多源海事大数据支持下的全球海洋运输风险建模方法
文献类型：学位论文
| 作者 | 徐阳 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 陆锋 ; 彭澎 |
| 关键词 | 海洋运输网络 船舶轨迹数据 时空特征 风险建模方法 级联失效 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 全球海洋运输作为国际经济贸易发展与全球能源供应链的核心载体，其潜在风险演化机制与网络结构动态特征已成为国际研究热点。精准解析全球海洋运输网络的多类型拓扑结构特征及其时空演化规律，深入探究海洋运输系统的结构脆弱性与级联风险传播态势，科学评估海洋运输网络的韧性强度，不仅能够增强决策主体对全球海洋运输安全风险的系统认知、降低极端事件（如港口中断或黑天鹅事件）对航运企业运营成本的冲击，更能有效维护全球海洋运输网络的可靠性与运行效能，兼具重要的学术研究价值与现实应用意义。 本研究以构建“多类型海洋运输网络建模方法→全球海洋运输结构风险建模方法→全球海洋运输级联风险建模方法→全球海洋运输韧性评估方法”的系统研究框架为核心，聚焦集装箱与液化天然气等典型海洋运输场景，围绕三大方法论展开创新研究：一是多类型海洋运输网络结构特征挖掘方法，二是考虑网络结构风险和港口级联失效的海洋运输风险建模方法，三是基于复杂网络理论的海洋运输韧性评估方法。主要研究成果可归纳如下： （1）多类型海洋运输网络建模：本研究提出了一种多类型网络建模方法，旨在探究多层网络、聚合网络和单层网络建模方式下海洋运输网络结构的差异性特征。当前海洋运输网络建模及结构特征研究普遍采用单层网络或聚合网络的分析范式，存在双重局限性：其一，难以有效揭示不同建模视角下海洋运输网络的空间属性；其二，无法精准表征由航运公司差异化市场战略所形成的港口-航线异质性服务结构。针对上述方法论缺陷，本文以集装箱运输网络为例，引入航运公司视角，提出包含三个分析维度的多类型网络建模框架。首先，基于海量船舶轨迹数据与航运企业服务网络匹配技术，系统性构建三类网络模型：反映单一航运企业运营特征的单层网络、整合多企业运营格局的聚合网络、以及表征企业间竞争协作关系的多层耦合网络。其次，通过开发单层和多层网络指标体系，深度解析航运企业网络的拓扑结构异质性及港口的角色多样性，并综合运用重叠度量化分析、跨层节点影响力评估和多层级社区发现算法，系统揭示不同类型建模方式下港口-航线功能的空间分异规律、关键港口的权威性-枢纽性双重属性、以及海洋运输网络的本地集群化与区域协同化特征。最后，通过对比分析论证多类型网络建模方法在港口服务特征识别中的方法论价值：既阐明多层网络相较于传统单层/聚合网络在刻画企业竞争格局方面的优势，又揭示不同网络表征方法对航运空间模式解释力的差异性。研究成果不仅系统阐释了航运企业战略导向下的服务网络分化机制，更从方法论层面验证多类型网络建模方法在解构海洋运输系统方面的理论贡献与实践指导意义。 （2）海洋运输结构风险建模：本研究基于模拟攻击策略、网络结构变化表征和风险定量化描述三个维度构建了具有普适性的结构风险建模方法。当前海洋运输结构风险研究存在三重方法论局限：其一，普遍采用基于单一港口重要性的节点失效模拟范式，缺乏融合多维中心性耦合机制的港口脆弱性评估体系；其二，过度依赖传统网络拓扑指标，未能构建适配有向加权网络特性的复杂结构表征模型；其三，尚未建立符合航运业务逻辑的场景化风险评估指标体系。为此，本文在方法论层面实现三项创新突破：通过多维中心性融合策略重构网络蓄意攻击模拟框架，引入有向网络蝴蝶结结构解析网络拓扑结构动态演化规律，创新构建融合航线权重与航运距离的海洋运输网络效率指标。具体而言，论文首先综合运用多维度中心性测度方法（度中心性、介数中心性、紧密中心性等），从网络拓扑异质性视角识别枢纽港口并建立多维重要性排序矩阵，据此设计具有空间关联性的渐进式蓄意攻击模拟方案。其次，基于蝴蝶结结构网络分解模型将海洋运输网络解构为核心层、入部、出部及其它组件，精准捕捉港口中断引发的网络层级重构现象。继而通过拓扑鲁棒性曲线定量表征蓄意攻击过程中海洋运输网络的多阶段崩溃机制，揭示“关键节点失效-网络结构瓦解-系统功能崩溃”的结构风险演化路径。最后，本论文选取全球液化天然气运输网络作为结构风险建模方法的实证对象，通过解构其空间组织模式与能源输送特征，系统评估多维蓄意攻击情境下的网络结构脆弱性，揭示液化天然气海洋运输系统的风险阈值与韧性特征。 （3）海洋运输级联风险建模：本研究融合多源海事大数据并基于港口中断后的多种船舶选择策略建立了集装箱海洋运输专属的级联风险模型，旨在探究港口中断风险的级联传播过程。海洋运输网络级联风险主要源自港口中断引发的船舶流重新分配的过程，在集装箱海洋运输过程中尤为明显。准确模拟船舶流重分配的动态过程是解析风险传播机制的关键。现有研究方法存在三方面局限：第一，普遍采用无向网络模型进行船舶流重分配模拟，导致网络表征失真；第二，主要依赖均匀分配或全有全无分配规则，未能考虑船舶运营策略的多样性；第三，缺乏对港口属性（作业能力、航线距离敏感度）与船舶行为（加港、跳港、等待）的系统性整合。本文通过三个递进步骤突破上述局限：首先，创新构建基于港口吞吐量等级、航线距离调整阈值和港口负载容量差的动态船舶流重分配算法，该算法能够模拟船舶在突发事件中的多策略选择行为；其次，将改进的Motter-Lai负载-容量模型与海洋运输网络特性相融合，建立集装箱海洋运输专属的级联风险传播模型；最后，依托全球集装箱船舶AIS轨迹大数据，对每个港口的中断场景进行全样本仿真实验，重点揭示不同地理区域港口在级联风险传播敏感性方面的空间分异规律，并采用地理可视化技术对比分析关键港口中断后的风险传播路径及影响强度。 （4）海洋运输韧性评估方法：本研究模拟了港口中断风险在时间序列上的传播和恢复过程，通过构建多阶段韧性指标来刻画时间维度上的海洋运输韧性特征。精准解析港口中断情境下海洋运输网络的韧性演化规律，对于把控战略物资运输风险、强化全球能源供应链安全保障具有双重价值。当前研究存在三方面局限：其一，主流韧性评估体系过度依赖静态网络拓扑属性分析，无法量化网络结构与运输效率的时序动态响应；其二，现有框架缺乏多阶段风险评估能力，难以捕捉港口中断事件“前-中-后”全周期的系统性演变；其三，尚未建立融合时变风险传播机制的战略能源运输韧性评估范式。针对上述挑战，本文聚焦液化天然气（全球能源供应链关键战略物资），通过双重创新实现方法突破：首先构建融合航线运输强度与地理空间距离权重的有向加权液化天然气海洋运输网络，继而开发基于港口动态影响因子的时变风险传播模型，有效模拟港口中断风险在时间维度上的扩散、衰减与恢复过程。特别地，本研究提出包含抗冲击能力（健壮性）、自适应能力（抵御能力）、恢复效率（恢复速率）与功能重构度（可靠性）的四维评估指标体系，系统揭示了液化天然气海洋运输网络在港口中断事件不同演进阶段的韧性特征。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 127 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/217355]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 徐阳. 多源海事大数据支持下的全球海洋运输风险建模方法[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。