文摘

本文认为日本港口如何与21世纪中国的港口和海上丝绸之路(MSR),而它们嵌入全球港口网络,尤其是在中国的背景下的腰带和道路计划。在港口层面,它主要使用连接性分析来分析港口海上网络关系和意义。相比之下,在网络层面,它从网络科学的方法适用于分析这些海上的意义网络和日本的海上网络之间的交互,中国,MSR。本文提取大规模海上网络从港口和船舶的船舶资料和数据的自动识别系统(AIS)。然后检查之间的关系网络(包括日本、中国、MSR和全球港口)定义海上网络后,网络一代方案和端口网络分析工具。根据分析结果和发现,这项研究得出一些影响区域港口和航运发展和全球供应网络。

1。介绍

海事系统包括港口和航运公司(1]。全球海上网络进行货物贸易在世界80 - 90%,及其交通甚至估计到2050年增加到240 - 1209% (2]。本文认为一个海洋国家的网络端口。中国启动了皮带和公路项目(BRI)组成的21世纪的海上丝绸之路(MSR)和丝绸之路2013年经济带(SREB) (3]。他们还可以作为海上网络组成的港口和船流沿着BRI或MSR。国家港口,港口和区域港口系统交织在复杂的全球港口和运输网络。因此,本研究试图提出和回答的研究问题:如何海上网络代表了国家和区域层次上的相互作用中嵌入全球海上网络?

中国公开发布的一份文件,题为“愿景和行为共同建设丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路”(3,4]。文档提出了原则和框架,形成未来的基础,包括两个部分,MSR和SREB。本文调查了日本和MSR之间的关系。21世纪海上丝绸之路从中国沿海到欧洲穿过南海和印度洋一个路线,从中国沿海到南海的南太平洋其他5]。自2013年房屋的《盗梦空间》,激励人员,商人和决策者解决多维方式的影响。MSR的官方文档不包括日本。然而,日本是一个古老的海上国家许多海港和先进的海上运输6]。它位于MSR的一端附近。最重要的是,日本是中国的重要贸易伙伴。

日本已开始越来越多的关注未来随着期望(7]。从2013年到2015年,日本政府和膳食委员会讨论了亚洲基础设施投资银行(AIIB)会员集中问题。仅在2015年之后,讨论了BRI与更广泛的主题。通过观察日本政府的反应,直到2016年最初的反应是“不参与”;然而,2017年以后,政府态度转向“有条件接触”通过业务合作在第三国家,尤其是plus-sum维度(8]。

胡锦涛et al。(1,9)建立了一个港口和航运数据系统使用数据从互联网和商业提供者。学业的数据预处理海港(6945端口),终端(超过14322终端),并根据各个港口泊位数据分类和验证了网络爬虫和长期手动处理。他们获得了船舶资料主要是通过网络爬虫,所以他们可能不完整的在比较真实的世界上活跃的血管。港口和船舶的资料可能会改变,看似没有官方或商业组织集中管理这些数据。因此,这些数据的采集和验证耗时。我们生成之间的运输联系海运港口船舶自动识别系统(AIS)的血管(3000000)2016年的数据。世界上有一个AIS数据共享网络,以确保船舶安全旅行(10]。AIS数据可能被记录在每个容器单位秒或分钟当AIS设计安装。因此,AIS数据量是巨大的。目前我们所使用的技术,它将需要至少两个月处理2016年的数据。从船舶跟踪记录在AIS,我们确定了船舶港口的调用序列。数据系统不收集货运量或容器由船舶或者由海上港口。因此,我们使用船只的重量估计血管流动的能力。如上所述,船只的调用序列端口可以使用,我们可以建立一个海上网络(海运港口和船流)作为本研究的基础。

本研究制定日本的网络其港口和船舶在港口流动,而不是孤立的,而是与其他港口、国家和全球海上网络,以及中国。同时,中国,不同的国家,甚至全球海事系统都是这样的海上网络在全球海上网络。MSR由一群国家,尤其是海运港口和运输连接,这也导致海上网络。

在大数据时代,桥梁行业的数据和定性方法出现的11]。数据讲故事案例研究成为一个重要的定性研究(12,13]。在这项研究中,我们把日本海上网络在全球海上网络和与其他各种海上网络为例,由一系列由数据分析系统和网络分析方法(见部分3)。

在下面,我们首先回顾相关研究提供深入研究的问题。然后,我们与八个发展海上网络分析方法的定义和计算程序通过扩展通用网络分析方法。本文使用一个数据系统中描述我们的先前的研究1,4),我们目前相关的细节和可视化的数据部分4。然后,一系列的场景进行了分析使用数据系统,并提出了网络分析方法。最后,我们将讨论与影响理论研究的实证研究结果和结论和未来的研究。

2。背景和文献综述

2.1。网络分析

网络的研究已经有很长的历史在图论和社会学。网络科学的现代章出现的背景复杂性,复杂网络和复杂系统。最爆炸性的作品在网络科学有助于研究随机网络的图论(14)和《社交网络》(15]。各种复杂网络存在于电信网络、计算机网络、生物网络,认知和语义网络和社会网络。网络科学的出现提出了以下性质:跨学科,经验,和数据驱动、量化和数学和计算性质。因此,许多学者开发了各种模型和算法通过使用原则和技术在数学和计算机科学分析网络节点通过考虑不同的性质和特点(元素、演员、节点或顶点)和连接(或边缘)的链接。网络科学提供了各种方法来评估节点,边缘,和网络的复杂性(如中心分析(15)和链接预测(16]),检测网络结构(例如,集群和社区分析(17,18),并检查网络行为(例如,同步和扩散19,20.])。

在这项研究中,在网络科学,海上网络及其关系研究。我们制定国家和地区海上网络和他们的相互作用。因此,可以使用网络科学中的方法和优化分析运输、货物、港口和贸易关系,国家、地区和全球级别不同粒度的涉众。

2.2。海上网络

在海上网络,海上港口本身是一个等级森严的组织通常与一些终端包含泊位主要船处理设施;另外,港口也是一个港口城市的一部分,边界与内陆地区(1]。由于这些层次结构,海上网络在地理上是一个多层多尺度系统。与此同时,它也涉及物流、供应链、产业链、贸易、甚至社会和环境。在本文中,我们限制了海上网络港口和航运网络连接;然后,我们研究了港口和国家之间的关系(或独立的经济体和地区)基于这个网络。

海上网络研究方法可以分为三种。首先,海上网络研究了网络编程优化网络结构或部署资源操作网络(21,22]。第二,许多研究探讨精细建模的特点,网络通过使用复杂网络和社会网络分析方法(23- - - - - -25]。第三,海上网络研究广泛采用综合方法(3,4]。这篇文章属于第二类。在表1,我们的十项研究进行了分析,识别出一套网络和分析方法:构建网络的原始数据主要来自年鉴,互联网数据查询,和AIS数据;分析方法主要包括中心,攻击测试,集群和社区检测。

2.3。日本海上网络

日本是一个典型的海洋国家。在我们的数据系统,日本有994端口,其中125端口是必不可少的在国际和国内海上网络(34]。海港是非常至关重要的国家和地方的经济。因为日本是山区,主要都市地区所有发达的沿海国家的飞机。关东大的三个最重要的大城市,Chukyo,和近畿都是发达的大型终端,即东京的海湾,伊势,分别和大阪34]。从历史上看,大型海港经济发挥了至关重要的作用,以及这些海湾地区的城市发展。

开发一个日本海事系统至关重要。首先,日本严重依赖于原材料的进口对国内生产和人们的日常生活。例如,日本进口超过90%的能源和60%以上的食物来自海外。日本是一个领先的高科技国家,和许多工业产品出口海运贸易的全球市场。第二,日本由大约6800个岛屿,其中包括四个主要岛屿。大多数城市发展沿海行,和他们每个人开发了港口。港口对当地的经济和发展至关重要。第三,开发日本港口的成本高和增加是由于严重的海洋环境。港口投资是不可行的当政府无法识别的港口作为重要的部分国家和地方政府的发展战略。第四,港口城市有限的土地可用性限制了日本港口的发展。 The marine terminals, logistics activities, and the port cities demand a large volume of lands. Therefore, the governments must optimize the lands’ efficiency and develop multiuse modes to cope with these conditions. Due to severe trade and economic dependence on maritime transport and shortage of land resources, Japanese ports and the shipping industry faces fierce competition in domestic markets and the Asian maritime system. South Korea and China both present competitive power in ports and shipping. The interaction between Japan and neighborhoods and the embeddedness in the global maritime network may indicate potential opportunities for the Japanese port system.

2.4。总结

网络和海事研究表明网络制定海上的港口和航运网络有利于海上网络的结构和行为进行调查。然而,现有的研究(26,32)主要集中在单一网络的一个国家地区,网络分析方法耦合两个或两个以上的海上网络仍在发展。考虑日本和其与其他国家或地区之间的互动,它是具有挑战性的构建大规模网络进行分析。

3所示。海上网络分析方法

3.1。一个系统的框架

图1本研究提出了一个系统的框架。考虑到知识的全球海上网络之间的交互,日本,中国,和MSR,我们在本研究开发四个模块作为too-level框架。首先,先前的研究地球航运数据系统(1,4是本研究的基础。第二,我们构建海上网络分析的基础。第三,分析模块,八个场景构造评价方法,研究了海上网络分析。我们展示这些数据系统,使用数据系统开发的概念和方法。

全球海上网络定义,其次是通用海事网络。然后,我们阐明两个网络生成程序和计划:我们从一个容器生成一个网络端口调用序列;我们从这两个构造一个新的网络互联海上网络。最后,网络分析方法主要用于本研究(部分5)给出了基于上述网络符号。基于学位和PageRank中心,我们概念化一个度量利用节点之间的流动主要(或最高n)流动和流动意义海上网络之间的交互。

3.2。海上网络

3.2.1之上。海上结构网络

我们表示全球海上网络 ,在哪里 端口设置,连接设置,端口属性和连接属性。 ; , ; , 。在这里,名称或索引的属性,每个属性是一个向量对应的节点或连接。的符号和用于访问连接的两个终端节点 。定义操作符 , 随着节点集的目标或来自节点 ,如下:用

在(1),进入一个节点的节点的集合包含起始节点结束的边缘节点的节点 。同样,离开一个节点的节点的集合包含的结束节点的边节点的节点开始 。

任何海上网络是全球海上网络的一部分。给定一个节点子集, ,海上网络来标示 在以下:。

海上的一组给定的网络端口可以新配方的形式 如上定义。在这里,新港口集 。新边集包含的边缘开始和结束节点 ,用(3)。端口属性集是一组属性,属性数据向量对应的地方 ,用(4)。同样,边缘属性集是一组属性,属性是数据向量对应边缘设置计算(3)。

中心措施包括度、亲密和中间性的中心措施(15]。这些基本中心评估的重要性(各个方面)网络中的一个节点。

船舶的航运交通网络不同于一般connectivity-based网络因为船的运动可能取决于几个之前调用端口(35]。在此基础上观察,我们开发的网络调用序列通过考虑船舶的运动。此外,因为最终的网络是所有边的组合生成的调用序列,最后网络利用本地信息(邻居的电话端口)来减少随机误差在AIS数据(36]。

3.2.2。生成海上网络

在海上的背景下研究中,我们定义了一个调用序列(表示一个序列在一组序列 )作为网络节点序列和重量附加到序列,即 ,在哪里 , ,和一个常数加权 。序列从港口到港口 。我们说的序列的旅行跳跃。

的网络调用序列是由一个定义的 。通过 ,海上网络 可以生成(6)- (8)。在(8),用于表示原来的调用序列的重量,生成的网络。

在(6)- (8),我们生成 从一组调用序列。值得注意的是,调用序列访问一系列的港口。因此,从访问端口直接连接到相邻的港口后访问端口可以逐渐从序列中提取。也就是说,一组连接(边缘)可以从序列中提取港口,作为用(7)。对于一个给定的序列,我们可以计算并确定一些属性,例如,该船的重量和大小的序列。因此,每条边可以继承的财产序列,用(8)。

在上述配方,只有直接过渡(跳)从一个港口到其相邻的港口用于网络吗 。事实上,转换从一个港口到其继任者在场可以间接转换的乘数可能较小的系数。在(9),所有转换从一个港口到它的继任者在调用序列显示端口之间的连接;在(10),连接的重量减少乘法器, ,这表明长途过渡(跳跃)影响更少的重量而定。值得注意的是,在9)和(10),用 ,从节点开会时“停止”吗 。

的区别(9)和(7),他们使用一个跳或multijumps构建集序列的边缘。跳跃的数量可以修改影响边缘属性,用(10)。

因此,我们可以设置任意数量上限的跳跃( )生成和 ,因此产生的和是用和 。由此产生的网络也会影响中心和网络分析结果。因此,这个符号表明上边界的设置用于生成网络跳数。在这项研究中,我们生成网络中使用下面的部分 。“跳”是一个新的概念引入代表序列的行为。

是一个时间序列和其他两个系列可以定义的陪同下,和 ,来访的时间和持续时间。通过使用这两个系列,可以划分为短系列期刊模式分析。

我们可以从一组生成一个海上网络的海上网络端口来自最初的网络,其端口属性聚合端口的属性,其边缘连接总权重之间的连接端口的连接。

鉴于两个海上网络( ),新 生成(11)- (16),和总运营商在属性权重; 是一组之间的联系和 。值得注意的是,我们两个可能的新连接插入连接设置当连接之间存在给定的网络,用(13)和(14)。

在(11)- (16),我们推断两个海上网络,和 。在(11),顶级网络来自这些子网的节点。在(12经营者),计算两个网络的节点之间的边集。在(13)和(14),如果有两个网络之间的边缘,边缘添加到边缘的网络。节点和边缘属性集是不同的。因此,我们引入聚合运营商(15)和(16)。例如,一个网络的吞吐量财产总和( )港口吞吐量的网络节点。类似地,两个网络之间的运输体积之和( )这两个网络之间的卷边。

3.3。为海上网络分析工具

研究了两类网络分析:基于节点和edge-based分析工具。

3.3.1。基于节点分析

基于节点工具定义基于复杂网络的中心,即学位中心和PageRank中心(37]。中心可以表示程度与流入和流出节点的重要性(委托海事研究港口吞吐量)。相比之下,PageRank中心能反映网络节点的重要性(委派一些重要的枢纽港口海上网络)。

我们推导加权学位中心的定义(17)- (19)[15),和在——和出度网络被认为是一个方向,然后呢网络中心度当我们考虑的是双向的。在分析连接网络时,帐户连接次数,简化程度定义为(20.)- (22)。是一组连接节点,连接节点的数量吗 。

PageRank中心,节点指向的重要性代表一个节点的重要性 ,用 ,而节点的连接用 。PageRank中心概念上定义的

“PageRank”(38,39中心是植根于网络的随机漫步。图中的一个节点,我们决定下一个节点与“遵循概率”的替代品(接班人)当前节点的无向的情况(邻居)。否则,当一个节点没有替代(继承人),从所有节点选择下一个节点。2016年我们使用网页排名算法在MATLAB中实现。

3.3.2。Edge-Based分析

定义了两个edge-based工具:主要海上网络中流动,流动在两个海上网络在全球海上网络的背景下。

主要的流头n个两个海上网络之间的流动。给定两个海上网络节点集和 ,的连接来是 。流用为每一个 。因此,可以排流渐渐的失去的连接。的头n个连接 。在这里,是一个数字表示连接设置。

两个海上网络之间的相互海上流动发生在一个全球网络的背景下。网络流是评估在三个标准:调用序列数量,数量的电话,和加权流量。

给定两个节点集和作为两个海上网络,这三个评价标准相互网络流 , ,和 ((24)- (26))。

我们进一步解释上述三个标准。在(24),我们计算的船只数量的调用序列访问两个海上网络(访问一个端口在海上网络和访问另一个港口海上网络),这是约等于容器调用两个海上网络的数量。它可以回答的问题:有多少船只同时访问两个海上网络?数量应该代表两个海上网络的连接强度。在(25),如果一个序列访问港口海运网络,然后在另一个海上网络端口,将会增加。这是回答这个问题:有多少访问两个海上网络吗?同样,由(26),我们试图回答:多少卷在两个网络之间的访问属性是边缘卷?通过这三个计算公式,确定了两个网络之间的关系。

3.4。一个例子

考虑两个调用序列或海港,500吨,流与700吨。港口的泊位1 - 7是4,4,3,3,5,5、5个人。因此,网络 可以建立:(1) (2)考虑一组八边: (3) 和 (4) 和

我们可以找出两个海上网络从七个海港,也就是说, 和 。设置两个总运营商和来 。一个新的网络submaritime网络 可以提取:(1) (2) (3) ,和 (4) ,和

4所示。数据

在这项研究中,我们使用的数据超过300000艘船的AIS追踪2016和6000个海港建设海上网络 通过使用方法开发的部分3。一艘船的位置跟踪记录在AIS可以处理海港的调用序列。通过这个过程,我们可以得到所有船只的港口调用序列。在这些船只,只有第三可以有两个港口调用序列。在这里,是一组海港在全球海上网络;是一组端口之间的连接。我们可以生成一节中描述的方法3。表示一个属性,即经济实体(ee), 。最初的重量(在(8)和(10))的容器调用序列是船的重量。

使用 代表完整的端口设置( ),日本港口集( )和中国的端口设置( ),和一组港口以及海上丝绸之路( ), , , ,和 。他们补充集用(空集), , ,和 。此外,日本港口包括两套,国内港口集与国际端口设置 。日本海上港被称为当且仅当至少一艘访问至少一个端口,不在 。我们将介绍代表的数量至少船只来访的日本港口次,表示(27)。此外,在(28),计算数量的国家的港口访问的船 。

表2总结了血管参观日本港口 。首先,我们分类贸易船只进入国内和国际贸易船只。越来越多的船舶国际贸易船只参观日本港口。只有极少数船只访问了日本在2016年一次,虽然大多数船参观了国家的十倍以上。考虑到船的时间召唤,血管的分布来访的时间( )和国家( )描述(参见图吗2)。

此外,发行版的和计算从可以描述使用日期和个月和(见图3)。的季节性分布是轻微的至少的分布和 。

跳有影响 , , ,和(见图4)。因此,参数“跳跃”的选择是至关重要的。当数量太小,间接的影响港口结果之间的联系是不明显的。“跳跃”表示船只的端口的访问行为。如果一个容器访问端口前端口C,跳跃的数量是一个从C到;如果船公司目的港访问之前访问B和C,跳跃的数量是两个从C(部分3)。在这项研究中,我们设置的跳跃到15 (9)和(10)。

5。结果和分析

在下面,我们构建海上网络和分析海上网络之间的相互作用( , , , , )在全球网络的背景下 )通过使用节点——和edge-based分析工具。

5.1。一跳与世界连接

中定义的(12),直接连接( )在日本港口( )和世界( )的意思是直接连接的日本港口和港口的所有国家/地区(见图5)。在这里,26097和922端口的连接。换句话说,跳跃的数量(如图3中定义)就是其中之一。该船连接(见图5(一个)和5 (b))和顶部主要流动(见图5 (c)和5 (d)为 )帮助识别大多数海上贸易地区。

5.2。Multijump与世界连接

日本港口之间的所有连接( )和世界( )的连接日本港口和港口的所有国家/地区由不同数量的跳跃( )(见图6和7)。在这里,114673和2520端口的连接。海上贸易地区可以确定(见图6(一)和6 (b)),以及最主要的流动(见图6 (c)和6 (d)为 )。设置“multijump连接显示可能间接对日本海上贸易伙伴。

5.3。国内贸易的海上网络流

国内连接(见计算(29日)可以概括的端口连接,船访问( ),和流动,以及连接国内港口(见表3)。149活跃端口几乎完全彼此互连(见计算(30.连接图(见图)8)。端口的流的吞吐量计算(31日)- (34)。

前20名的主要流动(表4),我们可以确定主端口连接,通过使用 。最后三列是由类似的公式,提出了(24)- (26)。

上述分析提供了工具来识别重要的或潜在的关键为日本国内港口和海上运输通道。

5.4。海上的国际贸易网络流

从产生的国际贸易149日本港口(表的连接5),大多数日本港口( )连接到端口(在超过1000 ),中定义的(36),是由(35),只有一个端口是纯粹的国内贸易港口。从20大港口(表最重要的流6),只有一个端口(柳井正,这是纯粹的国内港口)上市。因此,日本是一个典型的海洋国家,因为它的港口几乎是国际活跃的港口。

5.5。日本和世界之间主要的海上流动

从主流动(图8, )在运营的国家为日本( )和世界( ),所有著名的流或从中国( ),中国香港和新加坡。前20名的日本和世界(表之间的连接6, ),最突出的流动活跃在日本和MSR(主要是香港、新加坡和马来西亚 )。香港和新加坡是必不可少的中心对日本产品的贸易;中国是日本产业的一个重要市场。

日本(之间的网络流 )和世界( )可以计算(见表7)。通过评估之间的流动比率的日本和世界的最后两行表中了8日本港口的流动从而减少对全球海上网络(0.56∼2.31%),而导致其国内贸易居多(11.04∼28.89%)。

5.6。排名由贸易港口,连接,和向心性

使用全局连接数据的日本港口,我们把端口,如表所示7。科比是一年级。

日本港口不不同的排名的吞吐量(使用节3(使用)和网络的影响节3)(见表9)。

5.7。主要的海上流动与海上丝绸之路

从日本(之间的主要海上流动 )和MSR ( )(图9),中国、新加坡和马来西亚进口国家与日本中央。

前20名日本和MSR之间的联系( ,表10),我们可以确定三个基本利益相关者:香港、新加坡和马来西亚MSR。

表11表明日本之间流动的比率( )和MSR ( );大约20%的船舶流MSR的日本国际贸易,而日本对MSR的一个很小的比例(从0.52%到4.49%)的流动。这意味着虽然BRI文档没有提到日本,日本高连通性的BRI至少MSR。

5.8。与中国主要的海上流动

在日本(之间的联系 )和中国( )(见图10和表12)、香港、上海、宁波、广州发挥重要作用。尽管日本和中国之间的流动占4.59∼9.21%日本,中国只有0.61∼3.44%(见表13)。

6。讨论

海上网络是复杂的,因为他们是代理各种利益相关者(港口运营商,船舶运营商,运营商,当地港务局和内陆地区,和多级政府)。港口的结构和行为结果的游戏在这些利益相关者,而海上网络在一个国家或地区整体应急。现实世界的全球海上网络由6000多个港口属于200多个经济实体。在海上网络的背景下,很多公司、组织和政府。他们的要求和利益使网络活着和复杂的结构和行为。海上网络通常是自适应和复杂,这表明任何单位控制网络,或这样的控制最终是不可能的。海上网络是一个相关利益相关者的代表。例如,一个海上的一个国家的港口网络代表国家的利益和权力。因此,我们使用海上网络分析利益相关者的关系和行为。

一些研究制定了海港海上网络方法在网络科学(见表1)。港口彼此互连通过航运班轮或船舶运动。主要centrality-based方法用于揭示港口网络中的意义和对网络的影响。基于网络的数据帮助揭示网络级结构和行为1]。开创性的研究很少调查国或地区港口系统由数据驱动的方法由于全球海上网络构建大型或全球海上网络是具有挑战性的。本文结果在海上网络和国家层面的利益相关者之间的联系的全球海上网络。

在地理上,日本是孤立的土地覆盖的砖和MSR虽然与中国有很多联系,亚洲,和欧亚大陆的海上贸易。在节中给出的结果5,尽管日本港口船舶流占全球海事系统,日本和中国之间的交互流(MSR)是著名的在比较日本的整体流动虽然只是一小部分的中国和MSR的流动。日本的研究提供了足够的原因考虑MSR和欧亚大陆的重要连接。节3,网络的定义和分析工具制定相应的一系列定量计算方法通过扩展网络科学的概念和算法。我们把日本、中国、MSR和世界海事系统作为典型的海上网络在这里,所以我们可以分析不同国家的海上网络之间的交互或独立经济体以相似的方式嵌入到一个全球网络。

7所示。结论

在本文中,我们解决的研究问题:如何海上网络代表了国家和区域层次上相互作用的背景下全球海上网络?我们对日本海洋港口之间的交互和数据系统的MSR和分析工具。日本与密切MSR海运运输;网络的海上网络有助于经济互动的影响海事所代表的实体网络,尤其是在全球海上网络的背景下;著名的海上网络之间的交互通过使用节点出现,edge-based网络分析工具。我们构建一个示例的一个全球海上网络超过6000海港测试和确认研究。虽然有开创性的研究使用的方法在网络科学调查海上网络(见表1),本文是第一个大规模的研究联系国家级和区域水平分析和海上网络在全球海上网络。

这项研究让几个学术贡献。它检查嵌入全球海上海事网络交互网络,在海上网络代理为国家级和区域层面实体,例如,日本,中国,MSR,世界海事系统。除此之外,这是首次研究研究日本和中国之间的交互通过海运港口和航运(MSR和世界)使用一个可靠的方法与AIS数据。特别是,尽管大多数研究海上集装箱班轮运输网络使用数据为基础,本文使用一种新颖的二次数据集,抓住了港口和船剖面数据和船只的全球运动跟踪(AIS)。这个综合数据集反映了实证方法在大数据的多样化和人工智能时代(40]。而港口和航运数据和AIS数据已被广泛用于交通和资源管理领域,我们开发了数据驱动的海上网络的定义和工具。

有限制的数据和方法应用于本研究。我们构建网络使用2016年的数据,而海事系统近年来发展经济和贸易系统。获得简洁的大规模海上网络,我们必须处理,修复、合成许多步骤。数据及其处理是昂贵和耗时的现阶段的研究。数据系统最终将提供基准数据集海上网络将应税学术社区。因此,数据链太长质量保证和测试数据。我们专注于基于网络的应用程序方法科学构建网络。然而,目前的分析方法不能处理不确定性,开发动态,甚至完全真实的海上网络的随机误差(41]。涉众在国家和地区层面是复杂的,和他们的观察和决策必须受到各种来源的信息。应该整合各种来源的海上网络整体的决策环境。

一些未来的研究将是可取的。首先,我们可以扩展该模型来研究其他经济,政策,和sustainability-related海事网络交互影响区域和全球海上网络。在港口、国家和地区层面,影响是不同的,相互影响的。它有利于建立一个多层网络的进化行为为研究网络的子网35,42]。其次,我们主要是扩展网络演示,一代,和必要的概念和分析方法,可以进一步验证和推广推广网络,尤其是在复杂系统中通过耦合方法。第三,我们使用海上网络是由一组港口全球海上网络。在网络结构的角度,我们可以使用社区检测和聚类算法自适应和进化发展海上网络使用数据系统开发。它可能导致网络分析的新算法。总之,这项研究是研究网络的网络的开始。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

中国国家自然科学基金(71871136)和上海市科学技术委员会(17 dz2280200)部分支持本研究。