基于AIS数据的多维区域船舶碰撞风险建模与预测研究

为解决复杂海上交通环境下区域碰撞风险量化难题，大连海事大学团队提出基于AIS数据的多维船舶交通粒子系统框架，创新性整合船舶冲突、多船相遇影响及风险趋势三维特征，结合径向分布函数(RDF)和长短期记忆网络(LSTM)，实现渤海海峡等水域碰撞风险的精准识别与动态预测，为智能海事监管提供新范式。

　　

随着全球航运业快速发展，海上交通流量激增导致船舶密度和交通复杂度显著提升，伊斯坦布尔海峡、芬兰湾等繁忙水域的碰撞事故风险持续攀升。传统碰撞风险评估模型如COWI和IWRAP主要依赖宏观交通流统计，难以捕捉复杂场景下的多船交互动态；而基于DBSCAN聚类的方法虽能识别微观冲突，却对多密度分布适应性不足。如何构建兼顾宏观-微观特征、具备时空预测能力的区域风险模型，成为提升航海安全的关键科学问题。

大连海事大学的研究团队在《Applied Ocean Research》发表研究，提出基于分子动力学理论的创新解决方案。该团队通过构建包含船舶冲突风险距离(RD_SC)、多船相遇影响距离(RD_MS)和风险趋势距离(RD_CI)的三维粒子系统，首次将径向分布函数(RDF)引入海事领域，结合谱聚类(Spectral clustering)和LSTM深度学习，建立了可量化、可预测的区域碰撞风险框架。

关键技术包括：1) 基于船舶竞技场重叠指数(AOLI)的冲突风险评估；2) 谱聚类算法识别多船相遇场景；3) 三维粒子系统空间构建与RDF特征提取；4) LSTM时序预测模型。研究采用渤海海峡和北黄海真实AIS数据验证，样本覆盖不同密度水域的24小时连续观测。

研究结果显示：

1. 船舶冲突维度建模：通过竞技场模型(Arena)量化安全空间冲突，定义AOLI=σ·R_SD（σ为调整系数），当AOLI<1时判定为高风险状态。实验表明该指标较传统DCPA/TCPA更能反映空间侵占紧迫性。

2. 多船相遇影响分析：对比DBSCAN算法，谱聚类在渤海海峡实验中多船群识别准确率提升32%，有效避免了低密度区"噪声点"误判，如将Ship 11-Ship 13等潜在冲突对纳入风险评估。

3. 动态风险趋势捕捉：通过Δdis=‖dist-dist_t-1‖/Δt计算的趋势距离RD_CI，在1小时预测中使LSTM模型较ARIMA精度提升39.2%，成功预警了渤海海峡1900时的风险峰值。

4. 综合验证实验：在渤海海峡交叉区域(Area A)与成山角(Area B)的对比中，本模型与船舶密度(r=0.8)、近距离遭遇次数(r=0.806)的相关系数显著高于COWI模型(r=0.543)和DBSCAN模型(r=0.242)。

该研究创新性地将分子动力学理论引入海事安全领域，其三维粒子系统框架不仅解决了复杂交通场景的建模难题，更通过RDF实现了风险特征的标准化提取。实际应用中，模型可辅助VTS(船舶交通服务)系统实时生成风险热力图，在实验水域已成功识别出Laotieshan航道西北侧预防区等高风险区域。

研究同时指出未来改进方向：1) 竞技场模型应考虑水域特性进行非对称优化；2) 多船相遇中船舶间的间接影响需深化建模；3) 三维距离的权重配置可引入自适应算法。这些突破将推动该技术向自主船舶风险预警等前沿领域延伸，为构建新一代智能航海系统提供核心理论支撑。