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      能見度不良情況下受限水域船舶的領(lǐng)域

      2016-12-19 19:37席朝陽(yáng)金永興胡勤友向哲
      關(guān)鍵詞:交通流能見度水域

      席朝陽(yáng) 金永興 胡勤友 向哲

      摘要:

      為研究在能見度不良情況下受限水域內(nèi)的常見船型的船舶領(lǐng)域,對(duì)船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System,AIS)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建立船舶領(lǐng)域.該方法借助可視化技術(shù)和網(wǎng)格技術(shù),結(jié)合研究水域能見度信息,分析南槽水道內(nèi)符合要求的2 000萬(wàn)個(gè)左右AIS數(shù)據(jù),還原航跡分布圖約50 000張,獲得在受限水域內(nèi)能見度不良情況下船長(zhǎng)80~100 m的船舶領(lǐng)域模型.客觀精確的船舶領(lǐng)域模型能夠提升能見度不良天氣下交通流的預(yù)測(cè)精確度,同時(shí)豐富基于智能技術(shù)研究的船舶領(lǐng)域模型庫(kù).

      關(guān)鍵詞:

      能見度不良; 船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS); 數(shù)據(jù)分析; 船舶領(lǐng)域; 船舶交通流

      0引言

      能見度不良指任何由于霧、霾、雪、暴風(fēng)雨、沙暴或者其他類似原因而使能見度受到限制的情況[1];然而氣象學(xué)中的能見度不良指視程低于2 n mile時(shí)的情況.《1972年國(guó)際海上避碰規(guī)則》建議將50 m以上船舶的能見度不良標(biāo)準(zhǔn)定為視程低于3 n mile,故本文將視程3 n mile以下天氣視作能見度不良天氣.我國(guó)沿海一年四季都有霧出現(xiàn),尤其是長(zhǎng)三角地區(qū)能見度不良天氣頗多,對(duì)航運(yùn)事業(yè)發(fā)展造成嚴(yán)重影響.

      船舶領(lǐng)域的概念自19世紀(jì)70年代被提出以來,已經(jīng)大量應(yīng)用于海上交通工程的各個(gè)領(lǐng)域.日本學(xué)者藤井等[2]對(duì)日本某水域船舶交通流進(jìn)行研究時(shí),提出了相關(guān)的“effective domain”概念,通過對(duì)雷達(dá)圖像的簡(jiǎn)單疊加,發(fā)現(xiàn)在航機(jī)動(dòng)船周圍有一個(gè)靜態(tài)的其他船舶免入?yún)^(qū)域.幾十年來,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)船舶領(lǐng)域進(jìn)行了大量研究.作為海上交通工程的基礎(chǔ)理論,船舶領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用在航道船舶交通流預(yù)測(cè)、避碰決策制定和海事安全管理中,例如:張則浩等[3]應(yīng)用船舶領(lǐng)域等基礎(chǔ)理論,對(duì)某港口的飽和度進(jìn)行了研究;賀益雄等[4]應(yīng)用船舶領(lǐng)域基礎(chǔ)理論,研究了對(duì)遇局面的自動(dòng)避碰決策;LIU等[5]應(yīng)用動(dòng)態(tài)四元船舶領(lǐng)域模型對(duì)某海峽的船舶通過能力進(jìn)行了計(jì)算.

      GOODWIN[6]是基于統(tǒng)計(jì)方法研究船舶領(lǐng)域的代表學(xué)者,她對(duì)北海南部水域交通流進(jìn)行了觀測(cè)統(tǒng)計(jì),并考慮《1972年國(guó)際海上避碰規(guī)則》的影響建立了開闊水域的船舶領(lǐng)域模型,根據(jù)船舶號(hào)燈,將船舶領(lǐng)域劃分為3個(gè)大小不等的扇形;范賢華等[7]基于解析表達(dá)方法提出了特定航行環(huán)境下不同的船舶領(lǐng)域模型,豐富了船舶領(lǐng)域模型的類型.

      基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的船舶領(lǐng)域主要局限于交通流觀測(cè)和雷達(dá)數(shù)據(jù)的使用,在數(shù)據(jù)層面上停留在感官階段,精確度較差;基于解析表達(dá)的船舶領(lǐng)域模型使得領(lǐng)域邊界得以量化,船舶的行為能力占有更主導(dǎo)的地位,但沒有考慮船舶駕駛員和環(huán)境因素的影響, 使得這類模型不能還原船舶領(lǐng)域的需求.[8]

      隨著智能計(jì)算機(jī)技術(shù)和科學(xué)算法的發(fā)展,基于智能技術(shù)和科學(xué)算法的研究方法被應(yīng)用在船舶領(lǐng)域的研究中.齊樂等[9]和WANG等[10]提出了基于科學(xué)算法的船舶領(lǐng)域,其中齊樂等利用AIS數(shù)據(jù),依據(jù)海上避碰規(guī)則, 提出了避讓度概念,同時(shí)基于模糊數(shù)學(xué)方法獲得了不同避讓度下船舶領(lǐng)域的邊界曲線, 建立了海上船舶領(lǐng)域模型.HANSEN等[11]通過智能計(jì)算機(jī)技術(shù)還原船舶歷史信息,得到船舶領(lǐng)域,但是忽略了船舶自身形狀對(duì)船舶領(lǐng)域的影響.向哲等[12]通過改進(jìn)智能技術(shù),考慮船舶自身尺寸等問題,還原AIS數(shù)據(jù),得到船舶領(lǐng)域,但未考慮航行因素對(duì)船舶領(lǐng)域的重要影響.基于智能計(jì)算機(jī)技術(shù)的最新船舶領(lǐng)域研究,缺乏對(duì)氣象、水文等對(duì)船舶領(lǐng)域的影響的研究.

      本文將影響船舶安全的重要因素——能見度與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合,

      研究和分析長(zhǎng)江南槽水道能見度對(duì)船舶安全領(lǐng)域的影響.

      1研究方法及步驟

      本文主要選取長(zhǎng)江南槽水道(東起南槽燈船,西至圓圓沙燈船,全長(zhǎng)逾50 n mile)為研究水域,該水域?yàn)殚L(zhǎng)江航道繁忙水域,實(shí)行分道通航制管理.該水域80~100 m船舶的AIS信息數(shù)據(jù)量大且集中,故選取長(zhǎng)度為80~100 m船舶為研究對(duì)象.具體研究分為5個(gè)步驟.

      步驟1AIS數(shù)據(jù)預(yù)篩選.采用該水域2014年2月1日—2014年6月1日的AIS數(shù)據(jù).

      步驟2AIS數(shù)據(jù)篩選與處理.由3個(gè)數(shù)據(jù)篩選步驟和1項(xiàng)數(shù)據(jù)處理步驟組成.

      第一步數(shù)據(jù)篩選,根據(jù)上海海洋氣象臺(tái)監(jiān)測(cè)的自南槽燈船至圓圓沙燈船處的氣象數(shù)據(jù),篩選出2月到6月能見度小于3 n mile,且處于航道通航狀態(tài)的該水域船舶的AIS數(shù)據(jù);第二步數(shù)據(jù)篩選,根據(jù)實(shí)際情況,將速度幾乎為0的拖船、工程船及錨泊船的AIS信息過濾掉,篩選出船速在6~12 kn內(nèi)的船舶AIS信息;第三步數(shù)據(jù)篩選,篩選出尺寸閾值為80~100 m的船舶AIS信息.通過以上篩選,得到符合條件的可用數(shù)據(jù)天數(shù)為41 d(具體日期:2月1,2,3,7,17,18,24,25,26,27,28日;3月1,10,15,19,25,26,27日;4月1,3,12,13,17,18,19,23,27,28,29日;5月11,12,13,14,19,29,21,22,26,27,28,30日),符合條件的目標(biāo)船為800多艘.

      數(shù)據(jù)處理:由于船舶幾何中心與AIS信息發(fā)送接收位置并不重合,因此需要對(duì)AIS信息接收位置進(jìn)行修正,以減少船舶幾何因素產(chǎn)生的實(shí)驗(yàn)誤差[12].

      步驟3航行環(huán)境量化處理,主要任務(wù)為:將研究水域網(wǎng)格化,同時(shí)消除中心船與附近水域他船的位置誤差.以研究水域單船為中心目標(biāo),將航行水域量化為4 000 m×2 000 m的水域,并網(wǎng)格化為200×100個(gè)小網(wǎng)格;通過航跡計(jì)算法將不同時(shí)刻的附近水域他船位置推算到中心船AIS信息發(fā)送時(shí)的船舶位置,相關(guān)數(shù)學(xué)推導(dǎo)公式為

      式中:A為緯差;B為經(jīng)差;L為東西距;S為推算航程;φ1為起始點(diǎn)緯度;φ2為到達(dá)點(diǎn)緯度;φn為中分緯度;C為航向.

      步驟4船舶領(lǐng)域可視化強(qiáng)度圖生成.通過MATLAB可視化技術(shù),將800多艘中心船的約

      50 000張單目標(biāo)船網(wǎng)格頻圖疊加,生成船舶安全領(lǐng)域二維和三維可視強(qiáng)度圖.其中,網(wǎng)格的強(qiáng)度代表網(wǎng)格水域內(nèi)船舶交通流累計(jì)值,閾值設(shè)為0~1,通過網(wǎng)格強(qiáng)度的異同觀察研究船舶出現(xiàn)的頻率.

      步驟5分析研究結(jié)果.分析二維及三維船舶領(lǐng)域強(qiáng)度圖,同時(shí)與未考慮能見度、同類船型及同一研究水域的船舶領(lǐng)域作對(duì)比分析,并通過航行規(guī)則和專家理論檢驗(yàn)研究結(jié)果.

      2船舶領(lǐng)域量化可視強(qiáng)度圖

      以每艘目標(biāo)船為中心,將其附近水域量化為網(wǎng)格,其中每個(gè)小網(wǎng)格尺寸為20 m×20 m.因?yàn)榇靶螤畈灰?guī)則,所以將船舶外輪廓所占網(wǎng)格都等同為船舶最大截面面積,如圖2中陰影底部面積所示.在船舶航行過程中,保持目標(biāo)船中心位置不變,附近水域他船位置發(fā)生相對(duì)變化.根據(jù)船舶間相對(duì)位置計(jì)算公式,計(jì)算船舶間新的相對(duì)位置.圖2 為單目標(biāo)船與他船會(huì)遇時(shí)的網(wǎng)格及相對(duì)位置推算原理圖.圖2中:NT代表真北,α為目標(biāo)船首向與他船首向之間的夾角,β為兩船之間的舷角,T1為目標(biāo)船所占水域,T2為他船所占水域.

      研究水域內(nèi),目標(biāo)船與附近水域他船的會(huì)遇情況被投影成單船會(huì)遇網(wǎng)格圖,800艘目標(biāo)船生成的50 000張單船網(wǎng)格圖疊加起來成為船舶領(lǐng)域強(qiáng)度圖,其效果類似于延時(shí)曝光的照片.強(qiáng)度圖中網(wǎng)格的強(qiáng)度(以顏色深淺表示)表明目標(biāo)船在疊加圖中央時(shí),其周圍水域內(nèi)的船舶交通流疊加密度.如圖3中,網(wǎng)格強(qiáng)度的數(shù)值越高表示該網(wǎng)格位置的交通流累計(jì)值越大.

      在能見度不良的受限水域,根據(jù)船舶領(lǐng)域二維強(qiáng)度圖可得出初步結(jié)論:

      (1)船舶領(lǐng)域形狀大致為類橢圓形;

      (2)船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸方向與船舶航首向之間存在一個(gè)夾角,方向偏左舷,約為5°~10°;

      (3)船舶會(huì)遇時(shí),船舶正前方和正后方船流密度大于左右舷,而左舷船流密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于右舷.

      船舶領(lǐng)域二維強(qiáng)度圖顯示了船舶領(lǐng)域近似形狀和大小,如要得到研究水域內(nèi)船舶領(lǐng)域大小精確值及其他特性,則需對(duì)船舶領(lǐng)域切割截面進(jìn)行研究.借助可視化軟件,得到船舶領(lǐng)域三維圖,見圖4.

      分析三維立體圖左右側(cè)視圖、前后平視圖和俯視圖可得,在能見度不良受限水域中80~100 m船舶的船舶領(lǐng)域有以下特征:

      (1)船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸長(zhǎng)度為520 m,短軸長(zhǎng)度為144 m;

      (2)船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸是

      (3)船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸與船舶中軸線夾角為8.32°.

      在研究水域、數(shù)據(jù)來源和船舶類型相同的情況下,未考慮能見度情況(文獻(xiàn)[12])與考慮能見度情況(本文)的結(jié)果對(duì)比見圖5.

      a)文獻(xiàn)[12]結(jié)果

      b)本文結(jié)果

      圖5未考慮能見度情況與考慮能見度情況下

      船舶領(lǐng)域模型二維強(qiáng)度圖對(duì)比

      對(duì)比分析結(jié)果:未考慮能見度情況和本文考慮能見度不良兩種情況下船舶領(lǐng)域的大小分別為5.8倍船長(zhǎng)和5.2倍船長(zhǎng),航首向與船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸夾角分別為9.46°和8.32°.

      3對(duì)比分析與檢驗(yàn)

      3.1研究結(jié)果專家檢驗(yàn)

      本文研究結(jié)果總結(jié)如下:(1)船舶領(lǐng)域形狀大致為類橢圓形.(2)船舶交通流中船舶航行速度越大,船舶安全領(lǐng)域會(huì)越大.(3)船舶領(lǐng)域左舷偏大,且其長(zhǎng)軸方向與船舶航首向之間存在一個(gè)夾角,方向偏左舷,為8.32°,長(zhǎng)軸約為5.2倍船長(zhǎng),短軸約為1.44倍船長(zhǎng).(4)在分析水域內(nèi),船舶左舷的交通流密度始終大于右舷的交通流密度,前后方交通流密度大于左右舷的交通流密度.(5)在狹水道內(nèi),船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸隨著船型的增大而增大,但船舶領(lǐng)域短軸卻未發(fā)生明顯變化;在分道通航水域內(nèi),下行船舶受順流操縱性影響,其船舶領(lǐng)域較上行船舶的大.

      經(jīng)過海事專家的指導(dǎo),筆者認(rèn)為上述船舶領(lǐng)域形狀符合客觀實(shí)際,理由如下:(1)受定線制影響,來船都來自左舷,同行船舶為了安全,保持前后航行狀態(tài),所以左舷船舶密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于右舷船舶密度,前后方船舶密度大于左右舷船舶密度.(2)國(guó)際避碰規(guī)則對(duì)船舶駕駛員良好船藝有要求,所以一般追越船舶都從左舷追越,造成左舷船舶密度大.(3)狹窄水域內(nèi)的船舶追越使得船舶操縱者會(huì)更加“在意”來自左邊的船舶.(4)狹水道風(fēng)、流因素對(duì)船舶操縱性能的影響導(dǎo)致船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸方向與船首向之間產(chǎn)生夾角.

      3.2結(jié)果對(duì)比分析

      文獻(xiàn)[12]在能見度良好情況下的長(zhǎng)江南槽水道船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸與在能見度不良情況下船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸比值為1.16∶1.將船舶操縱避碰理論與實(shí)際研究結(jié)合分析可知,船舶航行速度為影響因素之一,前者研究平均速度高于后者研究平均速度,故船舶領(lǐng)域值偏大.船舶安全領(lǐng)域長(zhǎng)軸方向與航首向之間夾角比為1.14∶1,其原因?yàn)樵谀芤姸炔涣继鞖庀麓安倏v者對(duì)船舶安全狀態(tài)的敏感度較高,故船舶領(lǐng)域長(zhǎng)軸與航首向夾角偏小.

      4結(jié)束語(yǔ)

      本文借鑒網(wǎng)格化技術(shù)在AIS數(shù)據(jù)處理上建立船舶領(lǐng)域的應(yīng)用,結(jié)合影響船舶領(lǐng)域的因素,建立了船舶尺寸為80~100 m、能見度不良情況下的受限水域內(nèi)船舶領(lǐng)域模型,并分別通過理論檢驗(yàn)和對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了結(jié)果.

      研究在能見度不良天氣下的船舶領(lǐng)域,能夠提升霧天船舶交通流的預(yù)測(cè)精確度,給海事部門提供更精確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù).例如,2013年上海海事局開展在能見度不良情況下深水航道通航能力的研究,如果有精確的霧航中船舶領(lǐng)域基礎(chǔ)數(shù)據(jù),則有助于準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)在能見度不良情況下的交通流,進(jìn)而支撐在能見度不良天氣下航行規(guī)章和制度的制定.

      本文處于利用AIS數(shù)據(jù)分析建立船舶安全領(lǐng)域研究的初級(jí)階段,如何細(xì)化船舶速度對(duì)船舶領(lǐng)域的影響,如何綜合人因素、其他氣象因素、水文因素等對(duì)船舶領(lǐng)域的影響是后續(xù)研究需要完善的.綜上,基于智能計(jì)算機(jī)技術(shù),通過系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn),將科學(xué)的歸納方法應(yīng)用到分析AIS 數(shù)據(jù)建立船舶領(lǐng)域,是我們未來的研究探索方向.

      參考文獻(xiàn):

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      (編輯賈裙平)

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