船舶领域是海上交通工程学的重要组成部分,也是航海界专家学者重点关注的研究内容。船舶领域的研究对于船舶自动避碰、航道通航能力以及水域通航风险评价等具有重要意义。近年来,船舶日趋大型化,原本宽裕的航道现如今也演变成为受限水域。受限水域内船舶航行风险较高,且事故多发,研究受限水域内的船舶领域显得尤为重要。船舶领域发展到现在,研究的技术手段从视觉观测、雷达观测、航空摄影到如今通过船舶自动识别系统(Automatic Identification System,简称AIS)进行观测,相比之下,传统的观测手段获取的数据量有限,且由于观测时间早,缺少大型船舶数据,得出的船舶领域模型不能完全适应现代航运的发展。利用AIS进行实态观测,其观测方式简单且范围较广,因此可以获得大量的船舶数据。结合AIS信息的特点,可以对船舶种类和船舶尺度分类进行统计,应用起来比较方便。本文以虾峙门附近水域为研究区域,借助AIS设备获取水域内的船舶数据,对原始数据进行解码,经过AIS数据处理建立船舶动态、静态信息数据库,通过改进和优化已有的船舶领域研究平台,对受限水域内的领域模型进行统计研究。考虑船舶种类和尺度这两种影响船舶领域的主要因素,利用统计方法对受限水域内25个模型分别进行叠加,得出不同条件设定下的多元化船舶领域模型。本文研究结果表明,受限水域内船舶领域模型较开阔水域瘦长,船舶领域的尺寸随着船舶种类和船舶长度的变化而变化,且船长对于船舶领域的影响更加明显。船舶领域的长度与船长的比值是随着船长的增大而依次减小的。