王 飛， 黃小鵬， 郭冬冬

(中交上海航道勘察設(shè)計研究院有限公司， 上海200120)

航道的通航寬度是航道安全性和經(jīng)濟性的關(guān)鍵影響因素之一[1]。 航道越寬， 船舶航行越安全，但航道基建疏浚工程量會越大， 建設(shè)投資和航道常年維護的成本也會越高； 反之， 疏浚工程量小，投資小， 但通航的安全風險增加。 因此， 如何安全、 經(jīng)濟地優(yōu)化航道通航寬度顯得尤為重要。

《海港總體設(shè)計規(guī)范》[2]針對通航寬度有指定的計算方法， 其主要是根據(jù)7.4 萬t 以下船舶推出的經(jīng)驗公式， 缺乏對大型船舶的數(shù)據(jù)支撐， 因此一些學者進行了相關(guān)研究。 陳愛平等[3]指出了規(guī)范中針對通航寬度計算公式的可改進之處， 并利用少量數(shù)據(jù)進行了分析計算， 得出可適當放寬的結(jié)論； 郭冬冬等[4]提出了基于大型船舶觀測數(shù)據(jù)的航道寬度計算方法， 手動對130 條船舶自動識別系統(tǒng)(簡稱AIS)數(shù)據(jù)進行了分析， 得到了不同保證率下的漂移倍數(shù)。

上述研究均只對少量的實船數(shù)據(jù)進行分析，若要得到可信度更高的成果， 則需更多實船數(shù)據(jù)。AIS 數(shù)據(jù)自身具備大數(shù)據(jù)特征， 其傳輸頻次可達1～5 Hz， 單船1 d 內(nèi)就含數(shù)萬個原始數(shù)據(jù)樣本，前期篩選和后期解析難度較大。 因此， 有必要結(jié)合航道通航寬度和AIS 大數(shù)據(jù)特征， 建立一套解析方法， 解決大數(shù)據(jù)存取難、 軌跡提取難、 橫流取值繁瑣等難點， 以大幅提高解析效率， 為大型航道通航寬度研究提供精度更高、 數(shù)據(jù)更全的可靠數(shù)據(jù)。

1 基于AIS 大數(shù)據(jù)分析的航道通航寬度計算方法

1.1 AIS 簡介

AIS 由岸基(基站)設(shè)施和船載設(shè)備共同組成，是一種新型的集網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、 現(xiàn)代通訊技術(shù)、 計算機技術(shù)、 電子信息顯示技術(shù)為一體的數(shù)字助航系統(tǒng)和設(shè)備。 AIS 系統(tǒng)采集的信息主要為靜態(tài)信息和動態(tài)信息， 其中靜態(tài)信息包括船名、 船舶編號、MMSI(Maritime Mobile Service Identify，水上移動通信業(yè)務(wù)標識碼)、 船長、 船寬、 船舶類型等； 動態(tài)信息包括實時船位、 對地航向、 對地航速、 船首向、 回轉(zhuǎn)速率等。

1.2 航道通航寬度計算方法總體研究思路

航道通航寬度計算方法總體研究思路分4 大步驟(圖1):

1)收集AIS 系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)， 篩選同航道等級及以上的大型船舶航行數(shù)據(jù)， 并形成航行軌跡。 國內(nèi)現(xiàn)有高等級航道， 如連云港港30 萬噸級(現(xiàn)行25 萬噸級)航道、 蝦峙門口外30 萬噸級航道等。

2)通過潮流觀測、 邊灘定點水文測驗及三維潮流數(shù)模等手段獲得各樣本航行軌跡的同步橫流數(shù)據(jù)。

3)統(tǒng)計分析航道邊線內(nèi)的各樣本航跡帶寬度及對應(yīng)橫流特征值。

4)根據(jù)航跡帶寬度推求相應(yīng)的船舶漂移倍數(shù)并進行概率分布統(tǒng)計， 獲得大型船舶不同橫流條件下不同保證率的船舶漂移倍數(shù)。

圖1 航道通航寬度計算方法總體研究思路

1.3 軟件開發(fā)思路

針對上述總體思路， 開發(fā)了一套基于AIS大數(shù)據(jù)的航道寬度計算解析軟件， 主要包括軌跡初始化、 實時橫流數(shù)據(jù)耦合及航跡帶寬度計算等。

1.3.1 數(shù)據(jù)初篩

篩選同航道等級及以上的大型船舶航行數(shù)據(jù)(如針對25 萬t 現(xiàn)行航道，則僅需25 萬噸級及以上船舶AIS 數(shù)據(jù))， 針對每個AIS 實船樣本進行原始數(shù)據(jù)清洗和初始化， 僅保留船名、 MMSI、 等級、時間、 定位等有效信息。

1.3.2 橫流賦值

將每個AIS 實船樣本的所有軌跡點均賦予實時橫流值。 橫流通過潮流數(shù)模推算獲得， 并通過AIS 實船航行對應(yīng)的潮位過程線與推算橫流的潮位過程線進行相位匹配后賦值橫流: 1)根據(jù)船舶進港時間確定大潮、 中期、 小潮等潮型； 2)確認任意船舶位置對應(yīng)的橫流推算點； 3)通過潮位過程線相位匹配， 讀取任意位置的橫流值。

1.3.3 有效軌跡提取

提取航道邊線內(nèi)的航道航跡及與軌跡相關(guān)的實時數(shù)據(jù)， 如時間、 軌跡坐標、 風流壓偏角、 橫流值等。

1.4 航跡帶寬度計算

計算航道邊線內(nèi)的各樣本航跡帶寬度及對應(yīng)橫流特征值。

2 AIS 大數(shù)據(jù)軟件開發(fā)中的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 船舶信息庫

AIS 數(shù)據(jù)來源于每一條船舶的運行狀態(tài)， 因此首先須建立船舶屬性表。 將船型、 噸位等先行篩選， 方可與MMSI、 噸位等后續(xù)數(shù)據(jù)進行交叉對比。 為提升數(shù)據(jù)庫檢索和分析效率， 船舶信息庫應(yīng)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫建表。

2.2 數(shù)據(jù)標準化

AIS 數(shù)據(jù)包含多項數(shù)據(jù)， 須進行標準化操作，選取需要的時間、 經(jīng)緯度、 航向等數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。 除此之外， 還有兩項工作需要標準化:

1)坐標轉(zhuǎn)換。 將AIS 中的經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化為該工程區(qū)域采用的投影坐標系， 以用于航道位置和軌跡的幾何關(guān)系判斷， 一般須根據(jù)當?shù)貐?shù)進行投影轉(zhuǎn)換， 見表1。

表1 坐標轉(zhuǎn)換

2)時間轉(zhuǎn)換。 須將AIS 數(shù)據(jù)中的公歷轉(zhuǎn)化為農(nóng)歷， 用于判斷大、 中、 小潮的潮流值。 目前并沒有直接的轉(zhuǎn)換公式， 采用開源庫， 如Python 的sxtwl庫或.Net 的Globalization. ChineseLunisolarCalendar函數(shù)庫調(diào)用查詢。

2.3 潮型擬合

航行軌跡在某時刻的橫流， 需要通過其對應(yīng)的潮位過程線與推算橫流的潮位過程線進行相位匹配后獲取。 因此， 首先對潮位數(shù)據(jù)通過式(1)進行正弦函數(shù)擬合(圖2)， 然后與指定潮位過程線的相位進行匹配， 得到計算點的潮時偏移， 繼而讀取對應(yīng)數(shù)據(jù)。

式中:A為振幅； ω 為角頻率； φ 為初相；b為計算值增量。 均為常量。

圖2 某地某日的原始潮位數(shù)據(jù)及其擬合曲線

正弦函數(shù)擬合無法直接采用線性回歸算法，須將該函數(shù)利用式(2)～(4)進行有效拆解， 拆解后的公式可采用Math. Net 庫中的線性回歸快速擬合。

式中:A為振幅； ω 為角頻率； φ 為初相；b為計算值增量；u為水平速率。v為縱向速率。 均為常量。

2.4 有效軌跡提取

船舶AIS 軌跡線中， 只有航道邊線以內(nèi)、 且航向為進港方向的軌跡是有效的。 傳統(tǒng)手工方法效率低下， 純數(shù)學判斷又包含多種臨界條件， 因此采用基于CAD(Computer Aided Design ，計算機輔助設(shè)計)可視化技術(shù)的圖形法進行有效軌跡的判斷與提取(圖3)。 本文采用基于Autodesk Civil 3D 的BIM 技術(shù)， 建立航線軌跡與航道邊線， 通過幾何運算可快速準確提取有效路徑， 計算函數(shù)為AutoCAD.DataBase. Entities:: Entity. IntersectWith()。

圖3 有效軌跡提取

3 軟件架構(gòu)與開發(fā)

本軟件開發(fā)基于C∕S(即Client∕Server 客戶端∕服務(wù)器端)架構(gòu)， 軟件開發(fā)層次分為前端交互開發(fā)與后端邏輯開發(fā)(圖4)， 其中前端主要包括“文件管理” “數(shù)據(jù)管理” 與各用戶交互模塊； 后端服務(wù)前端， 為了滿足大數(shù)據(jù)的讀寫操作， 應(yīng)采用“數(shù)據(jù)庫” 作為數(shù)據(jù)容器， “圖形交互” 主要為了提高軟件的交互性能， 其他部分如“讀寫操作” 與“底層函數(shù)”， 對應(yīng)服務(wù)前端的各應(yīng)用模塊。 軟件開發(fā)采用C#.Net 語言， 核心的大數(shù)據(jù)采用SQLite數(shù)據(jù)庫， 前端界面為WPF(Windows Presentation Foundation，基于Windows 系統(tǒng)的用戶界面框架)。

圖4 軟件開發(fā)層次

考慮到大數(shù)據(jù)處理分析的效率， 本文采用C#.Net 與數(shù)據(jù)庫SQLite 進行聯(lián)合開發(fā)。 其中， SQLite為輕型數(shù)據(jù)庫， 是遵守ACID 的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)， 數(shù)據(jù)處理速度快， 適合大結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的儲存、 提取、 分析和存入等操作。 相關(guān)開發(fā)成果見圖5。

圖5 軟件界面

軟件最終除了輸出常規(guī)的文本數(shù)據(jù)外， 還將航行軌跡線統(tǒng)一輸出到AutoCAD Civil 3D[5]中(圖6)， 以協(xié)助可視化校核。 通過隨機抽取AIS船舶樣本進行手動計算驗證， 軟件計算正確率達到100%， AIS 數(shù)據(jù)處理效率至少提升10 倍以上。

圖6 綜合數(shù)據(jù)可視化篩選

4 工程應(yīng)用

本文的開發(fā)成果已應(yīng)用于連云港港30 萬t 航道工程關(guān)于航道通航寬度(圖7)的深化研究中，該研究基于連云港區(qū)25 萬噸級及以上AIS 船舶數(shù)據(jù)， 提出了不同保證率對應(yīng)的船舶漂移倍數(shù)， 以及不同條件下航道船舶漂移倍數(shù)取值。

圖7 連云港港30 萬t 航道

采用本文研發(fā)的算法與軟件， 對50 余萬條原始數(shù)據(jù)進行橫流、 航行軌跡等航行數(shù)據(jù)的篩選和分析， 最終得到所有樣本的航跡帶寬度結(jié)果(表2)， 總耗時6 d(共6 組數(shù)據(jù)源，含人工處理修正的時間，其中每組純計算時間約3 ～4 h)， 相比傳統(tǒng)算法2 ～3 個月的解析時間， 大幅提高了AIS數(shù)據(jù)處理和分析的效率。

表2 部分計算結(jié)果

根據(jù)表2 船型、 橫流、 航跡帶寬度等數(shù)據(jù)， 統(tǒng)計獲得在風流壓角為5°的情況下， 25 萬噸級及以上船舶航跡帶寬度樣本總數(shù)489 個， 均值101.1 m；在風流壓角為7°的情況下， 樣本總數(shù)43 個， 均值110.7 m。

利用《海港總體設(shè)計規(guī)范》航跡帶寬度計算公式， 反算漂移倍數(shù)， 并進行概率分布統(tǒng)計， 漂移倍數(shù)服從伽瑪分布(圖8)， 提出25 萬噸級及以上航道對應(yīng)不同保證率下的漂移倍數(shù)建議值(表3)。

圖8 漂移倍數(shù)伽瑪分布曲線

表3 25 萬噸級及以上船舶航道漂移倍數(shù)優(yōu)化建議值

5 結(jié)語

1)現(xiàn)有規(guī)范中針對高等級航道通航寬度的計算方法缺乏數(shù)據(jù)支撐， 基于AIS 的實船數(shù)據(jù)可對規(guī)范形成有效補充， 因此基于AIS 大數(shù)據(jù)， 提出了總體計算思路， 并開發(fā)了對應(yīng)軟件， 可高效獲得航跡帶寬度、 橫流等統(tǒng)計數(shù)據(jù)， 為高等級航道通航寬度研究提供技術(shù)支持。

2)AIS 大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)包括船舶信息入庫、 坐標與時間標準化、 潮型擬合和有效軌跡提取等， 采用各類數(shù)學計算庫和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可解決對應(yīng)問題。

3)本文解析方法在連云港港30 萬噸航道工程中進行了相關(guān)應(yīng)用， 快速取得了預(yù)期成果， 對同類工程研究具有參考意義。