水上交通安全问题历来是海事部门重点关心的安全领域。而水上交通事故是水上交通不可避免的伴随物,绝对意义上的交通安全是不存在的。如何减少水上交通事故,提高水上交通安全水平,改善水上交通安全状况,对于航运业健康有序发展至关紧要。若对水上交通事故多发水域的事故数量进行有效控制,可以快速地降低水上交通事故。因此,对交通事故多发水域进行重点研究是一项十分紧迫而重要的研究工作。目前,对水上交通事故多发水域的研究多数从定性的、模糊的角度;而道路交通安全研究已十分成熟,学习道路交通安全的研究可以拓展研究思路。水上交通事故多发水域与道路交通黑点不仅在概念上有相似之处,而且在事故空间特征方面也具有一定相似性,故学习道路交通黑点的研究进行水上交通多发水域的研究是十分有必要的。通过水上交通事故的空间特征和事故严重性相结合,总结道路交通黑点的定义,本文定义水上交通黑点,并明确水上交通黑点的条件。本文采用萤火虫聚类算法与事故严重程度的加权均值法相结合的水上交通黑点辨识方法。首先,从空间上,运用萤火虫聚类算法对水上交通事故进行聚类,找出事故多发区;然后,每个事故聚类的黑度值及所有事故聚类黑度值的均值采用事故等级的加权均值法进行计算,并将该均值作为黑点判断临界值,以此构建水上交通黑点辨识模型。以2003年至2014年11月期间发生在深圳西部港区的水上交通事故为研究对象,对本文所构建的模型进行实例应用,分析得到深圳西部港区共有7处交通黑点。运用层次分析法对辨识出的水上交通黑点进行成因分析。从自然环境、港口环境和交通环境等通航环境角度,对辨识出的水上交通黑点进行分析,得出对各黑点形成影响较大的因素,并提出针对性防治对策及改善建议。以深圳西部港区水域实例应用,建立风险指标体系,运用层次分析法对深圳西部港区水域辨识出的7处黑点成因进行分析,得到对各黑点形成影响较大的因素,并提出针对各黑点的防治对策及改善建议。基于理论研究成果,利用Baidu Map二次开发平台,搭建水上交通黑点辨识辅助决策支持系统。以此将水上交通事故空间分布特征等进行可视化展示,并辨识水上交通黑点,可大大提高水上交通事故信息分析能力。水上交通黑点辨识模型适用于港口水域。通过对深圳西部港区辨识水上交通黑点并得到对各黑点形成影响较大因素,为海事部门划定高风险水域、制定整改方案及对策提供了一定依据,为水上交通安全状态分析提供一种度量方法。