基于大数据运用对长江航运安全监测分析的探索

张凯，张浩，周志冬，陈志强，彭云

摘 要：信息化社会的到来，特别是近几年来长航局系统各单位信息化建设的突飞猛进，使得长江航运各类数据快速增长，在大数据技术高速发展的今天，如何充分利用海量的数据进行安全监测分析，为长江航运安全管理服务，更好的打造“平安长江”，是管理部门面临的新挑战，本文就大数据技术在长江航运安全监测分析中的应用进行了初步的探索。

关键词：大数据;航运;安全;监测

中图分类号：U698            文献标识码：A            文章编号：1006—7973（2019）12-0049-02

1大数据概述

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在信息化时代，数据已经成为重要的生产要素和社会财富甚至国家间竞争的关键资源，党的十八大以来，在习近平总书记网络强国战略思想的指导下，我国高度重视大数据战略工作，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。这表明中国已将大数据视作战略资源并上升为国家战略。2018年5月，习近平在中国国际大数据产业博览会的致辞中指出，我们秉持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，围绕建设网络强国、数字中国、智慧社会，全面实施国家大数据战略，助力中国经济从高速增长转向高质量发展。

大数据具有5V的特点，一是大量（Volume）即数量繁多，形式多样，杂乱无章。二是高速（Velocity），即数量高速增长，呈几何式增长，越到后期，其增长速度越快。三是多样（Variety）即数量类型多样、结构复杂，表现形式不一，价值不等。四是低价值密度（Value）包含大量无用信息，有价值的信息往往被无用信息所覆盖，使得数据的利用变得更加困难，即海量数据需采集、分析才能捕捉到有价值信息。五是真实性（Veracity）即数据的产生与处理是实时的，具有准确性。大数据的这些特点，使其具有巨大的应用潜力。

2長航局系统数据现状

长航局系统各单位经过多年信息化建设，建立并积累了较为丰富的基础数据资源和业务数据资源，在支撑行业运行监管、辅助管理决策、对外信息服务等方面发挥了重要作用。

2.1长江航务管理局

长航局在航运规划、市场监管、基本建设、业务办公等方面积累了大量的数据资源，这些资源目前分散在各应用系统中。重点建成了航运基础设施数据库、航运企业及船舶数据库。

2.2长江海事局

长江海事局在水上交通安全管理方面积累了较为全面的数据资源，主要包括海事基础数据、静态数据和动态数据，并实现了这些数据的统一管理。

2.3长江航道局

长江航道局在行政管理、基本建设、航道维护、业务办公等方面积累了部分数据资源，主要包括航道基础信息数据、用户数据、航道数据、航标数据、水位数据、外网门户数据。

2.4长江三峡通航管理局

三峡通航管理局在船舶通航、海事业务、航道业务、基本建设等方面积累较为丰富的数据资源，主要包括三峡航道基础数据、船舶过闸数据等数据资源。

3 大数据的应用

3.1事故分析

建立事故大数据库，将以往事故数据进行清洗，结合影响的事故的因素进行统计分析，通过智能分析、综合判定，分析相关因素权重，形成事故风险计算公式，预测事故发生概率。

应用大数据技术分析事故原因，挖掘事故规律，可以为防止事故发生提供有价值的信息。例如，通过事故地点分析，发现江苏、重庆为事故多发地区，可以加强对这些地区的安全监管工作;通过事故类型分析，发现碰撞、搁浅为水上交通事故的主要类别，可以要求船方和船公司加强对这些事故类型的预防;通过事故时间分析，发现夏季火灾事故较多，枯水期搁浅、触礁事故较频繁，可以在不同时期，采取针对性措施，预防和减少事故的发生。

目前，长航局已建立事故基础信息数据库，录入近几年长江干线重点船舶事故的基本信息，但目前事故后续仅对处理情况进行了跟踪，未掌握事故调查情况以及责任划定等相关数据，整个事故处理数据流未形成闭环，事故原因等关键数据的缺失，极易造成事故统计分析不全面，分析结果不准确。如果掌握到事故调查结果、责任划定和对事故船舶的行政处罚等数据，运用大数据分析技术，可以更全面、客观的分析事故规律，还可以进一步将大数据分析运用到长江航运安全态势的预测，依据分析结果采取相应的措施，预防事故的发生。

3.2事故调查

目前水上交通事故的调查还是采取传统的调查人员手动查找相关记录并结合自身经验和现场实际情况进行判定的方式，这种调查费时费力，调查效率和准确度也不高。目前能运用于事故调查的数据来源比较单一，船舶相关系统之间的数据融合度也不够高，同时相关数据存在更新不及时等情况，最终导致事故调查难度加大。例如，2019年8月某货船主机处于工作状态但无人驾驶的改装油船（船舶登记信息为干货船）顺水下漂。由于该船舶已经多次转卖，系统信息未更新，通过船舶进出港报告系统、船检系统等有关船舶信息系统调查，无法确定和联系船舶所有人、船舶经营人等信息，导致事故调查进展缓慢。

运用大数据进行事故调查可以打破那种传统模式，首先不用人工进行查找相关数据，执法人员只需输入船舶名称，该船舶的所有信息就可以显示在执法人员面前，方便了执法人员进行事故调查，解决了时间和人力成本问题;同时用系统自动记录和多系统的数据融合可以解决数据更新不及时、多数据源等问题，为事故调查及时、准确提供保障。例如执法人员可以在现场施救、事故调查的同时使用移动执法终端收集出航处置的文字、视频、图片等资料数据，将相关数据同步录入大数据平台或者系统，丰富数据来源，为后期事故调查提供有力数据支撑;同时可以将相关系统数据进行融合比对，将船公司基础信息、管理台账、隐患自查自纠信息、监测监控信息、执法检查等信息进行融合比对，提高数据质量。

3.3风险评價

传统的风险评价是先有模型再有数据的模式，首先依据经验进行风险评价分级模型设计与构建，然后对各个维度进行进一步的分析确定精确的风险评价分级指标，最终针对这些精确的指标进行风险辨识以及按照风险评价分级模型进行风险评价分级。

基于大数据的风险评价则正好相反，是先有数据再有模型的模式。依靠接入体量巨大、类型多样、来源广泛的数据，通过数据整合，可以避免传统风险评价过程中出现的因素缺失等情况。运用电子化、信息化等手段进行大数据的风险评价，可以避免传统风险评价存在模型不足等问题，有针对性对不同船型、不同水位、不同天气等情况分别作出最适合的评价。

3.4隐患排查治理

传统的隐患排查治理工作，多依靠人工查找，例如海巡艇巡航，专项检查活动等，存在大量重复工作，而用了大数据技术之后，可以使隐患排查治理工作更快速、便捷。

运用大数据技术，通过自建的CCTV视频监控系统和共享的CCTV监控视频源，可以24小时监控江面，如果发现水上交通隐患，可以在第一时间发现，并通过甚高频电话进行提醒或者派出海巡艇进行制止。三峡通航管理局的过闸船舶安检可以先根据接入的船舶数据库提前一步对船舶进行审核，筛选掉一部分明显不合格船舶。

4 问题及建议

4.1数据共享交换不足

一方面，长航局已具备数据交换共享机制，但交换机制有待进步健全，信息资源共享交换协调能力不足。另一方面，长江航运数据资源布局分散，碎片化严重，行业数据资源整合利用难度大等问题依然存在。建议后续的信息化项目按照云上长航的总体架构，以共建共享、集约发展为理念，以云化、服务化、组件化的架构为原则，按照智慧通航、智慧政务、智慧物流、智慧监管和智慧办公这5个智慧进行分类建设。

4.2数据资源整合不足

长期以来已形成“需求主导、各司其责”的发展格局，主管部门数据资源大量沉淀，缺乏有效挖掘分析;行业外部数据融合应用不便，航运企业大量的数据也无法充分利用，难以支撑现代航运业管理、决策和服务。建议建设开放兼容、集约高效、安全可靠的数据中心，形成全流域共享的基础资源库和主题资源库、统一的数据交换平台和机制、集约高效的系统运行基础支撑环境。

4.3数据深入应用不足

适用于大数据分析的算法、模型研究不深入、不成熟，导致现有的数据仅仅只是数据而已，缺少对数据的分析研判。建议后续要牢牢把握安全监督管理的重点、要点和难点问题，不断依托信息化工程和科研项目建设，构建大数据分析决策模型，提升情报信息集成化水平。

参考文献：

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[2] 薛雯. 浅析大数据平台建设下消防监督管理系统的改进与完善[J]. 消防论坛， 2017（3）： 13-14

[3] 马国泽. 基于大数据的安全风险管理模型研究[D]. 中国地质大学（北京）， 2017：16-23