港口、产业与城市具有显著的关联性，港产城融合体现了三者在螺旋式发展中的协同演进关系。随着我国港口管理体制改革的深化，对港产城融合状态进行科学测度与机制解析的需求日益突出。针对既有研究中多指标信息重叠与系统协同关系难以量化的问题，构建一种基于主成分分析的耦合协调度模型（PCA-CCDM）。该方法以2004—2023年我国75个港口城市的面板数据为基础，通过主成分分析对港口、产业与城市子系统的高维指标进行降维处理，克服了指标间的多重共线性问题；继而运用耦合协调度模型量化三系统间的协同水平，并结合通过指标间相关性确定指标重要性（CRITIC）赋权法与面板熵权法进行综合赋权与稳健性检验。研究表明：研究期内我国港口城市融合度整体呈上升趋势，其演进过程受港口管理体制影响呈现阶段性波动；区域间与区域内融合度差异显著，极差达4.65，管理体制变迁、产业发展路径依赖与区域制度弹性差异是导致该分异格局的核心因素。据此提出构建跨域协同治理体系、实施差异化产业发展策略等政策建议，为推进港产城系统协同发展提供决策依据。

升船机凭借适应水头高、过坝时间短、节能不耗水、布置更灵活的显著优势，已逐渐成为现代内河航运与水利枢纽工程克服航道集中水位落差的关键通航设施。本文系统梳理升船机技术的发展历程与体系架构，重点剖析三大主流升船机的技术原理与工程适配性；聚焦具有广泛适用性和大型化发展潜力的平衡重式垂直升船机（齿轮齿条爬升式、钢丝绳卷扬式）的结构设计、施工制造、安全保障等核心领域，结合三峡、构皮滩、百色等典型工程案例，阐述中国在超大型升船机领域的关键技术突破；针对超大运量、智慧运维、绿色低碳等行业需求，展望串联矩阵式布局、摩擦驱动式机型、智能监测诊断三大技术发展趋势。研究表明，中国升船机技术已实现从“跟跑引进”到“领跑创新”的跨越式发展，构建了多技术路线并行的自主体系，未来将为国家综合立体交通网建设与“一带一路”倡议提供关键装备支撑，推动全球内河航运技术升级。

在全球供应链不确定性加剧的背景下，如何增强港口应对外部冲击的能力成为学界和业界关注的热点问题。为此，文章基于2004年至2023年中国16家港口上市公司的面板数据，采用网络爬虫技术获取企业年报文本，利用逆文档概率词频法提取数字化相关关键词频以量化数字技术应用程度，同时运用敏感性指数法测度港口韧性水平。在此基础上进一步构建固定效应模型实证检验数字技术对港口韧性的赋能效应及其作用机制。结果表明：数字技术应用能够显著提升中国主要港口的韧性，数字技术水平每提高1个标准差，港口韧性将增加约0.2个标准差，且该发现在经过一系列稳健性检验后仍然成立；数字技术通过强化吸收能力和适应能力发挥作用，其中对适应能力的增强效应尤为突出，而通过创新能力提升韧性的路径尚未显现；在2020年全球公共卫生事件冲击下，数字技术对港口韧性的赋能效应得到显著增强，而在面临气候变化和2008年金融危机冲击时，数字技术对港口韧性的赋能效应并未发生显著变化。这些结论为当前全球不确定性骤增背景下寻求港口韧性的提升提供了新的视角。

船舶运动建模对智能控制技术的发展具有重要意义，但传统建模方法存在参数多、精度不足等问题。针对这些问题，文章以大连海事大学最新的智能研究与实训两用船“新红专”为研究对象，采用特征模型建模法构建船舶运动特征模型。首先，运用Kalman滤波对实船试验数据进行预处理；其次，采用含遗忘因子的非线性新息最小二乘法进行特征模型参数辨识；最后，通过回转试验和Z形试验验证模型的有效性与准确性。结果表明，所建模型符合度为89.7%，相比传统Nomoto模型参数更少且精度更高。该研究为特征模型在航海领域的深化应用提供理论参考，对提升船舶运动控制精度具有重要意义。

针对某双桨双舵船的舵型特点，采用计算流体动力学方法，开展不同舵剖面几何参数下该船舵力试验的系列数值模拟，计算得到舵法向力系数，分析舵展弦比和厚度比对船后舵水动力性能的影响。在此基础上，结合构建的四自由度船舶操纵运动数学模型，对标准回转和Z形操纵运动进行数值仿真，获得对应的操纵性参数，分析舵展弦比和厚度比对双桨双舵船回转能力、航向保持及转艏纠偏能力的影响。研究结果对优化舵几何参数设计和改善船舶操纵性具有参考意义。

针对上游水库运行叠加自然演变导致长江下游通州沙河段滩槽格局出现新调整、进而威胁12.5 m深水航道稳定的问题，本研究基于2018—2024年实测水沙地形数据，采用时空对比、断面分析与冲淤计算等方法，揭示了近期河势演变特征与航道响应机制。河段滩槽调整剧烈且呈现规律性差异：南通水道深泓年际摆幅达0.4 km，其碍航浅滩历经“切割下移-断开-聚合”三阶段动态演变，整体呈现“槽冲滩淤”与季节性“洪淤枯冲”特征；通州沙水道则以新开沙右缘持续冲退、串沟发育为主要特征，驱动裤子港沙整体向东南迁移并挤压航槽。研究进一步量化了水文动力的关键调控作用，丰水年强动力驱使南通水道浅滩冲刷、面积缩减约30%，航道条件改善，但同时加剧通州沙水道串沟发育与沙体迁移；枯水年则导致浅滩淤积入侵航槽，恶化航道条件，通州沙水道呈现局部调整。研究成果可为深水航道演变预测、疏浚与整治工程优化设计提供关键科学依据，从而为航道的长期稳定与可持续治理奠定重要理论支撑。

随着海运事业的快速发展，海上突发事故呈现频次增加与影响范围扩大的趋势。仅依赖事后的救援调度，会出现响应时间过长与调度成本高昂等问题。为提升海上应急能力，提出一种基于危险区域的海上救助基地选址与规模优化方法。考虑水域风险因素对航行安全的影响，建立基于地理信息系统和随机森林的事故分析框架，以确定危险区域；引入模糊综合评价方法计算外部干扰因素对备选点的影响权重；以最大化海域覆盖率和最小化配置成本为目标，建立考虑岛礁支撑作用的救助基地选址与配置模型，并基于衍生策略和共享机制设计了改进的多目标粒子群算法求解模型。以南海为例的数值试验结果表明，相较于NSGA-Ⅱ与标准多目标粒子群算法，所提算法在Pareto解集均匀性、多样性、非劣解数量及求解时间等指标上表现更优，综合提升幅度为28.88%~84.82%。敏感性分析显示，覆盖率与成本目标均对响应时间和备选点数量具有显著敏感性，决策者需在救援时效与建设投入之间进行权衡。与南海现有配置方案对比，优化方案可将配置成本降低13.22%，海域覆盖率提高11.98%，验证了所提方法的有效性与工程适用性。

针对波浪等环境扰动导致的船舶操纵运动预报模型实时性不足与长周期精度下降等问题，提出一种基于改进长短时记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）神经网络的船舶操纵运动在线预报方法。以多层LSTM为核心，通过嵌入的滑动窗口结构，实时计算窗口内误差指标，当窗口平均误差超过设定阈值时触发模型训练更新，从而达到适时更新的在线预报目的。试验结果表明：与离线预报相比，在线预报方法在波浪工况不断切换的长周期工况下仍能保持稳定的预报精度；在相同窗口长度下，采用更严格阈值设置的在线预报方法的均方根误差（RMSE）结果最高改善达56.85%，同时累计更新时间仅为3.82 s。所提出的在线预报方法在船舶操纵运动的长期预报工作中能实现良好的预报效果，对复杂海况下船舶操纵运动的长周期精确预报工作具有一定的应用价值。

国际海事组织（IMO）的船舶碳强度（CⅡ）规则下，理论研究大多仅依靠减少碳排放量来管理船舶碳强度。然而，以牺牲船舶运输功为代价减少碳排放量，不再符合碳强度达峰目标。故考虑硫排放限制，建模开展燃油更换或脱硫塔改装的措施选择。结合碳强度管理，以航速范围、配船数量、碳强度达标为约束，提出船舶配置与调度问题的决策模型。针对所提出的混合整数非线性规划模型，设计了线性化与CPLEX的混合算法。以中远海运5条航线进行验证，结果表明：与遗传算法相比，本文混合算法求解时间略增7.6%，但运营成本降低33.4%，且方案满足所有工程约束；无碳强度管理时，部分航线碳强度恶化至不合规，证实碳强度管理可有效规避船舶降级停航风险。基于上述结果得到管理启示：1）为降低船队油耗，班轮公司在满足货运需求前提下应减少船舶载重吨，并在调节范围内降低航速。为降低船队碳强度，除在调节范围内降低航速外，还应承揽更多货运需求以提升船舶载重吨。2）折减系数增大会提高碳强度要求，而受最小最大航速限制，碳强度管理需配置更大容量船舶。为避免碳强度不达标与船舶满载率过低，班轮公司应聚焦借助货运需求增加来提高运输功。

针对传统蚁群算法在信息素更新、易陷入局部最优以及路径规划安全性方面不足等问题，提出一种基于改进蚁群算法和转向点优化的全局路径规划算法。通过引入迭代次数、搜索质量和效率的平衡参数，利用当前路径节点到终点的欧氏距离倒数来改进启发函数，以强化全局与局部搜索能力并避免局部最优。利用余弦函数的特性来设计自适应信息素挥发系数，以动态调整所提出的改进蚁群算法前后期的收敛性。鉴于航海环境的复杂性和实际航行需求，依托栅格法构建的航行环境，设计一种障碍物相邻节点检测和固定点逼近转向点优化算法，以提升航海安全性，使优化路径更贴合航海实践要求。仿真试验表明：与传统蚁群算法和其他改进算法相比，所提出的算法在平均路径长度上缩短约39%，平均迭代次数减少79%，提升路径寻优质量和收敛效率，有效缓解了搜索方向性不足及易陷入局部最优的问题，验证了其在无人艇全局路径规划中的可靠性和冗余转向点处理的高效性，为实际应用提供决策支持。