福建省漁船動態監控管理系統設計與實現

黃端瓊

(福建省海洋預報臺，福建 福州 350001)

傳統的漁船監管缺乏漁船全生命周期數據的關聯關系分析，而且管控分析還停留在傳統人海戰術，漁船管理方式在面對突發事件的響應速度、事態研判和處置效率也無法滿足漁船生產安全管理和監管要求。近年來，隨著海洋資源的發展，各國對漁船安全問題非常重視，為提升漁業生產效率，實現漁船安全監管信息化，其在漁船監控系統(Vessel monitoring system，VMS)、船舶自動識別(Automatic identification system，AIS)、電子海圖顯示與信息系統(Electronic chart display and information system，ECDIS)等方面的研究也都取得了重要進展[1-3]。早在 1991年，美國就開始了漁船監控系統的開發應用，通過 GPS 衛星通訊技術實現追蹤船位、收集漁獲、監控環境等功能。歐盟于1994 年開始實施漁船監控系統計劃，為目前全球應用范圍最廣的組織[4]。中國于2008年建立了中國漁政管理指揮系統，在漁業管理、救助等方面發揮了較好的作用[5]。2007年起，福建、浙江、山東等省份紛紛投入建設漁船安全救助信息系統，有力保障了漁業生產安全[6-10]。

由于臺灣海峽的狹管效應，導致福建海域常年大風浪天氣頻發，海況復雜，海難事故頻發，漁業安全生產形勢嚴峻，再加上新型定位終端數量增多，出現了原有系統承載能力不足、數據來源多、標準不一、缺少終端鏈路監測、數據分析展示有限、無法形成值班業務閉環等問題，而之前投建的系統已無法滿足需求。本文為了解決上述問題，提出福建省漁船動態監控管理系統(以下簡稱“系統”)設計與實現方案，通過融合大量重點船舶定位信息，匯聚整合漁船相關數據，打造集值班管理、應急管理和分析服務于一體的業務應用體系，以期進一步提升海洋漁業信息智能化應用和漁業管理部門政府服務能力。

1 系統設計與功能實現

1.1 總體框架設計

系統遵循海洋信息化標準規范體系，并依托“數據福建”政務云平臺(以下簡稱“政務云平臺”)的安全保障體系和配套的運維保障體系，按照感知層、傳輸層、設施層、數據層、支撐層、應用層、用戶層的架構設計，其架構圖如圖1所示。

系統采用SOA開發框架，從下至上由感知層、傳輸層、設施層、數據層、支撐層、應用層和用戶層構成，依托政務云平臺的基礎設施，通過匯集前端感知設備回傳的感知數據形成漁船動態監控管理所需的數據資源中心，構建以大數據及服務支撐、移動應用支撐和通用能力支撐的應用支撐系統，定制開發值班管理-應急指揮-數據分析為主線的業務應用，形成覆蓋桌面端(PC端)和移動端的應用體系，為各層級用戶提供服務。

1.1.1 感知層

前端感知層包括固定式北斗示位儀、插卡式AIS設備和漁港視頻監控設備等感知設備，通過前端感知設備獲取漁船定位數據和漁港監控視頻。

1.1.2 傳輸層

傳輸層為前端感知設備采集的定位數據和監控視頻提供數據傳輸通道，包括電子政務外網、北斗衛星鏈路、視頻專網、無線通訊網、互聯網等。其中，固定式北斗示位儀設備數據通過北斗衛星鏈路傳送；監控視頻通過視頻專網或互聯網進行傳輸；用戶通過電子政務外網、無線通信網(即移動網絡)或互聯網對系統進行訪問。

1.1.3 設施層

設施層依托政務云平臺提供的計算、存儲、網絡、安全等基礎環境，將系統涉及的數據統一存儲在云計算數據中心。

1.1.4 數據層

數據層按照數據量分為大數據存儲框架和傳統Oracle業務數據庫，大數據存儲框架對海量數據進行計算、存儲、加工；傳統Oracle存儲業務化應用數據，處理的數據量相對較小。按照結構類型分為結構化庫和非結構化庫，其中結構化庫包括基礎庫、感知庫、業務庫、專題庫等結構化數據，非結構化庫用來存儲視頻、圖片、語音、Word文檔等非結構化數據。

1.1.5 支撐層

支撐層為業務應用提供統一用戶管理、統一用戶認證、分布式緩存、海陸一張圖、智能語音引擎、數據挖掘、數據共享、數據展示、統計分析等數據和應用支撐服務。

1.1.6 應用層

應用層包括漁船動態監控管理系統、福海通、全國漁業無線電管理服務平臺等。其中，漁船動態監控管理系統包括一張圖、漁船管理、值班管理、臺風防御、突發應急。福海通包括福海通App和福海通小程序，福海通App是漁船動態監控管理系統在移動端的延伸；福海通小程序是基于閩政通構建的一個面向漁民和公眾服務的小程序。全國漁業無線電管理服務平臺包括漁船信息查詢、AIS卡管理、AIS設備管理、九位碼管理、數據統計、系統管理。

1.1.7 用戶層

用戶層包含漁業行政管理部門工作人員、值班人員、執法總隊；省、市、縣、鄉鎮(漁港)工作人員；漁民和公眾等。

1.2 技術架構

系統以Java開發語言為基礎構建跨平臺、易移植、低耦合的技術架構，滿足福建省漁船監管服務需求和后續靈活拓展的需求。系統技術架構如圖2所示，包括傳輸層/采集層、計算層、存儲層、應用層。

1.2.1 傳輸層/采集層

漁船定位數據量大，系統通過Kafka異步消息隊列實現定位數據快速分發到各個處理子應用以及多渠道的消息推送；采用Sqoop實現Oracle數據庫和Hive之間的數據導入導出，形成數據倉庫，為頂層的統計分析提供數據查詢支持；采用Flume、Logstash對各個支撐系統、應用系統產生的日志進行收集，結合ES、Kibana完成日記集中查詢。

1.2.2 計算層

系統運行計算方式分為離線計算、實時計算，其中對漁船在港情況、漁船實時在線率等業務場景應用離線計算[7]；對電子圍欄預警、敏感海域預警、漁船自沉報警等實時性要求非常高的業務場景，采用流式計算分析漁船的違法行為。

1.2.3 存儲層

結構化數據采用Oracle存儲；Hive作為數據倉庫，提供統計分析能力；Greenplum用來存儲歷史軌跡數據，實現多節點并行查詢；Redis用來提供熱點數據查詢。非結構化數據存儲在HDFS當中。

1.2.4 應用層

應用層以Springboot為基礎框架、Mybatis為數據庫持久層框架、Shiro為權限攔截框架、Jredis為內存數據連接框架、Vue為前端展示框架。

1.3 數據架構設計

漁船數據資源中心設計如圖3所示，通過采集或對接匯聚整合“人、船、港”業務數據以及前端北斗、AIS感知設備數據等，構建漁船數據資源中心，在數據服務能力方面提供API服務網關、數據查詢引擎、決策分析引擎等賦能應用，最終面向上層漁船動態監控管理系統提供數據服務。

1.3.1 來源層

系統通過數據采集或對接福建省漁業船舶數據管理系統、中國漁政管理指揮系統、廈門州航標處AIS位置管理系統、北斗運營中心漁船位置管理系統等16套系統，為應用服務提供數據支撐。

1.3.2 數據資源中心

數據資源中心[11-13]建立了基礎庫、業務庫、感知庫、專題庫和非結構化庫，同時提供數據管控服務以及數據挖掘與治理。頂層通過API服務網關對外提供接口服務；通過數據查詢引擎提供跨庫查詢，屏蔽底層不同數據庫之間的語法差異；通過決策分析引擎對外提供統一的統計分析入口。

1.3.3 應用層

系統為管理部門提供漁船動態監控管理服務，為公眾提供海洋預報、氣象信息、漁業資訊和漁業政策查詢服務，為漁業從業人員提供漁船相關信息管理與動態查看服務。

1.4 業務架構設計

系統業務面向省、市、縣、鄉提供逐級上報、上下貫通的體系架構，輔以信息管理提供底層數據管理、一張圖提供可視化展示方式、分析服務提供個性化分析能力。業務架構如圖4所示，由信息管理、值班管理、應急管理、分析服務、一張圖組成。

1.4.1 信息管理

信息管理涵蓋系統中船員、漁船、漁港等相關信息管理，以及養殖區信息、實時海況、漁業承災體信息、漁業災害資源等輔助決策信息的展示。系統中的漁船、船員、漁港等數據來自于外部系統，通過接口對接方式，實現外部系統數據入庫。系統實現了漁船、漁港、船員、臺風、應急資源等數據檢索的“快、精、準、全”和統一存儲。

1.4.2 值班管理

值班管理提供日常值班管理、話務接處警、通訊錄調度管理、報表管理等模塊，通過自然語言識別技術，標識語音轉文字中的重點信息，如電話、地址，輔助定位、二次定位快速鎖定事件發生位置。在日常值班事件處理過程中發生事件升級，則一鍵轉換為應急事件，進入應急管理模塊中處理。

1.4.3 應急管理

應急管理提供了應急事件全生命周期的信息化管理手段，從事前的應急資源管理、應急演練管理，到事中的應急事件處置、應急輔助決策、指揮調度管理、應急資源檢索，再到事后的總結評估管理，貫穿應急事件處置的每一個過程，實現應急事件聯動、高效處置。

1.4.4 分析服務

分析服務包括一船一檔、數據魔方和數據分析工具，一船一檔提供船舶畫像能力，為漁船分析提供可視化能力；數據魔方是數據碰撞分析工具，可通過“托、拉、拽”快速實現多表之間的交集、并集、篩選處理，預置多船一碼、一船多碼等分析模型；數據分析提供報表定制化工具，用戶可自定義關注報表。

1.4.5 一張圖管理

一張圖管理包括日常管理一張圖、決策指揮一張圖，日常管理一張圖服務于日常值班管理工作，為基層工作人員提供地理信息可視化視圖[12-15]；決策指揮一張圖為領導提供輔助決策。

2 應用效果

系統為漁業主管部門提供實時海上漁船的準確位置、航向、船速和歷史軌跡，第一時間接收遇險報警信息、聯系周邊漁船前往救援，形成省、市、縣三級聯動的海上突發事件應急處置機制，有效增強了海洋與漁業防災減災能力。

系統自2020年8月運行以來，共接收報警并成功救助遇險船舶104起(艘)，成功救助遇險船員1 107人，挽回經濟損失3.12億元。特別是2020年12月7日15時，系統收到“閩東漁61389”報警，通過系統查詢周邊船舶，緊急調度漁船“閩東漁61168”前往救援，最終船上10人被全部救起；2021年7月15日15時32分接報險情，通過系統快速定位事發船舶位置，協調福建省海上搜救中心派遣東海第二救助飛行隊救助直升機前往事發海域救助“閩閩漁11029”，并協調福州市海洋與漁業局、平潭綜合實驗區農業農村局派出“中國海監8015”等船舶前往現場組織救援，于17時06分，東二飛直升機“B-7310”通過系統精確定位事發船舶位置，并在事發海域附近成功救起“閩閩漁11029” 5名遇險船員。

系統依托政務云平臺的基礎運行環境進行部署應用。在項目實施建設工程中，新增敏感海域預警、天基AIS接入融合處理、僵尸漁船統計、碼號錯誤分析等多種大數據分析業務，但可研申請批復的服務器虛擬資源有限，對系統整體響應影響較大，后續將根據業務需求及服務器資源規則優化申請政務資源擴容升級。此外，針對本次項目大數據存儲組件申請的單一物理機存在的單點故障風險，后續將向政務云平臺申請容災備份，確保系統高效、可靠、持續穩定運行。

3 結語

福建省漁船動態監控管理系統基于大數據技術構建全國首個漁船畫像，實現漁船全生命周期管控，利用大數據挖掘技術實現省級多源數據融合與精細化保障，通過數據挖掘技術實現漁業安全行為智能化管理，運用人工智能技術實現覆蓋全省海域的海洋漁業智能語音交互服務，重點打造了一批智慧化漁船應用服務。系統建設成效顯著，漁船漁民安全得到了有力保障，經濟投入產出效益顯著。系統的技術和經濟社會效益獲得行業專家的高度評價，作為全國漁船安全管理、海難事故救助模范樣板，福建省漁船動態監控管理系統受到農業農村部、福建省委省政府充分肯定，其建設思路值得全國大力推廣應用。