薛睿超，楊燕明，黃二輝，文洪濤

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遠(yuǎn)海船舶噪聲分布初步研究

薛睿超，楊燕明，黃二輝，文洪濤

(國家海洋局第三海洋研究所，福建廈門 361005)

艦船數(shù)量、噸位以及航行距離的急劇上升導(dǎo)致了海洋環(huán)境噪聲級大幅度升高，對海洋環(huán)境的影響也日趨加重。但是當(dāng)前的海洋環(huán)境噪聲研究所使用的歷史航船數(shù)據(jù)庫的信息卻非常匱乏且無法及時(shí)更新，不能反映出船舶噪聲真實(shí)的變化情況。此外，對于遠(yuǎn)離岸邊的海域，岸基船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System，AIS)與雷達(dá)無法監(jiān)測到，衛(wèi)星AIS技術(shù)的不成熟導(dǎo)致了船舶數(shù)據(jù)時(shí)效性和完整性的嚴(yán)重不足。因此，尚無可用的遠(yuǎn)海大范圍的船舶數(shù)據(jù)。為了解決遠(yuǎn)海船舶數(shù)據(jù)缺乏的問題，提出了一種基于多源AIS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合方法，根據(jù)某海域在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)收到的所有AIS信息，處理后進(jìn)行融合，融合結(jié)果可以得到任一時(shí)刻該海域的船舶分布情況，進(jìn)而可計(jì)算出該海域的區(qū)域船舶噪聲級。

海洋環(huán)境噪聲；船舶噪聲級；衛(wèi)星船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)；遠(yuǎn)海

0 引言

近年來，世界范圍內(nèi)的大規(guī)模海上貿(mào)易日趨繁榮，大量的商船活動(dòng)導(dǎo)致了海洋環(huán)境噪聲級的大幅升高。國內(nèi)外對海洋環(huán)境噪聲的重視與日俱增[1]，但是對海洋環(huán)境噪聲的認(rèn)知卻停留在十幾年甚至幾十年前的測量數(shù)據(jù)上，海上聲學(xué)調(diào)查也只集中于軍事敏感區(qū)域，并且數(shù)據(jù)保密。人們對海洋環(huán)境噪聲實(shí)時(shí)變化的了解非常有限。有研究表明，1960～2000年，海洋環(huán)境噪聲呈上升趨勢，特別是低頻段的海洋環(huán)境噪聲以每10年3 dB的速度上升[2]，這一趨勢直到近年來才逐漸減緩[3]。Ross[4-5]在1974年和1993年對上個(gè)世紀(jì)50～70年代的20年間，由于航船引起的低頻海洋環(huán)境噪聲的變化做了詳細(xì)的分析和總結(jié)。據(jù)Ross描述，到上個(gè)世紀(jì)70年代中期，海洋環(huán)境噪聲級的統(tǒng)計(jì)平均值已經(jīng)明顯上升，不考慮氣候變化的影響，僅航船噪聲占重要地位的頻段(15～250 Hz)和地區(qū)，平均噪聲級比Kunsen和Wenz時(shí)代增加了約3～5 dB，因?yàn)閮H在1950年以后的25 年內(nèi)，海上航船數(shù)量就增加了一倍多，并且船只的最大噸位和主機(jī)的推動(dòng)力都大幅度增加。Piggott和Crouch[6-7]等人在Wenz測量的相同地點(diǎn)進(jìn)行了海洋環(huán)境噪聲測量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，10～80 Hz范圍內(nèi)海洋環(huán)境噪聲級增加了10 dB左右；高于80 Hz時(shí)頻段差異逐漸減小，在80～200 Hz之間僅增長了1～3 dB；高于200 Hz時(shí)海洋環(huán)境噪聲級變化不大。文獻(xiàn)[8]給出了1850～2000年間航船噪聲與自然噪聲的變化趨勢，如圖1所示?？梢钥闯?，總的航船噪聲在上個(gè)世紀(jì)增長了接近40 dB。航船輻射噪聲是海洋環(huán)境噪聲低頻部分的主要來源，也是持續(xù)性噪聲的主要來源。在合適的傳播條件下，即使很遠(yuǎn)處的航船輻射噪聲也能對聲接收點(diǎn)處的海洋環(huán)境噪聲強(qiáng)度產(chǎn)生影響。因此，掌握海面航船分布數(shù)據(jù)及其輻射噪聲源級對分析和掌握海洋環(huán)境噪聲級的變化趨勢十分重要。國外的航船數(shù)據(jù)已有多年積累，目前國內(nèi)在此領(lǐng)域才剛剛起步，并缺乏有效的大規(guī)模測量手段[9]。

圖1 航船噪聲和自然/生物噪聲發(fā)展趨勢

船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System，AIS)，誕生于上世紀(jì)90年代初期，最初設(shè)計(jì)用于船舶避碰。AIS信息不僅包含了船舶時(shí)空上的信息，也給出了船舶當(dāng)前的航行狀態(tài)。衛(wèi)星AIS的出現(xiàn)，對遠(yuǎn)海船舶的航行具有革命性的意義[10-14]，但是它的設(shè)計(jì)初衷并沒有考慮到從太空檢測信號的可能性，這導(dǎo)致了它在熱點(diǎn)海域的檢測存在盲點(diǎn)[15]。本文基于現(xiàn)有的AIS數(shù)據(jù)，提出了一種數(shù)據(jù)融合方法，可以在最大限度上還原遠(yuǎn)海船舶的分布情況，根據(jù)AIS信息中的船速等信息可以計(jì)算出船舶的聲源級，進(jìn)而計(jì)算出大范圍海域的航船噪聲分布。

1 數(shù)據(jù)來源以及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文現(xiàn)有數(shù)據(jù)的主要來源為近年(2012～2015年)我國南海海域部分時(shí)段的航船數(shù)據(jù)，由國外商用衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)和部分岸基AIS數(shù)據(jù)組成。岸基AIS的覆蓋范圍僅為40 n mile(1 n mile=1852 m)，因此無法滿足遠(yuǎn)海用戶的使用需求。監(jiān)測大范圍海域的航船分布也首選衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)。中國南海是重要的海上運(yùn)輸通道，航船密度高，目前也是海上爭端多發(fā)海域，事關(guān)我國海洋權(quán)益，戰(zhàn)略地位突出。如能有效掌握南海的航船分布，進(jìn)而分析和掌握南海的航船輻射背景噪聲具有重要意義。因嚴(yán)重的時(shí)隙沖突，衛(wèi)星AIS在此類船舶高密度海區(qū)的船舶探測概率非常低[10-13]，經(jīng)過數(shù)據(jù)對比，發(fā)現(xiàn)很多區(qū)域的檢測概率低于20%，國外的商用衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)仍有大量遺漏和延時(shí)。

1.2 研究方法

為了解決商用衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)的遺漏和延時(shí)問題，本文考慮對其進(jìn)行融合，具體方法和步驟如下：

(1) 獲取一段連續(xù)時(shí)間的多源AIS數(shù)據(jù)，包括不同來源的星載AIS數(shù)據(jù)和岸基AIS數(shù)據(jù)(如有條件也可加入船載AIS數(shù)據(jù))；

(2) 對所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化處理和質(zhì)量控制(因?yàn)閿?shù)據(jù)來源不同，可能含有多種格式的數(shù)據(jù)且數(shù)據(jù)質(zhì)量不一，需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式以及剔除無效的數(shù)據(jù))；

(3) 根據(jù)所得AIS數(shù)據(jù)中的時(shí)間、方位、船速、航向等信息，推算出每一時(shí)刻每一艘船舶的方位以及航行狀態(tài)；

(4) 通過自編的計(jì)算程序進(jìn)行批量計(jì)算處理，繪制得到船舶分布圖和船舶軌跡圖。

方法的實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

圖2 研究方法實(shí)現(xiàn)流程圖

1.2.1 數(shù)據(jù)處理方法

標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)為本文所需要的參數(shù)，包括水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(Maritime Mobile Service Identify，MMSI)、時(shí)間、船速、航向、經(jīng)度、緯度等船舶相關(guān)參數(shù)；數(shù)據(jù)處理采用增加數(shù)據(jù)冗余的方法，即根據(jù)時(shí)間序列構(gòu)造三維數(shù)據(jù)表，保證了數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確度。本文中的時(shí)間分辨率設(shè)定為1 h，航行狀態(tài)包括船速、航向。另外，加入了時(shí)間間隔判斷條件，提高了結(jié)果的準(zhǔn)確性；計(jì)算程序由Matlab語言編寫。

1.2.2 計(jì)算模型

本文提供了兩種船位計(jì)算模型，可以根據(jù)不同的需要進(jìn)行選擇。

模型一為線性模型。根據(jù)AIS數(shù)據(jù)中同一船舶不同時(shí)刻的經(jīng)緯度信息，以固定的時(shí)間精度進(jìn)行坐標(biāo)位置的線性插值，結(jié)果如圖3所示。

(a) 原始數(shù)據(jù) (b) 計(jì)算結(jié)果

圖3(a)中的兩個(gè)點(diǎn)表示同一船舶在不同時(shí)刻的船位，經(jīng)過線性插值后得到圖3(b)的結(jié)果?？梢杂檬?1)表示：

模型一的計(jì)算方法簡單，速度快，但所得到的擬合結(jié)果精度較低，且當(dāng)相鄰數(shù)據(jù)間隔時(shí)間太大會(huì)造成較大誤差。該模型適用于大范圍船舶分布的粗略統(tǒng)計(jì)以及其他對船位精度要求不高的應(yīng)用。

模型二為非線性(迭代)模型。根據(jù)AIS數(shù)據(jù)中同一船舶在不同時(shí)刻的經(jīng)緯度、船速、航向等信息，進(jìn)行綜合分析，采用迭代算法推算出每一時(shí)刻該船舶的船位以及相關(guān)航行狀態(tài)。示意圖見圖4。

(a) 原始數(shù)據(jù) (b) 計(jì)算結(jié)果

2 船舶分布數(shù)據(jù)的計(jì)算分析

本文的研究方法，利用AIS信息推算出不同時(shí)刻目標(biāo)海域的船舶分布情況。首先，本文綜合了多源AIS數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化處理；其次，根據(jù)獲得的AIS信息，以時(shí)間為分組依據(jù)把所有參數(shù)分別進(jìn)行分組；再根據(jù)方位、船速、航向信息進(jìn)行擬合，構(gòu)造連續(xù)時(shí)間的數(shù)組；最后，繪制船舶分布圖和軌跡圖。所獲取的原始數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量越高，得到的結(jié)果越精確。下面對本文的研究方法進(jìn)行說明。具體實(shí)施步驟如下：

步驟1：根據(jù)獲得的岸基、衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量控制，并提取所需參數(shù)，形成新的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。

步驟2：處理數(shù)據(jù)。本文使用的多源星載AIS數(shù)據(jù)來源于星載AIS服務(wù)的供應(yīng)商美國ORBCOMM公司和加拿大exactEarth公司的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，岸基AIS數(shù)據(jù)來源于exactEarth公司，區(qū)域?yàn)橹袊虾２糠趾Ｓ虻臄?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)時(shí)間包括2012年8月份和2015年5月份，共兩個(gè)月的數(shù)據(jù)(2012年數(shù)據(jù)不包含岸基數(shù)據(jù))。

步驟2-1：建立時(shí)間×船數(shù)×參數(shù)個(gè)數(shù)的三維數(shù)組，其中行為船舶的MMSI號，列為所獲數(shù)據(jù)的時(shí)間寬度(劃分到精度)，頁為參數(shù)的個(gè)數(shù)，本文中選取的頁數(shù)為6，分別為時(shí)間、經(jīng)度、緯度、船速、航向、衛(wèi)星數(shù)據(jù)標(biāo)記；

步驟2-2：把標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)按時(shí)間、MMSI號填入對應(yīng)空格；

步驟2-3：代入線性模型或者非線性迭代模型計(jì)算，所得結(jié)果填充表格數(shù)據(jù)，具體方法如下：

(1) 線性模型：提取所有數(shù)據(jù)中的船舶的方位信息(經(jīng)度、緯度)，按照時(shí)間先后的順序進(jìn)行排序，判斷相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間間隔是否大于3天(可設(shè)置)，若大于則在之間填充為“缺失”，符合小于條件的數(shù)據(jù)根據(jù)時(shí)間精度進(jìn)行線性插值，得到中間所有時(shí)刻的船舶方位信息。

(2) 非線性迭代模型：提取所有數(shù)據(jù)中的方位、航行狀態(tài)信息(包括經(jīng)度、緯度、船速、航向)，按照時(shí)間先后的順序進(jìn)行排序，判斷相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間間隔是否大于5天，若大于則在之間填充為“缺失”，符合小于條件的數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代計(jì)算：根據(jù)前后兩個(gè)數(shù)據(jù)的船速和航向數(shù)據(jù)，計(jì)算速度矢量在軸和軸方向的分量以及變化量，推算出中間時(shí)刻的方位、船速、航向信息。上述模型中加入時(shí)間間隔判斷條件是為了過濾部分中途停泊或者駛出區(qū)域范圍的船舶，以及惡劣天氣下(如臺(tái)風(fēng))錨泊的船舶。

步驟2-4：去除異常點(diǎn)和超過最大允許時(shí)間間隔的數(shù)據(jù)；

步驟2-5：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以便后續(xù)處理。

步驟3：根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)繪制相關(guān)示意圖。圖5(a)是由原始數(shù)據(jù)繪制得到的中國南海區(qū)域2012年8月份某時(shí)的船舶分布示意圖，不包括岸基數(shù)據(jù)，船舶數(shù)為264。圖5(b)為經(jīng)本方法數(shù)據(jù)融合后得到的同一時(shí)刻同一區(qū)域的船舶分布示意圖，船舶數(shù)為1 629。圖5(c)是由原始數(shù)據(jù)繪制得到的南海區(qū)域2015年5月份某時(shí)的船舶分布示意圖，包括岸基數(shù)據(jù)，船舶數(shù)為2 092。圖5(d)為經(jīng)本方法數(shù)據(jù)融合后得到的同一時(shí)刻同一區(qū)域的船舶分布示意圖，船舶數(shù)為7 887。通過對比可以看到，數(shù)據(jù)融合優(yōu)化前的船舶分布和數(shù)量嚴(yán)重失真，應(yīng)用價(jià)值不大，優(yōu)化后的船舶分布和數(shù)量極大改善，接近真實(shí)情況。也可以看出，是否加入岸基數(shù)據(jù)，對結(jié)果中近岸船舶的分布影響很大。

(a) 原始數(shù)據(jù)(2012年8月)

(b) 融合后數(shù)據(jù)(2012年8月)

(c) 原始數(shù)據(jù)(2015年5月)

(d) 融合后數(shù)據(jù)(2015年5月)

圖5 融合前后的船舶分布數(shù)據(jù)對比

Fig.5 Ship data comparison before and after data fusion

3 船舶噪聲的計(jì)算分析

3.1 單一船舶聲源級計(jì)算[16-18]

基于式(5)和融合后得到的南海航船分布數(shù)據(jù)，計(jì)算得到南海航船輻射噪聲的噪聲源級分布圖，如圖6所示。

圖6 船舶聲源級分布

3.2 區(qū)域船舶噪聲級計(jì)算

考慮到某區(qū)域的海洋環(huán)境噪聲的影響因素有船舶、風(fēng)、爆炸、打樁聲等等，各種因素疊加起來才得到該區(qū)域真實(shí)的海洋環(huán)境噪聲級。每一區(qū)域的聲場還受到該區(qū)域以及附近海域的海面海底反射以及介質(zhì)散射的影響。如果考慮到這些，那么傳播模型需要精確的海洋環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，包括：海水聲速、海深、海底及海面邊界特性參數(shù)等等。計(jì)算相當(dāng)復(fù)雜也缺少數(shù)據(jù)，因此本文只考慮船舶因素，并計(jì)算區(qū)域船舶噪聲級。

區(qū)域船舶噪聲級是了解船舶噪聲空間分布以及其對海域內(nèi)的海洋生物影響的重要參數(shù)。以往的區(qū)域船舶噪聲級計(jì)算方法使用的船舶數(shù)據(jù)主要來自歷史船舶數(shù)據(jù)庫(Historical Temporal Shipping，HITS)。它擁有全球最廣泛的船舶密度數(shù)據(jù)，能提供全球范圍內(nèi)以1°*1°為單位的網(wǎng)格內(nèi)船舶密度的數(shù)據(jù)，時(shí)間精度有月、季、年。其船舶類型包括商船、油輪、大型油輪、超大型油輪以及漁船。由于計(jì)算需要具體的船舶方位，所以根據(jù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，得到相應(yīng)海域的船舶密度，然后使用泊松分布函數(shù)得到離散的船舶數(shù)據(jù)。計(jì)算時(shí)還需要船舶的船速和長度數(shù)據(jù)，一般使用的是經(jīng)驗(yàn)數(shù)值，如表1所示。本文計(jì)算時(shí)若部分?jǐn)?shù)據(jù)不完整，也采用表１的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。這種計(jì)算方法使用的船舶數(shù)據(jù)都是無法及時(shí)更新的以往數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)數(shù)值，得到的船舶噪聲數(shù)據(jù)與真實(shí)測量值的誤差是不可避免的。

表1 船長、船速的經(jīng)驗(yàn)數(shù)值

為了計(jì)算區(qū)域的船舶噪聲源級，設(shè)計(jì)了如下計(jì)算模型：每一區(qū)域的聲源級取決于能對該區(qū)域產(chǎn)生影響的聲源，把這些聲源的貢獻(xiàn)疊加起來就能得到該區(qū)域的聲源級。該模型需要的數(shù)據(jù)有：不同的船舶序號，每艘船舶在不同時(shí)刻的坐標(biāo)，每艘船舶的聲源級，每艘船舶在不同時(shí)刻的船速(船速不同，產(chǎn)生的聲源級也會(huì)不同)。具體處理步驟：

(1) 把研究海域根據(jù)計(jì)算精度劃分成大小相同的網(wǎng)格(如1°*1°)；

(2) 計(jì)算海區(qū)內(nèi)所有船舶的單獨(dú)聲源級；

(3) 計(jì)算一定范圍內(nèi)的船舶噪聲對每個(gè)網(wǎng)格的聲級貢獻(xiàn)，并去掉“奇點(diǎn)”。奇點(diǎn)指的是當(dāng)前網(wǎng)格中心坐標(biāo)1 km距離內(nèi)的船舶，它會(huì)對計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生非常大的影響。

(4) 對結(jié)果圖像作局部平均以及平滑處理，平滑處理使用Matlab的shading interp函數(shù)。

經(jīng)過與美國HLS研究所的Michael Porter(聲學(xué)圖書館網(wǎng)站(http://oalib.hlsresearch.com/)的作者)的交流，計(jì)算方法的正確性得到了他的認(rèn)同，并根據(jù)其意見在此基礎(chǔ)上作了一定改進(jìn)(包括平滑處理等)，結(jié)果如圖7所示。

圖7 區(qū)域船舶噪聲級分布

4 結(jié)論

雖然從第二次世界大戰(zhàn)開始，軍事領(lǐng)域?qū)τ诤Ｑ蟮皖l噪聲的研究和關(guān)注就沒有中斷過，然而所得到的有效數(shù)據(jù)還是非常匱乏。并且隨著海上貿(mào)易的發(fā)展，船舶數(shù)量、噸位和航行距離的增長，舊的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不再適用。重新調(diào)查獲取數(shù)據(jù)所需的人力、物力成本對于任何國家、組織都是非常大的負(fù)擔(dān)，迫切需要一些較低成本的手段來獲取有效的數(shù)據(jù)。本文針對現(xiàn)有的衛(wèi)星AIS技術(shù)在熱點(diǎn)海域檢測概率不甚理想的問題，利用有限的AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，融合后的數(shù)據(jù)能實(shí)時(shí)反映出海上任意范圍內(nèi)船舶的位置分布和相關(guān)參數(shù)，提供了海上船舶分布的“快照”，且不需要安裝額外的設(shè)備。經(jīng)過本文的方法優(yōu)化后，衛(wèi)星AIS檢測概率可以大幅度提高。本文把融合數(shù)據(jù)用于船舶噪聲預(yù)測，得到區(qū)域的船舶噪聲級分布圖，對于了解船舶噪聲時(shí)空分布有重要的參考價(jià)值。

復(fù)雜的海洋環(huán)境中，需要綜合考慮的問題還有很多。研究結(jié)果目前存在不少缺陷：如只考慮了海區(qū)內(nèi)船舶的噪聲，對高頻部分的噪聲還缺少相關(guān)的研究；沒有對淺、深海等不同的海洋條件進(jìn)行區(qū)分；對于沒有安裝AIS設(shè)備的船舶缺少其數(shù)據(jù)；沒有考慮環(huán)境信息，特別是底質(zhì)的聲學(xué)特性。所以本文給出的區(qū)域船舶噪聲級分布圖只是初步的結(jié)果。然而，我們相信，這些分布圖可以在說明船舶噪聲時(shí)提供一個(gè)重要的參考，以便將來做進(jìn)一步的研究。

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Research on pelagic ship noise distribution

XUE Rui-chao, YANG Yan-ming, HUANG Er-hui, WEN Hong-tao

(Third Institute of Oceanography, State Oceanic Administration, Xiamen 361005, Fujian, China)

As the number of ships continues to grow, the quantities of goods carried and the distances of ship traveled have made the sea ambient noise level dramatically rising, which impacts on the marine environment increasingly worse. Moreover, the ship history database can not reflect the real situation and is no longer applicable. Especially for the pelagic ships, there is a shortage of data available. With the aim of palliating this situation, this paper puts forward a data fusion method of multi-source AIS, which can get the every hour distribution of ships and then calculate the regional ship noise level for sound mapping.

sea ambient noise; noise levels of ships; satellite-based AIS (Automatic Identification System); open sea

OP733.22

A

1000-3630(2017)-05-0467-06

10.16300/j.cnki.1000-3630.2017.05.012

2017-01-13;

2017-05-09

國家海洋局第三海洋研究所基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)(海三科2015016)、福建省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2016H0018)

薛睿超(1988－), 男, 福建惠安人, 碩士, 研究方向?yàn)榇霸肼? AIS數(shù)據(jù)分析。

楊燕明, E-mail: yangyanming@tio.org.cn