航行环境分析船舶碰撞风险量化技术攻关及应用

　　一、总体介绍

　　(一)研究背景。

　　全球贸易与航运活动持续发展，我国港口、沿海航道及内河航段船舶交通流密度激增，船舶会遇局面复杂，水上交通安全挑战严峻。传统海事监管依赖 VTS 实时监控与事后事故统计，属于被动响应模式，难以实现风险早期预警与预防性管控。航运公司仅掌握本船周边信息，缺乏水域全局态势感知，航线规划、风险预判存在信息盲区。国际上IALA IWRAP等事故概率估算工具，因事故为小概率事件、参数与我国海域适配度低，适用性受限。因此，从宏观层面研究船舶交通潜在冲突更具现实意义，结合南海海域特征开展模型适配与参数标定尤为迫切。

　　南海航海保障中心作为交通运输部直属公益一类事业单位，深耕航标导助航、海道测量、水上安全通信等领域，技术与资源优势突出，在船舶航行安全保障领域积累了丰富的实践经验。

　　(二)研究目的。

　　本项目构建覆盖历史回溯、现状评估、未来预测的船舶交通态势感知分析框架，实现从被动应对到主动防控、从单船感知到全局认知的转变。

　　南海航海保障中心组建技术团队，依托航保数字服务系统多源数据平台，攻关航行环境分析与船舶碰撞风险量化技术，构建“风险量化—态势可视化 —风险预判”全链条技术体系。实现船舶风险精准研判、全域感知与提前预警，支撑海事监管决策与航运风险服务，助力水上交通智慧化转型，保障水上安全、稳定物流供应链、推动航运高质量发展。

　　1.服务海事监管：量化评估水域交通态势复杂度，为巡航部署、应急资源预置、交通组织优化等中长期决策提供数据支撑，精准配置监管资源。

　　2.服务航运公司：提供未来数小时至数天的航行风险预报，辅助航线动态规划、航速优化与航行计划制定，兼顾安全与运营效率。

　　(三)研究必要性。

　　我国正从航运大国向航运强国转型，船舶大型化、高速化与航运模式革新，使水上交通愈发复杂。传统人工经验式、事后处置的管理模式已不适应需求，海事部门监管资源有限、风险点多，亟需智能工具推动监管向智慧化转型。

　　二、主要做法

　　(一)核心算法自主研发。

　　风险量化是项目研发的重点突破方向，项目团队摒弃了传统单一的风险评估方式，以DCPA(最近会遇距离)和TCPA(最近会遇时间)为基础，结合南海水域船舶交汇密集、航道复杂、气象多变等实际特点，构建多维度船舶交互风险动态计算模型，实现对船舶间潜在航行风险的精准量化。

　　模型整合多类关键指标，将相对速度、航向差等运动学参数，以及时间紧迫性作为核心指标;纳入航道宽度、浅滩分布等地理约束，能见度、风速等气象水文参数，船舶类型、尺寸等属性特征作为修正因子。通过大量历史数据统计分析，建立了一套科学的指标融合与权重分配算法，对不同指标的影响程度进行量化赋值，避免了单一指标评估的局限性。依托多源数据平台，稳定获取 AIS、水位、气象水文数据，精准计算船舶运动关键参数，支撑模型运行。目前已发表相关专利，完善风险量化算法体系。

　　(二)风险可视化体系构建。

　　为实现对广域水域全局交通态势的精准把握，解决传统监管“看不见、看不全、看不透”问题，项目团队构建了网格化宏观交通航行风险态势图谱生成与可视化体系，将抽象的风险数据转化为直观的可视化成果，方便监管人员和航运调度人员快速掌握风险分布情况。

　　采用7位精度geohash 网格(约150m×150m)划分水域，兼顾精度与计算效率。在特定时间片内(如每10分钟)，聚合计算网格内所有船舶对的交互风险值，运用空间统计学方法，生成能够表征该网格整体航行风险程度的综合指标值。在此基础上，团队开发了一套交互式可视化系统，将连续时间序列下的网格交互风险数据，以热力图、等值面、风险峰值点位标注等直观形式进行动态渲染展示。设置红、橙、黄、绿四级风险等级，清晰呈现风险生成、演变全过程。系统支持多维度查询、历史回放、风险标注等功能，提升态势感知灵活性和实用性。

　　(三)深度学习预测技术攻关。

　　以风险预测推动监管模式转型，依托深度学习技术，研发区域船舶航行风险时空预测模型，实现风险精准预测。

　　整理网格化风险数据，融合气象水文、交通流、航道特征数据构建时空数据集，提取时空、周期及外部影响特征。对比多种深度学习模型，选用时空图神经网络(STGCN)、三维卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)等模型，并结合南海水域的风险演变规律针对性优化模型，捕捉风险时空演化规律。经数据训练、参数调优与案例验证，确定高性能模型，输出网格风险预测结果并可视化，支撑前瞻性防控。

　　(四)实战化应用落地。

　　坚持研发与应用结合，注重技术成果的实战化落地，确保研发成果能够真正解决实际工作中的问题。以南海9处商渔船高风险警示区、中秋国庆等重点节假日为试点，将成果嵌入航保数字服务系统常态化运行。

　　在试点应用过程中，团队加强与海事监管机构、航运公司的沟通协作，根据实际应用反馈，不断优化技术方案和系统功能。将相关模型与分析工具应用于实际风险研判工作，为2025年《交通运输部南海航海保障中心关于南海海区中秋国庆假期商渔船会遇风险分析报告》提供了直接的技术支持，验证了模型的有效性与实用性。开展技术培训，提升人员应用能力，成果已覆盖海事监管、船舶点验、航运公司运营、海上新业态安全管控等多个领域，形成“研发—应用—优化—再应用”良性循环。

　　三、取得成效

　　(一)监管能力显著提升，实现被动到主动转型。

　　推动海事监管从“被动处置”向“主动预判”、从“经验判断”向“数据驱动”转变。精准识别碰撞风险，实时呈现风险态势，助力监管力量精准部署，重点节假日有效降低商渔船碰撞风险。风险预测功能支撑事前预防，项目应用后，监管的针对性和有效性得到显著增强。同时，项目成果还填补了南海海区船舶风险量化技术的空白，为海事监管提供了科学、量化的决策支撑，推动了水上交通安全监管体系的完善。

　　(二)管控效率大幅提高，降低监管人力成本。

　　传统的风险研判方式依赖人工经验，需要监管人员花费大量时间分析船舶动态、判断风险等级，不仅效率低下，而且研判结果的准确性受人员经验影响较大。本项目研发的自动化风险量化、可视化和预测系统，替代了传统的人工研判方式，实现了风险分析的自动化、标准化和精准化，大幅提升了监管效率，有效减少了值班人员的工作负荷，节省了大量人力成本。标准化的点验清单和处置流程，也规范了监管人员的工作行为，提升了处置工作的规范性和有效性。

　　(三)安全保障效果突出，筑牢水上安全防线。

　　有效降低船舶碰撞风险，纠正不安全航行行为，试点期间南海9处商渔船高风险警示区未发生水上交通安全事故。为航运公司提供风险预警与航线优化建议，帮助航运公司提前规避高风险区域和时段，减少航行延误、船舶损坏，降低燃油消耗，实现安全与效益双赢，同时减少海洋生态破坏。

　　(四)行业示范价值凸显，提供可复制推广方案。

　　构建全链条技术体系，形成了一套可复制、可推广的技术方案和应用模式，填补了我国南海海区船舶风险量化技术的空白，为全国海事航海保障领域提供了宝贵的技术借鉴。通过参数标定和模型优化，该技术体系不仅适用于南海水域，还可推广应用于我国沿海其他水域(如东海、黄海等)和内河重要航段，具有广泛的应用前景。