船舶交通流速度离散特性研究.pdf

引用救式皮佳场凯邓士舶笔凯舶交通流市度离勘特性研空门由国航海2 0 0 4、47（1）.2 7 3 5Mar.2024NAVIGATIONOFCHINA2024年3月Vol.47No.1第47 卷第1期中国海航文章编号：10 0 0-46 53(2 0 2 4)0 1-0 0 2 7-0 9船舶交通流速度离散特性研究田序伟，杨凯，又邓志鹏，尉子璇，殷彤，郑冰（浙江数智交院科技股份有限公司，浙江杭州410 0 0 0）摘要：为更深刻地理解船舶交通流运行特性，以速度离散度研究为切入点，提出描述船舶交通流速度离散特性的两种指标，根据交通流基本图理论，对速度离散度在船舶交通流基本图上的分布及其与船舶交通流三参数之间的关系进行定量分析。结果表明：随着船舶流量、密度和速度的增加，速度离散度的分布趋于稳定，在低流量、高速度离散度区间内，速度离散度随着船舶流量的增加逐渐降低，在低速度离散度区间内，速度离散度随着船舶流量增加逐渐升高；基于改进的K-means-FCM算法，使用船舶交通流流量、密度、速度和速度离散度作为分类指标，对船舶交通流进行聚类分析，得到4个聚类中心与指标值的分布范围。基于试验结果，抽象总结船舶交通流运行状态图，将船舶交通流划分自由态、同质态、稳定态和异质态等4种状态。该研究对更好地认识船舶交通流特性起到一定的作用。关键词：船舶交通流；速度离散特性；交通流基本图；聚类分析中图分类号：U697文献标志码：AD0I:10.3969/j.issn.1000-4653.2024.01.004Research on the experimental features and characteristics ofspeed dispersion in vessel traffic flowTIANXuwei,YANGKai,IDENGZhipeng，YU Zi x u a n,)YINTong，2ZHENG Bing(Zhejiang Institute of Communications Co.,Ltd.,Hangzhou 410000,China)Abstract:In order to understand the operation characteristics of vessel traffic flow more deeply,taking the study of speeddispersion as the entry point,this paper proposes two kinds of indexes to describe the speed dispersion characteristics ofvessel traffic flow.According to the theory of traffic flow fundamental diagram,this paper quantitatively analyzes thedistribution of speed dispersion on the fundamental diagram of vessel traffic flow and its relationship with the threeparameters of vessel traffic flow.The results show that the distribution of speed dispersion tends to be stable with theincrease of ship flow,density and velocity.The speed dispersion gradually decreases with the increase of ship flow in thelow and high speed dispersion range,and increases with the increase of ship flow in the low speed dispersion range.Theimproved K-means and FCM(Fuzzy C-means)algorithm are applied to do the cluster analysis for VTF condition.In theend,four substates of VTF condition are proposed:stochastic state,equilibrium state,tradition state and nonequilibriumstate.This research plays a role in better understanding the characteristics of vessel traffic flow.Key words:vessel traffic flow;speed dispersion;traffic flow fundamental diagram;cluster analysis海上运输作为全球贸易的主要运输手段，随着全球贸易的发展，海上运输的效率及安全性也愈发引起人们的关注。船舶交通流作为海上运输的重要内容，与船舶安全、水域交通容量和港口设计规划等研究密切相关，因此，很多学者投人该领域的研究中。交通流特性的研究起源于道路交通，流量、密度和速度是其中最重要的3个要素，随着船舶自动识别系统（Automatic Identification System，A IS）设备的应用，可获取大量的船舶静态和动态信息，因此，许收稿日期：2 0 2 2-12-0 5基金项目：浙江省交通运输厅科技计划项目（2 0 2 40 10）作者简介：田序伟（1995一），男，工程师，研究方向为港航信息化。E-mail：96 17 37 0 0 6 q q.c o m式：门，场凯，布心鹏，守朋文通优还皮离散特任听光航海，：TIAN X W,YANG K,DENG Z P,et al.Research on the experimental features and characteristics of speed dispersion in vessel trafficflowJ.Navigation of China,2024,47(1):27-35.(in Chinese)中海国第47 卷第1期航28多研究从船舶行为建模的角度来对船舶交通流进行仿真模拟，依据建模的范式可分为基于规则的模型和数学模型两大类有学者致力于从船舶交通流特性分析的角度进行研究，对比道路交通流特性分析的模型已从早期的Greenshield模型发展至网络水平模型，而对于船舶交通流特性的相关研究水平仍然停留在早期的研究模型阶段，并且大多数模型的研究集中在海峡、水道等一维区域,因此,提出一种区域船舶交通流特性分析模型2 从更宏观的角度,LIU等3分析现有的模型从船舶的静态特性、动态特性或者是船舶行为等角度在一定程度上能够描述船舶交通流，但由于缺少船舶交通流特性分析的数学模型，限制了船舶交通流特性分析的实际应用，因此,建立船舶交通流特性模型来对船舶交通流的类型、结构和行为特性及其他们之间的关系进行描述。除上述所提到的关于船舶交通流特性的研究，还有大量的研究从相似的角度对船舶交通流特性进行分析，然而，在这些研究当中，大部分都是在船舶交通流处于一种稳态流或者称为平衡流、同质流的状态下进行的，船舶流量和密度在流量密度图上遵循一条过原点的曲线，且有一个最大值，这条曲线也被称作交通流基本图，这意味着船舶交通流中的每个个体都以相同的间距和相同的速度移动。然而，在实际的船舶交通流中是不大可能出现这种状态的，通常用一定时间间隔内的测量平均值来形容三参数之间的关系，可发现这些测量点以一种区域性散射状态分布在交通流基本图曲线的附近，在研究道路交通流中发现4这些测量点呈现一种非稳态性质。在这种非稳态的状态当中，个体之间以不同的速度行驶，被称为交通流的速度离散性，因此，为更加真实地描述船舶交通流的真实状态，必须把速度离散特性纳人考虑当中。道路交通流领域的研究如：CASTILLO等5用车速标准差与平均速度的比值小于15%作为标准，挑选准平衡状态的交通流数据，发现速度离散度较小的速度样本点更好地拟合速度密度曲线；CASSIDY6对接近平衡状态和非平衡状态下的数据在流量-密度图上的分布进行比较，发现在基本图上非平衡状态下的数据并不总是遵循接近平衡状态下的关系，但倾向于分布在接近平衡状态下数据的下方。这些研究表明速度离散特性与交通流三参数或运行状态之间存在某种联系。上述研究都没有对速度离散特性进行更进一步的分析，也没有解释其在流量密度上分布的现象,基于此目的，WANG等7 通过对高速公路采集的交通流数据进行分析,发现流量与速度离散度呈现一种负指数关系,并对速度离散特性在交通流上分布的现象及潜在的机理进行解释。CHUNGA等8 为弥补前人研究中的样本不足的问题，使用2 5万条数据来构建速度离散度与交通流三参数之间的一般关系。另外，亦有研究从交通流中非机动车辆占比、行人和匝道类型等因素对速度离散度的影响进行分析91综上所述，速度离散特性反映了交通流运行的稳定性，与交通安全和效率有着密切的联系。在水上交通领域,对于船舶速度离散特性的认识不够,评价一个水域或航道的交通状况，往往只从宏观交通流参数，如从船舶流量、密度的角度进行分析，在船舶数量较少时或许适用，但随着船舶数量的增加，交通流稳定性发生变化，其难以反映完整情况。在上述理由推动下,将速度离散特性引入到船舶交通流特性研究是十分必要的。本文从以下3个方面对船舶速度离散特性进行研究：速度离散特性在船舶交通流基本图上的分布、速度离散度指标同船舶交通流三参数之间的相关性和考虑在速度离散状态下的船舶交通流运行状态的划分。1研究方法1.1逻辑框架船舶交通流速度离散特性研究的逻辑框架见图1,其包括船舶AIS数据的采集与处理、船舶交通流参数计算和船舶交通流速度离散特性分析等3部分内容。船舶AIS数据采集AIS数据预处理数据采集与处理船舶交通流量、密度和速度速度离散特性指标船舶交通流参数计算速度离散度指标在速度离散度指标同船舶交通流运行状船舶交通流基本交通流三参数之间态聚类分析图上的分布的相关性船舶交通流速度离散特性分析图1船舶交通流速度离散特性研究框架Fig.1A framework for the study of ship speed dispersion1.2数据采集和处理本研究收集了来自新加坡海峡航段和长山水道航段的AIS数据并进行分析，数据分别来自船信网田序伟，等：船召舶交通流速度离散特性研究29和天津海事局。新加坡海峡航段的数据时间范围是2019年6 月一2 0 19年7 月，所选范围顶点坐标为(129640N,1031260E）、（12 3 8 2 0 N,10 30 6840E）、（10 6 6 0 0 N,10 338 2 2 0 E）、（133 6 0 0 N,1033960E），共6 0 4390 条数据；长山水道航段的数据时间范围是2 0 18 年6 月一2 0 18 年9月，所选范围顶点坐标为（38 396 0 0 N，12 0 33 90 0 E）（38 0 7200N,12052140E）、（38 2 8 2 0 0 N,12 0 3348 0 E）、（37 59 7 6 0 N，12 0 51 7 2 0 E），共36 8 3912 条数据。AIS信息选取字段包括船舶的海上业务识别码(Maritime Mobile Service Identity,MMSI),接收AIS信息时间、经度、纬度、对地航向和对地航速等，部分AIS数据样本见表1。表1AIS数据样本Tab.1The AIS sampleMMSI接收AIS信息时间经度/(）纬度/(）对地航向/(）对地航速/(）477 003 2002018-05-31T16:00:0312034.735E3802.620N279.114.5413523.8802018-05-31T 16:00:0612040.892E3801.996N284.99.3413 4890102018-05-31T 16:00:0712048.46E3800.929N282.78.5477 003 2002018-05-31T 16:00:1012034.705E3802.624N279.114.5477 003 2002018-05-31T16:00:1512034.675E3802.628N279.114.54134890102018-05-31T 16:00:1712048.17E3800.935N281.38.5.4134890102018-05-31T16:05:2612047.111E3801.89N281.88.6413.8070002018-08-31T 15:59:5712041.317E3801.981N279.78.2由于AIS数据在收集、传送和接收的过程中不可避免地会产生错误，因此，在数据分析前必须清除数据的误差和噪声，采用KANG等12 使用的方法来对原始AIS数据进行处理。1.3船舶交通流参数计算1.3.1船舶交通流量、密度和速度参考道路交通流理论，用单位时间内通过观察位置的船舶数量作为船舶流量，记作Q，Q,=N,(1)式（1）中：N,为在统计时间间隔t,=t,t 内通关观测点的船舶数量，t、专分别为观测开始时刻和结束时刻。速度可分为时间平均速度和空间平均速度13本文关注的是船舶航行过程中船舶速度的变化，因此，选用空间平均速度，其计算为Ad;i=1,n(2)At式(2)中：u;为在t内第i艘船舶的平均速度；d;为船舶的航行距离；t，为船舶的航行时间。Adi+d,+.+d;i=1,n(3)At,+At2+.+At;式（3）中：U，为t，内的船舶交通流的平均速度。由式（1）和式（3）可得到船舶交通流的密度为K,=(4)式（4）中：K，为t，内的船舶交通流的密度；Q.为船舶流量。1.3.2速度离散特性指标在进行样本的离散性分析当中，样本的标准差是最常用的指标为nS=1(5)n-1式（5)中：S是基于样本标准差定义的速度离散度指标。文献7 为考察速度离散分析性中的车辆跟驰现象，使用相邻速差的定义，基于同样的目的，相连船舶的速度标准差为n-1VV+1i=1A(6)n-1式（6）中：A是基于相邻速差定义的速度离散度指标。为对不同平均速度情况下的离散性指标进行对比，对S和A进行标准化处理，得到他们的无量纲形式SR和AR为SR=S/u,(7)中国30海航第47 卷第1期AR=A/U,(8)式(7)和式（8)中：速度离散性指标为S、A、SR和AR。1.4船舶交通流速度离散特性分析4.1速度离散度指标在交通流基本图上的分布通过数据计算得到船舶交通流三参数和船舶速度离散性指标后，为研究速度离散性质，需对数据样本进行分类，CASTILLO等5使用SR是否小于15%，将数据样本划分为2 个部分，SR小于15%被看作同质流。WANG等7 使用SR的值为10%和20%将数据样本分为3组，用于分类的值的大小并无绝对的标准,其目的是观察不同范围内的速度离散性指标在交通流基本图上的分布情况。因此，只要使分类后各组内的数据的量相差不大就可以。1.4.2速度离散度指标同交通流三参数的关系在道路交通流的研究中，通过回归分析，文献7发现密度是SR的指数形式,而文献8 的研究正好相反,发现SR是密度的指数形式。本文也将从相似的角度对速度离散性指标同交通流参数之间的关系进行探讨。1.4.3船舶交通流运行状态聚类分析聚类方法是适合交通状态数据分类的一种数据挖掘方法，基于聚类分析的交通状态量化方法是以交通流的基础数据为基础，通过对这些基础数据的分析处理，从这些基础交通数据中提取交通流参数，最后由聚类分析方法根据每种交通状态其中的样本具有的相似性和不同状态之间的样本之间的相异性，得到适合不同道路的合理交通状态分类。文献14提出模糊C均值聚类算法（FuzzyC-means,FCM)将模糊理论应用于聚类分析中,是一种“软聚类”方法，与硬聚类方法如K均值聚类算法(K-means）不同，要求每个样本被严格地划分到不同类别中，分析每一个样本与不同聚类中心的隶属关系，以隶属度的大小来确定每个数据样本属于不同类别的不确定程度，由此客观地反映研究对象的数据特征和规律。由于交通流是一个复杂的、不断变化的连续过程，各交通运行状态等级之间没有明显的界限，交通运行状态的描述也具有明显的模糊性和不确定性。因此，FCM算法适用于对交通流运行状态的分类。例如，AZIMI等15利用FCM算法对快速路交通流运行状态进行分类，并与道理通行能力手册的分级标准进行对比。速度离散指标作为船舶交通流运行状态的重要指标，却很少应用于交通流运行状态的分析当中，因此，本文选取船舶交通流的流量、密度、速度和速度离散性指标，应用FCM算法来对船舶交通流运行状态进行分类。FCM的求解过程是利用迭代使数据样本距离聚类中心的距离加权和最小，其目标优化函数为argmini1j=1Zu=1,j=1,2,n(9)式(9)中：c为聚类中心个数；n为数据样本个数；um,为样本j对类i的隶属度;m为模糊加权指数，m1;x,为第j个数据样本;c;为第i个聚类中心。利用拉格朗日乘数法对目标函数求解，得到目标函数达到最优的条件为nx;unm，i(10)num,j1(11)um，jk=先初始化聚类中心或隶属度矩阵c，或者um，通过式（10）和式（11）进行迭代，使最终在Ilc(r+1)-C(n)ll8时停止,其中,r为迭代次数,8 为迭代终止条件，其值在0 1之间。C为第k个聚类中心。考虑到FCM的复杂性较高，收敛速度慢，同时，避免由于随机选出初始聚类中心出现的聚类结果收敛到局部最优的情况，对初始聚类中心的选取采取的方法如下：1）为提高FCM的效率,采用K-means算法和FCM相结合的聚类策略进行聚类分析，选取K-means算法的聚类结果作为 FCM聚类的初始聚类中心。2）为避免随机选取初始聚类中心出现局部最优的情况，通过设定条件，对K-means算法的初始聚类中心进行有目的地选取，过程如下：先随机选取一个数据样本作为第一个聚类中心。找到距离第一个聚类中心最远的数据样本作为第二个聚类中心。选取距前两个聚类中心最短距离最大的那个点作为第三个聚类中心。以此类推，直到找到所有聚类中心。K-means-FCM算法流程见图2。31田序伟，等：船舶交通流速度离散特性研究输入数据样本X-XiX2,xn设置FCM初始聚类中心K(O)-V(r+1),模糊加权指数m设置聚类数c，选代停止阅值&，送代次数r1计算隶属度矩阵-选取初始聚类中心U,更新样本聚类FCMV(o)中心K(r+1)1K-meansN,r=r+1计算样本X与聚类中IIK(r+1)-K(le1心的距离，分配样11本，计算新的聚类中心V(+1)Y输出聚类中心结果，K(r+1),U(+1)N,r=r+11IV(o+1)-VolleY输出聚类中心结果Vo+1)图2 K-means-FCM算法流程Fig.2Flowchart of the K-means-FCM algorithm2结果和分析2.1速度离散度指标在交通流基本图上的分布根据SR的值，将数据样本分为SR在0,15%）、15%,30%）、30%,10 0%这3组，根据相似的原则,对S、A R和A进行分类，见表2 和表3。1）从新加坡海峡的分类结果来看，SR在15%30%的数据量最多，其次是小于15%，大于30%的数据量最少；AR结果与之相比，小于30%的数量减少，大于30%的数据量增多，这表明使用AR作为速度离散度指标其离散程度更为明显。2）从长山水道的结果来看，SR小于15%的数据量最多，其次是15%30%，高于30%最好；AR结果与之相比，小于15%的数据量减少，大于15%的数据量增多。比较新加坡海峡和长山水道的结果可知：长山水道的数据主要集中在小于15%和15%30%的区间，而新加坡海峡的数据分布相对平均，说明长山水道的速度离散度整体上小于新加坡海峡;AR指标结果在两个区域的30%以上数据样本量都增多，说明使用AR指标得到的船舶速度离散度结果比SR更大。表2 速速度离散度指标分类结果（SrandS)Tab.2Classification results of speed dispersion index(Sk and S)指标位置SRS/(n mile/h)0,15%15%,30%30%,100%0,1.81.8,3.63.6,+8 新加坡海峡24028310925529879长山水道967708116119153961表3速度离散度指标分类结果（AkandA）Tab.3Classification results of speed dispersion index(Ar and A)指标位置ARA/(n mile/h)0,15%15%,30%30%,100%0,1.81.8,3.63.6,+)新加坡海峡193245194218263151长山水道788764239995653143中国第47 卷第1期海航32两个区域的船舶流量-密度图分别见图3和图4。由图3和图4可知：2 个区域的流量同密度基本上是处于正比例增长状态，处于道路交通流理论所谓的自由流状态。在4个速度离散性指标中，船舶速度离散度分布在基本图上的表现基本一致,在无量纲指标中,指标大于30%的数据样本多集中在流量、密度较小的区域，这似乎表示速度离散度的分布同交通流三参数之间存在某种联系，为进一步探究，进行速度离散指标同三参数之间的定量分析。12.07?SR15%12.0.S1.8kn:15%SR30%*1.8kn30%10.0S3.6kn8.08.06.06.04.04.02.0.31.51100.250.500.75 1.001.251.50 1.752.0000.250.500.751.001.251.50 1.752.00K/(nship/n mile)K/(nship/n mile)（a）船舶流量密度图-SR（b）船舶流量密度图-S12.0:AR15%12.0:A1.8kn:15%AR30%*.1.8kn30%10.0:A3.6kn(u/alusu)/o8.08.06.06.04.04.02.02.01.311.300.250.500.751.001.251.50 1.752.0000.25 0.500.751.001.251.50 1.752.00K/(nshi/nmile)K/(nshi/nmile)（c）船舶流量密度图-AR（d）船舶流量密度图-A图3新加坡海峡流量-密度图Fig.3Flow-density diagram of Singapore strait2020?SR15%S1.8 kn?15%SR30%-15%30%-S3.6kn1515101055100.51.01.52.02.53.000.51.01.52.02.53.0K/(nshi/n mile)K/(nship/n mile)（a）船舶流量密度图-SR（b）船舶流量密度图-s2020F?AR15%:A1.8kn:15%AR30%-15%30%A3.6 kn15(u/usu)/o101055J00.51.01.52.02.53.000.51.01.52.02.53.0K/(nship/n mile)K/(nship/n mile)（c）船舶流量密度图-AR（d）船舶流量密度图-A图4长山水道流量-密度图Fig.4Flow-density diagram of Changshan waterway33田序伟，等舶交通流速度离散特性研究2.2速度离散度指标同交通流三参数的关系由于长山水道的数据更加丰富，因此，选取长山水道的数据作为样本，对SR同船舶交通流的流量、密度和速度进行分析，分析结果见图5。图5中：S与Q和K的图像呈现相同的规律，与前面的分析相一致,因为二者处于正相关的关系，在低流量(密度)区域,船舶速度离散度分布的范围很大，随着船舶流量（密度）的升高，船舶速度离散度的分布范围逐渐减小，至船舶流量等于10 时，船舶速度离散度基本稳定约在0.150.800.800.800.600.600.600.400.400.400.200.200.20：000-0.04-0.04-0.0412.55.07.50.51.01.52.0J10.012.515.017.520.06810121416Q/(nship/h)K/(nship/n mile)v/(n mile/h)(a)SR-Q(b)SR-K(c)SR-V图5SR-Q、K 和V关系图Fig.5The relationship of Sr with Q、K,V在Sk与V的图像中，没有发现明显的规律，数据点广泛分布在一个二维区域，但在低速度区域,速度离散度分布在(0,0.9)内，而在高速度区域,速度离散度分布降低至（0,0.4），所以，速度离散度的分布范围会随着船舶速度的升高而缩小。为更进一步辨析，对SR-Q进行定量分析，见图6。1.00.8yi=-0.01Q+0.27y2=0.04e0.14g0.60.4：0.20.15y20-0.04-10510152023Q/(nship/h)图6 SR-Q关系图Fig.6The relationship of SR with Q当船舶流量为10 时，此时的Sk稳定约在0.15,因此，将数据样本分为两部分，将船舶流量小于10 且SR大于0.15归为一组，即图6 中矩形区域内;余下的数据归为一组，分别进行回归分析。图6 中：在矩形区域内，SR随着船舶流量的升高而降低,用线性回归的形式定量描述他们之间的关系,即y1。在另一组数据中,SR随着船舶流量的增加一直处于增长中，经过回归分析，发现SR与船舶流量符合指数分布，即y2。2.3船舶交通流运行状态聚类分析以长山水道的数据样本为例，选取Q、K、u 和SR作为分类指标，进行聚类分析，将样本分为4类，聚类中心见表4,不同类别的各指标区间范围见表5，聚类结果见图7。分类结果能支持图6 的分析如图7b所示，以此为底图，根据交通流的流量、密度、速度和速度离散度4个属性，将交通流运行分为4种状态，分别命名为自由态、同质态、稳定态和异质态，对应聚类结果中的第一类、第二类、第三类和第四类。将此结果抽象总结,用SR-Q关系图进行描述，船舶交通流运行状态图见图8。图8 中：A是自由态，在此状态中，船舶流量（密表4聚类中心结果Tab.4Cluster center results参数类中心Q/(nshipK/(nshipV/(n mile/SRh)n mile)h)类1中心2.690.2510.830.09类2 中心3.330.379.200.20类3中心4.440.4011.300.15类4中心6.510.669.910.17表5不同类别的各指标区间范围Tab.5Range of indicators参数类Q/(nakipK/(n.shipV/(n mile/SRh)n mile)h)类12,40.13,0.44 6.84,15.540,0.25类22,50.16,0.68 4.22,12.420,0.89 类32,8 0.13,0.579.67,15.620.02,0.41类45,220.51,2.966.21,13.610.06,0.64中第47 卷第1期国海航34230.930.93200.800.8015类40.600.6060.400.40100.200.2050000.51.01.52.02.53.0-0.041.02.55.07.510.012.515.017.520.022.5-0.04*346810121416K/(nsi/n mile)Q/(nship/h)V/(n mile/h)(a)Q-K(b)SR-Q(c)SR-V图7聚类结果图Fig.7The graph of clustering resultsDAB0Q图：船舶交通流运行状态图Fig.8The graph of vessel traffic flow states度)处于较低水平，船舶间的相互影响较小，船舶根据自己期望的速度航行，呈现出速度离散度分布范围广、离散值大的特点；B是同质态，在此状态中,船舶流量（密度）同样处于较低水平，但速度离散度较低，此时在航道中航行的船舶虽然没有相互影响，但他们都以一个相近的期望航速航行；C是稳定态，在此阶段,速度离散度的分布范围不断缩小，由于船舶密度的增加,船舶间距减小,船舶间的相互影响也越来越强，个体为保证安全航行，使航速保持相近的状态，在整体上呈现效果为交通流速度离散度趋于稳定；D是异质态，随着船舶流量（密度）的继续升高，速度离散度也越来越大，在此状态下，船舶间的相互作用达到很强的水平，个体船舶已无法通过控制船速来维持交通流整体的稳定，此时，船舶交通流处于极其不稳定的状态，同时，由于密度很大，易发生航行安全事故。3结束语本文为认识船舶交通流的速度离散特性，理解船舶交通流的运行机理，主要做了以下3个方面的研究。1）提出船舶交通流速度离散度的两种定义：船舶交通流速度标准差和船舶交通流相邻速差及其他们的无量纲形式，并得到船舶速度离散度在交通流基本图上的分布情况。2）分析速度离散度指标同交通流三参数之间的关系，对速度离散度同交通三参数之间的相关性进行定性与定量研究。3）用流量、密度、速度和速度离散度作为分类指标，使用K-means-FCM算法对交通流运行状态进行聚类分析，根据分类结果，进行归纳总结，得到船舶交通流运行状态图，对船舶交通流状态划分为自由态、同质态、稳定态和异质态4个状态，并对其特点和形成原因进行说明。本文以船舶交通流速度离散特性为切人点，在分析其性质的过程中，逐步加深对船舶交通流特性的认识。该工作在船舶交通流领域属于初创性工作，可为船舶交通流特性研究、航道交通组织、船舶航行安全等领域作为参考；另一方面，由于本文是基于海上实际数据的实证分析，为更加完善其理论内容，后续还需更多水域作为研究对象进行验证。参考文献1ZHOU Y,DAAMEN W,VELLING T,et al.Review ofmaritime traffic models from vessel behavior modelingperspective J.Transportation Research Part C,2019,105:323-345.2LIU Y,JI Z,LUO X X,et 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