福建省海洋与渔业大数据中心建设初探

黄端琼

福建省海洋预报台，福建 福州 350001

2015年以来，在国家和地方各级政府的大力推动下，大数据产业加速演进和迭代，政策环境持续优化，管理体制日益完善，产业融合发展加快，数据价值逐渐释放。根据Statista最新发布的统计数据，全球大数据中心主要集中在美国、中国及日本。由2017—2020年全球大数据中心数量的分布变化趋势来看，中国的份额越来越大，大数据产业的潜在空间巨大[1-9]。目前，我国已有31个省（区、市）部署了各类数据中心，形成了“东热西冷”的分布特征，主要集中在北京、上海、广州等东部一线城市及其周边地区，中、西部地区分布较少[10]。

海洋与渔业大数据是“海上福建”建设的重要战略资源，是福建省实施“智慧海洋”建设的重要数据基础。近年来，福建省建立了由大浮标、小浮标、潮位站高频地波雷达和卫星遥感等134个监测站点（设备）组成的海洋环境立体实时感知网，为海洋环境预报、海洋灾害预警报等提供实时数据支持，为防灾减灾、渔业安全生产等提供数据保障；实施了“海洋渔船固定式北斗示位仪（定位终端）建设”“渔船动态监控管理系统”“渔港视频监控系统”等“智慧海洋”先导工程系列项目，构建了“渔船动态监控管理系统”、水产品“一品一码”全程追溯系统、海洋观测预报综合业务管理平台等80多套业务系统；积累海洋与渔业数据量达14 TB以上。福建省海洋与渔业信息化建设初见成效，面向省、市、县海洋与渔业主管部门和涉海涉渔企业、渔民、公众提供信息化服务，但仍存在现有数据标准不一致、存储分散、汇聚共享开放困难、数据价值挖掘不够等问题，严重制约了福建省海洋与渔业高质量发展。

在国家政策和数字创新变革的驱动下，福建省第十一次党代会报告明确提出“推动数字技术与各产业深度融合、在各领域广泛应用，培育壮大新兴数字产业”，为推动海洋大数据中心建设提供了强有力的依据。为此，建设海洋大数据中心，通过进一步整合各涉海涉渔部门和行业数据资源，构建融合海洋基础地理、环境、生态、渔业、气象等各类资源的大数据体系，对促进全省海洋与渔业数据互联互通、融合共享，为海洋与渔业高质量发展提供数据服务支撑具有重要意义。

1 海洋与渔业大数据概述

随着互联网时代的到来和物联网、云计算、大数据等新兴技术的迅猛发展，产生了大量的半结构化、非结构化的数据，包括视频、音频、文字、图片等，数据量飞速增长， 全球已进入“大数据”时代[11]。大数据的“大”不仅特指数据容量大或者数据存储量大，另外还包括数据形式多样化、数据存储和处理和挖掘速度快、数据应用价值大等特征。2013年，IBM 定义了大数据的“4V”特征，分别为规模化（Volume）、多样性（Variety）、高速率（Velocity）和真实性 （Veracity）[12]。

通过研究大量大数据相关文献发现[13-23]，目前对海洋与渔业大数据的定义尚未有明确的定论，部分学者将其定义为利用先进信息技术，通过对海洋与渔业信息化过程数据进行处理和融合分析，为海洋与渔业发展提供数据服务支撑。近年来，我国已形成以海洋与渔业信息采集装备研发制造为上游，以信息传输、处理、加工和存储为中游，以信息应用服务为下游的海洋与渔业信息产业全链条，并产生了大量海洋与渔业信息数据；海洋观测设备特别是以卫星遥感数据为代表的海洋数据规模呈爆炸式增长[24]。信息技术的快速发展带动了海洋数据的快速积累，海洋与渔业大数据同样具有大数据的“4V”特征，海洋迎来了大数据时代。

2 海洋与渔业大数据中心建设需求分析

目前，福建省尚未建设海洋与渔业大数据中心，海洋与渔业数据资源主要分散在各个海洋与渔业信息化系统中，数据来源主要包括互联网数据、前端感知数据、海洋与渔业信息化系统数据。其中互联网数据包括行业相关的网站、App、公众号、小程序运行过程产生的水产养殖、鱼病诊断、海洋经济、市场价格信息、渔船渔具等多种海洋渔业数据资源，多为图片、视频、音频、文本形式的半结构化或者非结构化数据；前端感知数据主要包括海洋动力、海洋环境等监测数据以及养殖区/渔区监控数据等，通过传感器、无线通信技术等前端感知设备进行获取和传输；海洋与渔业信息化系统数据包括涉海涉渔信息系统产生的行业数据。

2.1 数据标准需求

目前，海洋与渔业存在着横向“信息孤岛”和“数据烟囱”，纵向无法数据共享，同时多系统之间存在数据内容不一致、数据标准不一致、数据重复冗余等情况。虽然自然资源部2022年颁布了海洋大数据标准体系《海洋大数据标准体系》（HY/T 0332-2022），但是渔业大数据标准体系尚未建立。为此，海洋与渔业大数据中心建设的首要任务是根据国际、国家、行业、省级标准及海洋与渔业数据特点，建设数据标准规范体系，助力数据的采集、存储和整合，为海洋与渔业大数据应用提供规范基础。

2.2 数据汇聚需求

由于各业务系统建设时期不同、系统开发技术不同、数据标准格式不统一，导致数据汇聚困难。为此，大数据中心按照“标准先行、合横连纵、规范管理”的建设思路，以数据一致、标准一致、高效利用为原则，横向整合现有各类涉海涉渔信息系统及各类科研系统，纵向打通海洋与渔业生产、加工、流通、市场等各类过程数据、监测数据的共享链路，实现对外与各部委相关系统，对内省、市、县各级系统进行互联互通，满足数据纵向联动与业务横向协同的需求。

2.3 数据应用需求

利用数据融合、数据挖掘、机器学习、大数据分析与处理等技术，实现大数据的智能决策能力，使海洋与渔业信息化服务更加精准、高效、便捷。围绕海洋网格预报专题分析、渔港智能管控专题分析、渔船行为模式识别、海洋与渔业防灾减灾等主题，利用数据融合、数据挖掘、机器学习、大数据分析与处理等现代信息技术，构建智能分析模型，为管理、生产和科学研究等领域提供决策支持服务，对海洋与渔业大数据进行网格化、精准化、智能化的专题展示，体现数据赋能、智能决策的建设成效。

3 海洋与渔业大数据中心建设总体思路

根据国家信息安全保障工作的相关政策法规，按照GB/T 22239-2019《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》和GB/T 22240-2020《信息安全技术信息系统安全等级保护定级指南》等有关文件进行设计，大数据中心网络安全保护等级定为三级。数据作为系统的核心资产，在设计系统数据架构时，不仅需要满足事务型数据要求，也需要满足分析型数据的需求。大数据中心建设思路是依托数字福建政务云平台提供的存储、计算、网络和虚拟化等资源，在相关标准规范体系、运维管理体系和数据安全体系要求下，通过采集对接农业农村部、国家海洋局以及省本级的数据资源并进行融合清洗、转换、入库，形成基础数据库、业务库、主题库和共享库，依托大数据治理、大数据服务、大数据分析应用，面向上层应用提供海洋云搜、专题分析、决策展示、渔业渔政综合管理与渔业渔政综合服务平台等数据赋能。大数据中心总体架构设计如图1所示。

图1 总体架构设计

4 海洋大数据中心核心功能设计

4.1 数据支撑基础

利用省一体化公共数据平台提供数据存储基础组件，为结构化、非结构化数据提供存储支撑，在数据采集、数据集成和数据传输上建立形成数据闭环，保障数据流从源头到入库的全流程跟踪，实现外部数据对接和采集入库，并对入库后的数据进行梳理编目，为上层的大数据应用、分析提供数据支撑。

4.2 数据采集与开放

大数据中心主要来源于3个方面：一是向上和农业农村部、国家海洋信息中心相关业务系统进行业务对接和数据交换、备份；二是横向对接福建省网上办事大厅、闽政通和福建省政务共享平台进行政务数据获取；三是整合福建省海洋与渔业现有业务系统，对所有数据进行汇聚，部分业务系统进行升级改造、功能迁移和功能整合。通过大数据中心进行数据开发和共享，依托福建省公共信息资源统一开放平台提供对外开放的接口。

4.3 海洋与渔业云搜

为了实现海洋与渔业业务检索需求的多样性，保障更精准更智能，将搜索引擎工具设计为数据结构定制自由化、搜索排序定制智能化的集检索和分析为一体的创新型海洋应用，充分分析挖掘海洋数据的潜在价值、沉淀海洋与渔业行业知识图谱和行业词典，最终形成海洋行业数据资产。

4.4 数据专题分析

依托大数据计算、分析挖掘、人工智能技术，将海洋与渔业主管部门的研判手段和分析思路以机器模型的形式进行智能构建，将以往工作经验进行沉淀总结，形成系统模型供直接使用，利用大数据环境下的智能建模、深度应用，挖掘海量数据的潜在价值，实现海洋网格预报、船舶作业类型识别、渔船行为识别、渔港智能管控、水产养殖预测、渔船健康评价等专题分析，为政府决策管理与对外服务提供技术支持。

4.5 数据决策展示

从地理空间、逻辑关系、时间序列等多种角度分析数据，围绕工作汇报、领导视察、专题管理等管理需求进行基于大屏可视化的数据驾驶舱呈现。以表格、曲线、三维视图等多种方式实现多要素融合可视化表达，提供渔港分布和建设情况视图、渔船智能管控分析视图、远洋渔船智能管控视图、海洋生态环境监测视图、海洋经济分析展示视图、海洋科技成果分布视图、水产养殖分析展示视图、水产品市场交易监测图、水技推广分析展示视图、安全生产防灾减灾视图、行政执法管理综合视图、海上养殖分布视图、临海工业分布视图、港口物流分布视图等。

5 建设目标与展望

本文提出的海洋大数据中心以实现全省涉海涉渔数据全生命周期管理、服务为目标，汇聚海洋、渔业全产业链数据，对数据进行采集和整理，通过大数据应用分析有力地支撑技术融合、业务融合、数据融合，实现协同管理和服务。

随着大数据时代的到来，如何通过数据融合和数据挖掘从海量数据中分析出有商业价值、能指导管理决策的数据，为涉海涉渔相关对象提供服务是值得思考的问题。本文提出的海洋大数据中心建设思路，一方面通过整合各涉海涉渔部门、涉海涉渔行业数据资源，构建融合海洋基础地理、生态环境、渔业、气象等各类资源的大数据中心，打通数据汇聚、处理和应用链条；另一方面通过大数据分析应用，发挥数据更大的价值，面向渔业发展、海洋经济发展、海洋生态文明建设、公众服务等方面需求推进海洋与渔业融合应用，为海洋与渔业高质量发展提供数据服务支撑。