基于海事大数据的港口感知计算

• 作者: 张大庆 李石坚 潘纲 陈龙彪
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 海事大数据 港口 城市感知 城市计算 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: ACM SIGSPATIAL 2015中国分会特邀稿件
• 页码范围: 1485-1493
• 页数: 9页
• 字数: 5864字
• 语种: 中文

摘要

随着港口信息化建设的推进,积累了大量来源多样、结构各异的海事大数据,为了解港口城市的生产力和区域经济发展水平提供了新的契机.本文综合介绍了作者近期关于如何利用海事大数据进行港口感知计算的工作,给出了一个基于海事大数据的港口感知计算框架,利用船舶GPS轨迹、船舶属性、港口地理信息和港口设施参数等多源异构海事大数据,估算出一系列反映港口生产力的指标,从而对港口进行综合评价和比较.首先,利用船舶轨迹和港口地理信息数据,自动检测船舶在港口码头中的靠泊装卸事件;然后,利用船舶属性和港口设施数据,自动估计出每次靠泊装卸事件的货物吞吐量;最后,对各个港口码头的靠泊船数和货物吞吐量进行统计,从而计算出一系列港口生产力指标,包括到港船数、货物吞吐量、码头作业效率和泊位利用率等.在2011年的海事大数据上的实验结果表明,本框架能准确地估算出上述港口生产力指标.同时,以香港为例对上述港口的生产力指标进行分析,探讨基于海事大数据的港口感知计算框架在提高港口生产效率、优化海运航线中的积极作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张大庆	北京大学信息学院	125	562	12.0	19.0
2	潘纲	浙江大学计算机学院	26	568	8.0	23.0
3	李石坚	浙江大学计算机学院	18	404	8.0	18.0
4	陈龙彪	浙江大学计算机学院	2	92	2.0	2.0