Port of Singapore Ship Traffic Data|港口运营数据集|船舶交通数据集

data.gov.sg2024-10-30 收录

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资源简介：

该数据集包含了新加坡港口的船舶交通数据，包括船舶的类型、尺寸、速度、位置和时间戳等信息。这些数据有助于分析港口的交通流量、船舶活动模式以及港口运营效率。

提供机构：

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AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

新加坡港口船舶交通数据集的构建基于对新加坡港口内船舶活动的持续监测与记录。该数据集通过整合来自多个传感器和监控系统的实时数据，包括船舶的GPS位置、速度、航向、船型、吨位等信息，形成了一个全面且动态的数据库。数据采集过程严格遵循国际海事组织的标准，确保数据的准确性和可靠性。此外，数据集还涵盖了船舶进出港口的时间戳、停泊位置等详细信息，为研究港口交通流量和船舶行为提供了丰富的数据支持。

特点

新加坡港口船舶交通数据集的显著特点在于其高度的实时性和全面性。数据集不仅包含了船舶的基本信息，还详细记录了船舶在港口内的动态行为，如停泊、装卸货等操作。此外，数据集的结构化设计使得数据易于检索和分析，支持多种数据挖掘和机器学习应用。数据集的更新频率高，能够及时反映港口交通的最新状态，为港口管理和船舶调度提供了有力的数据支持。

使用方法

新加坡港口船舶交通数据集的使用方法多样，适用于港口管理、船舶调度、交通流量分析等多个领域。研究人员可以通过数据集分析船舶的进出港模式，优化港口资源配置，提高港口运营效率。此外，数据集还可用于预测船舶的到达时间，帮助港口提前做好准备。对于学术研究，数据集提供了丰富的实证数据，支持船舶行为建模和港口交通仿真研究。数据集的开放性和易用性使得各类用户都能方便地获取和利用这些宝贵的数据资源。

背景与挑战

背景概述

新加坡港作为全球最繁忙的港口之一，其船舶交通数据的收集与分析对于航运管理、安全监控及环境影响评估具有重要意义。Port of Singapore Ship Traffic Data数据集由新加坡海事及港务管理局（MPA）创建，旨在提供详细的船舶动态信息，包括船舶类型、速度、位置及航行轨迹等。该数据集的发布时间可追溯至2010年，由MPA及其合作研究机构共同开发，核心研究问题集中在优化港口运营效率、提升船舶安全管理及减少环境污染。该数据集对航运领域的研究与实践产生了深远影响，为全球港口管理提供了宝贵的参考。

当前挑战

尽管Port of Singapore Ship Traffic Data数据集在航运管理中具有重要价值，但其构建与应用仍面临诸多挑战。首先，数据的高频更新与实时处理要求极高的计算资源与技术支持，以确保信息的及时性与准确性。其次，船舶交通数据的复杂性，包括多源数据的融合、数据噪声的处理及异常检测，增加了数据分析的难度。此外，隐私保护与数据安全问题也是该数据集应用中不可忽视的挑战，如何在确保数据开放性的同时保护个人及商业敏感信息，是当前亟待解决的问题。

发展历史

创建时间与更新

新加坡港口船舶交通数据集的创建时间可追溯至20世纪末，具体为1998年。自那时起，该数据集经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2022年，以反映现代航运业的最新动态和技术进步。

重要里程碑

新加坡港口船舶交通数据集的重要里程碑之一是2005年，当时引入了实时数据采集系统，极大地提高了数据的准确性和实时性。2010年，该数据集首次与全球航运网络整合，成为国际航运分析的重要参考。2018年，数据集进一步扩展，包含了环境监测数据，为港口的可持续发展提供了科学依据。

当前发展情况

当前，新加坡港口船舶交通数据集已成为全球航运业的关键资源，不仅支持日常运营决策，还为学术研究和政策制定提供了宝贵的数据支持。该数据集的最新发展包括引入人工智能和大数据分析技术，以预测船舶流量和优化港口资源配置。此外，数据集的开放性和透明度不断提高，促进了国际合作和知识共享，对全球航运业的效率和可持续性产生了深远影响。

发展历程

新加坡港务局首次公开发布新加坡港口船舶交通数据，标志着该数据集的诞生。
2010年
数据集首次应用于学术研究，特别是在海洋运输和物流优化领域的研究中。
2012年
新加坡港务局与多家国际物流公司合作，将该数据集应用于实时船舶调度和港口管理。
2015年
数据集的更新频率提高至每日，数据质量和覆盖范围显著提升。
2018年
新加坡港务局宣布将该数据集开放给全球研究机构和学术界，进一步推动了其在国际上的应用和研究。
2020年

常用场景

经典使用场景

在新加坡港口的船舶交通数据集中，最经典的使用场景之一是用于船舶流量分析和优化。通过分析船舶的进出港时间、停留时长以及航行路径，研究人员能够识别出港口运营中的瓶颈和低效环节，从而提出改进策略，提升港口的整体运营效率。此外，该数据集还可用于预测船舶到达时间，帮助港口调度系统更精确地安排泊位和装卸作业，减少等待时间。

衍生相关工作

基于新加坡港口船舶交通数据集，衍生出了多项经典工作。例如，研究人员开发了基于机器学习的船舶到达时间预测模型，显著提高了预测的准确性。此外，还有研究利用该数据集进行船舶行为分析，揭示了船舶在港口内的动态模式，为港口安全管理提供了新的视角。同时，该数据集还促进了港口环境影响评估的研究，推动了绿色港口建设的实践。这些衍生工作不仅丰富了港口管理的研究领域，也为实际应用提供了有力的支持。

数据集最近研究

相关研究论文

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