进入21世纪以来,随着全球航运业的飞速发展,船舶交通日益繁忙,尤其在港口等船舶密集水域,交通密度逐渐增大,船舶之间发生碰撞的可能性也随之增大。海上交通的持续增长增加了对于使用新工具和新方法对船舶宏观碰撞危险度进行建模的需求。通过建立新模型准确地获取实时的船舶宏观碰撞危险以及碰撞危险的空间分布,能够使得船舶交通管理人员能够更加容易地认知水域中的碰撞危险情况,保障航行安全。本文旨在利用日益丰富的船舶AIS数据,提出船舶宏观碰撞危险度的新模型,针对前人在船舶碰撞危险度的宏观层面的研究中所存在的一些仍需完善之处进行改进和完善。首先,本文提出了一个基于合作博弈方法的多船会遇碰撞危险度模型,可以对多船会遇的整体碰撞危险度进行计算。为了对多船会遇的整体碰撞危险度进行计算,提出了一个基于避碰操纵幅度和船舶领域的碰撞危险度指数—转向危险范围,结合对于避碰责任的考虑,从几何角度将其提升为多船转向危险范围,并通过斯蒂文斯幂定律将其转换为碰撞危险度指数,对船舶在多船会遇情景下所面临的碰撞危险进行表征。通过合作博弈中的沙普利值法计算船舶在多船会遇中对整体碰撞危险的贡献程度,并在计算过程中考虑了船舶在会遇中的避碰责任、地位和付出。最终,通过碰撞危险度指数和碰撞危险贡献程度对多船会遇碰撞危险度进行了计算,计算的过程中额外考虑了船舶在多船会遇中的碰撞危险在时间上的紧迫性。该模型可以将碰撞危险度的计算从两船层面提升至多船层面,有效和准确地对多船会遇的整体碰撞危险度进行计算,改善前人的模型在复杂局面下准确性不足的问题,为船舶交通管理人员对于水域碰撞危险的分析和实时监管提供帮助,并且为后续水域宏观碰撞危险度的计算提供基础。其次,本文提出了一个基于空间聚类分析方法的水域宏观碰撞危险度模型,可以对水域的整体碰撞危险度进行计算。首先,通过空间聚类算法将水域中的船舶划分为不同的聚类簇以及噪声点,可通过多船会遇碰撞危险度模型对每一个聚类簇的碰撞危险度进行计算。为了降低计算复杂度,提高计算效率,采用解析方法对聚类簇的碰撞危险度进行计算,该方法在考虑DCPA和TCPA的基础上,通过新提出的船舶领域重叠指数额外考虑距离和相对方位的影响。最终根据不同的目的,可以通过不同的方式对水域的整体碰撞危险进行表征。与传统模型相比,该模型具有考虑与碰撞危险相关的参数更加充分、使用较为灵活、易于建立碰撞危险与时间和空间的联系以及受统计时段、船舶数量、水域交通流特点等方面的影响较小、计算效率较高等优点。该模型同样可以为船舶交通管理人员对于水域碰撞危险的分析和实时监管提供帮助,并且为后续碰撞危险空间分布研究提供基础。最后,本文提出了一个基于统计力学方法的碰撞危险空间分布模型,可以对水域中的碰撞危险的空间分布进行获取。该模型基于径向分布函数建立,本文通过将船舶视为不受操纵的自由运动的分子,将粒子系统中的径向分布函数引入船舶交通研究之中。首先基于径向分布函数对船舶密度进行建模,通过计算船舶在空间中的分布几率来对船舶密度进行表征,并可以通过空间插值技术获得船舶密度分布图。该模型还可以对整体的交通密度和船舶位置有序度进行计算。之后,在该模型的基础上,额外考虑了速度和航向的影响,提出了基于径向分布函数的改进密度模型。在基于径向分布函数的船舶密度模型的基础上,通过建立以DCPA、TCPA、SDOI为维度的三维碰撞危险度空间,建立基于碰撞危险度的广义距离,实现了径向分布函数对于碰撞危险度的建模,通过计算碰撞危险度的空间分布几率,进而获得船舶周围的碰撞危险大小,最后通过空间插值技术获得碰撞危险的空间分布图。与传统模型相比,该模型在获取船舶密度和船舶碰撞危险度的空间分布方面具有更高的精度,并且对碰撞危险的表征更加准确和充分。该模型可以为船舶交通管理人员的分析和实时监管工作提供帮助,使他们能够在船舶交通日益繁忙和复杂的趋势下快速、清楚、直观地认知水域中复杂局面下的碰撞危险情况,辅助他们进行相关决策,保障航行安全。本文希望通过以上提出的模型改善前人在船舶碰撞危险度的宏观层面研究中存在的一些不足,为船舶交通管理人员对于碰撞危险的分析和实时监管工作提供辅助,并且为后续水域宏观碰撞危险度研究提供参考。希望该研究能够为船舶碰撞危险度的宏观层面的研究以及海上交通安全研究的发展做出一定的贡献。