【摘 要】
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港口是物流供应链中的核心环节,港口服务效率会决定整个物流供应链的效率.本文提出了一种基于海量船舶AIS(Automatic Identification System)轨迹数据的港口服务效率计算框架,利用集装箱船舶AIS轨迹、港口地理信息等海事大数据,采用滑动窗口算法等数据挖掘方法判断船舶在港内的状态,估算出反映港口服务效率的AWT/AST指标,从时间维度对港口服务效率评价,为港口管理运营部门和航运公司决策提供参考.并以上海港、宁波港、深圳港、釜山港为例,采用2018年全年全球5600余艘集装箱船舶的AI
【机 构】
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上海海事大学经济管理学院,上海201306;上海海事大学上海国际航运研究中心,上海201306
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港口是物流供应链中的核心环节,港口服务效率会决定整个物流供应链的效率.本文提出了一种基于海量船舶AIS(Automatic Identification System)轨迹数据的港口服务效率计算框架,利用集装箱船舶AIS轨迹、港口地理信息等海事大数据,采用滑动窗口算法等数据挖掘方法判断船舶在港内的状态,估算出反映港口服务效率的AWT/AST指标,从时间维度对港口服务效率评价,为港口管理运营部门和航运公司决策提供参考.并以上海港、宁波港、深圳港、釜山港为例,采用2018年全年全球5600余艘集装箱船舶的AIS轨迹数据,量化评价4个亚洲集装箱港口的服务效率.结果 显示:①船舶抵港泊位作业时间近似正太分布,正太分布均值在14～18 h之间,船舶泊位作业时间集中在10～30h;②船舶泊位作业时间与船舶船型大小成正相关,船型越大则泊位作业时间越长;③32％的船舶抵达上海港会发生等待时间,体现上海港集装箱码头整体处于供不应求的状态.宁波港整体服务效率较高,船舶发生等待事件较少.作为区域性枢纽港,釜山港近洋区域性运输频繁使得釜山港抵港船舶频率较高.④洋山四期码头为自动化码头,其港口装卸工艺与其他码头不同,但其码头作业效率并未高很多.
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