国际海事组织在IMO MSC 105(73)会议上,通过了船舶强制安装自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的议案。每天世界各地的AIS数据库会记录海量的AIS数据信息,船舶自动识别系统在航海中的技术性及应用性也在不断增强。近年来,数据挖掘技术的成熟与发展,极大地适应了爆炸性增长的数据态势,且数据挖掘技术能够快速高效的分析处理繁多且复杂的AIS数据。本研究将AIS数据库中船舶碰撞相关参数进行整理、归纳,研究船舶在特定海域航行时的碰撞危险。通过参考现有的船舶碰撞危险度模型,引入新的变量,改进了船舶碰撞危险度模型。本研究选取老铁山水道的船舶AIS数据记录库为验证数据库,进行模型实验验证,并基于结论绘制图表以直观反映出船舶在老铁山水道航行中碰撞危险度的时空分布规律,进而为在特定的时间及水域中减少事故的发生,减轻值班驾驶员的工作强度以及提高海事监管的科学性,提供决策和参考依据。本文通过对众多学者专家相关文献的学习和研究,以一种基于模糊模式识别方法的碰撞危险度识别方法为基础建立船舶碰撞危险度模型。此模型考虑船舶之间的DCPA,TCPA,他船与本船之间船速比值V三个碰撞危险度影响因素基础上,根据不同航行水域的航行环境条件,海事管理部门交通管制措施等,考虑了不同通航水域对船舶碰撞危险度可能产生的影响,探究了在考虑不同通航水域的船舶碰撞危险度等级,进行具体的不同航行水域船舶之间碰撞危险度的调查分析,并以DCPA为分析参考标准,初步得出不同航行水域内的碰撞危险度等级划分。本研究通过完善传统的模糊模式识别碰撞危险度模型,以期为保障船舶航行安全减少海上船舶交通事故提供参考依据。