第20卷 第2期 中 国 水 运 Vol.20 No.2 2020年 2月 China Water Transport February 2020
收稿日期：2019-09-08
作者简介：李泳辉，上海海事大学 商船学院。
通讯作者：黄常海（1987-），男，上海海事大学 商船学院，讲师，博士后，硕士生导师，主要从事水上态势感知监测预
警等方面的研究。
基金项目：中国博士后科学基金（2016M591651）；上海大学生创新创业训练计划项目（S201801009）。
船舶进出港时间规律研究
李泳辉，黄常海*
，马草原，任子敬，马佳豪
（上海海事大学 商船学院，上海 200135）
摘 要：船舶进出港时间规律对于提高港口的运营效率和安全性具有重要的意义。以进出X 港航道的船舶交通流量观测数据为基础，分析船舶进出X 港航道的时间分布及间隔时间分布。结果表明船舶进港时间间隔服从参数r=1.3226，p=0.0854的二项分布，出港时间间隔服从参数r=0.8531，p=0.0564的二项分布。船舶进出港时间规律的挖掘对掌握X 港航道船舶交通流量分布规律，为X 港单双向通航时间控制提供了决策基础。 关键词：船舶流量；时间规律；二项分布
中图分类号：U675.4 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2020）02-0003-04
引言
在研究航道通过能力和航道资源利用率等问题时，船舶到达规律分布是航道尺度分析的理论基础，也是确定航道通过能力的主要依据和进行航道通过能力仿真的前提。
国内外学者对船舶的到港规律进行了系列研究。Steinberg 等[1]基于自回归移动平均向量（ARMAV）模型研究船舶到港时间预测问题。Alessandrini 等[2]提出了一种基于船舶自动识别系统（AIS）和远程识别跟踪系统（LRIT）的数据驱动方法来估计船只到达港口区域的时间。张鲁宁等[3]指出集装箱班轮到港时间间隔整体上服从爱尔朗1阶分布，但在具体航线上则服从阶数较高的爱尔朗分布。刘亮等[4]
指出荆州长江大桥水域船舶在短间隔时间内进入桥区的概率分布符合泊松分布. 谭志荣等[5]指出荆州长江大桥水域船舶24h 内船舶流量分布符合泊松分布，船舶相隔到达时间符合二项分布。刘敬贤等[6]研究结果表明，天津港主航道船舶日到达艘数服从正态分布。廖鹏等[7]提出反映内河船舶流量的时空分布特的具有一定保证率的单位流量不均衡系数以及单位流量方向系数。Ni Ni H 等[8] 基于AIS 数据研究了上海洋山港船舶到达分布和船舶到达频率。周荣等[9]基于船舶自动识别系统（AIS）数据和船舶交通管理系统（VTS）观测，分析了杭州湾水域主要航道、航路的船舶到达时间规律。唐国磊等[10]基于AIS 数据研究了集装箱船舶到港时间预测问题。陶阳等[11]从船舶行为的视角出发，研究了武汉长江大桥水域货船通航规律。
X 港是华南地区著名的滚装运输港口，主要经营大宗散杂货、集装箱、车客滚装运输。随着X 港区客滚船尺寸的变化、运力需求的增加、单向通航的实施，X 港区航道的交通形式复杂化。从而对X 港区航道的通航环境提出了更高的要求，也对X 港水上交通安全管理提出了更高的要求。对进出
X 港的船舶流量资料进行连续24h 记录，根据记录资料对X 港区的船舶进出港时间进行分析，寻找规律。
一、统计方法与统计过程
基于船舶交通调查所获得的数据资料，可对船舶交通实况做出定量的分析，了解和掌握船舶交通的空
间特性和时间特性。分析船舶交通实况的常规方法是概率论与数理统计。反映船舶交通特性与规律的基本形式是统计分布。
通常情况下，分析船舶的进出港规律需要大量的进出港船舶（进出港时间、吨位、船型）资料。但本项目研究针对X 港区客滚船码头，主要船型以客滚船为主。课题组成员在X 港区进行连续24h 的实地观测，获得了船舶进出X 港区的统计资料。由于船舶到达和离开X 港区的时间间隔受诸多因素影响，呈现随机变化特点，主要根据船舶进出X 港区情况的统计规律，利用统计样本作频率直方图，然后根据直方图形状，分别采用相近概率密度曲线进行拟合，最终确定能描述船舶进出X 港区规律的概率密度函数及相关参数。
根据实测的时间分辨率为分钟级的船舶进出港统计数据，到发X 港船舶时间间隔统计分析均以分钟为统计最小时间单位。统计当天船舶进出港时间作为分析船舶进出X 港航道、进出X 港概率分布的样本，在统计过程中分进港、出港2个方面进行统计。
由于概率模型不适合描述日到达量较少的非客滚船进出X 港区的规律，且非客滚船在X 港区的进出港交通流中比重很小，在分析过程中，着重对总体船舶，即不对船舶进行类型划分，进行统计。
二、X 港区船舶进港时间规律统计 1．X 港区船舶进港时间统计
对X 港区船舶进港时间按时间间隔分别为1、0.5h 进行统计，绘制直方图如图1、图2所示。
