摘 要

在经济快速发展的时代，各种运输行业也在高速发展，内河航运在经济社会发展中具有巨大优势，内河流域的船舶交通量在不断地增加，水上交通需求与航道通过能力之间的矛盾越来越明显，船舶拥挤和水上交通事故等问题发生得越发频繁，这对航道的规划，设计和通航管理有了更高的要求。船舶交通流量预测是将经济统计预测技术应用到水运工程的新兴学科，其为交通运输工程学科发展提供重要的理论研究价值，为水道的规划、设计以及船舶通航管理提供基础性依据，使得航道的通航能力得到最大限度地发挥，优化港口资源配置

本文参考公路交通规划四阶段预测理论研究长江中上游重庆至宜昌段的货物船舶流量，通过货运量生成预测、货运量分布预测和货运量分配预测三个阶段预测出所研究航段不同货类特征年的货运量，根据未来长江不同货物的运输船型的发展确定标准船型，在预测出来的货运量和标准船型的基础上，最后得出研究航段特征年的船舶流量，所得的结果对船舶交通流量预测具有一定的积极意义。

关键词：船舶交通流量；流量预测；四阶段法；长江航运

Abstract

In the era of rapid economic development, various transportation industries are also developing at a rapid pace. Inland shipping has great advantages in economic and social development, and the amount of ship traffic in the Inland River Basin is constantly increasing. The contradiction between the demand for water transportation and the ability to pass through waterways is increasing. The more obvious it is, the more frequent the occurrence of problems such as ship congestion and water traffic accidents, which has higher requirements on the planning, design and navigation management of the waterway. Traffic ship flow forecasting is a new discipline that applies economic statistics and forecasting technology to water transport engineering. It provides important theoretical research value for the development of transportation engineering disciplines, and provides basic basis for waterway planning, design, and ship navigation management. The navigation capacity has been maximized and the configuration of port resources has been optimized

This article refers to the four-stage forecasting theory of highway traffic planning to study the cargo ship flow from Chongqing to Yichang in the upper and middle reaches of the Yangtze River. It predicts the characteristics of different cargoes in the studied segment through the three stages: freight volume generation forecast, freight volume distribution forecast, and freight volume distribution forecasting. According to the future development of different types of cargo on the Yangtze River, the standard cargo type will be determined. Based on the forecasted cargo volume and standard ship type, the ship flow rate for the study period will be calculated. The resulting traffic flow will be calculated for the vessel. The forecast has a certain positive significance.

Key Words：Ship traffic flow; traffic forecast; four-phase method; Yangtze River shipping

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.1 研究意义 1

1.2 研究现状分析 2

1.2.1 国内研究现状 2

1.2.2 国外研究现状 2

1.3 研究内容及技术路线 3

第2章 长江重庆至宜昌段船舶交通流量影响因素分析 5

2.1 长江重庆至宜昌段腹地社会经济发展现状 5

2.1.1 重庆市社会经济发展现状 5

2.1.2 湖北省社会经济发展现状 5

2.1.3 四川省社会经济发展现状 6

2.1.4 贵州省社会经济发展现状 6

2.2 长江重庆至宜昌段腹地航运发展现状 7

2.2.1 三省一市航运概况 7

2.2.2 三省一市船舶运力概况 8

2.2.3 三省一市码头泊位和能力状况 10

2.3 长江上游重庆至宜昌段航道分析 11

第3章 基于四阶段法的长江重庆至宜昌段货运量预测 13

3.1 预测思路 13

3.2 货运量生成预测 13

3.2.1 货运量生成预测方法 13

3.2.2 长江货物运输量生成预测 14

3.3 货运量分布预测 20

3.3.1 长江货物的流向分析 20

3.3.2 长江货物运输量分布预测 22

3.4 货运量分配预测 30

3.4.1 货运量分配预测方法 30

3.4.2 长江货物运输量分配预测 31

第4章 长江重庆至宜昌段货运量船舶交通流量预测 32

4.1 船型发展预测 32

4.4.1 船型发展分析 32

4.4.2 标准船型 32

4.2 船舶交通流量预测 33

第5章 结论与展望 34

5.1 研究结论 34

5.2 研究展望 34

参考文献 35

致 谢 36

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

我国有超过5800多条天然河流，总长超过40万公里，主要的通航河流都由西向东流入大海，实施河海联运是极其有利的。截至2016年底，我国内河航道总里程数已达到12.71万公里，全国内河运输船舶数量14.72万艘，货物运输量35.72亿吨，货物周转量14091.68亿吨公里。长江、珠江、黑龙江、黄河、淮河、京杭大运河是我国内河水运的主要动力。长江总长6397公里，是中国第一和世界第三大河，是中国的“黄金水道”。当前长江航运正处于基础设施发展、服务水平提高和转型发展的黄金时期，对支持和引领区域经济起着重要作用，稳步推进着长江经济带的发展。

在当代世界交通发展进程中，内河航道运输在经济以及环境中发挥着独特的作用，凸显了内河航运服务经济社会发展的巨大优势，随着经济的进一步繁荣，国家的发展战略目标客观上对水运发展提出了新的要求，内河水运量将继续增长。另一方面，不断增加的内河流域的船舶交通流量，使得航道内船舶拥堵以及水上交通事故等情况日渐突出。船舶交通流量预测的研究可以给船舶的通航管理和水道的规划、设计来提供基础性依据，对航道内船舶交通流量的增长趋势和周期性变化规律进行准确预测，则可进一步提高水上交通服务水平。

1.1.1 研究意义

决定港口建设投资规模以及基本设施的主要依据是船舶交通流量，其在一定程度上说明了所在水域中船舶交通的繁忙程度和危险程度。交通船舶流量预测是将经济统计预测技术应用到水运工程的新兴学科，其为交通运输工程学科发展提供重要的理论研究价值，为水道的规划、设计以及船舶通航管理提供基础性依据，使得航道的通航能力得到最大限度地发挥，优化港口资源配置。如船舶交通流量预测是准确的，那么海事管理的有效性得以提高，交通流量也为水上交通的管理部门制定交通组织方案和安全防护措施，为调度部门制定适宜的管理计划等事项提供基础性依据，提高了船舶的航行效率，确保了航行的安全，减少了船舶压港或滞港导致的延误，这对水路交通航道的合理规划、航道基础设施建设和调度管理等具有重要意义^[1][2]。

1.2 研究现状分析

1.2.1 国内研究现状

我国目前对航道通过能力的研究还处于自发、分散的状态，比如船舶观测手段、有关档案资料和数据处理方法等基础工作都非常短缺。当今我国对于船舶交通流量预测的研究，很大程度上是参考道路交通相关研究的经验方法。

杨翔基于吕靖和方祥麟教授提出的船舶交通流量组合预测模型（CSFM），对组合预测模型中的单项模型以及模型的固定权重的问题进行了分析，模型得到了很好的实践效果^[1]。刘敬贤、张涛和刘文等人在研究船舶交通流组合预测方法中，根据船舶交通流的历史数据和港口地形特征对变权组合预测模型进行了改进，此模型基本上弥补了研究经验缺乏、预测精确度低等问题^[3]。同年，王东分析船舶交通流量的影响因素时运用了工程系统理论，对神经网络预测船舶交通流量进行了可行性分析，田燕华、陈锦标也应用了BP神经网络预测模型，研究了长江深水航道的船舶交通流量数据，结果表明该模型对于交通流量的预测是有效的^[4][5]。黄智仟分别预测船舶交通流量运用了BP神经网络模型和遗传算法优化BP神经网络模型，结果表明应用该模型的精度更高，误差更小^[6]。冯宏祥等人运用支持向量机分类与回归算法建立了船舶交通流预测模型，应用此模型验证了此方法的可行性及有效性^[7]。郑友银、徐志京结合实际的船舶交通流量数据，分析自回归模型和灰色预测模型的特点，在特定水域的船舶交通流量预测分析中应用了灰色自回归理论，得出的结果虽然细节预测效果不理想，但船舶交通流量预测的可行性得到了验证并且预测精度也得到了提高^[8]。霍久刚、田延飞等人提出了基于BP神经网络与残差分析的非线性时间序列模型预测船舶交通流量，提高了预测的精确性^[9]。刘玉霞在硕士论文中运用混合效应模型，根据船舶交通流量及船舶个体特征的相关因素，建立了基于样条回归的非参数混合效应模型 ^[10]。李娜提出了基于四阶段法的船舶交通量预测方法的概念和思路，通过对深圳铜鼓航道的状况实际分析，预测了航道的船舶交通量，说明了该预测方法的可行性^[11]。

1.2.2 国外研究现状

国外水运发达的国家对水运事业的管理和协调、航道船舶交通流量预测的理论和方法的研究都非常重视，。Chengfeng Wang,James J.Corbett根据商业海洋船舶的实际运输情况、船舶排放、船舶交通和政策分析几个板块建立船舶交通和空气排放模型（CMV-TAEM），结合足够多的数据来确定船舶属性和船舶活动的实现模型^[12]。Wei He,Cheng Zhongd等人针对短期船舶交通流量预测，提出了一种结合回归分析和卡尔曼滤波的改进卡尔曼模型，模型预测结果表明与现场观测结果有很好的一致性 ^[13]。Hongxiang Feng，Fancun Kong等人在船舶交通流数据和支持向量机理论的基础上提出了短期船舶交通流预测的SVM回归模型，预测结果表明预测的平均绝对误差小于SPSS回归模型，验证了SVM回归模型的可行性^[14]。白井 友子,久保 信明等人基于过去的AIS（自动识别系统）数据对船舶的导航路线进行了标准化，并将估算的路线与实际路线进行了比较，检验了是否可以应对船舶趋势的预测，实际上虽然存在一些问题，但认为它对于未来的系统建设是有效的^[15]。为了提高大规模路网交通流预测的效率和准确性，Zhaosheng Yang, Duo Mei等人提出了基于遗传算法和支持向量机（GA-SVM）的云计算模型，采用了并行遗传算法对支持向量机参数进行优化后，利用优化的并行支持向量机模型对船舶交通流量进行预测，结果说明基于云计算的并行算法模型具有较高的预测精度，运行时间较短^[16]。

1.3 研究内容及技术路线

本文研究的具体内容主要有：

（1）长江中上游重庆至宜昌段腹地社会经济和航运发展现状状况与趋势分析；