珠江口水域作为“21世纪海上丝绸之路”的重要节点,是中国国家安全的天然屏障与战略通道。AIS(Automatic Identification System)数据包含了大量的船舶信息和航行时空信息,是进行区域水上交通态势评估的重要数据。基于AIS数据,挖掘船舶在珠江口水域的水上交通特征,为优化水域运输网络、提高运输效率、打击水上犯罪及预防交通事故等提供理论支持。当前研究主要强调水上交通的空间特征,大多忽略了水上交通的时间特征,且鲜有对珠江口水域船舶轨迹时空特征、轨迹异常检测及港口空间信息等方面进行挖掘。为此,本文基于AIS数据,利用时空划分、线密度分析、矩阵分解、GIS技术、聚类分析及复杂网络等计算机技术和方法,分析了珠江口水上交通时空特征,识别了水域重点区域,检测了离群轨迹点,分析了港口的层次结构。主要内容及结论如下:(1)水上交通时空特征挖掘及可视化。基于时空划分、线密度分析、时空统计分析及矩阵分解等方法分析水域交通时空特征。研究发现:一级航道有1条,二级航道有3条。按航线数量将各区域划分为繁忙区、较繁忙区和不繁忙区;按航线量变化曲线将各区域划分为双峰型、单峰型和平稳型;按航线量随时间变化情况将各区域划分为全天繁忙型、晚上繁忙型和上午繁忙型。(2)重点区域识别及轨迹异常检测与可视化。基于层次聚类及DBSCAN聚类等算法挖掘重点区域及检测异常轨迹。研究发现:大型港口、出海/入海口为重要区域;不同船舶类型的停泊点的空间分布主要受该区域的自然环境、地理位置及经济发展水平影响;利用聚类算法能有效检测到离群轨迹点,及时找出空间位置及船速异常的船舶。(3)港口空间信息挖掘。基于复杂网络分析港口空间信息。研究发现:港口度,点强度及中心性值均较大为香港港、广州港,较小的为珠海港、虎门港及佛山港等;珠江口水域港口可划分为五个层次,香港港、广州港及深圳的蛇口港处于第一层次,是珠江口的枢纽港,且不同层次港口的中心性差距明显。