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摘要:
海洋运输网络结构健壮性与运输效率密切相关,也是海洋运输系统抗干扰能力的具体表现.目前的海洋运输网络健壮性研究主要基于集装箱班轮运输网络开展,忽略了货运船舶的多态性.针对上述问题,本文利用2015年全球海洋货物运输船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据,构建了包含港口中转停留信息的全球海洋货物运输网络,然后从原油、集装箱、散货三种货物运输模式网络人手,证明其结构符合幂律分布,并采用随机性攻击和蓄意攻击策略,分析了三种网络在不同攻击策略下的破碎过程.结果表明:①与基于集装箱班轮起止港口信息构建的运输网络相比,利用货运船舶AIS数据构建的运输网络更完整地反映了全球海洋运输格局和过程;②不同货运网络结构健壮性存在巨大差异,散货运输网络最健壮,其次为原油运输网络,集装箱运输网络最脆弱;③小规模的蓄意攻击会对集装箱运输网络完整性产生较大的影响,而对散货运输网络和原油运输网络完整性影响较小.研究成果可为港口规划、航线设计与优化以及建立更可靠的海洋运输网络体系提供参考和决策支持.
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文献信息
篇名 全球海洋运输网络健壮性评估
来源期刊 地理学报 学科
关键词 复杂网络 海洋运输 健壮性 船舶自动识别系统
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 交通物流
研究方向 页码范围 2241-2251
页数 11页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.11821/dlxb201712009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭澎 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 27 1029 16.0 27.0
5 程诗奋 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 3 21 2.0 3.0
9 刘希亮 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 7 92 4.0 7.0
10 梅强 集美大学航海学院 11 32 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
复杂网络
海洋运输
健壮性
船舶自动识别系统
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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地理学报
月刊
0375-5444
11-1856/P
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