摘 要

本文旨在研究联动控制条件下三峡船闸下行船舶流行为特征，首先，结合2018年的《长江干线过坝船舶联动控制方案》，对过闸流程进行了分析，数据采集运用船舶AIS数据采集和人工观测方法，统计了2019年1月至3月的4个观测断面的7500条数据，断面分别为坝上的云阳、 奉节、巫山和坝下的乐天溪。通过船舶AIS数据预处理，系统分析了三峡下行过闸船舶流的船舶行为特征，相继得出了船舶到达规律特征和船舶流类型分布特征。

进而，重点对乐天溪的下行船舶流特征进行了数据挖掘，运用数理计算得出每小时船舶到达数的样本均值，按照国家标准《数据的统计处理和解释——泊松分布参数的估计和检验》（GB/T 4089-2008），检验结论证明乐天溪观测线下行船舶流的到达规律符合泊松分布，并且得出了该断面的极大似然值=7.74。同时，基于巫山和乐天溪的下行船舶流数据的饼状图分析，得出下行过坝船舶的85%都是普通货船。

最后，基于长江干线过坝船舶的联动控制方案和Arena仿真软件，构建联动控制下的三峡下行过闸船舶流的调度行为的仿真模型，以船舶到达模块、待闸锚地模块、过闸模块和船舶离开模块四大模块为中心搭建模型，输入船舶到达规律、船舶移动时间和锚地等待时间三种参数展开模拟实验，得出基于模拟水域的船舶总数、停泊区疏散判断和疏散天数的表格。

研究结果表明：用泊松分布来表现三峡船闸坝上河段下行过闸船舶每天每小时的到达分布规律是可行的，本文针对乐天溪观测线的船舶到达规律分布特征符合泊松分布，其最大似然值为=7.74；Arena软件适用于船舶流调度行为的仿真模拟。

关键词：船舶流；三峡船闸；数据挖掘；行为特征；泊松分布

Abstract

This paper is aimed at the research on the behavior characteristics of the down vessel flow through the Three Gorges under linkage control. First of all, this paper analyzes the process of passing the ship lock combined with ‘The linkage control scheme of the ships crossing the dam in the trunk line of the Yangtze river’, and ship AIS data acquisition and manual observation are used for data acquisition, 7,500 pieces of data from 4 observation sections, which are Yunyang, Fengjie, Wushan on the upstream of the dam and Letianxi on the downstream of the dam, are counted from January to March in 2019. Through the pre-processing of ship AIS data, the ship behavior characteristics of the ship flow under the TGP sluice are systematically analyzed, and the ship arrival rule characteristics and ship flow type distribution characteristics are obtained successively.

Moreover, According to the national standard "statistical processing and interpretation of data -- estimation and test of poisson distribution parameters"（GB/T 4089-2008）, the characteristics of downlink ship flow in Letianxi are analyzed by data mining, using mathematical calculation to get the sample mean of the number of ship arrivals per hour. The test results prove that the arrival rule of the ship flow under the observation line of letianxi conforms to the poisson distribution, the maximum likelihood value of this section is obtained, which is =7.74. At the same time, based on the pie chart analysis of downward ship flow data of Wushan and Letianxi, it is concluded that 85% of downward ship passing through the dam are ordinary cargo ships.

Finally, based on the linkage control scheme of dam-passing ships in the trunk line of the Yangtze river and Arena simulation software, a simulation model of the dispatching behavior of ships flowing through sluice under the three gorges downstream under linkage control is constructed. The model is built centering on four modules: ship arrival module, anchorage module to be locked, lock passing module and ship leaving module. The simulation experiment was carried out with three parameters, namely, the arrival rule of the ship, the moving time of the ship and the waiting time of the anchorage. A table of total number of ships, berth evacuation judgment and evacuation days based on simulated waters was obtained.

The results show that it is feasible to use the poisson distribution to represent the arrival distribution law of ships passing through the downstream sluice of the dam reach of the three gorges lock. The distribution characteristics of the arrival law of ships on the observation line of the letianxi river in this paper are consistent with the poisson distribution, with the maximum likelihood value of =7.74.Arena software is suitable for simulation of ship flow scheduling behavior.

Key Words：Vessel Flow; the Ship Lock of the Three Gorges; Data Mining; Behavior Characteristics; Poisson’s Distribution

目 录

第1章 绪论 1

1.1研究目的及研究意义 1

1.1.1研究目的 1

1.1.2研究意义 1

1.2 研究的基本内容、目标 1

1.2.1 研究的基本内容 1

1.2.2 研究目标 2

1.3技术路线 2

第2章 国内外研究现状综述 4

2.1 文献综述 4

2.1.1 船舶过闸的运输组织系统 4

2.1.2 船舶流特征统计分析模型 4

2.1.3 船舶流行为特征模型 4

2.2 研究现状分析 5

第3章 坝上河段船舶流特征 5

3.1 三峡船闸坝上河段概况 5

3.1.1三峡船闸概况 5

3.1.2 三峡坝上河段概况 6

3.2船舶流特征统计分析 6

3.2.1船舶流特征概述 6

3.2.2 船舶流特征统计分析 6

3.2.3统计分析和计算 8

3.3船舶流行为特征分析 10

3.3.1 下行船舶到达规律分析 10

3.3.2 下行船舶类型分析 12

3.4 Arena仿真模型构建 12

3.4.1 Arena仿真模型概述 13

3.4.2 模型建立 13

3.4.3 仿真模型模拟实验 15

3.4.4模型改进和优化建议 16

第4章 结论与展望 17

4.1 结论 17

4.2 展望 18

参考文献 18

致 谢 20

第1章 绪论

1.1研究目的及研究意义

1.1.1研究目的

2003年，三峡水利枢纽开始蓄水，三峡双线五级船闸也随之投入试运行。三峡成库后，形成了670公里的优质库区航道，水运成为长江上游地区运输方式的首选。早期的设计认为三峡船闸达到一亿吨的航运标准设计值要到2030年，然而到了2011年便提前达到该设计值，日益增长的船闸过坝需求和船闸及升船机通过能力不足的矛盾，已经成为三峡通航的主要问题。

目前对长江干线过坝船舶采取分水域的联动控制，在坝上游及坝下游设置船舶排序以及分区待闸，使得整个三峡附近水域航道和三峡船闸保持通畅和规律。对于三峡船闸坝上河段的船舶，自云阳长江大桥开始进行过坝排序，并安排待闸，因而在联动控制的现状下，基于船舶类型，有必要对于坝上河段的上行、下行船舶流建立特征模型并进行特征分析，同时，基于锚地等待服务，在时间、空间上综合分析坝上河段的船舶流在各个待闸水域的行为特征，从而找出在各个特征下过闸船舶流行为与待闸区域分配管理的不足，并基于Arena仿真模拟软件，对下行船舶过闸前的调度行为进行仿真，优化过闸船舶分段管理、排序及待闸分配的调度行为。

1.1.2研究意义

长江三峡大坝的船闸坝上待闸水域，包括停泊等待区和锚地，包含距离很长的一段河段，分布有若干待闸区，通过对坝上船舶交通流的统计分析，找到基于时空特点的船舶行为特征，并通过Arena仿真软件对坝上下行过闸船舶的模拟仿真，找出联动控制方案下坝上待闸船舶分配管理上的不足，并基于锚地等待服务，优化待闸船舶的调度行为。

1.2 研究的基本内容、目标

1.2.1 研究的基本内容

在2017年至2018年之间完成三峡船闸坝上特征断面船舶流量观测统计，运用Excel软件，从船舶类型等方面入手，建立船舶流特征统计分析模型，并基于锚地等待服务，建立船舶流行为特征模型并以此进行分析，随后借助Arena仿真软件对下行过闸船舶在过闸的调度行为进行仿真。

1.2.2 研究目标

基于船舶流统计分析模型，找出过闸船舶在进入过闸船舶排序线后的待闸区域分配和管理中的不足，并提出优化建议，基于船舶流行为特征模型，优化过闸船舶过闸前的调度分配行为。

1.3技术路线

船舶过坝框图

上行 船舶

云 阳 大 桥

巫 山 大 桥

调度 水域

上行 船舶

巴 东 大 桥

坝 上 庙 桥

控制 水域

近坝 水域

核心 水域

调度 水域

近坝 水域

控制 水域

宜 昌 大 桥

枝 城 大 桥

荆 州 大 桥

石 首 大 桥

下行 船舶

云 阳 大 桥

巫 山 大 桥

调度 水域

下行 船舶

巴 东 大 桥

坝 上 庙 桥

控制 水域

近坝 水域

核心 水域

调度 水域

近坝 水域

控制 水域

宜 昌 大 桥

枝 城 大 桥

荆 州 大 桥

石 首 大 桥

本文研究方向

三峡船闸发展趋势

国内外文献资料

船舶交通流理论

三峡坝上

船舶流观测

船舶交通流

统计分析

船舶过闸运输

组织系统

船舶到达规律

与锚地等待服务

船舶交通流

行为特征

发展现状

与存在的问题

分析

整理

选定论题

文献查阅

AIS数据

船舶流特征统计分析现状

船舶流行为

特征分析现状

三峡坝上特征断面船舶流观测数据

Excel

船舶流特征

模型

坝上船舶流

行为特征分析

锚地等待服务

船舶类型

和到达规律

Arena仿真软件

应 用

基 于

基 于

下行船舶过闸前的调度行为

仿 真

过闸船舶的调度行为

过闸船舶的分段管理行为

优 化

第2章 国内外研究现状综述

2.1 文献综述

2.1.1 船舶过闸的运输组织系统

国内而言，一部分学者专注于繁忙的三峡船闸的船舶运输组织和通过能力的研究，比如文献[1]就是基于SIVAK仿真软件建立模型，研究三峡船闸的通过能力和过闸的组织调度策略；文献[2]则是在过闸组织过程的多个环节中针对船舶进闸时间和移泊时间等调度时间来挖掘提高船闸运行效率的措施；文献[16]结合三峡船闸的统计数据，预测未来几年内的三峡船闸通过能力并提出提高能力的对策。一部分学者基于Arena仿真软件来对三峡的船舶过闸组织系统进行仿真和研究，文献[5]就是基于此建立了三峡枢纽运输系统的仿真模型，并进行检验和改进；文献[9]也是基于此建立模型并提出水上管控线的过闸调度措施；文献[10]则是基于此建立船舶过闸作业仿真模型，比较理论值和仿真值。此外，文献[17]聚焦于提高一次过闸平均吨位的方法提高三峡船闸通过能力，进一步提出提高闸室水深利用和闸室面积利用来提高通过能力，最后提出具体优化方面；文献[19]则是运用元胞自动机理论和过闸调度机制来建立并模拟水利枢纽的过闸组织模型。

2.1.2 船舶流特征统计分析模型

国内的学者一般从统计分析、预测方法和特定区域的交通流量的仿真来建立船舶流的统计分析模型。比如，文献[3]介绍了几种船舶交通流量的预测方法；文献[4]通过船舶流统计分析模型来进一步推出船舶流特征预测模型；文献[6]从桥区水域入手，统计分析船舶参数的分布规律和航迹的仿真分析；文献[15]是由AIS软件来统计分析通过航道某个断面的船舶流流量，进一步提出感知神经网络校验的解决方案。另一部分则是通过排队论的方法或是运用Arena仿真软件，从统计分析中研究船舶在航道或港口的通过能力，文献[11]基于三峡下行船舶流统计分析数据，利用M/M/C排队模型解决等待服务和管理的优化方案；文献[20]和文献[22]都基于Arena软件分别对特定港口航道和特定船闸进行通过能力的仿真建模。