郭 昊，李海濱，馮 姣，鄒 瀟

(1.南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210044；2.浙江海洋大學(xué)船舶與電機(jī)學(xué)院，浙江 舟山 316022；3.安藍(lán)信息科技有限公司數(shù)據(jù)與算法部，廣東 深圳，518000)

1 引言

水路運(yùn)輸具有土地利用少、基礎(chǔ)投資少、運(yùn)量大、能耗低的特點(diǎn)，在國(guó)內(nèi)外綜合運(yùn)輸體系中占據(jù)重要地位。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球約90%的貨運(yùn)量由船完成[1]。國(guó)際海事組織(International Maritime Organization，IMO)為了獲取足夠的船舶信息，以減少自然或人為因素對(duì)船舶造成危害，采取了多種措施對(duì)船舶的活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)督和控制，其中船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System，AIS)是最有效的方法[2]。隨著船舶行業(yè)的發(fā)展以及造船技術(shù)的提升，各類(lèi)船舶也逐漸實(shí)現(xiàn)大型化和高速化，再加上全球海洋環(huán)境復(fù)雜多變，使得AIS數(shù)據(jù)在船舶監(jiān)控與管理行業(yè)的利用率越來(lái)越高。

AIS是一種實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)船舶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，為船舶航行提供綜合動(dòng)態(tài)信息和靜態(tài)信息的數(shù)字系統(tǒng)，可以不間斷地發(fā)送本船的相關(guān)信息，通過(guò)AIS接收機(jī)即可接收到該數(shù)據(jù)。

關(guān)于AIS數(shù)據(jù)的已有研究主要集中在以下六個(gè)方面：1)AIS 配合衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)增強(qiáng)AIS數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、2)基于AIS數(shù)據(jù)的船舶間的避碰研究、3)AIS系統(tǒng)與其它設(shè)備或系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)研究、4)使用AIS數(shù)據(jù)模擬船舶在虛擬終端系統(tǒng)(VTS)中的探測(cè)與追蹤、5)基于AIS數(shù)據(jù)的港口交通流規(guī)律分析、6)基于AIS數(shù)據(jù)的船舶軌跡預(yù)測(cè)及異常軌跡檢測(cè)研究[3]。

在以上研究領(lǐng)域中，均會(huì)使用大量的AIS數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)等科技的發(fā)展，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為了一項(xiàng)極具價(jià)值的資產(chǎn)。一個(gè)組織的日常運(yùn)作與決策、一項(xiàng)研究的開(kāi)始與發(fā)展都離不開(kāi)龐大數(shù)據(jù)資源，所以必須高度重視數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題[4]。現(xiàn)如今，如何有效的提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、科學(xué)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)質(zhì)量，已經(jīng)成為了提高信息化建設(shè)水平的重要課題[5]。但是由于AIS系統(tǒng)的差異性以及各數(shù)據(jù)提供商接收信號(hào)的硬件設(shè)施、存儲(chǔ)設(shè)備以及處理方式的不同，導(dǎo)致各個(gè)數(shù)據(jù)源提供的AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。并且對(duì)于AIS數(shù)據(jù)并沒(méi)有一項(xiàng)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致很多AIS數(shù)據(jù)無(wú)法評(píng)估其數(shù)據(jù)質(zhì)量并進(jìn)行有針對(duì)性的數(shù)據(jù)處理與改正，不利于AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升。

本文主要貢獻(xiàn)在于提出AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法并驗(yàn)證該算法的準(zhǔn)確性。具體內(nèi)容如下：

1)本文首次提出基于AIS數(shù)據(jù)的完整性、連續(xù)性、時(shí)效性的AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。

2)本文通過(guò)對(duì)比衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)和岸基AIS數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量的區(qū)別以及可視化熱力圖分析，得出本文所提出的AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法能較為精確的反應(yīng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣。

2 AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)必須緊緊圍繞數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的定義與分類(lèi)展開(kāi)。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量研究成果很多，但對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的分類(lèi)，從不同角度也有不同分類(lèi)方法，一般來(lái)講可分為有效性、準(zhǔn)確性、一致性、完整性和時(shí)效性等不同問(wèn)題[6]。由于AIS系統(tǒng)的局限性，船舶易超出岸基接收范圍或受到干擾時(shí)該船舶的AIS信號(hào)會(huì)出現(xiàn)中斷的情況，且本文總結(jié)出AIS應(yīng)用的幾個(gè)主要方面包括：船舶間避碰、軌跡預(yù)測(cè)、航線規(guī)劃、危險(xiǎn)預(yù)警，這幾個(gè)主要方面的研究都需要AIS數(shù)據(jù)具有良好的完整性、連續(xù)性、時(shí)效性，而目前針對(duì)AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)并沒(méi)有類(lèi)似的指標(biāo)，故本文首次將AIS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)總結(jié)為完整性、連續(xù)性、時(shí)效性三個(gè)重點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

圖1 AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法流程圖

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

AIS數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量龐大、時(shí)間密度不均勻等特點(diǎn)；且收到AIS信號(hào)的影響，船舶在停泊與航向狀態(tài)下的數(shù)據(jù)密度差異較大。需要對(duì)AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗，這樣才能獲得更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)分。除此之外，AIS數(shù)據(jù)還存在明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，比如：明顯的數(shù)據(jù)缺失、時(shí)間亂碼、船舶經(jīng)緯度超過(guò)合理值等。所以本研究不僅需要清洗錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)抽稀，故數(shù)據(jù)預(yù)處理的過(guò)程如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)預(yù)處理流程圖

2.2 完整性指標(biāo)

完整性研究了AIS數(shù)據(jù)在時(shí)間上的覆蓋程度，從數(shù)據(jù)分辨率的角度討論了已有AIS數(shù)據(jù)的時(shí)間分布在整體時(shí)間分布上的占比，對(duì)AIS數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上的豐富程度做出評(píng)價(jià)。若已有AIS數(shù)據(jù)的時(shí)間分布完全覆蓋整體時(shí)間段，則該AIS數(shù)據(jù)的完整性指標(biāo)的值為1，1是該指標(biāo)的評(píng)價(jià)上限；若已有AIS數(shù)據(jù)沒(méi)有有效的數(shù)據(jù)，則該AIS數(shù)據(jù)的完整性指標(biāo)為0，0是該指標(biāo)的評(píng)價(jià)下限。計(jì)算方法可定義為

(1)

其中b1表示任意一艘船已有AIS數(shù)據(jù)的時(shí)間分布，是以gw為時(shí)間間隔總結(jié)一次AIS數(shù)據(jù)后得到的總結(jié)結(jié)果數(shù)量。假設(shè)某船舶的第n條軌跡點(diǎn)的上傳時(shí)間為tn，該船第n+1條軌跡點(diǎn)的上傳時(shí)間為tn+1，若tn+1-tn的值符合規(guī)則式(4)，則該船舶無(wú)法以gw為時(shí)間間隔總結(jié)AIS數(shù)據(jù)。規(guī)則式(4)如下

(tn+1-tn)>gw

(2)

假設(shè)無(wú)法以gw為時(shí)間間隔總結(jié)AIS數(shù)據(jù)數(shù)量為nw，選定的測(cè)試時(shí)間總長(zhǎng)度為α，則任意一艘船的已有AIS數(shù)據(jù)的時(shí)間分布b1可定義為

(3)

對(duì)于b2表示任意一艘船的AIS數(shù)據(jù)的理想時(shí)間分布，假設(shè)該船的AIS數(shù)據(jù)覆蓋了選定測(cè)試時(shí)間段的每一天且數(shù)據(jù)足夠均勻的情況下，b2可定義為

(4)

2.3 連續(xù)性指標(biāo)

連續(xù)性研究了AIS數(shù)據(jù)的整體連續(xù)程度，從數(shù)據(jù)可靠性的角度討論了每?jī)蓷lAIS數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔的長(zhǎng)短情況，對(duì)AIS數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上的連續(xù)程度做出評(píng)價(jià)。若已有AIS數(shù)據(jù)的不存在時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的間隔，則該AIS數(shù)據(jù)的連續(xù)性指標(biāo)為0，0為該指標(biāo)的評(píng)價(jià)上限；若已有AIS數(shù)據(jù)所有的時(shí)間間隔均超過(guò)設(shè)置的閾值，則該AIS數(shù)據(jù)的連續(xù)性指標(biāo)為1，1為該指標(biāo)的評(píng)價(jià)下限。計(jì)算方法可定義為

(5)

其中g(shù)1表示任意一艘船的AIS數(shù)據(jù)的所有時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的時(shí)間間隔的數(shù)量，g2表示任意一艘船的AIS數(shù)據(jù)所包含的所有時(shí)間間隔的數(shù)量。定義過(guò)長(zhǎng)的時(shí)間間隔的閾值為gc，若tn+1-tn的值符合規(guī)則式(4)，則稱(chēng)該時(shí)間間隔為過(guò)長(zhǎng)的時(shí)間間隔。規(guī)則式(4)如下

(tn+1-tn)>gc

(6)

2.4 時(shí)效性指標(biāo)

時(shí)效性研究了AIS數(shù)據(jù)的最新更新時(shí)間，對(duì)AIS數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上的數(shù)據(jù)利用價(jià)值做出評(píng)價(jià)。若已有AIS數(shù)據(jù)的最新上傳數(shù)據(jù)未超出數(shù)據(jù)更新需求，則該AIS數(shù)據(jù)的時(shí)效性指標(biāo)為1，1為該指標(biāo)的評(píng)價(jià)上限；若已有AIS數(shù)據(jù)的最新上傳時(shí)間超出數(shù)據(jù)更新需求的時(shí)間與預(yù)設(shè)權(quán)重的乘積大于1，則該AIS數(shù)據(jù)的時(shí)效性指標(biāo)為0，0為該指標(biāo)的評(píng)價(jià)下限。計(jì)算方法可定義為

t=1-sk

(7)

其中s表示任意一艘船的AIS數(shù)據(jù)的最后一次更新時(shí)間超出數(shù)據(jù)更新需求范圍的時(shí)間，k表示預(yù)設(shè)的權(quán)重值，其中時(shí)間均以UTC時(shí)間戳為準(zhǔn)。

假設(shè)任意一艘船的最后一次更新時(shí)間為tl，當(dāng)前時(shí)間為tu，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)更新需求的閾值為gs，則表示任意一艘船的AIS數(shù)據(jù)的最后一次更新時(shí)間超出數(shù)據(jù)更新需求范圍的時(shí)間s可定義為

s=tu-tl-gs

(8)

2.5 綜合質(zhì)量評(píng)分

根據(jù)上述的三個(gè)重點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算方法，本文提出了數(shù)據(jù)綜合質(zhì)量評(píng)分算法f

f=t(b×(1-l)×100)

(9)

其中b為完整性指標(biāo)，l為連續(xù)性指標(biāo)，t為時(shí)效性指標(biāo)。

本文提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法，通過(guò)三個(gè)重點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的比較，定義了數(shù)據(jù)質(zhì)量好壞的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)；使用該數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法能夠較為精確的反應(yīng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣，在下文實(shí)例分析有詳細(xì)介紹。但是，本文提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法還存在局限性，該算法需要大量的樣本才能夠獲得較為準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果且對(duì)于隨機(jī)采集的數(shù)據(jù)不能獲得很好的評(píng)價(jià)結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本文收集了兩個(gè)平臺(tái)的AIS數(shù)據(jù)源，其中數(shù)據(jù)源一包含4934艘船兩年的全量軌跡數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度為2017年7月31日到2019年8月1日，用于主要的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析；數(shù)據(jù)源二包含200艘船一年的全量軌跡數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)跨度為2019年3月1日到2020年3月1日，用于佐證實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析的準(zhǔn)確性。

為了檢測(cè)本文所提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法，本文使用Python語(yǔ)言搭建算法模型并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行展示與分析。本實(shí)驗(yàn)所使用的軟件環(huán)境為Python 3.6.5，編譯平臺(tái)為Pycharm 2018.2.3。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示

根據(jù)上文算法搭建的模型進(jìn)行運(yùn)算，得出三個(gè)重點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)果分布圖。數(shù)據(jù)源一的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的完整性指標(biāo)結(jié)果如圖3所示，橫坐標(biāo)為完整性指標(biāo)，縱坐標(biāo)為該指標(biāo)的概率分布，由圖可見(jiàn)完整性指標(biāo)整體數(shù)值分布偏高，其平均值為0.59，且超過(guò)平均值的比例為55.3%，可以看出數(shù)據(jù)源一的AIS數(shù)據(jù)具有較好的完整性。

圖3 數(shù)據(jù)源一完整性指標(biāo)概率分布圖

數(shù)據(jù)源一的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的連續(xù)性指標(biāo)結(jié)果如圖4所示，橫坐標(biāo)為連續(xù)性指標(biāo)，縱坐標(biāo)為該指標(biāo)的概率分布，連續(xù)性指標(biāo)為時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的間隔在所有間隔中的占比，該指標(biāo)數(shù)值越高連續(xù)性越差，由圖可見(jiàn)連續(xù)性指標(biāo)整體分布均勻，其平均值為0.49，且超過(guò)平均值的比例為49.1%，可以看出數(shù)據(jù)源一的連續(xù)性一般。

圖4 數(shù)據(jù)源一連續(xù)性指標(biāo)概率分布圖

數(shù)據(jù)源一的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的時(shí)效性指標(biāo)結(jié)果如圖5所示，橫坐標(biāo)為每艘船的最新上傳時(shí)間至當(dāng)前時(shí)間的時(shí)間間隔，縱坐標(biāo)為該時(shí)間間隔的概率分布，由圖可見(jiàn)時(shí)效性指標(biāo)整體數(shù)值分布偏低但存在個(gè)別數(shù)值極高的存在，其平均值為72845秒(約0.84天)，且低于平均值的比例為87.2%，可以看出數(shù)據(jù)源一的AIS數(shù)據(jù)具有較好的時(shí)效性。

圖5 數(shù)據(jù)源一時(shí)效性指標(biāo)概率分布圖

綜合以上三個(gè)重點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的結(jié)果得出數(shù)據(jù)源一的綜合質(zhì)量評(píng)分，如圖6(a)所示，橫坐標(biāo)為綜合質(zhì)量評(píng)分，若已有AIS數(shù)據(jù)的完整性指標(biāo)、連續(xù)性指標(biāo)、時(shí)效性指標(biāo)均為評(píng)價(jià)上限，則該AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分為100分；若已有AIS數(shù)據(jù)的完整性指標(biāo)、連續(xù)性指標(biāo)、時(shí)效性指標(biāo)存在一項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到評(píng)價(jià)下限，則該AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分為0分；縱坐標(biāo)為該評(píng)分的概率分布。由圖可見(jiàn)數(shù)據(jù)源一的綜合質(zhì)量評(píng)分整體數(shù)值分布偏低，其平均分為34.15分，且超過(guò)平均分的比例為44.5%，該數(shù)據(jù)源的綜合質(zhì)量評(píng)分較差。同時(shí)本文還計(jì)算了數(shù)據(jù)源二的綜合質(zhì)量評(píng)分，如圖6(b)所示，橫坐標(biāo)為綜合質(zhì)量評(píng)分，縱坐標(biāo)為該評(píng)分的概率分布，由圖可見(jiàn)數(shù)據(jù)源二的綜合質(zhì)量評(píng)分整體數(shù)值分布較高，其平均分為63.41分，且超過(guò)平均分的比例為58.0%，對(duì)比數(shù)據(jù)源一的綜合質(zhì)量評(píng)分的分布狀況可得這部分?jǐn)?shù)據(jù)源二的數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)?yōu)于數(shù)據(jù)源一。

圖6 數(shù)據(jù)源一、二綜合質(zhì)量評(píng)分概率分布對(duì)比圖

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.3.1 衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)與岸基AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量的對(duì)比分析

衛(wèi)星AIS系統(tǒng)是一種船舶定位技術(shù)，通過(guò)低軌道的衛(wèi)星接收船舶發(fā)送的AIS報(bào)文信息，衛(wèi)星將接收和解碼AIS報(bào)文信息轉(zhuǎn)發(fā)給相應(yīng)的地球站，從而讓陸地管理機(jī)構(gòu)掌握船舶的相關(guān)動(dòng)態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)遠(yuǎn)海海域航行船舶的監(jiān)控。衛(wèi)星AIS報(bào)文發(fā)送間隔為幾秒鐘或者幾小時(shí)不等，取決于衛(wèi)星AIS系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的性能以及所支持的衛(wèi)星軌道位置的設(shè)置[7]。

岸基AIS系統(tǒng)是由岸基(基站)設(shè)施和船載設(shè)備共同組成的船舶定位技術(shù)。作為一種海/陸基系統(tǒng)，其覆蓋范圍有限，難以滿(mǎn)足大范圍、遠(yuǎn)距離對(duì)船舶的跟蹤與監(jiān)視。當(dāng)使用岸基AIS系統(tǒng)的船舶駛出信號(hào)接收站范圍，其AIS信號(hào)會(huì)不穩(wěn)定甚至中斷，對(duì)AIS數(shù)據(jù)的完整性、連續(xù)性、時(shí)效性都會(huì)產(chǎn)生很大的影響[8]。

綜上所述，衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)在完整性、連續(xù)性、時(shí)效性這三個(gè)重要評(píng)價(jià)指標(biāo)上都要優(yōu)于岸基AIS數(shù)據(jù)。故本文通過(guò)對(duì)比分析衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)與岸基AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分的概率分布，來(lái)驗(yàn)證本文所提算法的準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)源一內(nèi)4934艘船舶的衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)與岸基AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分的概率分布對(duì)比結(jié)果如圖7所示，橫坐標(biāo)為綜合質(zhì)量評(píng)分，縱坐標(biāo)為該評(píng)分的概率分布。由圖7(a)可見(jiàn)衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分整體數(shù)值分布較高，其平均分為56.10分。因?yàn)檎w平均分反映了數(shù)據(jù)源一4934艘船的綜合質(zhì)量評(píng)分的平均水平，故本文以整體平均分34.15分為閾值，超過(guò)整體平均分的占比為77.5%；由圖7(b)可見(jiàn)岸基AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分整體數(shù)值分布偏低，其平均分為30.96分，以整體平均分34.15分為閾值，超過(guò)整體平均分的占比僅39.7%。故數(shù)據(jù)源一的結(jié)果對(duì)比顯示衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分明顯優(yōu)于岸基AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分，算法所得結(jié)果與上文論述的衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量要優(yōu)于岸基AIS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的已知結(jié)果吻合。

圖7 數(shù)據(jù)源一衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)/岸基AIS數(shù)據(jù)綜合質(zhì)量評(píng)分概率分布圖對(duì)比

數(shù)據(jù)源二內(nèi)200艘船舶的衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)與岸基AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分的概率分布對(duì)比結(jié)果如圖8所示，橫坐標(biāo)為綜合質(zhì)量評(píng)分，縱坐標(biāo)為該評(píng)分的概率分布。由圖8(a)可見(jiàn)衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分整體數(shù)值分布較高，其平均分為55.49分。因?yàn)檎w平均分反映了數(shù)據(jù)源二200艘船的綜合質(zhì)量評(píng)分的平均水平，以整體平均分63.41分為閾值，超過(guò)整體平均分的占比為47.5%；由圖8(b)可見(jiàn)岸基AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分整體數(shù)值分布整體偏低，其平均值為41.56分，以整體平均分63.41分為閾值，超過(guò)整體平均分的占比僅21.3%。數(shù)據(jù)源二的結(jié)果對(duì)比顯示衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分也明顯優(yōu)于岸基AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分，算法所得結(jié)果與上文論述的衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量要優(yōu)于岸基AIS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的已知結(jié)果吻合。

圖8 數(shù)據(jù)源二衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)/岸基AIS數(shù)據(jù)綜合質(zhì)量評(píng)分概率分布圖對(duì)比

綜上所述，通過(guò)兩個(gè)數(shù)據(jù)源的衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)和岸基AIS數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比分析，得出本文首次提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法所得出的結(jié)果均與上文論述的衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量要優(yōu)于岸基AIS數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的已知結(jié)果吻合，該數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法能夠較為精確的反應(yīng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣。

3.3.2 數(shù)據(jù)可視化對(duì)比分析

本文除了通過(guò)對(duì)比衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)與岸基AIS數(shù)據(jù)的綜合質(zhì)量評(píng)分來(lái)驗(yàn)證本文所提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的準(zhǔn)確性外，還使用數(shù)據(jù)可視化對(duì)比分析來(lái)驗(yàn)證本文所提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的準(zhǔn)確性。

在可視化對(duì)比分析中，本文使用python里的地圖繪制包folium將收集的AIS數(shù)據(jù)用熱力圖的形式呈現(xiàn)的地圖上，AIS信號(hào)好的船舶熱力圖的連續(xù)性更好且呈現(xiàn)的顏色更深，通過(guò)觀察圖片可以直觀的看出AIS數(shù)據(jù)在完整性指標(biāo)和連續(xù)性指標(biāo)的優(yōu)劣。

本文對(duì)4934艘船的AIS數(shù)據(jù)都做了可視化對(duì)比分析并選取部分圖片展示，如上圖所示，圖9(a)、圖9(c)其水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(Maritime Mobile Service Identify，MMSI)為352521000、353801000，均為衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)可視化分析得出的熱力圖軌跡普遍顏色較深且軌跡連續(xù)不斷，說(shuō)明該AIS數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性較好；圖9(b)、圖9(d)其水上移動(dòng)通信業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)碼(MMSI)為355495000、370720000，均為岸基AIS數(shù)據(jù)，可視化分析得出的熱力圖軌跡普遍顏色較淺且軌跡不連續(xù)，如圖所示熱力圖集中在岸邊而遠(yuǎn)離海岸的地區(qū)熱力圖顏色非常的淺；再遠(yuǎn)一點(diǎn)的地方甚至沒(méi)有AIS信號(hào)，出現(xiàn)了AIS即時(shí)數(shù)據(jù)中斷的情況，說(shuō)明該AIS數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性較差，與衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)形成鮮明對(duì)比。

圖9 衛(wèi)星AIS數(shù)據(jù)與岸基AIS數(shù)據(jù)可視化分析效果對(duì)比圖

以上文提及的四艘船舶為例，圖9(a)、圖9(c)所對(duì)應(yīng)的船舶的綜合質(zhì)量評(píng)分為80.21分和94.52分；圖9(b)、圖9(d)所對(duì)應(yīng)的船舶的綜合質(zhì)量評(píng)分為16.81分和18.54分。由此可見(jiàn)，本文提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的結(jié)果與數(shù)據(jù)可視化對(duì)比分析所展示的結(jié)果吻合，證明了本文提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)論

本文首次提出的AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法，通過(guò)完整性、連續(xù)性、時(shí)效性三個(gè)重要評(píng)價(jià)指標(biāo)做出評(píng)價(jià)，得出綜合質(zhì)量評(píng)分。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)算法能夠較為精確的反應(yīng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣。該算法的提出能夠分析出AIS數(shù)據(jù)在完整性、連續(xù)性、時(shí)效性這三個(gè)方面的質(zhì)量問(wèn)題，有助于對(duì)AIS數(shù)據(jù)進(jìn)行針對(duì)性數(shù)據(jù)處理與改正，促進(jìn)AIS數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升。同時(shí)，也可在選擇AIS數(shù)據(jù)源時(shí)起到輔助決策的作用。