综合风险指数
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事件监测流 ｜ 数据快照 2026-08-26 ｜ 多源检索聚合（新闻/官方公告/气象/港口通告）
选择待分析事件
风险概率分析引擎 贝叶斯条件概率 × 风险因子修正
← 请在左侧选择一个事件，查看完整概率分解、历史类比与影响推演
历史事件 → 运输风险 关联统计 基于 2015–2026 公开事件复盘标定
| 事件类型 | 历史样本 | P(中断≥2天) | P(中断≥7天) | P(绕行/改道) | P(月发运↓≥3%) | 典型运价影响 | 平均恢复周期 |
|---|
注：条件概率基于对 2015–2026 年 60+ 起事件的公开报道复盘标定（右表列出代表性案例），为模型先验概率；实际运行时按事件强度、持续时间与信息可信度做贝叶斯修正，并随新事件持续学习更新。
历史事件库（代表性案例）
| 时间 | 事件 | 类型 | 位置/节点 | 实际影响（复盘量化） | 持续 |
|---|
预警中心与应对建议 触发规则：P(后果) × 节点暴露度 ≥ 阈值
每日不间断监测方案 关键词矩阵 × 信源 × 频率
| 监测维度 | 中/英文关键词组合（示例） | 频率 |
|---|---|---|
| 港口运营 | "黑德兰港 停摆 / Port Hedland closure"；"丹皮尔 恶劣天气"；"Ponta da Madeira 装船 延误"；"Saldanha 检修" | 6–12h |
| 航道安全 | "红海 袭击 商船 / Red Sea attack"；"曼德海峡"；"巴拿马运河 吃水 限制 / Panama Canal draft"；"台湾海峡 演习"；"马六甲 拥堵" | 6h |
| 劳资动态 | "港口 罢工 / port strike"；"BHP 码头 工会"；"Transnet 工会 行动"；"引航员 罢工" | 12h |
| 贸易政策 | "铁矿石 出口 关税 / iron ore export duty"；"进口 管制"；"商务部 公告 铁矿石"；"制裁 矿山"；"检验 检疫" | 12h |
| 气象灾害 | 台风/气旋路径（JTWC、澳 BOM 官网接口）；"Pilbara cyclone alert"；巴西涌浪预报 | 3–6h（自动） |
| 事故异常 | "搁浅 / grounded"；"碰撞 / collision"；"火灾 / fire onboard"；"桥梁 坍塌"；AIS 异常聚集 | 6h |
| 市场信号 | BCI/C5 运价异动（日涨跌>8%）；铁矿价格异动；FFA 曲线跳变；战争险费率 | 日 |
| 信源类别 | 代表信源 | 接入方式 |
|---|---|---|
| 新闻/情报 | Reuters、Bloomberg、GCaptain、TradeWinds、 Splash247、财新、Mysteel、上海航运交易所 | 搜索API / RSS |
| 官方公告 | 巴拿马运河 ACP Advisory、苏伊士运河 SCA、Pilbara Ports、Vale/BHP/RIO 官方、中国海关总署 | 官网监测 |
| 气象/灾害 | JTWC 台风、澳 BOM 气旋、NOAA、CPTEC（巴西）、GDACS | API + 模型对接 |
| 船舶/港口动态 | AIS 数据（船位/锚泊）、IMF PortWatch 港口拥堵指数、Kpler 发运量 | 订阅 API |
| 运价基准 | BDI/BCI/C5 航线费率、Clarksons、FFA 报价 | 日度数据 |
信息可信度分级：官方公告 (0.95) ＞ 一线财经媒体 (0.85) ＞ 行业媒体 (0.75) ＞ 自媒体 (0.5)。可信度直接进入概率修正因子。
生产化部署架构（本原型 → 全自动系统）
cron / Airflow 定时任务驱动搜索 API 与 RSS 抓取（附 Python 采集脚本示例 collector_example.py），全量关键词矩阵每 6–12h 扫描一轮，天气类 3h。
对抓取内容做结构化抽取：事件类型 / 位置节点 / 时间 / 强度 / 量化指标 / 信源，输出统一事件 JSON 并去重合并。
按本系统模型：历史条件概率（先验）× 强度/持续/可信度因子（贝叶斯修正）→ 节点风险分 → 全网 CRI 指数；参数随新事件闭环学习。
触发阈值即推送：邮件 / 企业微信 / 钉钉机器人 / 短信，附影响评估与四维应对建议（采购/航运/合同/保险）；预警升级与解除自动跟踪。
cron: 0 */6 * * * python collector_example.py
# 核心逻辑伪码
for kw in KEYWORD_MATRIX: # 关键词矩阵（见上表）
for src in SOURCES: # 信源清单
items = search_api(kw, src, period="6h")
for it in items:
evt = llm_extract(it) # 结构化抽取
dedup_merge(evt) # 去重合并进事件库
risk_engine.recompute() # 重算概率与 CRI
alerts = risk_engine.check_thresholds()
push(alerts) # 邮件/企微/钉钉推送
每日自动生成《铁矿石航运晨报》：CRI 走势 + 活跃事件 + 预警清单 + 建议；分析师可在系统内对事件做确认/修正，修正结果回流模型（持续学习）。
系统架构
风险模型方法
Exposure(node) = 该节点承担的铁矿石海运量 ÷ 全球海运铁矿石总量如：黑德兰港 ≈ 27%，南海通道 ≈ 72%（中国进口份额）
② 事件风险分
RiskScore = BaseSeverity(类型) × Intensity × Persistence × (1+Contagion×0.3)类型基础严重度 0.4–0.8；强度、持续性由事件量化指标与已持续天数决定
③ 后验概率（贝叶斯修正）
P(后果|事件) = P_prior(类型,后果) × f(Intensity) × f(Persistence) × f(Confidence)先验来自 2015–2026 历史事件复盘（历史关联页），修正因子映射到 [0.6, 1.3]
④ 节点风险 & 预警触发
NodeRisk = Σ RiskScore(evt)（按节点聚合，含跨节点传导）预警等级 = f( max P(后果) × Exposure )：极高(≥0.75)、高(≥0.5)、中(≥0.25)、低(<0.25)
模型为透明可解释的评分卡+贝叶斯框架，所有参数在数据层可配置；随事件库积累可平滑升级为机器学习分类器（逻辑回归/GBDT），历史先验作为特征冷启动。
覆盖范围与数据说明
本原型中"当前事件"均来自当日公开新闻检索并附来源链接；历史影响量化数据来自公开报道复盘。系统目标用户：钢厂原料采购、矿山发运计划、贸易商、航运公司/租家。影响面测算含直接运输影响（延误/绕行/滞留）与间接影响（运价、保险、供应节奏）。
⚠ 免责声明：本系统输出为基于公开信息与历史统计的概率化风险评估，供决策参考，不构成投资或商业决策依据。