大数据技术在内河航运管理中的应用探究

苏强瑛

（龙岩市永定区地方海事发展中心，福建 龙岩 364000）

1 内河航运管理存在的问题

1.1 内河船型种类复杂、工作职能多样，安全隐患大

内河航运船型复杂，船舶类型多样，不但有运输船，还有数量较多的工程船、渔船、公务船、游船游艇、渡轮、拖轮以及平板驳等特殊船型。不但船型种类众多，且业务多样，船舶的适航状况与安全管理水平参差不齐，增大了对于内河船舶的管理难度。并且，在内河流域从事水上非法作业的船舶越来越多，例如，非法采矿、非法养殖、非法运输等等，这些船舶在内河航道内或周边作业，侵占航道、损害航道设施，特别是非法采砂船舶具有较大的安全隐患。据相关统计，近几年，我国内河因非法采砂作业而引发的安全事故率一直居高不下[1]。此外，还有部分船舶存在违章运输的现象，如超载、违规装载货物和不在规定航区航行等常见违规行为依然存在，对于内河航运管理带来了一定的挑战。

1.2 内河通航环境复杂、通航条件较差，通航限制大

受限于地理因素，内河通航条件相对较差，航道宽度不足、淤积情况严重、航道设施维护不健全等因素在一定程度上限制了内河的通航条件。随着社会的发展，公共基础设施建设的推进，可通航河流上架设的桥梁数量不断增加，流经城市的通航河流中游船码头、河滨公园、水上乐园等文娱设施数量也逐步增加。且不同的桥梁跨度不一、通航尺度不同，桥区水域通航限制较多，也对内河水域的通航造成了一定的影响。并且，随着内河航运的发展，内河航道的建设与管理能效的提升，内河船舶的通航尺度与标准也会逐渐提高，更大吨位以及更多类型的特种船舶数量增多，与桥区通航能力的限制、河流两岸基础设施之间的影响将愈发明显，对内河航运管理产生更大的难度。

1.3 内河船型等级较低、船舶事故频发，管理难度大

内河船舶航行于相对封闭的水域，其本身的设计等级相对较低。导致内河船舶在建造过程中可能存在一定的安全隐患，不符合安全航行要求。例如，船体结构不强，总体操纵性能不高，导主航设备性能欠佳，船员个人能力与素质不高等等。并且，大多数内河运营船舶为私人所有，极可能存在经营管理不规范的情况，主要片面追求经济效益，而安全管理建设投入相对较少的问题，设备维护不良，从而导致无法确保船舶的运营安全，增加了内河航运的安全隐患[2]。

1.4 内河航运发展快速、大吨位船舶多，交通密度大

随着经济社会的快速发展，以及各类沿江经济带建设的推进与相关政策的出台，内河航运发展越来越迅速，承担了更多的贸易运输量。内河通航的船舶数量、类型迅速增加，特别是大吨位船舶数量增加较快，对内河的通航条件提出了更高的要求。这些都将为内河航运管理带来新的挑战，使内河航道安全形势更加严峻。并且，在内河航运管理中，水域范围广、管理力量不足、技术手段相对落后等因素对内河航运管理与航运发展水平适配造成了限制[3]。因此，结合新兴的大数据技术，运用航运大数据平台开展内河航运管理，提升内河航运管理能效十分必要。

2 航运大数据平台构建

2.1 航运大数据平台发展

联合国在2012 年发布的《大数据的发展——挑战与机遇》白皮书[4]，开启了大数据技术研发的热潮。大数据平台就是利用各种信息化技术，处理海量的数据信息得到指标类型数据库，通过特定的数据分析模型得到相关的数据分析结论，并通过现代化的手段进行一定的数据可视化处理。当前已有部分航运大数据平台、大数据系统等投入使用，如船讯网、HiFleet、洋山港集装箱自动化码头等，其主要服务于航运企业与港口部门，并在航运企业的现代化管理、港口码头的智能化发展与智慧航运的建设中起到了一定的积极作用。

2.2 大数据平台在内河管理中的优势

2.2.1 整合信息

在内河航运管理的过程中，会产生大量的数据，主要有船舶数据、气象数据、港口数据、航道数据以及相关法律规范等。将大量的航运数据汇总形成航运基础数据库，利用大数据平台具有高效的信息整合能力，可以将复杂的各类航运要素信息分类处理，形成数据仓库，便于后续运用数学模型开展计算分析[5]。

2.2.2 决策智能化

对海量的数据进行计算分析后，根据数据计算分析结论结合决策支持系统和专家系统技术，通过智能决策模型，能在极短的时间内，提供专业辅助的管理服务建议，为内河航运管理机构提供更高效的决策机制。

2.2.3 数据可视化

航运大数据平台可将大量零散的航运数据搜集、整理、沉淀、建模后形成多维基础大数据模型，通过大数据技术的处理、加工和展现方式，利用大数据的方法和思维，将数据结论以图表文字等更加直观具体的形式进行展示，便于内河航运管理部门直观掌握数据结论，提升大数据平台的服务能力，进一步提高内河航运管理效率。

2.3 内河大数据平台模型的建立

内河航运大数据管理平台的构建模式可分为三个阶段（如图1 所示），即需求提出、模型构建与项目应用。第一阶段需求提出是由内河航运管理部门根据所管辖河流水域现实特点，根据管理的既定目标所提出的针对性的需求，明确大数据分析及应用平台需实现的分析、预测、监管等方面的实际需要。

图1 内河航运大数据平台构建模式

根据特定的需求，在模型构建阶段，首先广泛采集数据，包括船舶的航行动态数据、船舶固有静态数据、航运企业信息数据、货物装卸物流信息数据、港口与航道文本数据、以及辖区相关管理法律法规文本数据等。将上述多种类型的数据进行分类清洗、归一化到数据仓库。由于数据类型较多，维度较高，须根据内河管理需求，选取特定的指标对数据仓库的数据进行再处理，形成相关的类型指标库，从而减少特征数据量，提高计算分析的效率。

而后采用根据类型指标特点，选择相应的计算模型开展计算与分析，将分析的结果汇总到成果库，结合实际的管理需求，将数据可视化处理，得到数据成果输出库，一方面可以便于快速输出计算成果，另一方面可以根据分析的数据结果再次优化计算模型，以提升计算模型的契合度，得到更符合需求的数据结论。

最后即内河管理大数据平台的项目应用环节，内河航运管理部门可针对辖区内的船舶、航运企业、港口等实际需要开展各项管理与服务工作。

3 航运大数据平台应用

内河航运大数据平台的集成化应用架构如图2 所示。通过大数据平台，在上层管理模式中，可实现对船舶、港口、航道、航运企业的全面管理，在底层能够使数据在平台内外部高效流通，帮助建立内河航运综合管理、内河航运高效应急救援、新型航运技术集成体系[6]。

图2 内河大数据平台集成化应用架构

3.1 提升监督管理能效

通过归一化航运数据，将船舶、港口、航道、航运企业等信息收集分析，依托大数据平台的信息集成处理能力，可将船舶的动态信息、静态信息，港口的在港船舶、物流信息、设施设备、危险货物、作业人员、应急信息，航道的基础信息、船舶数量信息、工程建设信息、管理养护信息，航运企业的运营生产信息、船舶管理信息、人员组织信息等进行收集、整合与分类处理归集到数据仓库。应用航运大数据平台，通过其高效的信息集成与处理能力，可更快速更高效提升相关部门规划、监督、管理、服务的相关能力。利用数据可视化与辅助智能决策功能，可为内河航运管理部门提供更高效的监管辅助。

3.2 强化应急救援效率

内河航运大数据管理平台可以显著提高内河航运管理中的应急遇险应对能力，通过内河航运大数据管理平台，可以实时快速地获取船舶、港口航道的实际状态，并进行实时的监管与具体场景态势分析，若发生船舶遇险，监管部门能及时地掌握船舶遇险情况，评估遇险等级，快速选择相应的应急预案，并可运用大数据平台的全方位、全态势感知优势，迅速调配相应的应急救援资源，派遣相应的救援力量或临近的船只进行救援，更好地为内河航运安全管理保驾护航。

3.3 完善多平台多技术集成

通过大数据平台的高效信息整合处理能力，可将更多的新兴技术融入到航运发展与管理中。例如，现在正迅猛发展的船舶高性能态势感知系统、人工智能避碰技术以及无人船舶操控等新兴技术等，均可以利用航运大数据平台为载体，更好地融入到航运管理中[7]。基于航运大数据平台的整合性，特别是在目前智慧航运快速发展的背景下，可以将更多的新兴技术应用到航运中去，自主航行船舶普及后，以内河航运大数据平台为依托，通过其高效的信息整合与处理能力，一方面可为自主航行船舶提供更精确、更详细的航行数据，助力无人船与智慧航运发展；另一方面能够快速收集相关的航运信息，进一步提升内河管理能效。

4 结语

应对内河航运管理中的复杂问题，通过应用新兴技术解决势在必行。航运大数据平台作为一种将大数据技术下沉到航运管理中的应用实例，在提升内河管理能效方面有着十分显著的优势。本文主要说明了内河航运大数据平台的模型构建方式，并结合现实中内河航运管理存在的问题提出大数据平台在其中的集成化应用架构，可在内河航运管理能效提升、应急救援提效以及航运高新技术应用方面提供更大的助力。并且，随着科学技术的不断进步，大数据平台+智能航运也将为内河航运智能化管理探索提供更多可能。