陈冬 陈奕超 刘秀彩

摘 要：针对传统水路货运OD调查样本少、成本高等问题，本次融合AIS数据、报港数据、港口地理信息数据等多源水运数据，建立了基于大数据技术的水路货运OD特征挖掘算法，实现了对水上货物运输总量及主要货种运输流量、流向的分析，对辅助管理部门制定经济发展规划、水运基础设施规划具有重要意义。

关键词：AIS数据;水路货运OD;挖掘算法

中图分类号：U695.2         文献标识码：A            文章编号：1006—7973（2021）09-0094-03

1 概述

水运是综合运输体系中的一种重要运输方式，具有运量大、能耗低、污染少等特点。水路货运的起讫点（Origin and Destination，OD）不仅清晰地反映了地区经济的发展情况以及地区经济之间的直接联系，而且反映了水运基础设施（包括港口、航道、船闸、锚地等）的利用情况，因此及时准确地获取水路货运OD，对于辅助交通运输管理部门制定经济发展规划、港口航道基础设施规划具有重要意义。

传统的水路货运OD主要通过人工调研的方式获得，通过人工在主要航道上记录船舶及货物的运输情况，同时辅以交通统计年鉴资料、航道观测点的交通量观测资料、港口吞吐量统计资料，可基本分析出船舶和货物的流量、流向规律。由于传统方法仅为某段时间的调研数据，同时需要花费较大的人力物力，局限性较大，因此本次基于AIS数据、报港数据、港口地理信息数据等多源水运大数据，提出了全新的水路货运OD计算方法。

2 多源水运数据准备

2.1 AIS数据

AIS数据来自于船舶自动识别系统，AIS报文信号经过解析可以解读为静态信息、动态信息、航次信息、安全信息等四种不同类型的信息。……