随着海上贸易关注的逐渐升温,投入海洋运输的船舶数量越来越多,沿海地区商贸、物流、航运业得到了高速发展。在此背景下,一方面,大量AIS(Automatic Identification System,船舶自动识别系统)产生了大规模的船舶轨迹数据。另一方面,海内外庞大消费市场和巨额利润,促使海上违法犯罪(走私、偷渡、海盗等)活动日益猖獗。AIS数据蕴含着船舶活动轨迹的各种行为特征,其中,停留行为的发生是船舶活动状态变换的重要表征。通常,停留行为发生地点通常处于锚地或泊位上,但是海上活动行为目的的复杂性,促使着停留地点在空间上并不局限于锚地或泊位。因此,基于AIS数据提取船舶停留点,并探究停留行为时空聚集性和时空关联性,对海事部门监管船舶停留行为和认知停留规律具有重要意义。本研究基于船舶航行轨迹AIS数据,实现AIS时序空间数据库的构建,结合船舶停留特征和轨迹数据时序特征,分析顾及船舶停留特征的轨迹表达方法。并在此基础上,分析船舶停留点时空聚集特征,以及探究非常规锚泊停留行为时空关联特征。本文的研究内容和取得成果如下:(1)基于时序特征的AIS数据库构建针对时序数据基本特征,探究构建AIS数据库所要应对的数据特征。通过分析时序数据库组织结构,确定了AIS数据以宽表模型表达的有效性,构建了基于Timescale DB的AIS时序空间数据库,提供了兼顾时间分区和空间信息的数据组织和查询方式,并在数据存储和查询两方面进行实验分析,进一步表明了AIS时序数据库构建能够支撑船舶在航行状态不断变化中的数据存储和查询操作。(2)顾及船舶停留特征的轨迹表达方法针对船舶停留活动表现特征,通过航速、时间和距离两方面的分析,表明了停留点是具有低速性、聚集性的时间序列点集,并在此基础上,通过构建基于几何曲线的船舶轨迹表达模型,直观地表达了停留点的平坦序列特征,将停留点提取效果与基于ST-DBSCAN方法、验证数据集进行对比分析,结果表明了基于几何曲线方法提取效果较为准确和高效,为船舶停留行为时空特征分析提供研究基础。(3)舟山海域船舶停留行为时空特征分析针对船舶停留点聚集性,提取停留点语义信息,一方面,分析船舶停留行为的时空聚集特征,另一方面,结合海域环境(泊位、锚地、航行密度、岛屿海岸),以及停留行为非空间属性信息,构建船舶停留行为时空关联特征模型,结合关联规则挖掘方法,实现了远离岛屿海岸场景下非常规锚泊区域船舶停留行为的时空关联性分析。本研究以舟山海域的船舶AIS数据为例,挖掘船舶停留行为的时空特征,主要有:(a)时空聚集特征。船舶停留点空间分布并不是随机或均匀分布的,而是主要以聚集分布在近岸锚地和码头泊位(岛屿海岸)、随机离散分布在远海锚地和其他海域范围为主;另外,除了有明显的锚泊区域停留热点外,还存在着其他海域的停留热点;船舶停留主要以货船、油轮、客船、捕捞、拖轮为主,并有着明显分布差异;不同锚地区域的停留规律具有空间分异性,另一方面,停留时长主要以24小时之内聚集分布为主,且在停留开始和结束时间方面,停留数目变化呈24小时的周期现象。(b)时空关联特征。对于远离岛屿海岸的船舶停留场景,提取了停留行为典型的时空关联规则,每项规则前后项具有正相关性,体现了挖掘结果的有效性。