随着经济政策向内陆转移,国家大力发展内河航运。为提高内河的运输能力和效率,船舶数量持续增加,船舶向着大型化、高速化方向发展。但随之而来,内河航道交通流密度也不断增大,内河通航环境日趋复杂,多处水域桥梁建设也渐现集群化态势,显著增加了内河水上交通事故发生的概率。水上交通事故特别是船舶碰撞事故往往会造成严重的人员死亡、财产损失和水域环境污染,因此,一直以来,水上交通问题的研究备受关注。船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)可以自动交换船位、航速、航向、船名、呼号等重要信息,已成为通用自动识别系统。自AIS广泛应用以来,产生了海量AIS船舶轨迹数据,AIS数据采集方便,可提供船舶实时航行状况,能有效应用到水上交通安全问题的研究中来。因为群桥水域的通航环境尤为复杂,船舶碰撞事故发生的概率较高,故本文做了以下工作以通过AIS数据发现群桥水域的潜在碰撞危险区域。(1)参考道路交通领域“交通冲突”概念,定义船舶碰撞冲突事件,依据船舶碰撞冲突事件的判定原则,提出了利用AIS数据,基于船舶领域模型识别船舶碰撞危险点的方法。再通过分析内河船舶领域模型和群桥水域特征,构建群桥水域船舶领域模型,并使用熵权-模糊综合评价模型确定船舶领域模型的环境因素系数。(2)采用二维高斯核密度估计进行DBSCAN算法参数的自适应确定,接着在Spark平台上设计并实现了DBSCAN算法的并行化。(3)武汉港为典型的群桥水域,本文以武汉港为例,使用熵权-模糊综合评价模型确定武汉港船舶领域长、短轴环境影响系数分别为0.714和0.625,接着利用建立的武汉港船舶领域模型识别该水域船舶碰撞危险点,最后利用Spark并行化的DBSCAN算法对船舶碰撞危险点的位置进行聚类,共得到16个船舶碰撞危险区域。本文基于AIS数据,研究群桥水域船舶潜在碰撞危险区域。这对船舶驾驶人员在群桥水域谨慎驾驶,海事部门加强群桥水域监管,保证船舶安全航行具有重要意义。