摘要
经济增长促使海上贸易往来愈发频繁，在有限的水域范围内交通运输需求不断增加，船舶数量的增多以及船舶向大型化高速化发展，必然导致海上交通安全隐患增多。随着AIS设备的普及，在大数据飞速发展的时代背景下，对AIS数据进行处理、分析及应用成为了航运业的新挑战。结合数据可视化技术，可以充分利用船舶的动态信息特征，为主管机关快速识别海上交通态势、提高海上运输安全提供基于理论依据的技术支撑。 本文首先选用基于模糊四元船舶领域的船舶碰撞风险模型进行仿真实验，计算不同会遇局面下的船舶碰撞风险，并使用立体图和热力图两种形式对计算结果进行可视化分析。结合浙江省海上交通事故调查报告和历史船舶航迹数据分析，选取舟山小板门航道作为研究目标水域。查询历史AIS数据，选取目标水域内多船会遇场景，进行碰撞风险可视化，并参考船舶碰撞空间危险度模型制定风险评估标准，对会遇过程中的碰撞风险做定性分析，结合分析结果和狭水道特点对模型参数进行调整，并使用改进后的模型进行事故案例分析，通过数据可视化还原事故过程，结果表明改进后的模型基本能够正确反映目标水域内船舶碰撞风险。最后基于Hadoop生态圈，采用Kafka、Flink、Hbase等技术栈搭建实时数据仓库，实现对实时AIS数据的获取、清洗和计算，并将处理后的数据接入电子海图平台，使用Mapbox GL开发框架创建热力图图层，在目标水域实现船舶碰撞风险可视化，并选取了高碰撞风险场景对其安全保障作用进行分析。
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