海上交通仿真系统是一个复杂的大系统，其中船舶到达模型是交通仿真系统的重要组成部分。根据交通流理论，船舶到达模型可以用船舶到达规律和船舶间时距分布规律来描述。为获取区域船舶到达模型特征参数，需要进行海上交通调查来获取数据信息，由于传统的海上交通调查方法耗时、费力，不便于研究。在信息时代，随着AIS设备的广泛使用，AIS数据蕴含着丰富的船舶信息，有助于海上交通调查获取数据信息。本文利用海量的船舶AIS数据，根据数据挖掘技术和数理统计原理，构建区域船舶到达数学模型，并进行实际AIS数据验证。主要工作如下：1）利用OLAP技术，获取海上交通的数字特征。通过历史的AIS信息数据库和数据仓库，构建基于AIS信息的海上交通流联机分析处理系统（以下简称OLAP），得到船舶到达规律的数字特征。2）建立船舶间时距分布模型，并设计高效的挖掘算法加以实现。在研究过程中，根据船舶AIS信息的动态、静态数据及AIS信息的播发特性，分别利用船舶通过门限的时间修正模型和平面几何的跨立试验求出船舶通过某一门限的时间，并比较其结果的优劣，最终确定用基于跨立试验的船舶间时距算法求取。3）根据海上交通工程理论，建立适合港口区域的船舶到达模型，并用AIS数据加以验证。以厦门港、青岛港、连云港港口等港口及进长江航道为例，通过历史AIS数据，求得区域船舶到达模型的特征参数，并根据港口的航道特点，分析各区域船舶到达模型之间存在的共性和个性，得到更为有用的信息。研究表明各港口的船舶到达模型，其船舶到达规律大致服从参数不同的负二项分布、泊松分布及二项分布，而船舶间时距近似的服从参数不同的分布，而相对于常用的分布模型更符合实际。本文对船舶到达模型的研究成果可为港口和航道主管部门改善海上通航环境、降低船舶事故、提高交通组织的效率等提供理论依据与支持，为下一步的研究奠定较为精细的模型基础。