海运在全球货物运输中发挥着重要作用,港口作为海运的重要枢纽,其服务效率关乎整个供应链体系能否高效运转。自新冠疫情暴发以来,部分港口出现严重拥堵和延期滞留问题,集装箱运价大幅上涨,引起各方对港口船舶服务效率的高度关注。在世界一流港口评价工作中,由于对船舶服务效率缺乏统一的评定指标,且数据统计口径存在差异,难以横向对比各港口的船舶服务效率。如何选取客观的评价指标,并采用统一的测度方法反映港口对船舶的服务效率,成为行业内普遍关注的问题。本文选取船舶直靠率和平均锚地等待时间作为评价港口对船舶服务效率的核心指标,通过应用船舶自动识别系统（Automatic identification System,AIS）产生的海量数据,提出一种基于AIS数据的港口船舶直靠率和锚地等待时间测算方法。并将测算结果应用于集装箱枢纽港的服务效率评价中。具体研究内容包括以下几个方面。（1）对AIS数据预处理,并生成港区边界。将AIS报文解码成可实际应用的数据,并针对AIS数据存在大量错误数据和冗余数据问题,提出一种改进的两阶段拉依达准则来剔除AIS数据中的离群点,达到AIS数据清洗目的。针对港区边界数据难以获取的问题,以泊位点坐标为数据基础,应用Arc GIS软件将各区泊位点外扩,得到港区港界的经纬度坐标集合。并将AIS数据、船舶数据库数据和港区、锚地的边界信息匹配,得到分船型的船舶进出港口的完整AIS时空轨迹。并将上海港洋山港区公布的干线集装箱船舶靠港艘次与从AIS数据中分析统计得到的3000TEU以上集装箱船舶靠港数据进行对比,AIS数据样本的覆盖率保持在90%以上,证明了AIS分析方法的可靠性和全样本的优势。（2）构建了船舶直靠率和锚地等待时间的测算方法。通过分析船舶进出港口的时空轨迹,完整刻画出船舶进港的3种行为轨迹,包括直靠泊位、非直靠进泊位和进船坞三种动态。根据船舶的3种进港动态,归纳出船舶直靠和非直靠的评判依据。并依据船舶进出港口的AIS轨迹数据,确定船舶是否在锚地等待并计算等待时间,剔除掉过路船舶、进船厂船舶以及其他异常数据,得到在泊位靠泊的船舶,进而求出直靠船舶数量,计算船舶的直靠率和平均锚地等待时间。由此构建出船舶直靠率和锚地等待时间的测算方法。（3）对构建的船舶直靠率和锚地等待时间测算方法进行实例测算。选取新加坡港、釜山港等样本港口的船舶进出港AIS数据进行测算,并对不同港口的集装箱船舶直靠率、平均锚地等待时间进行对比,同一港口的不同大小的集装箱船舶直靠率、平均锚地等待时间进行对比。结果表明:依据直靠率和平均锚地等待时间测算结果可横向对比各个港口的船舶服务水平,也可纵向对比同一港口对不同大小船舶的服务水平。并以天津港为例,将基于AIS数据测算的结果与港方公布的直靠率结果对比,测算结果验证了该测算方法的准确性。该研究成果为全球港口的服务效率评价提供了更为客观准确的数据支撑。