大數據時代的船舶安全監管模式研究分析

高敏

摘 要：伴隨著信息化技術的全面發展，船舶安全監管工作融合大數據技術，將成為水上安全管理工作的重要方向，能在提升安全監管質量的同時，實現量化安全監督、預測安全事件等目標，更好地打造高品質安全監管模式，促進經濟效益和社會效益的和諧統一。本文結合案例分析了船舶安全監管現狀，并對船舶安全監管模式予以討論。

關鍵詞：大數據時代;船舶安全監管;現狀;應用模式

中圖分類號：U698? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? 文章編號：1006—7973（2021）12-0022-02

為了全面提升水上交通安全管理水平，要積極融合大數據技術方案，建構可量化、可預測的安全監管體系，將水上交通安全管理作為基本需求，整合安全管理方案和應用框架，來減少經濟損失和人員傷亡。

1船舶安全監管現狀

江西省港航管理局對港口航運管理工作展開了深度的升級和處理，在船舶安全監管工作方面融合信息化技術、電子化技術，真正實現了“水上交通安全堤”的搭建工作。與此同時，當地通信運營商針對鄱陽湖，還推出內河航道運輸解決方案，提供船舶導航、過閘管理、無線監控等信息化安全監督方案，確保水路暢通及安全。另外，九江市港口航運管理局還將充分利用GPS、AIS現代信息技術，加強船舶動態監管，確保湖區安全穩定和航道暢通;加強源頭治理，深入協調推進鄱陽湖“三無”采砂船舶（機具）集中停靠點標準化建設。

但是，在海事安全監管工作方面，鄱陽湖地區還有可以升級改良的地方，例如更加關注數據庫的處理，避免信息孤島效應的同時，真正意義上推進信息化水上交通安全監管。

2 大數據時代的船舶安全監管模式

大數據時代，江西省鄱陽湖水上交通安全監管工作，要充分融合大數據技術方案，整合應用體系，打造更加和諧的管控方案，實現經濟效益和社會效益的和諧統一[1]。

2.1安全風險預測

要充分發揮大數據技術的應用優勢，結合大數據技術體系的特征，將其融入船舶安全風險防控應用構想內，從而借助計算機和相關軟件對出港船舶進行安全狀態的檢查和安全檢查記錄的調取分析，并對比分析事故記錄、轄區重點水域通航記錄等，從而在建立匯總信息體系的同時，保證相關分析工作都能實時開展[2]。并且，大數據處理過程中，就能對差異化的船舶種類、船齡信息、船況信息等予以評估，測定風險值并完成風險點的匯總，真正打造完整的大數據分析平臺。比如，結合九江市政府的物聯網產業基礎以及政府支持，在深度分析物聯網產業共性技術攻關和應用研究內容的同時，共同打造“類智慧鄱陽湖”的物聯網模式，其中就對當地船舶失控風險、溢油風險、船舶潛在結構缺陷、船員人為因素等進行了綜合評估，并配合物聯網完成預判[3]。

另外，要利用大數據配合數學算法完成碰撞時間的計算，從而避免船舶發生碰撞。一般情況下，可以用下列公式計算D1：

D1=H1*H2*H3*DLA? ? ? ? （1）

其中，H1是由周圍能見度決定，H2需要結合當前水域去判定，H3則為人為因素，DLA則表示最晚施舵距離，一般是12倍的船長，然后應用以下公式計算船舶碰撞時間：

（2）

其中，D1表示最晚避讓距離、DCPA表示最近會遇距離[4]。

除此之外，借助大數據技術系統還能整合海事監管設施數據庫平臺，見圖1。

由圖1可知：①執法終端，對執法單位進行匯總，并明確工作職責和任務區間;②船艇信息，地區相關船舶的基本信息;③應急設備信息。正是基于數據庫信息的匯總和處理，指導水上安全管理部門開展具體工作，就能從數據信息系統中落實備選方案和應急管理方案，從而建構以應急任務為需求導向的智能管控平臺，最大程度上提高船舶安全監管工作的整體水平。

2.2船舶安全檢查

對于海事部門而言，船舶安全檢查是落實安全監督工作方案的重要途徑，因此，要結合大數據技術方案，建立健全更加完整的應用管控平臺，完善關聯分析的基礎上，及時針對具體問題落實處理措施。

一方面，針對船舶的類型、船旗國等基礎要素，完成安全檢查工作，并且將分布情況、基礎信息等信息錄入信息庫，然后就能建立信息庫數據關聯分析，針對需要受檢的船舶予以安全檢查項目清單的處理，并且配合移動執法終端等設備向現場安檢人員提供清單式檢查輔助，確保現場安檢人員能依據清單的具體內容落實相關工作，逐項完成信息的匯總，將檢查結果直接輸送到終端平臺，就能配合反饋系統完成評估，真正意義上建立人機互動模式，為檢查模塊綜合應用效果的優化提供保障。

另一方面，借助大數據技術還能及時完成專項檢查工作。例如，開始融合CCT（閉路電視監控系）和AI（船舶自動識別系）等信息技術手段，對船舶污染非現場執法工作予以升級，完成防污染監督檢查工作，也配合實現船舶危險品監督檢查工作，更好地提升監督管理水平，促進船舶安全監管模式的全面進步[5]。

2.3危險貨物監管

在水上安全監管工作中，不僅僅要對船舶運行安全性予以監督，也要對載物安全性展開深度的管控，從而減少安全事故對水體安全造成的影響，建構更加系統化的控制機制，避免瞞報、謊報危險品、不按規定載運危險貨物等問題產生的安全隱患。

首先，大數據技術能輔助安全監管工作流程建立有序的自動排查系統，發揮大數據挖掘技術的應用優勢，建構完整的排查模塊和方案，并且深度挖掘相關數據，及時對裝船單據、系統設定的危險品進行規避排查，確保能及時查處隱藏的危險貨物，合理應用管控機制，減少安全隱患的留存。

其次，還能應用大數據技術進行船舶實際危險物貨物位置圖的繪制和處理分析，對比正確圖標，識別錯誤積累危險貨物，真正打造完整有效的識別系統，然后匯總分析相關內容。

最后，配置大數據技術的計算功能模塊，計算實時性水上交通危險貨物運輸安全風險等級，并且調取安全防范和意外事故備選方案，及時分析具體情況后保證安全監督工作有序開展[6]。

2.4資源科學分配

為了進一步提升江西省九江市鄱陽湖地區船舶資源監管水平，利用大數據技術還能實現對船舶監管資源的科學化調整和控制，建立安全風險和水上交通事件的預警處理機制，科學調配相關資源內容，實現“被動應對”轉變為“主動部署”，從而合理配置執法人員、車輛和相關設施，加大巡航監護力度，打造更加規范的資源配置體系。

3 結語

總而言之，大數據融入水上船舶安全監管工作，能在提升量化安全風險水平的同時，建構更加規范的資源管控體系，及時檢索問題，將安全綜合管理作為基本導向，實現早識別、早處理、早預防的綜合管控目標，也為九江市區域航運中心建設提供堅實的水上交通安全保障。

參考文獻：

[1]陸校君.大數據時代的船舶安全監管模式的研究[J].科技風，2018（8）：21-22.

[2]尹健.大數據時代的船舶安全監管模式探析[J].世界海運，2016，39（3）：25-28.

[3]李仲發，李東升，龔龑.基于瀾滄江船舶安全監管的北斗/GPS數據特征分析研究[J]. 信息通信，2015（6）：1-4.

[4]王少博，張英俊，胡鑫. 考慮船位預測不確定性的船舶碰撞危險度計算方法[J]. 中國艦船研究，2021，16（1）：114-120.

[5]馬瑞鑫，李子龍，陳靜.基于多源異構數據融合的船舶目標檢測與跟蹤技術研究[J].水道港口，2021，42（3）：392-398.

[6]李凡.基于大數據環境的海事船舶數據研究[J].科教導刊-電子版（上旬），2018（5）：215-217.