漁船海上作業天數統計方法的應用研究

周 全，倪 軍，范智鵬，顧 方，戚成業

（1.上海漁港監督局，上海 200433；2.北斗星通信息服務有限公司，北京 100094）

漁船海上作業天數統計方法的應用研究

周 全1，倪 軍1，范智鵬2，顧 方1，戚成業2

（1.上海漁港監督局，上海 200433；2.北斗星通信息服務有限公司，北京 100094）

本文是在上海市漁業主管部門多年來應用信息化技術手段實現漁船定位、短報文通信，提高漁船安全監管及應急處置能力的基礎上，通過研究分析信息系統多年積累的漁船數據，提出了漁船海上作業天數的統計方法，描述了該方法的原理和驗證思路，重點介紹了核心算法——區域判斷法和統計方法的執行流程。該方法的應用，將加快漁業信息化的發展，服務于漁業管理部門及廣大漁業從業者。

漁船；海上作業天數；統計；區域判斷；在線作業

0　引 言

我國是漁業大國，海域遼闊，海岸線18 000千米。海洋漁業水域面積達300多萬平方千米。據統計，2013年我國共擁有各類漁船107.2萬艘，其中機動漁船為69.5萬艘，海洋機動漁船28.3萬艘。在漁業生產管理中，管理部門需要掌握漁船作業的數據，特別是海洋機動漁船出海作業情況，從而鼓勵合法作業，處罰非法捕撈，并根據漁船作業情況合理發放燃油補助。相關研究部門需要依據漁船作業的宏觀數據，掌握漁業捕撈現狀，進行水產研究，規劃漁業生產及預測未來趨勢。漁業公司和漁業從業者也需要上述數據，通過對數據的回顧分析，以制訂或優化將來的生產計劃。

漁業現代化及信息化普及之前，漁船每年的作業天數往往只能根據經驗估算或采用紙質記錄，漁船航跡數據也缺乏有效、準確的記錄手段。隨著漁業信息化的發展，尤其是北斗技術廣泛應用于海洋漁業之后，各級漁業管理部門紛紛開始建設漁業信息管理平臺，并在數據庫中保存漁船的歷史船位，這為漁船作業情況的科學統計提供了數據支持。但由于在平臺建設之初，漁船安全保障是關注的重點，而在其他方面，如漁船作業數據統計，則采用了比較簡易的做法，統計的模型不夠科學，統計數字也不夠準確。由此可見，研究新的漁船海上作業天數統計方法，提高統計數據的精確性需求已成為海洋漁業管理部門迫切需要解決的問題之一。

1　應用統計方法計算漁船海上作業天數的必要性分析

1.1上海漁船數據現狀

上海市于2010年建成了上海市漁港漁船安全救助信息服務系統（簡稱救助系統），并于2014年在救助系統的基礎上建設了上海市漁港漁船監管系統。這些信息平臺融合了北斗、AIS、RFID及港口視頻等多種數據，實現了對上海海洋作業漁船的位置監管和信息服務。多年來，信息系統在漁船安全監管、應急救助方面發揮著積極主動地作用，取得了一定成效，保障了漁民群眾的生命財產安全，并積累了海量的船位數據。以2014年和2015年為例，對上海漁船數量和總體報位數量進行了統計，具體見表1。

1.2統計方法的必要性

基于上海漁船報位數據的現狀分析可以看出，一方面信息系統積累的海量船位數據沒有得到使用；另一方面，漁船出海作業燃油補貼發放又缺乏有效的依據。對此，如何利用船位數據提高漁船出海作業天數統計的精確度、統計結果的透明度和可信度，從而基于漁船合法出海作業天數進行燃油補貼，減少爭議，做到有據可依顯得尤為必要。本文在對上海歷年漁船報位數據分析的基礎上，提出了一種基于船位歷史數據、漁船基本資料（如船長、噸位、材質、捕撈作業類型）及海洋區域數據的統計計算模型。采用該模型，可充分利用海量的船位歷史數據，針對不同漁船、作業時間、作業區域及其他作業判定條件精確統計每艘漁船每日的作業信息，由此判定該船當日是否處于“作業”狀態，并累加到總作業天數。基于該算法，可以精確統計每艘漁船的全年作業天數、航程航次信息，能夠計算出有效的出海作業時長，甄別是否存在違法作業及非法捕撈，能夠依據在線作業天數進行燃油補貼的計算發放等，從而極大提高海量船位數據的利用率，豐富漁業執法管理的手段，產生巨大的經濟和社會效益。該方法在上海信息平臺應用后，將使上海信息平臺從一個船位展示的工具類平臺提升到可進行深入數據分析的綜合管理平臺。

表1　2014-2015年上海漁船數量及船位統計

2　統計方法原理及驗證

2.1方法原理

漁船海上作業天數的統計根據分層結構，主要分為兩階段進行。其中耗時較長的歷史船位數據標記過程以存儲過程的形態在數據庫完成，其生成的中間表結構見表2。

第一階段統計以計劃任務的方式，由數據庫自動在每個自然月開始時統計上個自然月的數據，每個月形成一張臨時表，目的是加快第二階段統計的速度。

第二階段統計是用戶從客戶端發起的，用戶輸入要查詢的目標、統計的時間段，并根據配置好的“合法作業”判定條件，查詢出期望的報表。第二階段查詢的過程見表3。

表2　臨時表結構

2.2方法驗證為使漁船海上作業天數統計方法得到驗證和應用，可搭建實驗

系統，與現有漁業管理部門的漁業綜合管理平臺對接，完成底層船位數據的共享接入，并依據統計方法設計中間層和展現層，最終在網頁上展現統計結果。實驗系統包括如下組成部分。

隨著改革開放的深入，“政企合一”體制逐步解體，市場經濟確立并得到長足發展，人們的思想也發生了翻天覆地地變化。油地關系是伴隨著油田的勘探開發建設而產生的一種社會現象。東營市是典型的“能源型城市”，對油田的依賴程度比較高，特殊的市情決定了油地關系在勝利油田和東營市的重要地位，主要體現在以下五個方面：

2.2.1數據庫漁船海上作業天數統計方法及實驗系統的核心是數據庫，共享

接入的船位數據保存在數據庫中，核心算法和計劃任務的執行也是在數據庫中完成。

2.2.2船位數據共享接入部件統計算法是基于漁船歷史船位數據統計完成的，因此實驗系統

首先要從漁業管理部門的數據庫中共享接入船位數據，數據的格式一般為未經整理的歷史船位信息，每一行記錄代表一個船舶報位，包括位置的上報時間、經緯度、速度、方向、轉向率及關聯漁船ID（名稱）。數據接入后形成的數據庫表稱為位置表。

2.2.3算法集合算法集合主要包括區域判斷算法、作業判定算法。區域判斷算法作為核心算法，主要負責計算船位數據和區域的位置關系，這些區域包括：①海岸線1海里線、海上行政區劃界、中外協定水域、9段線等組成的地區漁船合法作業海域；②機輪拖網禁漁區等針對特定捕撈作業類型進行作業限制的區域；③軍事禁區或其他限制性水域。

通過區域判斷算法，可為每條船位信息打上是否在某區域內部的標記，服務于后續統計。

作業判定算法主要根據各種判定合法作業區域的條件對執行區域判斷算法之后的數據進行進一步整理和篩選，從而為每條船位數據增加若干個標記，分別標記該船位相對于每個區域是否屬于“作業”狀態，以及根據規則綜合所有區域判定之后的最終結果。

2.2.3中間結果臨時表

通過算法合集計算之后的位置表打上了點和區域關系的若干標記，這些數據保存在中間結果臨時表（以下簡稱臨時表）中。臨時表的生成速度較慢，其速度取決于總區域個數和每個區域的邊界點數，區域數越多，區域圖形越復雜，計算的時間越長。一般而言，進行某一省份的1個月內所有歸屬船舶的區域計算，需要長達幾小時至幾十小時的時間，臨時表的生成起到了緩存作用，為后續進行一定條件下的實時查詢提供了便利。

2.2.4查詢服務

在實驗系統中，查詢服務是用戶界面和數據庫的橋梁，查詢服務通過訪問數據庫臨時表，為客戶端定制統計報表。除網頁客戶端之外，查詢服務還可以為APP提供同樣的報表服務，甚至可以以API的形式向第三方平臺提供查詢統計服務。查詢服務接受客戶端的報表定制參數，以JSON數據格式發布結果數據。

2.2.5網頁客戶端

網頁客戶端是實驗系統的用戶界面，用戶在網頁上提交期望查詢的條件，由查詢服務返回相關的數據，以報表的形式展示，并提供導出下載功能。統計結果按查詢條件不同，包括如下分類。①目標分類：統計某一艘漁船或統計某一地區節點下的所有漁船；②時間分類：按周、月、季度、半年、一年統計（只支持統計當前月份之前的數據）。

3　重點算法介紹

圖1　作業天數統計的工作流程

圖2　查詢客戶端頁面設計原型

區域判斷算法為本統計方法的核心算法，由于作為輸入的歷史船位數據規模龐大（僅以北斗船位計算，每艘漁船的日平均報位點數即可達到500），因此算法需關注執行速度和靈活度。區域判斷算法的本質是點和簡單多邊形（包括凹多邊形，但不包括各邊相交的復雜多邊形）的關系判斷，點代表的是船位數據中的經緯度坐標，而多邊形代表了海岸線、禁漁區以及各類區劃邊界所圍成的合法作業海域，當點處于多邊形區域之內時，代表該時刻漁船處于多邊形區域之內，反之則代表未駛入多邊形區域之內。

點和多邊形的位置關系采用射線法求解（*）。*射線法的基本思想是：從待判斷的點向某一個方向引射線，計算和多邊形交點的個數，如果個數是偶數或者0，則點在多邊形外，如果是奇數，則在多邊形內。

這只是最基本的判別情況，另有一些復雜的情況需要特殊處理。①射線經過頂點。當射線經過頂點時，判斷就會出現異常情況，現在規定，線段的兩個端點，相對于另一個端點在上面的頂點稱為上端點，下面是下端點，如果經過下端點，則認為邊和射線不相交。②點在邊上。這種情況也不能用交點個數的奇偶性來判斷了，要快速地判斷這個點是否在邊上。

射線法改進：傳統的射線法一開始就直接計算點和多邊形的交點個數，這樣的話，會花費大量的時間來作拓撲關系的判斷。改進的算法是首先利用多邊形的最小外接矩形迅速排除不在多邊形內的點，然后利用交點個數的奇偶性判斷。

4　統計方法應用流程與實現界面

4.1統計方法的應用流程

漁船海上作業天數的統計方法可按圖1流程執行。

4.2統計方法的界面實現

統計方法的網頁客戶端可基于HTML 5等技術開發，實現按地區節點或船名統計漁船每日在線作業情況，圖2展現了輸入條件、參數設置、統計結果列表及航跡圖回放區域的頁面設計。

5　結 語

本文依托上海信息系統現有數據和漁業管理法規，分析了作業天數統計方法的必要性，提出了三層結構的統計算法與流程，并通過實驗系統驗證和完善了本項研究。本統計方法的應用研究，為精細化漁業管理和合理發放漁船燃油補助提供了有力的數據支持，作為漁業大數據的一次深入應用，具有前瞻性和指導性。

主要參考文獻

［1］農業部漁業漁政管理局.中國漁業統計年鑒2014［M］.北京：中國農業出版社，2014.

［2］上海漁港監督局.2014年上海市科技興農重點攻關項目［滬農科攻字（2014）第4-2號］《漁港漁船監管系統開發》［Z］.上海：上海漁港監督局，2014.

10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.14.021

U692

A

1673-0194（2016）16-0032-04

2016-06-20