渔船海上作业天数统计方法的应用研究

周 全，倪 军，范智鹏，顾 方，戚成业

（1.上海渔港监督局，上海 200433；2.北斗星通信息服务有限公司，北京 100094）

渔船海上作业天数统计方法的应用研究

周 全1，倪 军1，范智鹏2，顾 方1，戚成业2

（1.上海渔港监督局，上海 200433；2.北斗星通信息服务有限公司，北京 100094）

本文是在上海市渔业主管部门多年来应用信息化技术手段实现渔船定位、短报文通信，提高渔船安全监管及应急处置能力的基础上，通过研究分析信息系统多年积累的渔船数据，提出了渔船海上作业天数的统计方法，描述了该方法的原理和验证思路，重点介绍了核心算法——区域判断法和统计方法的执行流程。该方法的应用，将加快渔业信息化的发展，服务于渔业管理部门及广大渔业从业者。

渔船；海上作业天数；统计；区域判断；在线作业

0　引 言

我国是渔业大国，海域辽阔，海岸线18 000千米。海洋渔业水域面积达300多万平方千米。据统计，2013年我国共拥有各类渔船107.2万艘，其中机动渔船为69.5万艘，海洋机动渔船28.3万艘。在渔业生产管理中，管理部门需要掌握渔船作业的数据，特别是海洋机动渔船出海作业情况，从而鼓励合法作业，处罚非法捕捞，并根据渔船作业情况合理发放燃油补助。相关研究部门需要依据渔船作业的宏观数据，掌握渔业捕捞现状，进行水产研究，规划渔业生产及预测未来趋势。渔业公司和渔业从业者也需要上述数据，通过对数据的回顾分析，以制订或优化将来的生产计划。

渔业现代化及信息化普及之前，渔船每年的作业天数往往只能根据经验估算或采用纸质记录，渔船航迹数据也缺乏有效、准确的记录手段。随着渔业信息化的发展，尤其是北斗技术广泛应用于海洋渔业之后，各级渔业管理部门纷纷开始建设渔业信息管理平台，并在数据库中保存渔船的历史船位，这为渔船作业情况的科学统计提供了数据支持。但由于在平台建设之初，渔船安全保障是关注的重点，而在其他方面，如渔船作业数据统计，则采用了比较简易的做法，统计的模型不够科学，统计数字也不够准确。由此可见，研究新的渔船海上作业天数统计方法，提高统计数据的精确性需求已成为海洋渔业管理部门迫切需要解决的问题之一。

1　应用统计方法计算渔船海上作业天数的必要性分析

1.1上海渔船数据现状

上海市于2010年建成了上海市渔港渔船安全救助信息服务系统（简称救助系统），并于2014年在救助系统的基础上建设了上海市渔港渔船监管系统。这些信息平台融合了北斗、AIS、RFID及港口视频等多种数据，实现了对上海海洋作业渔船的位置监管和信息服务。多年来，信息系统在渔船安全监管、应急救助方面发挥着积极主动地作用，取得了一定成效，保障了渔民群众的生命财产安全，并积累了海量的船位数据。以2014年和2015年为例，对上海渔船数量和总体报位数量进行了统计，具体见表1。

1.2统计方法的必要性

基于上海渔船报位数据的现状分析可以看出，一方面信息系统积累的海量船位数据没有得到使用；另一方面，渔船出海作业燃油补贴发放又缺乏有效的依据。对此，如何利用船位数据提高渔船出海作业天数统计的精确度、统计结果的透明度和可信度，从而基于渔船合法出海作业天数进行燃油补贴，减少争议，做到有据可依显得尤为必要。本文在对上海历年渔船报位数据分析的基础上，提出了一种基于船位历史数据、渔船基本资料（如船长、吨位、材质、捕捞作业类型）及海洋区域数据的统计计算模型。采用该模型，可充分利用海量的船位历史数据，针对不同渔船、作业时间、作业区域及其他作业判定条件精确统计每艘渔船每日的作业信息，由此判定该船当日是否处于“作业”状态，并累加到总作业天数。基于该算法，可以精确统计每艘渔船的全年作业天数、航程航次信息，能够计算出有效的出海作业时长，甄别是否存在违法作业及非法捕捞，能够依据在线作业天数进行燃油补贴的计算发放等，从而极大提高海量船位数据的利用率，丰富渔业执法管理的手段，产生巨大的经济和社会效益。该方法在上海信息平台应用后，将使上海信息平台从一个船位展示的工具类平台提升到可进行深入数据分析的综合管理平台。

表1　2014-2015年上海渔船数量及船位统计

2　统计方法原理及验证

2.1方法原理

渔船海上作业天数的统计根据分层结构，主要分为两阶段进行。其中耗时较长的历史船位数据标记过程以存储过程的形态在数据库完成，其生成的中间表结构见表2。

第一阶段统计以计划任务的方式，由数据库自动在每个自然月开始时统计上个自然月的数据，每个月形成一张临时表，目的是加快第二阶段统计的速度。

第二阶段统计是用户从客户端发起的，用户输入要查询的目标、统计的时间段，并根据配置好的“合法作业”判定条件，查询出期望的报表。第二阶段查询的过程见表3。

表2　临时表结构

2.2方法验证为使渔船海上作业天数统计方法得到验证和应用，可搭建实验

系统，与现有渔业管理部门的渔业综合管理平台对接，完成底层船位数据的共享接入，并依据统计方法设计中间层和展现层，最终在网页上展现统计结果。实验系统包括如下组成部分。

随着改革开放的深入，“政企合一”体制逐步解体，市场经济确立并得到长足发展，人们的思想也发生了翻天覆地地变化。油地关系是伴随着油田的勘探开发建设而产生的一种社会现象。东营市是典型的“能源型城市”，对油田的依赖程度比较高，特殊的市情决定了油地关系在胜利油田和东营市的重要地位，主要体现在以下五个方面：

2.2.1数据库渔船海上作业天数统计方法及实验系统的核心是数据库，共享

接入的船位数据保存在数据库中，核心算法和计划任务的执行也是在数据库中完成。

2.2.2船位数据共享接入部件统计算法是基于渔船历史船位数据统计完成的，因此实验系统

首先要从渔业管理部门的数据库中共享接入船位数据，数据的格式一般为未经整理的历史船位信息，每一行记录代表一个船舶报位，包括位置的上报时间、经纬度、速度、方向、转向率及关联渔船ID（名称）。数据接入后形成的数据库表称为位置表。

2.2.3算法集合算法集合主要包括区域判断算法、作业判定算法。区域判断算法作为核心算法，主要负责计算船位数据和区域的位置关系，这些区域包括：①海岸线1海里线、海上行政区划界、中外协定水域、9段线等组成的地区渔船合法作业海域；②机轮拖网禁渔区等针对特定捕捞作业类型进行作业限制的区域；③军事禁区或其他限制性水域。

通过区域判断算法，可为每条船位信息打上是否在某区域内部的标记，服务于后续统计。

作业判定算法主要根据各种判定合法作业区域的条件对执行区域判断算法之后的数据进行进一步整理和筛选，从而为每条船位数据增加若干个标记，分别标记该船位相对于每个区域是否属于“作业”状态，以及根据规则综合所有区域判定之后的最终结果。

2.2.3中间结果临时表

通过算法合集计算之后的位置表打上了点和区域关系的若干标记，这些数据保存在中间结果临时表（以下简称临时表）中。临时表的生成速度较慢，其速度取决于总区域个数和每个区域的边界点数，区域数越多，区域图形越复杂，计算的时间越长。一般而言，进行某一省份的1个月内所有归属船舶的区域计算，需要长达几小时至几十小时的时间，临时表的生成起到了缓存作用，为后续进行一定条件下的实时查询提供了便利。

2.2.4查询服务

在实验系统中，查询服务是用户界面和数据库的桥梁，查询服务通过访问数据库临时表，为客户端定制统计报表。除网页客户端之外，查询服务还可以为APP提供同样的报表服务，甚至可以以API的形式向第三方平台提供查询统计服务。查询服务接受客户端的报表定制参数，以JSON数据格式发布结果数据。

2.2.5网页客户端

网页客户端是实验系统的用户界面，用户在网页上提交期望查询的条件，由查询服务返回相关的数据，以报表的形式展示，并提供导出下载功能。统计结果按查询条件不同，包括如下分类。①目标分类：统计某一艘渔船或统计某一地区节点下的所有渔船；②时间分类：按周、月、季度、半年、一年统计（只支持统计当前月份之前的数据）。

3　重点算法介绍

图1　作业天数统计的工作流程

图2　查询客户端页面设计原型

区域判断算法为本统计方法的核心算法，由于作为输入的历史船位数据规模庞大（仅以北斗船位计算，每艘渔船的日平均报位点数即可达到500），因此算法需关注执行速度和灵活度。区域判断算法的本质是点和简单多边形（包括凹多边形，但不包括各边相交的复杂多边形）的关系判断，点代表的是船位数据中的经纬度坐标，而多边形代表了海岸线、禁渔区以及各类区划边界所围成的合法作业海域，当点处于多边形区域之内时，代表该时刻渔船处于多边形区域之内，反之则代表未驶入多边形区域之内。

点和多边形的位置关系采用射线法求解（*）。*射线法的基本思想是：从待判断的点向某一个方向引射线，计算和多边形交点的个数，如果个数是偶数或者0，则点在多边形外，如果是奇数，则在多边形内。

这只是最基本的判别情况，另有一些复杂的情况需要特殊处理。①射线经过顶点。当射线经过顶点时，判断就会出现异常情况，现在规定，线段的两个端点，相对于另一个端点在上面的顶点称为上端点，下面是下端点，如果经过下端点，则认为边和射线不相交。②点在边上。这种情况也不能用交点个数的奇偶性来判断了，要快速地判断这个点是否在边上。

射线法改进：传统的射线法一开始就直接计算点和多边形的交点个数，这样的话，会花费大量的时间来作拓扑关系的判断。改进的算法是首先利用多边形的最小外接矩形迅速排除不在多边形内的点，然后利用交点个数的奇偶性判断。

4　统计方法应用流程与实现界面

4.1统计方法的应用流程

渔船海上作业天数的统计方法可按图1流程执行。

4.2统计方法的界面实现

统计方法的网页客户端可基于HTML 5等技术开发，实现按地区节点或船名统计渔船每日在线作业情况，图2展现了输入条件、参数设置、统计结果列表及航迹图回放区域的页面设计。

5　结 语

本文依托上海信息系统现有数据和渔业管理法规，分析了作业天数统计方法的必要性，提出了三层结构的统计算法与流程，并通过实验系统验证和完善了本项研究。本统计方法的应用研究，为精细化渔业管理和合理发放渔船燃油补助提供了有力的数据支持，作为渔业大数据的一次深入应用，具有前瞻性和指导性。

主要参考文献

［1］农业部渔业渔政管理局.中国渔业统计年鉴2014［M］.北京：中国农业出版社，2014.

［2］上海渔港监督局.2014年上海市科技兴农重点攻关项目［沪农科攻字（2014）第4-2号］《渔港渔船监管系统开发》［Z］.上海：上海渔港监督局，2014.

10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.14.021

U692

A

1673-0194（2016）16-0032-04

2016-06-20