Как большие данные обогащают исследования в области морского транспорта: критический обзор применения данных автоматической идентификационной системы (AIS)

How big data enriches maritime research – a critical review of Automatic Identification System (AIS) data applications
Dong Yang, Lingxiao Wu, Shuaian Wang, Haiying Jia, Kevin X. Li
2019-07-28

автоматическая идентификационная система (AIS)морские исследованияанализ поведения судовцифровизация судоходной отраслиданные о движении судов
Насыщенные информацией данные о перемещении судов, предоставляемые автоматической идентификационной системой (AIS), приобрели широкую популярность за последнее десятилетие, в течение которого использование спутниковых приемников обеспечило широкое покрытие и повысило качество данных. Применение данных AIS развилось от исследований, ориентированных исключительно на навигацию, до оценки товарных потоков, учета выбросов и мониторинга эксплуатационных характеристик судов. В настоящее время AIS предоставляет высокочастотные данные о местоположении в реальном времени и моделях движения почти всего мирового коммерческого флота; поэтому в сочетании с дополнительными базами данных и аналитическими методами данные AIS, вероятно, положили начало эпохе цифровизации в судоходной отрасли. В настоящем исследовании представлен всесторонний обзор литературы, посвященной применению AIS, с выделением трех стадий развития: базового, расширенного и передового применения. Каждая стадия включает от двух до трех областей применения; всего нами выявлено семь областей: (1) интеллектуальный анализ данных AIS, (2) безопасность судоходства, (3) анализ поведения судов, (4) оценка воздействия на окружающую среду, (5) анализ торговли, (6) эксплуатационные характеристики судов и портов и (7) арктическое судоходство. Мы установили, что первоначальное применение данных AIS для обеспечения безопасности судоходства по мере повышения доступности данных превратилось в широкий спектр применений в различных направлениях. Кроме того, основные методологии, представленные в литературе, были обобщены в четыре категории: (1) обработка и интеллектуальный анализ данных, (2) измерение индексов, (3) причинно-следственный анализ и (4) исследование операций. Несомненно, в обозримом будущем области применения данных AIS будут и далее расширяться. Это не только обеспечит более глубокое понимание эффективности рейсов и позволит исследователям изучать динамику рынка судоходства на микроуровне, но и благодаря изобилию данных AIS может стать возможным исследование относительно непрозрачного аспекта раскрытия информации судоходными компаниями...
1
Применения AIS разделены на три этапа развития — базовый, расширенный и продвинутый, что отражает диверсификацию благодаря улучшению доступности данных.
2
Исследования AIS вышли за рамки безопасности навигации и охватывают оценку торговых потоков, учёт выбросов, мониторинг характеристик судов и другие направления.
3
Сочетание AIS с дополнительными базами данных и аналитическими методами способствует цифровизации судоходства и позволяет детальнее изучать эффективность рейсов и динамику судоходного рынка.
4
Спутниковые приемники AIS обеспечили широкий охват, повышение качества данных и высокочастотное отслеживание почти всего мирового коммерческого флота в реальном времени.
5
Основные методологии литературы относятся к четырём категориям: обработка и интеллектуальный анализ данных, измерение индексов, каузальный анализ и исследование операций.
6
В обзоре выделены семь областей применения: интеллектуальный анализ AIS, безопасность навигации, анализ поведения судов, экологическая оценка, анализ торговли, эффективность судов и портов, а также арктическое судоходство.

данные о движении судов, получаемые с помощью Автоматической идентификационной системы (AIS), и их применение в морских исследованиях

развитие, области применения, методологии и исследовательский вклад приложений данных AIS в навигацию, анализ поведения судов, оценку воздействия на окружающую среду, торговлю, эффективность судов и портов, а также арктическое судоходство

Publication Details
Publication Date
2019-07-28
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Dong Yang
Lingxiao Wu
Shuaian Wang
Haiying Jia
Kevin X. Li
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%