当前我国数据要素市场化建设进入加速落地阶段，数据知识产权登记作为数据资产确权、合规流通、价值变现的核心前置环节，正在各细分行业快速普及。浙江省作为全国数据要素市场化配置综合改革试点省份，其搭建的浙江省数据知识产权登记平台，承担着全省范围内数据资产权属确认、合规性审核、流通前置备案的核心职能，为各类市场主体的数据资产化提供官方公信力背书。而港口作为全球供应链的核心枢纽，智慧化转型、数据驱动运营已经成为降本增效、防控风险的核心路径，其中集装箱堆场的运营效率直接决定了港口整体的货物周转能力与安全管控水平。
2026年5月9日，舟山甬舟集装箱码头有限公司旗下的舟山堆场风险评估数据，正式在浙江省数据知识产权登记平台完成数据知识产权登记，成为国内港口场景下少有的完成官方确权的垂直领域运营数据资产。本次登记的数据知识产权，通过对舟山堆场安全风险进行多维量化评估，实时分析综合风险指数、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，可支撑多主体的数字化决策需求。
对于港口运营方而言，企业堆场计划与运营团队能够前瞻性地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，从而在有限的堆场空间内，最大化提升集装箱的周转处理能力。据港口行业公开测算，类似的数据驱动运营模式可帮助堆场作业效率提升15%-25%，安全事故发生率下降30%以上。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"，能帮助它们精准决策是选择加速进港、减速等待还是临时转港，从而有效规避高昂的船舶滞期费用与燃油成本浪费。对于陆运拖车公司和货主，这意味着更透明、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。此外，该数据的评估逻辑也可用于同类型集装箱码头、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。
一、数据采集与预处理 采集字段：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。
二、核心风险指标计算 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。
登记内容：
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