深度。具体来说，超过85％的散货船吃水深度大于15 m（图5d）。与散货船相比，油轮的吃水量要大得多（图5e）。油轮的吃水深度为10至25 m。超大型船只（例如大型散货船和油轮）必须使用深水航线。

新加坡海峡内的交通特征

交通量

表1根据收集的AIS记录给出了各种始发地-目的地（OD）对的月度船舶通行量，其中O1是新加坡海峡的东入口，O2是西海峡，D1是找到了Brani Keppel和Tanjong Pagar 集装箱码头，D2是巴西班让（Pasir Panjang）集装箱码头，D3是裕廊岛地区，D4是三巴旺港口地区。从表中可以看出，在集装箱码头（D1和D2）停靠的大多数船只是集装箱船，在裕廊岛停靠的大多数船只是化学品船。

表一：各O-D对船舶月交通量

交通流

新加坡海峡每月船舶交通流量的空间分布如图6所示。区域1（经度103°48E和104°05E之间）的交通流量比其他地区大。但是，可以推断出在区域2（经度103°10E和104°35E之间）收集的AIS数据不完整，因此该区域中基于AIS的交通流量可能被低估了。1区和2区之间的交通流量明显不同。原则上，第1区的流量应该比第2区的流量大一点，因为只有一小部分船只可以进入新加坡海峡。同样，得出的结论是，第3区的AIS数据是不完整（图6）。Wu等人的研究可以支持这一结论，该研究分析了新加坡海峡的VTS数据（18）。

交通密度

2009年7月1日在新加坡海峡的船只空间分布如图7所示。粉红色的点表示向西的船只，而蓝色的点表示向东的船只。由于交通密度高，大多数船只位于经度103°48E和1

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