摘 要

船舶在水中航行时，水流会对其冲程、舵效等产生影响，使船舶产生偏移或者航向的改变，当对单船的影响形成一个趋势时就反映在对船舶交通流的偏移。很多研究多是针对单个船舶或船舶操纵来研究水流对船舶航行的影响，很少研究水文条件对群体船舶和船舶交通流的影响，因此探究水文条件与船舶交通流的关系有重要意义。

本文基于AIS数据，以数据的形式反映水文与船舶交通流之间的关系，运用了大数据处理技术对数据进行处理和挖掘。本文对水流矢量与船舶角度差之间的数据进行相关性分析，研究水文条件与船舶交通流之间的关系。本文运用了灰色关联度分析、皮尔逊相关系数分析、偏相关分析和典型相关分析相结合的分析方法，得出了水流基于船首向分解的矢量与角度差（船首向和对地航向）之间的相关关系。本文还对定线制航道内水文条件对船舶交通流的宽度和偏移量的影响展开研究，为后来水文与船舶交通流的研究提供了依据。

本文给出了数据分析方面的可行的算法，在丰富了水流与交通流的理论依据的同时，在水文条件对船舶交通流影响方面选取了新的研究角度，并进行了探索性研究，本文的研究结果对海事部门的船舶交通组织、航道部门的航道规划等具有一定的参考意义。

关键词：水文条件；船舶交通流；数据分析；AIS数据；相关性分析

Abstract

When a ship is sailing in the water, the water flow will affect its stroke, rudder effect, etc., causing the ship to shift or change the heading. When the influence on the single ship forms a trend, it is reflected in the deviation of the ship traffic flow. Many studies have focused on the impact of water flow on ship navigation for individual ships or ship maneuvers. The influence of hydrological conditions on group ships and ship traffic flow is rarely studied. Therefore, it is important to explore the relationship between hydrological conditions and ship traffic flow.

Based on AIS data, this paper reflects the relationship between hydrology and ship traffic flow in the form of data, and uses big data processing technology to process and mine data. In this paper, the correlation between the water flow vector and the ship's angular difference is analyzed to study the relationship between hydrological conditions and ship traffic flow. In this paper, the gray correlation analysis, Pearson correlation coefficient analysis, partial correlation analysis and typical correlation analysis are combined to analyze the correlation between the vector of the water flow based on the heading decomposition and angle difference (heading and grounding heading). At the same time, the correlation between the two also provides a basis for the study of hydrology and ship traffic flow.

In this paper, a feasible algorithm for data analysis is given. While enriching the theoretical basis of water flow and traffic flow, a new research angle is selected in the influence of hydrological conditions on ship traffic flow, and exploratory research is carried out. The research results of this paper have certain reference significance for the ship transportation organization of the maritime department and the navigation channel planning of the navigation department.

Key words: hydrological conditions; ship traffic flow; data analysis; AIS data; Correlation analysis

目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2 研究目的及意义 1

1.3 国内外研究现状 2

1.3.1 水文对船舶的影响研究 2

1.3.2 数据处理的研究 2

1.4 研究的基本思路 3

第2章 大数据处理技术与相关性分析简介 5

2.1 大数据概念 5

2.2 大数据处理技术 5

2.2.1大数据采集 5

2.2.2 大数据预处理和存储 5

2.2.3 大数据统计分析 5

2.2.4 大数据挖掘 6

2.2.5 大数据的呈现 6

2.3 相关分析 7

2.3.1 概念 7

2.3.2 相关性分析的方法 7

2.4 大数据处理与相关性分析关系 7

第3章 水文与船舶交通流相关性研究 8

3.1 流对船舶的影响 8

3.1.1 流对船舶漂移的影响 8

3.1.2 总结 9

3.2 船舶交通流 9

3.2.1 船舶交通流基本数学模型 9

3.2.2 交通流方向 9

3.3 AIS数据 9

3.3.1 概念 9

3.3.2 数据种类 10

3.4 相关性分析方法 10

3.4.1 灰色关联度分析 10

3.4.2 皮尔逊相关系数和偏相关性分析 12

3.4.3 典型相关分析 13

第4章 实验过程 14

4.1 水流对船舶整体运动特性的影响分析 14

4.1.1 实验数据的选择 14

4.1.2 数据处理 16

4.1.3 数据分析 17

4.2 水流对定线制航道船舶交通流影响分析 26

4.3 结果讨论 30

第5章 总结 31

5.1 全文总结 31

5.2 创新性分析 31

5.3 展望 31

参考文献 33

致谢 35

第1章 绪论

1.1 研究背景

航运业在我国的经济发展中有着举足轻重的地位，随着内河运输业务的发展，内河承载的船舶运输量也越来越高，加之全球气候的变化异常，内河船舶运输受自然因素的影响也越来越大，而且内河水文气象差异较大，这也使发生事故的概率增大，据统计，2018年全国受大风浪（7级）天气的影响而造成的海上事故同比增长23.1%，可见水文气象对内河船舶的安全航行影响巨大。

船舶的航行、操纵很容易受水文环境的影响，如海流、潮流、水流等自然水流的流速及流向很容易影响船舶的船速及船舶的航向。水流对船舶的航行影响有着很大的不确定性和不可预测性，从单个船舶的角度很难找出规律，但从整个船舶交通流角度来看，水流对整个船舶交通流的走势又是有迹可循的。水流对于整个船舶交通流是否有影响，影响规律又是什么？这一系列问题可以从数据分析的角度介入来进行研究。

1.2 研究目的及意义

船舶在通航过程中，流对船舶的操纵、船速、舵力，以及对船舶漂移、回旋都有影响，这些微观的影响宏观上就体现在水文条件对船舶的交通流的影响上。水文条件的好坏直接影响整个船舶交通流，因此，研究水文条件对船舶交通流的影响势在必行。

利用AIS数据找出船舶的动态信息，从AIS数据中挖掘所需要的船舶交通流信息；同时利用灯浮测出的水文信息，进行大数据的分析，研究水文条件对船舶交通流的影响，找到水文信息跟船舶交通流之间的关系，深入挖掘水文条件与船舶交通流之间的相关性，找出不同水文条件下船舶整个交通流变化特点，可以将研究出来的规律运用到将来的交通流的预测中，可以利用水流信息对整个船舶交通流的走向进行一个大概的估计，为相关的海事部门的航行控制、预测船舶交通流的走势、增强航行安全，提高航运效率提供了一个依据。

该研究丰富了水文与船舶交通流理论研究，有很好的理论意义，为后来研究水文与船舶之间的关系提供了一个很好的切入点，同时也为船舶操纵、船舶避碰等方面的研究提供了一个理论依据，初步推进了交通流外部影响因素研究的现状，也为后来交通流的研究提供了一个很好的研究方向，在丰富理论的同时又有很强的实践价值。

1.3国内外研究现状

1.3.1水文对船舶的影响研究

李春光等人^[8]重点分析了海洋水文要素对船舶航行场安全的影响，文章建立了一个船舶航行安全模型，模型列举了会对船舶产生影响的几个水文要素，分析了各个子模型主要的相关因素，分析了水文环境对船舶航行的影响，主要是潮汐、水流和海浪对船舶的影响，为船舶利用有利的天气和水文条，避离或克服不利的天气和水文条件提供了依据。

杨陆鑫^[9]对丁坝附近的水流和船舶受力变化开展研究，研究丁坝的水流特点和船舶受水流作用的规律，建立丁坝周围水流数学模型来分析丁坝周围的流场特点，以及分析了丁坝勾头长度与船舶受力之间的关系，利用船舶模型试验开展研究，加深了丁坝在影响通航条件方面的认识。

段立金^[12]的研究则说明了水流阻力会妨碍船舶航行，狭水道内的水流阻力影响变得格外显著，作者在静止水域中，通过质点化分析方法，研究水流对正在航行的船舶和横渡船舶的影响。并运用力学原理对同向和反向行驶船舶间的水流变化开展研究，以及对横渡船舶的水流阻力对船舶的影响进行了研究。

Philipp Mucha等人^[13]提出了一个在极浅水条件下自由运行的机动内河航道的试验研究，在模型尺度上进行了在两个不同水深处的之字形操纵的物理测试，研究在有限水深的条件下对船舶机动性的影响，证实了极端浅水条件下机动行为的预期变化。

1.3.2数据处理的研究

张连东^[2]根据成山头通航水域的通航特性，将交通流分成南下和北上交通流，并将船舶速度和交通量按照小时划分开来，并用小波理论对统计数据进行了一个降噪的预处理，排除有干扰的数据，为研究船舶交通量与船舶速度之间的关系提供了一种新方式。

林威^[3]对通过AIS获得的海上交通基本数据进行了一定的收集和处理，可以获得更好的反映交通流特性的数据，同时还可以深入挖掘船舶在某个水域航行的风险数据，作者建立了船舶交通流特性统计平台，在统计了包括船舶交通量、船舶密度、船舶航迹等交通流特性之后，利用平台从AIS数据中对船舶交通流特性进一步展开挖掘。

李永攀等人^[5]利用AIS数据点的多种属性约束，采用AIS数据点的方法，改进DBSCAN算法，对大量船舶AIS数据如航速、航向、MMSI等属性进行约束聚类分析，从中挑选出船舶交通流的种类，求速度和航向。

李笑晨等人^[6]考虑到AIS原始数据结构复杂，便利用OD交通流模型模拟船舶运动轨迹，在OD交通流模型理论的基础上处理分析AIS原始数据，设置合理间隔进行统计，选出合适的概率密度行数建立数学模型，根据模型求得船舶相应截面的预估位置，在OD交通流模型基础上建立船舶交通流模型。

Yigit C. Altana和Emre N. Otay ^[21]基于分子碰撞理论开发了碰撞模型，模型允许使用长期AIS数据作为输入来计算二维水道中的遭遇概率，并且利用该模型在伊斯坦布尔海峡进行测试，为合理进行海上空间规划提供了依据。

Sang L Z等人^[14]则提供了一种处理AIS原始数据的思路，提出了多机制船舶轨迹重建模型，包括异常值去除，船舶航行状态估计和船舶轨迹拟合，该模型允许在不同的导航状态下进行船舶轨迹重建，使用条件模型估计正常速度导航轨迹，并通过测试新加坡港500多艘船舶的AIS数据集，表明该模型性能优于线性回归模型，为研究船舶交通流提供了一个很好的工具。

WinnieDaamen 等人^[20]开发了一种基于行为聚类的港口船舶分类新方法，除了正确的数据准备之外，所提出的方法包括两个步骤，在港口区域中聚类船舶行为并识别群集的特征，根据船舶特征将船舶分类为此类行为群。结果显示了船舶路径和地面速度的行为模式和行为变化模式，可以揭示一些整体船舶行为。

可见国内外学者无论是对水文对船舶的影响还是对数据的处理都做了相当充足的研究，并且采取了多种方法，从多个角度进行分析，得出的结果也很有参考价值。

1.4研究的基本思路

（1）了解国内外基本研究现状

通过查阅网络、期刊杂志、专业书籍等资料和文献，了解国内外在水文对船舶影响研究方面和数据处理方面研究工作开展的现状

（2）研究水文条件对船舶航行的影响

水文条件对船舶的航行有影响，要想找出水流对船舶交通流的影响，就要先明确水流对船舶航行的影响特点。通过查阅资料、阅读文献、学习专业课来了解水流对船舶航行都有哪些影响，这些影响的作用规律，然后通过对影响船舶交通流的水文条件进行定性分析，确定所要研究的水文内容的主要方向。

（3）对船舶交通流的特性选择进行研究

多个船舶的航行特点反映在船舶交通流上，通过查阅资料、文献等方式了解船舶交通流的概念、特性、反映参数等，掌握交通流的组成和特性，确定水文对船舶交通流的影响规律，明确所要研究的交通流内容。

（4） AIS数据处理的研究

学习与AIS数据相关的知识，了解AIS数据处理的一些方法。

（5）大数据处理技术研究

通过查阅资料了解大数据理论、大数据处理技术、所需要的工具，数据分析的方式方法等，选择适合本研究的工具和数据分析方法开展实验。在此基础上，在所选的研究区域内选取有效的水文数据和AIS数据，运用不同的数据分析的开展实验。

（6）对水文与船舶交通流相关性研究

收集并处理所需要水文和AIS数据，运用不同的方法对水文条件与船舶交通流之间的相关性进行分析，找出二者之间的相关关系。

（7）流程图

图1.1 研究思路流程

第2章 大数据处理技术与相关性分析简介

2.1大数据概念

现今，我们已经进入了云时代，随着手机和计算机的智能化和存储技术的不断优化，这些设备对于数据的处理上也一日千里，数据的存储量日益增多，大数据时代已然到来。

通俗地讲，大数据是一种有很大规模的数据集，对于大数据的获取、存储、管理和分析，传统的数据处理软件已然不能胜任，大数据拥有以下几个特点：数据量庞大、数据流动迅速、数据种类复杂、价值密度低。

2.2大数据处理技术

大数据处理技术分为数据的采集、处理、存储和呈现几步。具体划分为大数据采集、大数据预处理和存储、大数据统计分析、大数据挖掘、大数据的呈现。

2.2.1大数据采集

数据采集就是指利用传感器、社交网络或者互联网等方式获取的各种类型的海量数据。它可以分为智能感知和基础支撑两个层面，智能感知层面就是通过数据感知、网络通信、传感体系等一些软硬件接入系统，实现对数据的识别、定位、传输、信号转换和管理等。而这些数据的感知的实现是需要一定的基础支撑环境，比如大数据的网络传输与压缩、传输过程中数据的隐私保护等，有了这些基础条件，才能完成大数据的采集。

2.2.2大数据预处理和存储

对于收集到的庞大的数据其实并不完全是有效的，数据的预处理就是要对数据进行辨析、抽取、清洗等，将复杂数据化为便于处理的模式，将错误的、有干扰的数据进行过滤筛选，得到有效的数据。数据的存取可以选择关系数据库、SQL等软件。

2.2.3大数据统计分析

大数据分析指的是对收集来的数据，运用有效的分析方法，发现其中有用的信息或者规律，并且能对这个规律进行总结和归纳的一步。大数据分析是通过对数据有针对性的分析验证假设是否正确，从而得出相应结论，是不以结论如何为调整。主要可以对现状、原因、预测开展分析，是一种定量分析。

它的流程大致分为探索性分析、模型的选定、进一步推断。探索性分析是指对刚拿到手的数据，在看不出规律的情况下，通过作图、制表等手段试图找出隐含在数据中的规律，对数据的大致规律有一个大体的掌握；下一步进行模型选定分析，即基于探索数据分析，选择可能适用该规律的模型，通过比较选出最后模型；最后推断分析，即推断所选择模型的可靠性。

大数据分析方法有回归分析、相关性分析，关联度分析、可视化分析等。常用的一些分析软件也根据需求的不同而有很多选择，比如最基础的分析软件就是Excel。