基于“险些相撞”事件的统计分析方法在繁忙水道中进行的新碰撞风险评估：BRAIN方法

《Additive Manufacturing》：Novel Collision Risk Assessment in Busy Waterways via Near-Miss-Based Statistical Analysis: the BRAIN Approach

碰撞风险近 misses 统计分析框架研究；BRAIN；船舶特性；时空分布；数据稀疏性；海事安全；交通密度；决策支持；统计模型；风险因素识别

　　
新加坡科技研究局高性能计算研究所的研究团队近期提出了一种基于近端事件的新型碰撞风险评估框架BRAIN。该研究针对传统海事安全评估中存在的两大核心困境展开：一方面全球80%的贸易运输依赖海运，但实际碰撞事故年均发生率不足0.1%，导致事故数据库样本量严重不足；另一方面现有评估模型多采用交通流量与事故概率的线性关联假设，无法有效捕捉复杂水道中动态演变的航行风险。

研究团队通过建立"风险关联度-时空耦合度-行为模式匹配度"三维分析模型，创新性地将航海术语中的DCPA（最近会遇距离）和TCPA（最远会遇时间）转化为可量化的风险指标。在新加坡海峡这个全球最繁忙的海运通道之一，研究者采集了2020-2021年40,653次近距离相遇事件数据，其中包含84次近端事件。通过开发智能事件过滤算法，成功将无效观测值排除在分析范围之外，使有效样本利用率提升至92.7%。

研究揭示出三个关键风险维度：首先是船舶动态特性，大型散货船因重心不稳导致的转向半径增加使其碰撞风险提升50%，其次是午夜时段（00:00-04:00）的视觉盲区效应使风险指数达到白天的2.3倍，第三是交叉航道处的空间风险聚集，当三艘及以上船舶在0.15海里半径内形成多向交汇时，系统风险概率骤增17倍。这些发现颠覆了传统"事故频发时段"的认知，证明深夜时段的航行风险实际上比白天的重大27%。

BRAIN框架的核心创新在于构建了"事件密度-空间曲率-时间离散度"的复合权重模型。该模型通过动态调整各参数的敏感系数，有效解决了传统回归模型在处理高维非线性关系时的参数过拟合问题。特别在空间维度引入了"航道曲率-船舶尺寸"乘积因子，当船舶在弯曲航段内以大于基准速度15%的航速行驶时，系统自动触发风险预警阈值。

该研究对海事监管具有重要实践价值。通过建立"风险热力图-动态防控带-智能提醒系统"三级响应机制，新加坡海事局成功将关键水道的事故响应时间缩短至平均4.2分钟。在试点应用期间，通过BRAIN系统自动识别的高风险船舶组合（如油轮+集装箱船在交叉航道相遇），使人为误判导致的航行疏漏减少64%。研究团队还开发了配套的智能导航辅助系统，当系统检测到船舶进入预设风险区域时，能自动推送定制化航行建议，包括转向半径优化方案和瞭望间隔调整策略。

在方法学层面，BRAIN突破性地采用贝叶斯更新机制处理动态风险数据。不同于传统固定参数模型，该框架允许根据实时观测数据动态调整风险权重。例如在台风季节，系统会自动提升气象因素在风险评估中的权重系数，而当遇到新型高载重船舶时，算法能快速识别其转向半径的异常值并更新风险阈值。这种自适应机制使模型在应对突发性风险事件时，响应速度比传统模型快3.8倍。

研究同时揭示了现有海事监管体系中的三大数据盲区：1）夜间能见度不足导致的目视风险被低估46%；2）新型复合船舶（如载有集装箱的散货船）的识别滞后问题；3）交叉航道多向交通流的耦合效应分析不足。基于此，团队提出了"时空双维网格+船舶行为特征树"的立体化数据采集方案，在模拟测试中使风险预测准确率从传统模型的68%提升至89.3%。

在应用验证阶段，BRAIN系统成功识别出三处高风险交汇区。通过部署智能浮标监测设备，结合A*STAR自主研发的船舶运动预测算法，系统提前42分钟预警了某次可能导致碰撞的复杂航迹组合。这种预测能力较传统基于事故统计的方法提升近5个数量级，特别是在识别隐性风险模式（如特定船型组合的重复性危险接近）方面表现突出。

该研究对未来的海事安全治理具有双重启示：技术层面推动了从"事故后追溯"到"风险前干预"的范式转变，管理层面则建立了"数据采集-智能分析-动态管控"的闭环体系。新加坡港务局根据研究成果，重新规划了5条关键水道的分时段通行规则，将高峰时段的交通密度降低19%，同时通过智能路由引导系统使船舶通行效率提升23%。这些数据表明，基于近端事件的风险评估体系可使海事事故率下降54-67%。

研究团队特别强调BRAIN框架的扩展潜力。目前已与马六甲海峡管理方达成合作，计划将模型应用于整个马六甲海峡的智能管控系统。该系统的核心升级在于引入"环境-船舶-人"三元耦合模型，当检测到某段航道同时存在恶劣天气、新型船舶密集和夜间航行特征时，系统将自动触发三级应急响应，包括调整航速限制、启动无人机巡航和实施动态航路分隔。这种多因素动态耦合分析技术，标志着海事安全评估正式进入多智能体协同决策阶段。

研究最后指出，BRAIN框架的局限主要在于对新型无人船的适应性不足，以及极端天气条件下传感器数据完整性的问题。未来将结合联邦学习技术，在保护各港口数据隐私的前提下实现跨区域模型训练。同时计划引入数字孪生系统，通过构建三维动态水道模型，对复杂航迹组合进行实时推演和风险预判，这将是海事安全评估从静态分析向动态仿真的重要跨越。

该研究成果不仅填补了近端事件大数据分析的空白领域，更开创了"预防性海事安全治理"的新范式。通过将传统的事故统计频率提升至事件行为分析层面，配合智能决策系统的实时干预，为全球高密度水道的安全管理提供了可复制的解决方案。目前该框架已在鹿特丹港、上海洋山港等12个国际枢纽港进行试点，平均事故响应时间缩短至1分47秒，标志着海事安全进入智能主动防控的新纪元。