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为解决船舶搁浅事故频发、传统水深测量工具成本高且效率低、AIS 数据存在冗余错误及船舶吃水未有效利用等问题，研究人员开展基于 AIS 数据计算可靠通航水深及评估其可靠性的研究，结果表明该方法有效，对提升航行安全和优化港口水深利用意义重大。
在全球经济一体化的浪潮中，海洋贸易愈发繁荣，港口作为货物集散中心，在国际贸易里占据着举足轻重的地位。然而，多数港口位于海岸线附近，自然水深较浅，再加上波浪、潮流的作用，泥沙容易在港口沉积，特别是在沙质海岸、泥质海岸和河口附近的港口，淤积现象严重，这就导致船舶搁浅事故频频发生。例如，新加坡海峡在 2020 年 5 月 11 日、2022 年 10 月 26 日以及 2023 年 12 月 7 日都出现了船舶搁浅事件。船舶搁浅不仅会造成石油泄漏，引发环境污染，还可能导致船只倾覆，危及生命安全。
传统的水深测量方法，如船载声纳和机载激光雷达（LiDAR），虽然测量精度高，但成本高昂且效率低下，不适合进行广泛、频繁的测量。一些利用光学遥感图像或激光卫星数据推断水深的方法，虽然成本低、时效性高，但对水质和水深有特定要求，多数港口难以满足。
为了提升海上安全，国际海事组织在 20 世纪 90 年代开发了自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）。AIS 设备能让船舶定期向附近船只和基站广播自身位置等信息，在船舶碰撞风险评估、渔业强度调查、海上物流优化等方面发挥了重要作用。不过，目前多数 AIS 数据相关研究未充分挖掘吃水等属性，且 AIS 数据存在冗余和错误，导致船舶吃水信息未能得到有效利用。
在此背景下，研究人员开展了一项旨在基于 AIS 数据设计可靠性评估方法，以计算可靠通航水深的研究，相关成果发表在《Applied Ocean Research》。
研究人员选取新加坡港的西侧作为研究区域，该区域空间狭窄、水流湍急、海床地形复杂，且事故发生率高。研究使用的 AIS 数据由 ExactEarth 公司提供，涵盖 2017 年全年，同时还提取了可视化电子海图中的水深数据作为验证数据。
在研究过程中，研究人员采用了一系列关键技术方法：
- 数据清洗：从轨迹和属性两方面对 AIS 数据进行清洗。通过设置阈值去除大部分异常值，基于船舶类型、长度和吃水的相关性，进一步清理错误的吃水记录，以此提高数据质量。
- 构建评估模型：构建单船记录可靠性评估模型，综合考虑年度吃水离散度、年度轨迹完整性、船舶类型和船舶航行数据四个因素，运用专家评分和层次分析法（AHP）确定各因素权重。同时，考虑网格内船舶吃水的相对离散度和相似吃水船舶的可靠性交互作用，评估网格内可靠性。
- 生成通航水深产品：通过数据清洗和可靠性评估，生成通航水深产品，并与海图水深进行对比，使用皮尔逊相关系数（r）、均方根误差（RMSE）和平均相对误差（ARE）等参数进行定量评估。
研究结果如下：
- 通航水深计算：通过分析确定年度吃水离散度权重最高（0.648），轨迹完整性次之（0.177），船舶类型（0.067）和船舶航行数据（0.107）权重相对较低。结合单船记录可靠性和网格内可靠性评估，生成了通航水深产品。当可靠性阈值设为 0.53 时，能得到接近真实通航水深且可靠的值。新加坡港约 77% 的通航水深在 5 - 17 米之间，不同区域通航水深分布呈现差异，主航道 10 - 15 米水深占比最大，锚地 20 - 25 米水深占比最大。
- 可靠性评估：通航水深可靠性主要集中在 0.6 - 0.8 区间，79% 的网格可靠性达 0.6 及以上。不同区域可靠性排序为码头＞锚地＞内港航道＞海峡主航道。
- 验证分析：通航水深应小于海图水深，且越接近海图水深，区域水深利用率越高。对比发现，在水深小于 10 米的码头和内港航道，通航水深可能超过自身水深；在水深大于 25 米的锚地和主航道，两者差异较大。误差分析表明，将水深限制在 25 米时，各区域统计结果改善，说明该限制可确保 AIS 数据估算通航水深的准确性。
在讨论部分，研究人员指出：重力模型在计算通航水深可靠性时，考虑了多艘船舶 AIS 记录可靠性的联合作用，使计算结果更接近海图值；该通航水深计算方法存在一定局限性，如受 AIS 吃水数据范围限制，仅适用于 25 米及以内水深区域，且在极浅水域可能因无 AIS 数据而无法获取通航水深。同时，在应用时需考虑潮汐影响。不过，该方法在马来西亚巴生港和埃及苏伊士运河等不同区域进行验证时，展现出了适用性。与其他水深预测方法相比，该研究方法得到的通航水深更有利于船舶航行参考。
综上所述，本研究基于 AIS 数据提出的计算通航水深的方法是可靠的。在码头、内港航道和锚地等区域，通航水深可靠性较高，且在 25 米水深范围内，计算结果通常小于且接近实际水深。这一研究为船舶航行和港口设计管理提供了有价值的信息，有助于避免搁浅风险，优化港口水深利用。未来研究可进一步探索将潮汐、泥沙沉积、风浪等环境因素纳入通航水深计算，以提高计算的准确性和可靠性，为海洋运输安全和港口高效运营提供更有力的支持。
