面向港口进港水域的引航员转移点动态优化：一种数据驱动决策框架

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：A Data-Driven Decision-Making Framework for Dynamic Pilot Transfer Point Optimisation in Port Approaches

　　

引航员转移（pilot transfer）是港口航行中最具安全敏感性与工作负荷集中性的环节之一。国际海事组织（IMO）相关决议仅以“安全海域空间”“充足操纵余地”等定性表述给出引航登离船位置准则，未提供可量化的数值阈值，导致不同港口与操作者之间存在显著解释差异。同时，传统框架默认引航发生在固定或预设登船区，难以响应海况、能见度、水下富余水深（UKC, under-keel clearance）、交通复杂度的连续变化。研究人员以韩国釜山新港（Busan Newport）为案例港，融合一整年自动识别系统（AIS, Automatic Identification System）轨迹、气象与海况、潮汐水深及官方引航日志，构建数据驱动的动态转移点决策框架。该框架在引航艇派出时刻（dispatch）利用仅当时可得的信息预测登离船会合距离，并通过安全约束优化将预测点重定位至满足UKC、交通与通航约束的可行位置；当无可行解时明确报告不可行。为克服AIS最近接近距离（CPA, closest point of approach）因未计及船体尺寸而产生的系统性乐观偏差，研究人员提出尺寸校正指标CPA-SD（size-corrected CPA），并以有符号与截断形式结合朝向包络多边形进行校验。框架进一步将模型变量映射至五类引航转移责任风险：搁浅、碰撞、触碰固定设施、职业伤害与情境意识丧失。研究表明，实际转移点频繁偏离官方多边形登船区，引航决策本质上是一个受环境强迫、船舶交互与通航约束共同驱动的动态空间决策问题；基于out-of-fold预测、航线分层集成与泄漏审计的混合随机森林（Random Forest）—岭回归（Ridge）方法，能够在固定区域与学习基线之外提供可解释、可审计、可迁移的替代方案，推动引航点选择由静态海图实践转向透明的数据支持决策。

研究背景与问题缘起

引航员登离船是港口进港航行中安全临界性高、桥楼与甲板工作负荷集中的阶段。IMO Resolution A.960与A.1045仅以“安全海域空间”“充足操纵余地”等定性语言界定引航登离船条件，未给出量化阈值；既有行业指南亦依赖经验判断，未形成模型化决策支持。实际运行中，海况、涌浪、风、能见度、UKC与交通密度持续变化，固定登船区无法适应动态风险。釜山新港虽将单一固定点扩展为多边形登船区，但AIS实证显示真实会合点常落于区外，且在恶劣海况下甚至转入防波堤内操作，由此产生合规性与责任认定的灰色地带。与此同时，强制引航下船长保留法律指挥权、引航员实时建议形成的“双指挥”结构，使事故回溯难以简单归因。现有海事研究多聚焦人因、事故致因、AIS交通流或UKC单独建模，少有将环境强迫、水深约束、船舶交互与转移点空间决策统一的框架。

研究人员开展的工作与结论意义

研究人员基于釜山新港2023年9月至2024年8月全年数据，以13艘引航艇AIS轨迹对照釜山港引航协会New Port（PS-3）官方日志，确认3,243次有效转移（1,664进港、1,579出港）。研究把“会合距离”定义为转移位置至最近防波堤灯的距离，进港与出港分别建模。核心贡献包括：在引航艇派出时刻进行可预测决策；以安全约束优化重定位预测点；提出CPA-SD校正指标；将变量映射至五类责任风险。论文发表于《RELIABILITY ENGINEERING》。其意义在于把引航点选择从静态海图指定推进为可量化、可审计、可迁移的动态走廊决策。

主要关键技术方法（不超过250字）

研究人员采用多源融合：AIS轨迹重建与邻近事件检测、官方引航日志校验、ENC（电子航海图）水深与潮汐计算UKC、KMA（韩国气象厅）浮标风浪序列。方法层为混合随机森林（Random Forest）—岭回归（Ridge）框架：以out-of-fold预测避免泄露，航线分层集成捕捉进/出港两种会合机制，显式泄漏审计区分空间特征泄露与真实预测性能；以几何感知事件重构提取最小船体间隔，并定义尺寸校正最近接近点CPA-SD（size-corrected CPA），结合朝向包络多边形校验。

研究结果

1. 3.
   Data and Preprocessing
   通过AIS清洗、引航艇MMSI识别与日志交叉验证，从4,599次检测会话中确认3,243次有效转移，构建统一时空预测数据集，并说明环境观测空间覆盖局限。

3.1 AIS Trajectory Data and Reconstruction

重建连续航次轨迹，确认实际转移点相对官方多边形呈分散分布，出港点更靠近防波堤且方差更小。

3.2 Environmental and Bathymetric Data

整合风、有效波高H_s、周期、潮位与ENC水深，因可见度缺测未纳入，以单浮标代表全域并量化近似误差。

3.3 Pilot-Interaction and Traffic-Context Features

以1分钟快照构建周围0.5–3 NM第三方船舶计数、最近船距与密度等级，刻画交通复杂度。

3.4 Target Variable Definition

定义会合距离为转移时刻船体最小间隔点到最近防波堤灯的距离，进出港分开。

3.5 Predictor Variables and Empirical Distribution

所有预测变量限于派出时刻及之前可得，进港中位7.4 km、出港中位0.8 km，支持分方向建模。

1. 4.
   Methodology
   4.2 AIS Trajectory Reconstruction and Proximity Event Detection
   以500 m船体间隔、尺寸与吨位过滤、航向对齐阈值重建会合会话，提取最小分离点。

4.5 Metocean Assignment Error

量化单站与IDW（反距离加权）分配误差，明确环境近似不确定性。

4.8 Separate Inbound/Outbound Models

因几何与方差差异，进/出港采用独立模型，避免方向混淆。

1. 5.
   Empirical Results
   进出港预测误差均低于固定区域基线；安全约束重定位能在UKC或交通违规时移动会合点，无解时报告不可行；CPA-SD较原始CPA消除系统性乐观。
2. 6.
   Discussion
   讨论部分指出，静态登船区与动态操作现实之间存在制度错配；框架可为VTS、引航站与事故回溯提供结构化记录，但不替代人工判断。五类风险映射使决策变量可追责：搁浅对应UKC，碰撞对应CPA-SD与交通计数，触碰对应航迹几何，职业伤害对应海况与滚转窗口，情境意识对应能见度与交通负荷。框架在12个额外站点具迁移潜力。

研究结论翻译

结论部分表明：引航转移点应被建模为受环境、交通与水深约束的动态空间决策变量，而非固定海图标注。所提数据驱动框架在引航艇派出时刻利用可得信息预测会合点，并通过安全约束优化重定位至可行位置；CPA-SD校正了AIS接近距离的尺度偏差；变量—风险映射支持操作记录与事故问责。该框架为静态登船区提供了可转移的自适应引航走廊替代方案，并将引航决策从经验判断推向透明、可验证的数据支持范式。

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