本 期 导 读

船舶航行交通事件检测依赖基于历史数据的离线检测方法，检测模型适用性差，难以满足监管人员的实时监测需求。通过分析船舶异常行为检测、航行事故检测等现有交通事件检测技术，可以发现：在数据层面，监测数据来源单一、环境信息缺失；在方法层面，基于统计、风险评估等经典模型的事件监测方法效率高但准确性低，基于神经网络、图像识别等机器学习的检测方法准确性高但效率低；多源数据融合、多项技术结合的交通事件检测方法成为实时检测方法的发展趋势。在此基础上，梳理了实时船舶航行交通事件检测的3项关键技术：①海事大数据技术：高效处理船舶运动数据和航行环境数据，统一多源异构数据结构标准，降低数据源单一造成的事件误报率；②船舶行为动态建模技术：利用知识图谱等技术融合船舶航行情境信息，在不同船舶运动环境下利用深度学习、语义关联、图神经网络等方法构建不同的船舶行为模型，提高检测准确性；③实时分析和可视化技术：结合平行系统进行虚实系统间信息传递，定性分析检测结果，实时显示检测全过程，提升监管过程中的人机交互效率。然后，提出了包括数据采集、后台服务和客户端应用3个功能模块的交通事件平行检测系统；该系统具备实时接收并处理船舶航行数据、分析并预测交通状态、动态检测并预警交通事件和仿真结果展示等功能。从数据融合、交通状态感知和交通虚实映射3个方面，展望了面向海事监测实务的实时检测技术发展方向。（黄 琛，等：船舶航行交通事件实时检测技术研究现状与展望）

为解决限制速度值确定不合理、限速方式不适用以及限速区间长度设置不恰当等问题，对驾驶人行驶体验以及限速管理可信度的负面影响，优化了高速公路限速区间最小长度、限制速度值、限速区间划分的确定方法，进而提出了以安全车速与通行效率为依据的高速公路限速区间优化与评价模型。依据驾驶人视认距离、限速标志设置前置距离和驾驶人心理稳定距离，标定计算模型中的限速区间最小长度。以行驶速度是否易发生突变为标准，采用不定长法将不同路段划分为6种组合类型，建立基于不同组合路段的限速预测模型。采用有序聚类分析法中基于划分和层次的分析方法，以满足限速区间最小长度和交通延误最小2个方面为目标进行优化限速区间的划分。同时，选取交通冲突率作为表征交通安全的指标，选取交通延误时间作为表征交通效率的指标，建立评价指标模型；最后通过对比分析优化前后的指标来验证限速区间优化方法的有效性。以某山区高速公路为对象应用VISSIM开展限速优化仿真实验，结果表明：优化后安全评价模型参数值比原方案降低了约29.49%，效率评价模型参数值比原方案提高了约21.90%，优化后的高速公路整体安全性以及通行效率均得到提高。所提出的高速公路限速区间确定方法以速度突变为基准，结合路段的属性及指标特点，能够优化限速区间长度的制定和区间的划分。（杨雅钧，等：高速公路限速策略优化方法与评价模型）

传统的干道协调控制通常以协调流向的通行效率最大为优化目标，然而在实际交通流量波动环境中，某些非协调流向的流量在局部时段可能与协调流向相当甚至高于协调流向，从而影响干道运行的总体效率。为了解决该问题，研究了1种考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法。利用路径流量分担率和行程时间指数计算各车辆行驶路径的重要度，并采用系统聚类算法识别干道上车辆行驶的关键路径。在此基础上构建了考虑关键路径序列的干道绿波协调控制模型：考虑了各关键路径信号相位之间的协调关系，设置了含0-1变量的信号相位矩阵，并构建模型的基础约束条件；设置了无效带宽存在性判断变量和最小重要度判断变量，构建了考虑路径重要度的绿波带宽分配策略，确保绿波带宽优先分配给重要度大的关键路径；以关键路径序列加权绿波带宽总和最大为优化目标，构建了模型的目标函数。利用VISSIM仿真软件搭建仿真环境，以武汉市中山路4处交叉口组成的干道路段为例进行仿真验证。实验结果表明：相比于传统的干道绿波协调控制方法和干道多路径绿波协调控制方法，考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法使得干道平均延误分别减少了12.1%和4.8%，平均排队长度分别减少了13.6%和7.6%，平均停车次数分别下降了16.5%和9.7%；各关键路径的车辆平均行程时间与自身重要度大小严格成反比，避免了绿波带宽的浪费。（王厚沂，等：考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法）

在空域资源优化配置、运行效率提升、飞行安全保障等方面，掌握空中交通流量波动规律发挥着先导性、基础性和关键性作用。为评估可视图、水平可视图、有限穿越可视图这3种图对航班流量波动特性及其演化的刻画能力，针对同1个进场航班流的多尺度流量时间序列构建复杂网络，分别从网络的整体结构和局部结构开展了适用性评估分析。针对网络整体结构特点，提出了基于网络结构从属阵特点的网络细节损失率定义，再通过k-core聚类分析考察了k阶核量化流量波动强度的适用性；针对网络局部结构特点，利用motif方法计算波动模式转移概率，分析了不同长度序模体刻画波动演化的适应性水平。分析结果表明：①当有限穿越可视图网络N值与节点数量占比在0.48%～1.442%区间时，N值的选择能够保证从属阵细节损失率在0.5范围内；②可视图与有限穿越可视图（N=1～3）均能有效刻画航班流量时间序列的波动强度，对时间序列波动的适应性评估值分别为2.665、4.810、6.973和9.883；③motifs序列长度过短，将导致motifs类型数量少、不同motifs类型之间的转移概率趋于相同，而在交通流混沌特性的影响下motifs序列过长对于预测没有意义，因此，可视图及N=1～3的有限穿越可视图motifs序列长度推荐使用选择4～7个节点长度。综上所述，运用k-core聚类与motifs方法能有效分析整体网络与局部网络下波动模式的转移特征，准确揭示空中交通时间维度的演变规律，相关分析结果可以为航班延误预测提供依据，能在航班实际运行管理中发挥先导性作用。（张 勰，等：基于3 种可视图的进场航班流量波动特性适应性评估）