基于大數據運用對長江航運安全監測分析的探索

張凱，張浩，周志冬，陳志強，彭云

摘 要：信息化社會的到來，特別是近幾年來長航局系統各單位信息化建設的突飛猛進，使得長江航運各類數據快速增長，在大數據技術高速發展的今天，如何充分利用海量的數據進行安全監測分析，為長江航運安全管理服務，更好的打造“平安長江”，是管理部門面臨的新挑戰，本文就大數據技術在長江航運安全監測分析中的應用進行了初步的探索。

關鍵詞：大數據;航運;安全;監測

中圖分類號：U698 ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ?文章編號：1006—7973（2019）12-0049-02

1大數據概述

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在信息化時代，數據已經成為重要的生產要素和社會財富甚至國家間競爭的關鍵資源，黨的十八大以來，在習近平總書記網絡強國戰略思想的指導下，我國高度重視大數據戰略工作，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》提出“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”。這表明中國已將大數據視作戰略資源并上升為國家戰略。2018年5月，習近平在中國國際大數據產業博覽會的致辭中指出，我們秉持創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念，圍繞建設網絡強國、數字中國、智慧社會，全面實施國家大數據戰略，助力中國經濟從高速增長轉向高質量發展。

大數據具有5V的特點，一是大量（Volume）即數量繁多，形式多樣，雜亂無章。二是高速（Velocity），即數量高速增長，呈幾何式增長，越到后期，其增長速度越快。三是多樣（Variety）即數量類型多樣、結構復雜，表現形式不一，價值不等。四是低價值密度（Value）包含大量無用信息，有價值的信息往往被無用信息所覆蓋，使得數據的利用變得更加困難，即海量數據需采集、分析才能捕捉到有價值信息。五是真實性（Veracity）即數據的產生與處理是實時的，具有準確性。大數據的這些特點，使其具有巨大的應用潛力。

2長航局系統數據現狀

長航局系統各單位經過多年信息化建設，建立并積累了較為豐富的基礎數據資源和業務數據資源，在支撐行業運行監管、輔助管理決策、對外信息服務等方面發揮了重要作用。

2.1長江航務管理局

長航局在航運規劃、市場監管、基本建設、業務辦公等方面積累了大量的數據資源，這些資源目前分散在各應用系統中。重點建成了航運基礎設施數據庫、航運企業及船舶數據庫。

2.2長江海事局

長江海事局在水上交通安全管理方面積累了較為全面的數據資源，主要包括海事基礎數據、靜態數據和動態數據，并實現了這些數據的統一管理。

2.3長江航道局

長江航道局在行政管理、基本建設、航道維護、業務辦公等方面積累了部分數據資源，主要包括航道基礎信息數據、用戶數據、航道數據、航標數據、水位數據、外網門戶數據。

2.4長江三峽通航管理局

三峽通航管理局在船舶通航、海事業務、航道業務、基本建設等方面積累較為豐富的數據資源，主要包括三峽航道基礎數據、船舶過閘數據等數據資源。

3 大數據的應用

3.1事故分析

建立事故大數據庫，將以往事故數據進行清洗，結合影響的事故的因素進行統計分析，通過智能分析、綜合判定，分析相關因素權重，形成事故風險計算公式，預測事故發生概率。

應用大數據技術分析事故原因，挖掘事故規律，可以為防止事故發生提供有價值的信息。例如，通過事故地點分析，發現江蘇、重慶為事故多發地區，可以加強對這些地區的安全監管工作;通過事故類型分析，發現碰撞、擱淺為水上交通事故的主要類別，可以要求船方和船公司加強對這些事故類型的預防;通過事故時間分析，發現夏季火災事故較多，枯水期擱淺、觸礁事故較頻繁，可以在不同時期，采取針對性措施，預防和減少事故的發生。

目前，長航局已建立事故基礎信息數據庫，錄入近幾年長江干線重點船舶事故的基本信息，但目前事故后續僅對處理情況進行了跟蹤，未掌握事故調查情況以及責任劃定等相關數據，整個事故處理數據流未形成閉環，事故原因等關鍵數據的缺失，極易造成事故統計分析不全面，分析結果不準確。如果掌握到事故調查結果、責任劃定和對事故船舶的行政處罰等數據，運用大數據分析技術，可以更全面、客觀的分析事故規律，還可以進一步將大數據分析運用到長江航運安全態勢的預測，依據分析結果采取相應的措施，預防事故的發生。

3.2事故調查

目前水上交通事故的調查還是采取傳統的調查人員手動查找相關記錄并結合自身經驗和現場實際情況進行判定的方式，這種調查費時費力，調查效率和準確度也不高。目前能運用于事故調查的數據來源比較單一，船舶相關系統之間的數據融合度也不夠高，同時相關數據存在更新不及時等情況，最終導致事故調查難度加大。例如，2019年8月某貨船主機處于工作狀態但無人駕駛的改裝油船（船舶登記信息為干貨船）順水下漂。由于該船舶已經多次轉賣，系統信息未更新，通過船舶進出港報告系統、船檢系統等有關船舶信息系統調查，無法確定和聯系船舶所有人、船舶經營人等信息，導致事故調查進展緩慢。

運用大數據進行事故調查可以打破那種傳統模式，首先不用人工進行查找相關數據，執法人員只需輸入船舶名稱，該船舶的所有信息就可以顯示在執法人員面前，方便了執法人員進行事故調查，解決了時間和人力成本問題;同時用系統自動記錄和多系統的數據融合可以解決數據更新不及時、多數據源等問題，為事故調查及時、準確提供保障。例如執法人員可以在現場施救、事故調查的同時使用移動執法終端收集出航處置的文字、視頻、圖片等資料數據，將相關數據同步錄入大數據平臺或者系統，豐富數據來源，為后期事故調查提供有力數據支撐;同時可以將相關系統數據進行融合比對，將船公司基礎信息、管理臺賬、隱患自查自糾信息、監測監控信息、執法檢查等信息進行融合比對，提高數據質量。

3.3風險評價

傳統的風險評價是先有模型再有數據的模式，首先依據經驗進行風險評價分級模型設計與構建，然后對各個維度進行進一步的分析確定精確的風險評價分級指標，最終針對這些精確的指標進行風險辨識以及按照風險評價分級模型進行風險評價分級。

基于大數據的風險評價則正好相反，是先有數據再有模型的模式。依靠接入體量巨大、類型多樣、來源廣泛的數據，通過數據整合，可以避免傳統風險評價過程中出現的因素缺失等情況。運用電子化、信息化等手段進行大數據的風險評價，可以避免傳統風險評價存在模型不足等問題，有針對性對不同船型、不同水位、不同天氣等情況分別作出最適合的評價。

3.4隱患排查治理

傳統的隱患排查治理工作，多依靠人工查找，例如海巡艇巡航，專項檢查活動等，存在大量重復工作，而用了大數據技術之后，可以使隱患排查治理工作更快速、便捷。

運用大數據技術，通過自建的CCTV視頻監控系統和共享的CCTV監控視頻源，可以24小時監控江面，如果發現水上交通隱患，可以在第一時間發現，并通過甚高頻電話進行提醒或者派出海巡艇進行制止。三峽通航管理局的過閘船舶安檢可以先根據接入的船舶數據庫提前一步對船舶進行審核，篩選掉一部分明顯不合格船舶。

4 問題及建議

4.1數據共享交換不足

一方面，長航局已具備數據交換共享機制，但交換機制有待進步健全，信息資源共享交換協調能力不足。另一方面，長江航運數據資源布局分散，碎片化嚴重，行業數據資源整合利用難度大等問題依然存在。建議后續的信息化項目按照云上長航的總體架構，以共建共享、集約發展為理念，以云化、服務化、組件化的架構為原則，按照智慧通航、智慧政務、智慧物流、智慧監管和智慧辦公這5個智慧進行分類建設。

4.2數據資源整合不足

長期以來已形成“需求主導、各司其責”的發展格局，主管部門數據資源大量沉淀，缺乏有效挖掘分析;行業外部數據融合應用不便，航運企業大量的數據也無法充分利用，難以支撐現代航運業管理、決策和服務。建議建設開放兼容、集約高效、安全可靠的數據中心，形成全流域共享的基礎資源庫和主題資源庫、統一的數據交換平臺和機制、集約高效的系統運行基礎支撐環境。

4.3數據深入應用不足

適用于大數據分析的算法、模型研究不深入、不成熟，導致現有的數據僅僅只是數據而已，缺少對數據的分析研判。建議后續要牢牢把握安全監督管理的重點、要點和難點問題，不斷依托信息化工程和科研項目建設，構建大數據分析決策模型，提升情報信息集成化水平。

參考文獻：

[1] 邢天任， 朱偉. 大數據技術在船舶管理中的應用分析[J]. 科技創新與應用， 2018（35）： 181-182

[2] 薛雯. 淺析大數據平臺建設下消防監督管理系統的改進與完善[J]. 消防論壇， 2017（3）： 13-14

[3] 馬國澤. 基于大數據的安全風險管理模型研究[D]. 中國地質大學（北京）， 2017：16-23