当前我国港口数字化转型进入深水区，堆场作为集装箱港口核心作业枢纽，其运营效率与安全管控水平直接决定港口整体周转效率、物流成本与安全生产底线。随着全国数据要素市场化配置改革持续推进，数据知识产权登记作为数据资源确权、流通、应用的核心前置环节，正在为交通物流领域高价值数据的合规复用、市场化交易扫清障碍。浙江省数据知识产权登记平台是浙江统筹推进数据要素市场建设的核心基础设施，主要承担全省公共数据、企业经营数据的知识产权存证、确权登记、流通备案等职能，经平台登记的数据资产具备官方合规性认定，可依法开展交易、授权、作价入股等市场化应用。
2026年5月9日，舟山甬舟集装箱码头有限公司旗下舟山堆场风险评估数据正式完成上述平台登记，成为浙江港口物流领域首批完成合规确权的高价值运营类数据集。本次登记的舟山堆场风险评估数据，通过对舟山堆场安全风险进行多维度量化建模，覆盖从基础运营数据采集到核心风险指数计算的全流程量化体系，可实时输出综合风险指数、容量压力、动态趋势动量、箱型结构集中度、核心区域偏差度等关键指标，为不同主体的决策提供数据支撑。具体来看，数据集的构建分为两大核心环节：
一、数据采集与预处理 采集字段覆盖日期时间、空箱总量、重箱总量、冷藏箱总量、危险箱总量、残损箱总量、超限箱总量、中转箱量、实时堆存量、额定堆存量、龙门吊场地实时堆存量、龙门吊场地额定堆存量等全维度堆场运营核心数据，可完整还原堆场实时运营状态。
二、核心风险指标计算 本次数据集构建了覆盖堆存压力、趋势变化、特殊箱风险、结构分布四大类的量化评估体系，核心计算公式包括：
全场堆存率S(%) = (实时堆存量 / 额定堆存量) × 100； 核心区域堆存率S_core(%) = (龙门吊场地实时堆存量 / 龙门吊场地额定堆存量) × 100； 非核心区域堆存率S_noncore(%) = ((实时堆存量 - 龙门吊实时堆存量) / (额定堆存量 - 龙门吊额定堆存量)) × 100； 日变化率Δ(%) = ((当日S - 前一日S) / 前一日S) × 100； 7日移动平均线S_MA7 = 近7日S的算术平均值； 趋势动量Momentum = 当日S / S_MA7，其中大于1表示上行趋势，小于1表示下行趋势； 波动率Volatility = 近7日S的标准差； 总箱量N_total = 空箱总量 + 重箱总量 + 冷藏箱总量 + 危险箱总量 + 残损箱总量 + 超限箱总量 + 中转箱量； 特殊箱型加权数量N_weighted = (危险箱总量 × W危) + (残损箱总量 × W残) + (超限箱总量 × W超) + (冷藏箱总量 × W冷)，其中W危=3, W残=2, W超=1, W冷=1； 特殊箱型风险指数R_special(%) = (N_weighted / N_total) × 100； 信息熵H = -Σ(p_i × log₂(p_i))，其中p_i = 第i类箱型数量 / N_total，共7类箱型； 箱型集中度C(%) = (1 - H / log₂(7)) × 100，数值越高表示箱型分布越不均衡，风险越大； 区域偏差度D(%) = (|S_core - S| / S) × 100。
从应用价值来看，该数据集可覆盖港口运营端、物流服务端、货主端乃至行业监管端的多元需求：对于码头运营方而言，企业堆场计划与运营团队可基于该数据集前瞻性预判堆场拥堵与安全瓶颈，动态调整堆场作业策略，优化场地资源分配，合理规划危险品箱、残损箱、超限箱等特殊箱型的落位与作业次序，有效降低因场地拥堵造成的无效翻倒柜作业和安全隐患，在有限的堆场空间内最大化提升集装箱的周转处理能力。对于船公司与大型物流企业而言，数据涵盖容量压力、结构风险、区域联动的多维风险指数，是预判港口堆场拥堵程度、优化航线选择与运输计划的“晴雨表”，可帮助其精准决策是否选择加速进港、减速等待还是临时转港，有效规避高昂的船舶滞期费用与燃油成本浪费，据行业公开数据显示，港口拥堵带来的单船日均滞期成本可达数万美元，该类数据的应用可帮助物流企业降低15%-20%的非必要滞期支出。对于陆运拖车公司和货主，该数据集可输出更透明、更可预期的提/还箱作业窗口，使其能够合理安排车队调度、优化运输路线，进而保障下游工厂的生产计划与零售商的库存稳定，减少因提箱延误带来的供应链扰动。此外，该数据模型也可复用至同类型集装箱码头、危险品堆场等场景的安全风险量化评估体系建设，帮助行业从传统经验式人工巡检转向数据驱动的实时风险预警与智能管控，也可为交通管理部门的港口运行监测、安全生产监管提供数据参考。本次登记也标志着港口运营类数据的合规流通迈出重要一步，后续经授权后该数据集可进入浙江数据要素市场进行市场化交易，为更多行业主体提供数据支撑。
登记内容：
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