第20卷 第2期 中 國 水 運 Vol.20 No.2 2020年 2月 China Water Transport February 2020
收稿日期：2019-09-08
作者簡介：李泳輝，上海海事大學 商船學院。
通訊作者：黃常海（1987-），男，上海海事大學 商船學院，講師，博士后，碩士生導師，主要從事水上態勢感知監測預
警等方面的研究。
基金項目：中國博士后科學基金（2016M591651）；上海大學生創新創業訓練計劃項目（S201801009）。
船舶進出港時間規律研究
李泳輝，黃常海*
，馬草原，任子敬，馬佳豪
（上海海事大學 商船學院，上海 200135）
摘 要：船舶進出港時間規律對于提高港口的運營效率和安全性具有重要的意義。以進出X 港航道的船舶交通流量觀測數據為基礎，分析船舶進出X 港航道的時間分布及間隔時間分布。結果表明船舶進港時間間隔服從參數r=1.3226，p=0.0854的二項分布，出港時間間隔服從參數r=0.8531，p=0.0564的二項分布。船舶進出港時間規律的挖掘對掌握X 港航道船舶交通流量分布規律，為X 港單雙向通航時間控制提供了決策基礎。 關鍵詞：船舶流量；時間規律；二項分布
中圖分類號：U675.4 文獻標識碼：A 文章編號：1006-7973（2020）02-0003-04
引言
在研究航道通過能力和航道資源利用率等問題時，船舶到達規律分布是航道尺度分析的理論基礎，也是確定航道通過能力的主要依據和進行航道通過能力仿真的前提。
國內外學者對船舶的到港規律進行了系列研究。Steinberg 等[1]基于自回歸移動平均向量（ARMAV）模型研究船舶到港時間預測問題。Alessandrini 等[2]提出了一種基于船舶自動識別系統（AIS）和遠程識別跟蹤系統（LRIT）的數據驅動方法來估計船只到達港口區域的時間。張魯寧等[3]指出集裝箱班輪到港時間間隔整體上服從愛爾朗1階分布，但在具體航線上則服從階數較高的愛爾朗分布。劉亮等[4]
指出荊州長江大橋水域船舶在短間隔時間內進入橋區的概率分布符合泊松分布. 譚志榮等[5]指出荊州長江大橋水域船舶24h 內船舶流量分布符合泊松分布，船舶相隔到達時間符合二項分布。劉敬賢等[6]研究結果表明，天津港主航道船舶日到達艘數服從正態分布。廖鵬等[7]提出反映內河船舶流量的時空分布特的具有一定保證率的單位流量不均衡系數以及單位流量方向系數。Ni Ni H 等[8] 基于AIS 數據研究了上海洋山港船舶到達分布和船舶到達頻率。周榮等[9]基于船舶自動識別系統（AIS）數據和船舶交通管理系統（VTS）觀測，分析了杭州灣水域主要航道、航路的船舶到達時間規律。唐國磊等[10]基于AIS 數據研究了集裝箱船舶到港時間預測問題。陶陽等[11]從船舶行為的視角出發，研究了武漢長江大橋水域貨船通航規律。
X 港是華南地區著名的滾裝運輸港口，主要經營大宗散雜貨、集裝箱、車客滾裝運輸。隨著X 港區客滾船尺寸的變化、運力需求的增加、單向通航的實施，X 港區航道的交通形式復雜化。從而對X 港區航道的通航環境提出了更高的要求，也對X 港水上交通安全管理提出了更高的要求。對進出
X 港的船舶流量資料進行連續24h 記錄，根據記錄資料對X 港區的船舶進出港時間進行分析，尋找規律。
一、統計方法與統計過程
基于船舶交通調查所獲得的數據資料，可對船舶交通實況做出定量的分析，了解和掌握船舶交通的空
間特性和時間特性。分析船舶交通實況的常規方法是概率論與數理統計。反映船舶交通特性與規律的基本形式是統計分布。
通常情況下，分析船舶的進出港規律需要大量的進出港船舶（進出港時間、噸位、船型）資料。但本項目研究針對X 港區客滾船碼頭，主要船型以客滾船為主。課題組成員在X 港區進行連續24h 的實地觀測，獲得了船舶進出X 港區的統計資料。由于船舶到達和離開X 港區的時間間隔受諸多因素影響，呈現隨機變化特點，主要根據船舶進出X 港區情況的統計規律，利用統計樣本作頻率直方圖，然后根據直方圖形狀，分別采用相近概率密度曲線進行擬合，最終確定能描述船舶進出X 港區規律的概率密度函數及相關參數。
根據實測的時間分辨率為分鐘級的船舶進出港統計數據，到發X 港船舶時間間隔統計分析均以分鐘為統計最小時間單位。統計當天船舶進出港時間作為分析船舶進出X 港航道、進出X 港概率分布的樣本，在統計過程中分進港、出港2個方面進行統計。
由于概率模型不適合描述日到達量較少的非客滾船進出X 港區的規律，且非客滾船在X 港區的進出港交通流中比重很小，在分析過程中，著重對總體船舶，即不對船舶進行類型劃分，進行統計。
二、X 港區船舶進港時間規律統計 1．X 港區船舶進港時間統計
對X 港區船舶進港時間按時間間隔分別為1、0.5h 進行統計，繪制直方圖如圖1、圖2所示。
