水上交通安全历来是航运界乃至整个社会关心的重点。水上交通事故在空间上呈分散型和密集型两种状态，人们常将密集型事故分布区域称之为事故多发区，这一概念与道路交通黑点的概念相似。水上事故多发区仅为一个定性的、模糊的概念，若不能对事故多发区进行有效识别，找出其边界范围并分析其形成原因，该区域的存在不仅会造成巨大的经济损失、人员伤亡，产生较坏的社会影响，影响航道的畅通，而且对提高海事监管能力与成效也是不利的。　　通过文献查阅，有关水上交通黑点的研究较少，关于道路交通黑点的研究较为成熟。水路交通事故与道路交通事故在空间分布上有一定的相似性，故本文借鉴道路交通黑点的研究方法研究水上交通黑点。结合水上交通事故的空间分布特征和事故等级特点，借鉴道路交通黑点的定义方法，本文对水上交通黑点进行了定义。该定义明确了水上交通黑点的严重程度以及水上交通黑点边界的确定方法。　　本文运用凝聚型层次聚类算法，对水上交通事故从空间上进行聚类，找出水上事故多发区。然后运用基于事故等级的加权平均法，计算得到的各个事故聚类的黑度值及所有事故聚类黑度值的平均值，将该平均值作为黑点判断阈值，建立了水上交通黑点辨识模型。并以长江张家港段2006年至2011年上半年的水上交通事故为例，对所建立的模型进行了应用，经分析得该水域水上交通黑点共有5处，均位于海事部门基于历史事故数据统计得到的事故多发水道内。　　本文着重研究水上交通黑点的空间分布特征。在对水上交通黑点空间分布特征分析时，着重从通航环境的角度出发，分析黑点区域的自然环境、港口环境和交通环境等因素对黑点形成的影响。通过对张家港水域通航环境的事故致因分析，建立风险指标体系，然后运用层次分析法对长江张家港段辨识出的5处黑点成因进行分析，得到通航环境因素中对黑点形成影响较大的因素，并针对各个黑点提出了整治改善建议及对策。　　本文所建立的水上交通黑点辨识模型，经验证适用于内河水域。未来通过对该模型的调整，使之在沿海港口水域得到进一步的应用。通过对研究水域内水上交通黑点的辨识与成因分析，找出黑点边界及通航环境中对黑点形成影响较大的环境因素，为海事主管部门划定高风险区域、进行黑点整治与改善提供了依据。