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典型文献
AIS数据在集装箱港口服务效率的应用研究
文献摘要:
港口是物流供应链中的核心环节,港口服务效率会决定整个物流供应链的效率.本文提出了一种基于海量船舶AIS(Automatic Identification System)轨迹数据的港口服务效率计算框架,利用集装箱船舶AIS轨迹、港口地理信息等海事大数据,采用滑动窗口算法等数据挖掘方法判断船舶在港内的状态,估算出反映港口服务效率的AWT/AST指标,从时间维度对港口服务效率评价,为港口管理运营部门和航运公司决策提供参考.并以上海港、宁波港、深圳港、釜山港为例,采用2018年全年全球5600余艘集装箱船舶的AIS轨迹数据,量化评价4个亚洲集装箱港口的服务效率.结果 显示:①船舶抵港泊位作业时间近似正太分布,正太分布均值在14~18 h之间,船舶泊位作业时间集中在10~30h;②船舶泊位作业时间与船舶船型大小成正相关,船型越大则泊位作业时间越长;③32%的船舶抵达上海港会发生等待时间,体现上海港集装箱码头整体处于供不应求的状态.宁波港整体服务效率较高,船舶发生等待事件较少.作为区域性枢纽港,釜山港近洋区域性运输频繁使得釜山港抵港船舶频率较高.④洋山四期码头为自动化码头,其港口装卸工艺与其他码头不同,但其码头作业效率并未高很多.
文献关键词:
水路运输;数据挖掘;AIS船舶数据;港口效率;相关性分析;泊位作业时间;锚地等待时间;滑动窗口算法
作者姓名:
陈伟杰;赵楠;张婕姝;宋炳良
作者机构:
上海海事大学经济管理学院,上海201306;上海海事大学上海国际航运研究中心,上海201306
引用格式:
[1]陈伟杰;赵楠;张婕姝;宋炳良-.AIS数据在集装箱港口服务效率的应用研究)[J].地球信息科学学报,2022(01):153-164
A类:
泊位作业时间,锚地等待时间
B类:
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AB值:
0.308723
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