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地球信息科学学报 >

2015 , Vol. 17 >Issue 10: 1196 - 1206

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2015.01196

海上主航迹带边界统计推断与海西航路警戒区布局优化分析

  • 陈金海 , 1, 2 ,
  • 陆锋 , 1*, * ,
  • 李明晓 1
展开
  • 1. 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,北京 100101
  • 2. 集美大学航海学院船舶助航技术研究所,厦门 361021
*通讯作者：陆锋(1970-),男,博士,研究员,博士生导师,研究方向为交通地理信息系统、导航与位置服务技术、空间数据库技术等。E-mail:

作者简介：陈金海(1980-),男,福建漳州人,实验师,博士,主要从事海上交通地理信息科学、海事保障研究。E-mail:

收稿日期: 2015-05-12

  要求修回日期: 2015-08-19

  网络出版日期: 2015-10-10

基金资助

交通运输部应用基础研究项目(2013329815290);福建省自然科学基金项目(2015J01166);李尚大集美大学学科建设基金项目(ZC2014005)

收起

Optimizing the Precautionary Areas of Coastal Ships' Routing in Western Taiwan Strait with Statistical Inference Method for Delineating the Boundary of Maritime Principal Fairways

  • CHEN Jinhai , 1, 2 ,
  • LU Feng , 1, * ,
  • LI Mingxiao 1
Expand
  • 1. LREIS, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 2. Navigation College, Jimei University, Xiamen 361021, China

Received date: 2015-05-12

  Request revised date: 2015-08-19

  Online published: 2015-10-10

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
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摘要

台湾海峡是东北亚各国与东南亚、印度洋沿岸各国间的海上捷径,其交通主流是通行海峡的南北向航次,然而海峡两岸启动大三通后,穿越海峡的客货运船舶日益增多,导致闽台直航航次与台湾海峡南北干线主交通流交叉现象凸显,台湾海峡西侧水域冲突日益加剧。本文根据船舶轨迹观测数据,抽样出通行海峡南北及横穿海峡的航次样本,应用轨迹栅格化方法建立统计推断模型,以概率形式表达南北干线、两岸直航的海运利用分布,推断出2种交通流的主航迹带,识别南北向交通主流与两岸直航交通支流的显著冲突区,以此调整现有警戒区设置方案。研究结果表明：轨迹统计推断法能定量化分析海西现有交通流模式,易于辨识横越海峡的船舶与通行海峡在航船舶的冲突区中心,为优化警戒区布局提供有效的方法支撑;调整后的海西警戒区中心可与台湾本岛西岸港口外侧的直航船舶通过点对接,形成海峡两岸直航的固定航线,可降低台湾海峡船舶冲突隐患,规范台湾海峡的船舶交通秩序。

关键词： 统计推断; 船舶轨迹; 航路规划; 警戒区; 台湾海峡

本文引用格式

陈金海 , 陆锋 , 李明晓 . 海上主航迹带边界统计推断与海西航路警戒区布局优化分析[J]. 地球信息科学学报, 2015 , 17(10) : 1196 -1206 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2015.01196

Abstract

The Taiwan Strait is a shortcut linking the Far-east with Southeast Asia. After the implementation of direct cross-strait transportation between mainland China and Taiwan on December 12th, 2008, more and more commercial vessels sail across the strait, causing frequent conflicts between involved ships who undertake continuous and expeditious transit passages through the strait. To minimize the possibility of collisions between ships passing the strait, mainland China and Taiwan should work cooperatively to create a ship routing system to separate vessels and navigate the crossing and encountering situations occurred in the strait. Recent advances in ship tracking and telemetry technology help to collect the movement data more efficiently and accurately. The shore-based Automatic Identification System (AIS) network maintained by China Maritime Safety Administration has observed tens of thousands of seagoing commercial ships travelling annually through the Taiwan Strait. It is obvious that the ship tracks have increased tremendously in the strait. These advances would be useful for delineating Principal Fairways (PFs) in the crowded strait-corridor. In this paper, a space-use method found in the habitat evaluation of animal is applied to extract PFs in the crowded strait. Based on ship trajectory observations of the main traffic flows (transit-passage) and direct cross-strait transits, maritime traffic features of the strait are characterized in the form of probability density with the application of statistical inference methods. Bringing the layer of popular direct cross-strait lanes to the iso-surface of main traffic flow's skeleton, all conflict areas are extracted as the Precautionary Areas (PAs) of China's Coastal Ships Routing System Plan in Western Taiwan Strait. For direct cross-strait transportations, by linking the centers of PAs in the Western Taiwan Strait with the official pass points outside the western Taiwan harbors, this paper recommends the applicable direct cross-strait routes to reduce the risk of conflicts in the Taiwan Strait.

Key words： statistical inference; ship trajectories; ship routing; precautionary area; Taiwan Strait

1 引言

一般而言,特定水域中习惯航路是该水域最安全和经济的航法,因此,尊重航海者航行习惯是航路规划的重要原则。现实中船舶个体在开阔水域的航路选择是随机离散事件,而航路规划关心的是大多数船舶的习惯航路,二者之间有一个由个体到总体的推断过程。在航路规划中,主航迹带常用于确定受限水域的习惯航道宽度,传统方法包括航海模拟器仿真试验[1]和实态船舶航行线性拟合[2-3],其假设前提是航道宽度为单一值。对于主航道宽度不均的开阔水域,尚未见有主航迹带边界的定量化分析模型。开阔水域主航迹带推断可为海上交通管理部门设计、优化船舶定线制（Ships' Routing）提供决策依据。“警戒区”（Precautionary Zones）是船舶定线制中,由航道（含有推荐航向信息）边界线所组成的区域,在警戒区内的船舶必须特别谨慎地航行[4]。警戒区具有较大航行危险,目前研究多是从航行规则角度作定性分析,或基于事故及交通冲突点统计作定量分析[5,8]。
台湾海峡（简称“台海”）是东北亚各国与东 南亚、印度洋沿岸各国间的海上捷径,是中国沿 海干线中事故多发区之一。TSS（Traffic Separation Scheme）属于海上开阔水域航路规划问题,为此在台海实施TSS的呼声一直很高[9-13]。本文基于台湾海峡西侧水域的海运船舶轨迹数据,通过引入统计推断方法,识别海西水域现有主航迹带,提出警戒区设置的调整方案,服务于台湾海峡航路规划的 实施。

2 台湾海峡西侧航路规划的现状

自从海峡两岸海运协议于2008年11月生效后,闽台直航船舶往来日趋频繁,加剧了台湾海峡西侧（简称“海西”）水域船舶冲突局面,对南北干线通航安全带造成较大威胁;在海峡东侧水域,台湾方面在大三通启动之初,便限定了两岸海运直航范围,要求直航船进入其“24海里邻接区界线海域,须先行保持邻接区界线外航行,至预定靠泊港口外之通过点后,循直航航道进入预定靠泊港口”（图1所示A-I 9个通过点）,因此交通相对有序[14]。海西水域的TSS规划（图1所示5处警戒区和6组通航分道）虽已于2011年公布,但台海目前依然属于“我国沿海干线航路唯一尚未实施船舶定线制的水域”[15]。两岸相关部门需尽快建立海峡船舶交通疏导的对接和沟通平台,以解决台海航路规划“最后一公里”问题。
Fig.1 National planning of coastal ships' routing in western Taiwan Strait and the range of cross-strait shipping links in eastern Taiwan Strait

图1 台海西侧水域船舶定线制规划及东侧水域海运直航范围

尽可能遵循现有交通流模式,是海西航路规划取得两岸共识的关键。大三通后的直航船交通流已初具规模,现有航路规划与新发展的直航船习惯航路存在一定偏差,特别是TSS警戒区与真实船舶汇聚区的不一致,应进行相应调整。两岸已基本实现海峡在航船舶的全天候跟踪,识别现有海峡船舶交通流模式,优化航路规划条件日趋成熟;2011年底海峡两岸已相继构建了覆盖沿海水域的岸基船舶动态数据采集网络,中国大陆建成了全球规模最大的AIS（Automatic Identification System）岸基网络系统,台湾方面也整合了本岛沿岸8大港口及“金马兰澎”等4个离岛的AIS基站,建立了“台湾海域船舶动态资讯系统”[16]。历经2年多的积累,两岸的船舶AIS轨迹数据日益丰富。这些船舶轨迹数据有巨大的潜在价值,已吸引不少学者关注[17-21],特别是交通冲突区检测[22-23]。

3 船舶轨迹统计推断建模

船舶轨迹统计推断是通过对带有随机性的样本数据进行合理分析,以概率的形式来表达船舶主航迹带。习惯航路是指因航行和水文特征方面的便利性而吸引多数航海者通行的航道,从几何形态上看,它是交通流达到一定量的船舶主要航迹带;从统计学角度看,它是指达到一定交通密集程度的通航水域。轨迹数据的合理采样,是以主航迹带表达习惯航路的先决条件,一般是抽取特定走向的航次样本来推断出相应的主航迹带。
栅格化是沟通点状、线状数据与面域数据（格状）的桥梁,轨迹栅格化是通过叠加航次个体对各栅格单元的空间利用概率值,反映船舶总体时空分布特征。船舶轨迹统计推断方法的流程如图2所示。
Fig.2 Workflow of statistical inference on vessel trajectories

图2 船舶轨迹统计推断方法流程

3.1 船舶轨迹统计推断过程

（1）应用船舶运动模型,将时空点刻画为蕴含速度及方向信息的折线。船舶运动模型的物理意义是表达移动对象,在相邻2个位置点之间的运动特性。一般认为在较高采样频率下,船舶在采样周期内（如1 min）可近似为匀速直线运动（取平均速度）,若采样周期较长,则2点间采用匀加速直线运动物理模型。
（2）轨迹折线的栅格化及其概率密度属性赋值运算,建立含有不同时间范围概率密度属性值的栅格矩阵。其中,栅格单元属性的估计值采用高斯核函数,该方法又称KDE（Kernel Density Estimate）平滑法。
（3）将栅格矩阵的概率密度属性值转为累积概率分布属性值,考察样本中一定概率水平（空间利用强度）对应的航迹带面积变化情况,建立累积概率分布的数学模型,回归出分布函数的待定参数,从而推断出交通流达到一定量的主航迹带。

3.2 船舶轨迹空间利用分析

为了量化船舶轨迹在某特定时期内,本文借鉴动物行为学中“利用分布”、“家域”、“核域”等基本概念[24-25],对海上空间利用的空间范围（面域）及其利用强度,从统计学角度定义海上开阔水域中“海运利用分布”、“船舶适航区”、“船舶主航迹带”的范畴。
（1）动物行为学的相关概念[24]
利用分布（Utilization Distribution）对动物离散的活动位点进行回归,量化动物在某特定时期出现在某区域的概率;家域（Home Range）是指在一定时间范围内,满足该动物出现概率水平、利用分布百分比达到一定值（如95%）的栖息地区域范围;核域（Kernel Zone）指该动物在家域中利用强度高于随机分布的区域。
动物行为学中“家域”概念早在1943年就被提出,继而以“活动中心/核域”来反映动物在活动范围内不同的利用强度。进入20世纪80年代后,通过“利用分布百分比”来定义动物“家域”的有效性为众多学者接受[27],包括Wal与Rodgers提出的动物个体之“活动中心/核域”边界的量化模型,其核心思想是该动物个体在“核域”内的逗留时间最长[25]。
（2）船舶轨迹分析的新概念
海运利用分布（Shipping Utilization Distribution,SUD）：根据“正态性”统计推断思想,可对船舶的活动位点进行回归拟合,量化船舶在某特定时期出现在某水域的概率,构建出海运利用分布函数。指定某概率值P,根据海运利用分布（函数）可确定出该概率水平下的船舶航行区域,其面积记为记SP。如图3（b）所示,利用红绿色带渲染的海面对应于SUD中不同概率水平P下的海运利用分布。SUD的物理意义是依交通密集程度强弱排列而成的船舶航迹带。海运利用分布可通过船舶群体的历史轨迹位点来回归,是开阔水域主航迹带可被定量化分析的理论假设。
Fig. 3 Extracting Principle Fairway Region by the fitting function

图3 利用回归函数确定船舶主航迹带

海上适航区（Application Nautical Range,ANR）：在海运利用分布中,船舶出现概率为95%对应的航迹带,称为海上适合通航区,其面积记为S95。例如,图3（b）绿色图斑外围锯齿轮廓线所围得的面域是台湾海峡西侧的海上适航区。海上适航区的物理意义是因助航设施或水文条件的便利性,吸引了绝大多数船舶航行的区域。
船舶主航迹带（Principle Fairway Region,PFR）：对于已确定海运利用分布的船舶航迹带,可求出指定概率水平P对应的航迹带面积占比系数R,即SP与S95的比值。如图3（a）所示,R是关于概率水平P的单调递增函数,记为 R = f ( P ) 。对f进行一阶求导,其中导数为1的航迹带称为PFR。如图3（b）紫色轮廓线包围的面域是台湾海峡西侧的主航迹带,其对应的面积比系数R是：紫色轮廓线围得的面积除以绿色图斑外围锯齿轮廓线围得的面积。PFR的物理意义是：对于在海上适合通航区活动的船舶群体而言,它们在主航迹带内的逗留时间最长。PFR的大小、形状、结构和位置受自然环境条件（海底地形、风流浪等）,人为因素（航运景气指数、海洋功能区规划、交通管制规则、助航设施资源等）,过往船舶类型构成及操纵性能等影响。PFR抽取可为交通模式识别、航线选择、操船工艺优化等提供重要依据。
（3）船舶主航迹带边界的抽取算法
根据Wal与Rodgers提出的动物个体之“活动中心/核域”边界的量化模型[25],如果船舶轨迹栅格化过程中,采用高斯核函数（即核密度平滑法）计算栅格单元属性值（概率密度）,即SUD符合高斯分布,则P对应的航迹带面积占比系数R是一个关于P的指数函数,如图3（a）所示。该图横轴是航迹带对应的船舶出现概率P,纵轴是P对应的航迹带面积占比系数R,可直观看到R与P有如下函数关系：
R = a × e b × P + c （1）
R与P函数关系的有效性,是以实验数据中R与P关系的指数回归结果之置信度来检验的。利用非线性的参数估计方法来推断出a（截距系数）、b（指数增长系数）、c（常数系数）等回归系数的置信区间,从而获得R关于P的回归拟合方程,其一阶导数为：
∂ R ∂ P = a × b × e b × P （2）
当式（2）等号左侧的一阶导数为1时,可获得主航迹带边界对应的概率水平PD求解公式。
P D = - ln ( a × b ) b （3）
由于“家域/利用分布/核域”的统计推断模型源自个体动物行为分析,而“船舶主航迹带”体现的是群体总体行为特征,因此,使用上述船舶主航迹带边界的抽取算法之前,应对原始轨迹数据进行合理的重采样操作,避免因群体运动对象的过于宽泛而使问题失焦。

3.3 统计推断模型的实现

船舶主航迹带边界的统计推断模型,可利用R语言统计软件来实现。下文为相应核心函数的R语言代码,其中“<-”是R语言中的赋值符号：
（1）基于KDE的船舶概率密度栅格矩阵（Gridkde）到累积分布栅格矩阵（CDF）的转化函数trans2udvol：
trans2udvol <- function (Gridkde){
nr <- raster(Gridkde)
total <- sum(values(nr))
rank <- (1: length(values(nr) ) )
[ rank(values(nr))]
values(nr) <- 1 - cumsum( sort(values(nr)) )
[rank] /total
return (as(nr,'RasterLayer'))
}
（2）确定主航迹带边界的指数回归函数PFBoundary：
PFBoundary <- function(CDF){
ini_list <- list(alpha = 0.1,beta = 2,rr=-0.3)
expfit <-
nls(PA~alpha *exp(level*beta) + rr,CDF,
start= ini_list )
tt <- coefficients( expfit )
a <- tt[1]
b <- tt[2]
conf <- suppressMessages( confint( expfit ))
conflev <- -log( conf [1,]* conf [2,])/conf [2,]
df_def <- data.frame(level=sampledf $level,
PA=sampledf$PA,
expFit=predict(expfit))
rs_list <- list( drlev = - log(a*b)/b,
levconf=conflev, fit=expfit,
con=conf, df = df_def)
return(rs_list)
}

4 警戒区布局优化分析

本文研究区域是台湾海峡西侧与福建沿海的开阔水域,北至台山列岛,南至南澎列岛,地理范围为116°~122°E,22°~28°N;数据源包括AIS船舶轨迹、商船档案资料等。

4.1 船舶动态数据与静态属性

台湾海峡船舶轨迹数据来源于中国AIS岸基网络厦门分中心的存档报文记录。时间范围是2011年10月1日-2012年9月30日,各船原始报文间隔1~6 min上传一次位置相关信息;在观测期间抽取南北走向通行台湾海峡水域且中途不停靠闽台港口的航次样本数据,即来自7528艘商船的3.55万条航次轨迹,其中南下方向1.96万条,北上方向1.59万条;此外,另有闽台两岸直航航次轨迹7126条,其中往东抵达台湾岛4010条,往西3116条;由于覆盖研究区的海图比例尺为1:2 500 000,船舶在海上开阔水域的船速一般大于12节,为此船舶轨迹数据采样周期统一预处理为6 min。
通过全球海运商船档案信息权威机构——劳氏船级社的网站,可在线查询商船档案信息[26]。在研究时段中,已探明途经台湾海峡的商船中有1.35万艘可检索到档案信息。至于商船以外的船舶（如内贸船、渔船、游艇等）,本文根据船舶的海上移动通信业务标识,从船队在线网（www.hifleet.com）获取其档案资料。

4.2 海西AIS轨迹统计结果分析

4.2.1 现有交通流模式分析
利用上述的轨迹统计推断模型,输入研究区2011年10月至2012年9月观测期间的2组样本数据（包括3.55万通行台海水域航次采样、7126条两岸直航航次采样）,应用trans2udvol()函数获取南北干线与直航船舶轨迹的海运利用分布,非线性指数回归函数PFBoundary()求出待定系数a和b,代入式（3）,得到2组样本的回归结果。表1、2分别为南北走向通行海峡航次、横穿海峡直航航次的船舶主航迹带回归结果。由表1、2可发现观测期间海西交通流具有以下模式：
Tab. 1 Regression result of the principal fairways for the main stream of northbound/southbound voyages in Taiwan Strait

表1 通行海峡南北航次的船舶主航迹带回归结果

航次方向 a区间估算 b区间估算 levelD区间估算
2.5% 97.5% LCE 2.5% 97.5% LCE 2.50% 97.50% LCE
南北合计 0.074 0.079 0.076 2.757 2.822 2.789 0.577 0.532 0.554
南下方向 0.069 0.073 0.071 2.808 2.874 2.841 0.587 0.542 0.564
北上方向 0.076 0.081 0.078 2.756 2.824 2.790 0.569 0.522 0.545

注： LCE（Least Square Estimate）指最小二乘估算值

Tab. 2 Regression result of direct cross-strait transits' principal fairways in Taiwan Strait

表2 横穿海峡直航航次的船舶主航迹带回归结果

次方向 a区间估算 b区间估算 levelD区间估算
2.5% 97.5% LCE 2.5% 97.5% LCE 2.50% 97.50% LCE
直航合计 0.074 0.084 0.079 2.610 2.736 2.673 0.631 0.539 0.584
向东往福建沿海 0.075 0.085 0.079 2.606 2.732 0.629 0.536 0.582
向西往台湾本岛 0.070 0.080 0.075 2.668 2.646 0.636 0.539 0.586
（1）南北合计航次（不区分方向）的主航迹带回归结果levelD置信度为2.5%、97.5%的估算值（0.577、0.532）相差仅有0.045;而直航合计的主航迹带回归结果levelD置信度为2.5%、97.5%的估算值（0.631、0.539）相差接近0.1;置信度为2.5%、97.5%的估计值相差越小,则说明主航迹边界推断方法越有效。因此,通行海峡南北航次回归系数的区间估算性能优于横穿海峡航次,即前者更接近于轨迹利用分布的假设模型。
（2）考察通行海峡南北航次的截距系数a的LCE回归结果,南下方向为0.071,小于北上方向0.078,表明南下航次在交通流密度峰值区（P近乎零）的利用强度更高;考察指数增长系数b的LCE回归结果,南下方向为2.841,小于北上方向2.790,表明北上方向不同P值下的主航迹带更为平滑。这些结果表明南下航次比北上航次对主航迹带的利用强度更高。
（3）同理,考察东西向直航航次a/b的LCE回归结果,东西向航次a的LCE估计值是（0.075, 0.079）,意味着从福建往东去台湾的航次在交通流密度峰值区（P近乎零）的利用强度更高;而东西向航次b的LCE估算值是（2.713, 2.668）,表明从台湾西向往福建的航次在不同P值下的主航迹带更为平滑。这些结果表明从福建往东去台湾的航次对主航迹带的利用强度更高。
首先,通过红绿阶次色带图可绘制出海峡南北干线、闽台两岸直航航次概率水平P为0-0.95的航迹带,即以图4所示的2类交通流的海运利用分布作为背景图,然后,绿色轮廓线图层置于顶层突出2类交通流船舶主航迹带：（1） 图4（a）所示通行海峡南北航次的主航迹带（PD=0.554）,（2） 图4（b）所示闽台两岸直航航次的主航迹带（PD=0.584）。对比2类交通流的主航迹带空间形态,显然南北通行海峡航次比闽台直航航次的主航迹带更具有集束性特征。
Fig. 4 SUD and PFR in Taiwan Strait: (a) northbound/southbound voyages and (b) direct cross-strait transits

图4 海峡南北干线和两岸直航航次的海运利用分布、主航迹带边界示意图

从图4（b）的直航船舶主航迹带中可发现：与通行海峡主航迹带的单一南北走向相比,两岸直航航次航迹带走向呈多元化,以致在台海开阔水域出现了直航船舶交汇区,特别是在研究区中心处凸现大角度的航路交叉（台海西侧港口-台湾北部港口间交通流与闽江口-澎湖水道间交通流）,在泉州港外开阔水域也出现一处交汇区。
4.2.2 现有交通流成因
据上述数据源说明,在观测期间通行海峡南北的航次规模（3.55万）高达闽台直航航次总数（7126）的5倍,因此,二者是海西水域的交通主流。与闽台直航航次相比较,具有规模效应的南北向航次对海西航路资源的空间利用更紧张,所以,反映在主航迹带的几何形态也更狭长,如图4（a）所示。
针对通行海峡主干线航次,因南下方向的样本数量（1.96万）多于北上方向（1.59万）,南下方向交通流对主航迹带的利用强度也较高,这种现象也出现在台湾海峡东侧水域[16]。台湾海峡属于全球航运链的重要一环,而非仅服务于我国的闭环内贸通道,因此南下船舶可能不选择原路返回出发港,这是台湾海峡南北交通流量不对等的主要原因。
与南北通行海峡及横越台海东侧水域的航次相比,因为台湾海峡尚未实施船舶定线制,船舶驾驶员尚未被强制必须从指定警戒区横穿海峡,故享有过于宽松的航行自由权,导致闽台直航船舶航迹带较为松散,且走向趋于多元。

5 海西航路警戒区的调整分析

5.1 现有警戒区设置问题

根据上节通行海峡南北航次、横穿海峡直航航次的主航迹带分析结果,将其与图1海峡西侧水域船舶定线制规划进行空间叠加分析,如图5（a）所示,则可看到现有警戒区设置存在的问题：
Fig. 5 Original and optimal design of precautionary area in western Taiwan Strait

图5 台湾海峡航路警戒区调整前后的对比图

（1）在研究区域主航迹带利用分布图层与现有航路规划图层的空间叠加图中,测量现有东引岛警戒区中心坐标到北向主航迹带中轴线的距离,可发现当前规划的东引岛警戒区中心偏离南北向主航迹带中轴线约7海里;
（2）在图5（a）所示空间叠加图中部,当前规划的牛山岛警戒区南侧设置了包含转向点的通航分道（绿色标记的是分道通航区,褐色标记的是分隔带）,该转向点位于闽江口-澎湖水道间闽台直航航次的主航迹带（南北走向）,违背了“避免在可能有较大穿越交通流的区域转向”的规划原则;
（3）在图5（a）所示空间叠加图中,闽台直航航次的主航迹带在牛山岛警戒区下方有一明显交汇处,但现有台湾海峡航路规划中忽略了该交汇处。

5.2 海西警戒区调整建议

针对上述海西警戒区设置问题,本文提出以下调整建议：
（1）东引岛警戒区往西侧移动,调整后警戒区中心坐标为25°56′14″N,120°23′19″E,形状保留为半径9海里的圆形范围;
（2）牛山岛警戒区中心调整至25°23′12″N,120°0′9″E,形状保留为半径9海里的圆形,并将在该警戒区东北一侧设置长度为12海里的通航分道,与上述新的东引岛警戒区相衔接;
（3）在乌丘屿东侧27海里处的直航航路交会处增设一个圆形警戒区,以119º57′42″E,24º50′18″N为中心,半径5海里的范围,称为海峡中部直航警 戒区。

5.3 新旧警戒区对比分析

海上航路规划中的警戒区,旨在提醒驾驶员在进入该区域时必须特别谨慎地航行,应当顾虑在该区域中可能出现他船与本船构成会遇局面,因此,警戒区布局应先考虑研究水域船舶会遇事件的时空分布。但外海开阔水域的船舶会遇事件样本较为有限,且船舶会遇事件的检测模型较为复杂,故此笔者提出以下评价警戒区性能的简化指标：
假设警戒区的形状、大小给定,则理想的警戒区位于多股交通流的交汇处。一般而言,交通流中距离理想警戒区中心较近的航次足够多,因此警戒区中心到途经航次的距离（distance简称中心距,km）,可作为新、旧警戒区对比的量化指标。本文利用直方图和密度曲线图考察新、旧警戒区中所有航次distance的分布,进而量化分析新警戒区（东引岛、牛山岛）的合理性。假定新、旧警戒区都是半径9海里的圆形,所以下文中直方图的组距及密度曲线图的带宽（平滑参数）,取值为警戒区半径的1/30（约0.5 km）。
5.3.1 东引岛警戒区
（1）闽台直航航次：图6（c）中新的东引岛警戒区包含的直航航次比图6（a）中现有警戒区显著增多（增加35%）,且直航航次到新的东引岛警戒区中心距离的均值降低了5%,其原因是新的东引岛警戒区包含了更多distance<2 km的直航航次。
Fig. 6 Distance distribution of transit passages to the center of original and optimal precautionary area of Dongyin

图6 东引岛警戒区调整前后两类航次到警戒区中心的距离密度分布

（2）海峡南北干线上的航次：图6（d）中调整后的东引岛警戒区包含的南北干线航次虽然比图6（b）中现有警戒区减少11%,但南北干线上航次到新的东引岛警戒区中心距离的均值显著减少（下降29%）,其原因是大多数南北干线航次与新警戒区中心的距离都小于5 km。
5.3.2 牛山岛警戒区
（1）闽台直航航次：图7（c）中调整后的牛山岛警戒区包含的直航航次比图7（a）中现有警戒区增加12%,且直航航次到新的牛山岛警戒区中心距离的均值显著降低（下降22%）,其原因是多数直航航次与新警戒区中心的距离都小于5 km。
Fig. 7 Distance distribution of transit passages to the center of original and optimal precautionary area of Niushan

图7 对比牛山岛警戒区调整前后,南北走向、闽台直航航次到警戒区中心的距离密度分布

（2）海峡南北干线航次：图7（d）中调整后的牛山岛警戒区包含的南北干线航次比图7（b）中现有警戒区显著增多（增加36%）,且图7（d）中南北干线航次到新的牛山岛警戒区中心距离的均值比图7（b）中现有警戒区显著减少（下降22%）。值得注意的是,南北干线航次与新警戒区中心的距离密度分布在distance=3.5 km和distance=14 km处达到峰值,原因是调整后的警戒区覆盖了牛山岛灯塔东侧、西侧交通流,其中,牛山岛灯塔西侧航道窄且流量大,因此distance=14 km的航次最多,至于牛山岛灯塔东侧航道,很多南北干线航次倾向于距牛山岛灯塔5.5 km的地方通过,该处距离新警戒区中心（位于航迹带的轴线上）约3.5 km。
上述可知,与现有海西干线规划警戒区布局相比,调整后的东引岛、牛山岛警戒区设置更符合海西现有交通流模式,将有利于警戒区发挥提醒作用,在一定程度上避免横越海峡船舶和南北通行船舶发生碰撞。就警戒区布局的性能评价,严格而言应从船舶会遇事件的时空分布着手,优先考虑会遇冲突密集区。由于台湾海峡外海的船舶会遇事件样本非常有限,为使研究不失一般性,及可操作性,作者提出了一种简化指标,即“警戒区中心到途经航次的距离”,这是航迹分布中某种特定统计方法。其合理性依据是在研究区域有特定的背景知识,即台湾海峡“南北主干线航次”、“闽台直航航次”是呈大角度交叉的2股交通流,故此可利用上述距离指标来考察这2类航次的主航迹带轴线交会处,这是特殊应用场景下而采取的选择策略,具有一定的争议性。但是,本文旨在提供具有一定置信度的航迹带边界新知识,为海上航路规划方案的制定和修正提供决策支持。
Fig. 8 Recommendation of direct cross-strait route between the precautionary area and passing points

图8 台湾海峡警戒区与指定通过点间的直航船推荐航路

6 结论

本文认为未来两岸实质性商讨台湾海峡船舶定线制实施方案的关键是警戒区的科学界定。直航船舶以两岸一致认可的警戒区作为横穿南北干线主航路的集中穿越区,并与台湾岛西侧港口外侧通过点相对接,鉴此,直航航路的固定航线便顺理成章（图8）。
（1）东引岛警戒区中心对应于台湾北部港口外侧的H通过点,形成福建北部（福州、宁德）港口与基隆（台北）港口之间往来航次的海峡北端直航航路;
（2）牛山岛警戒区与台湾中部港口外侧的B通过点对接,形成福建北部、中部（福州、宁德、松下、平潭岛）港口与台湾中部港口（台中、麦寮）往来的直航航路;
（3）乌丘屿警戒区也与台北（基隆）港口外侧B通过点、台中港口外侧I通过点对接,形成福建南部港口与台湾北部港口（基隆、台北）之间往来航次的直航航路;
（4）厦门港外警戒区与台中（麦寮）港口外侧C通过点、台湾南部港口外侧D通过点对接,作为福建南部港口与台湾中南部港口（台中、麦寮、布袋、安平、高雄）之间往来航次的海峡南部直航航路;
（5）特设的海峡中部警戒区是上述2条直航航路的交汇处,东西走向是B通过点-乌丘屿警戒区,南北走向是澎湖水道-牛山岛警戒区;
两岸直航航路的固定化,可理顺海峡船舶交通流,同时将南北干线与直航航次的会遇事件,由分布范围较广的小角度交叉,转变为集中在警戒区内的大角度或正交的会遇局面,避免船员由于交叉会遇事件时空分布的随机性,以及长期高度紧张的心理压力造成疲劳驾驶,以确保台湾海峡的船舶交通安全。
致谢：感谢交通运输部东海海区航海保障中心项鹭先生、交通信息信息中心宝船网产品总监杜忠平先生,提供船舶轨迹原始报文数据;上海海事大学胡勤友教授、杨春老师提供内贸船舶静态数据;福建海事局通航管理处吴志华船长、厦门海事局政务中心李爱林先生提供台湾海峡航路规划相关资料。

The authors have declared that no competing interests exist.

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