Research Progress of Spatiotemporal Data Mining and Prediction for Maritime Transportation

YU Hongchu; XU Xiaohan; LU Yifan; XU Lei

doi:10.13203/j.whugis20260133

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Research Progress of Spatiotemporal Data Mining and Prediction for Maritime Transportation

Cartography and GIS | 更新时间：2026-11-05

- Research Progress of Spatiotemporal Data Mining and Prediction for Maritime Transportation
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 51, Issue 8, Pages: 1725-1754(2026)
- 作者机构：
  
  1.武汉理工大学航运学院，湖北武汉，430063
  2.武汉理工大学水路交通控制全国重点实验室，湖北武汉，430063
  3.武汉理工大学三亚科教创新园，海南三亚，572025
  4.中国地质大学（武汉）国家地理信息系统工程技术研究中心，湖北武汉，430074
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20260133
  CLC： P208
- Received：27 April 2026，
  
  Published：05 August 2026
- 稿件说明：
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余红楚,徐潇涵,卢怡帆，等.海事时空数据挖掘与预测研究进展[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(8):1725-1754.

YU Hongchu,XU Xiaohan,LU Yifan,et al.Research Progress of Spatiotemporal Data Mining and Prediction for Maritime Transportation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(8):1725-1754.
余红楚,徐潇涵,卢怡帆，等.海事时空数据挖掘与预测研究进展[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(8):1725-1754. DOI：10.13203/j.whugis20260133

YU Hongchu,XU Xiaohan,LU Yifan,et al.Research Progress of Spatiotemporal Data Mining and Prediction for Maritime Transportation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(8):1725-1754. DOI：10.13203/j.whugis20260133

摘要

时空数据、物联网、高性能计算与人工智能的发展，持续推动航运业新业态演进。海事时空数据包括船舶轨迹、海图、气象数据及航运业务相关数据等，构成了反映水上交通运行态势的重要时空信息基础。海事时空数据挖掘与预测研究对于提升航运系统运行效率、运输能力与服务质量具有重要意义。系统梳理了近十年来国内外基于海事时空数据的相关研究，归纳了经典统计分析、时空统计分析、时空预测以及图论与复杂网络等主要方法，总结了其在船舶行为建模、水上交通风险评估、船舶路径优化、港口调度管理、港口与航运企业运营评估、船舶运输网络分析、船舶排放监测与预测、船舶目标识别以及航运知识图谱构建与应用等方面的研究进展，并进一步分析了该领域面临的主要挑战与未来发展方向。

Abstract

The rapid development of spatiotemporal data

the internet of things

high-performance computing

and artificial intelligence has continuously accelerated the digital and intelligent transformation of maritime transportation. Maritime spatiotemporal data

including vessel trajectories

nautical charts

meteorological and hydrological observations

and shipping business-related data

have become an important information foundation for describing the operational status of waterborne traffic and supporting intelligent maritime governance. Through effective mining and prediction of such data

it becomes possible to improve operational efficiency

transport capacity

service quality

safety management

and environmental sustainability in maritime transportation systems.Research published over the past decade has shown that maritime spatiotemporal data mining and prediction has gradually formed a relatively comprehensive methodological framework. Classical statistical analysis remains important for regression

clustering

classification

and time-series modeling

especially in tasks such as fuel-consumption estimation

trajectory pattern discovery

vessel classification

and trend analysis. Spatiotemporal statistical analysis further strengthens the characterization of spatial dependence and spatial heterogeneity by introducing spatial autocorrelation analysis

spatial pattern analysis

and spatial regression models

thereby providing effective tools for traffic-flow monitoring

hotspot identification

and regional risk assessment. With the rapid development of data-driven methods

machine learning and deep learning have been widely applied to trajectory prediction

traffic-state prediction

behavior recognition

and emission forecasting. In parallel

graph theory and complex network methods have provided effective support for representing interactions among vessels

ports

and routes

and for analyzing network evolution

vulnerability

and resilience.Existing studies have also demonstrated broad application potential in vessel behavior modeling

waterborne traffic risk assessment

vessel path optimization

port scheduling and management

port and shipping enterprise operation evaluation

shipping network analysis

ship emission monitoring and prediction

vessel target recognition

and maritime knowledge graph construction and application. Overall

maritime spatiotemporal data are driving a transition from experience-based judgment toward data-driven analysis and intelligent decision support.Despite these advances

several challenges remain unresolved

including data heterogeneity

missing and noisy observations

cross-source fusion difficulty

uncertainty propagation

insufficient model interpretability

weak cross-scenario generalization

and the lack of unified evaluation benchmarks. Future research should place greater emphasis on high-quality multimodal data construction

real-time spatiotemporal computing

knowledge-enhanced modeling

graph intelligence

large-model-assisted maritime decision support

and integrated frameworks that combine perception

analysis

prediction

and dynamic control

so as to provide stronger support for intelligent shipping

smart ports

and modern waterborne traffic governance.

关键词

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