2023内河航运系统监管技术现状与展望.docx

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1、内河航运系统监管技术现状与展望O引言内河航运系统凭借经济性优势在交通运输领域发挥巨大作用7被称为“自然的懒公路”，我国内河航运已形成“两横一纵两网十八线”高等级航运网络咒截止2023年，我国内河航道通航里程已达12.76万km,运输船舶保有量为12.59万艘。运营船舶数量的持续增长在给内河航运系统带来巨大经济效益的同时也造成了两方面不利影响：一方面,内河航运系统设施建设存在周期长、费用高及难度大的问题，交通建设增长速度与交通需求的逐年快速提升不相适应，内河航道通航压力剧增，在一定程度上提高了水上交通突发事件发生的风险，造成严重生命财产损失另一方面，航运系统因其承担庞大运输总量而成为能源消耗大户

2、，2023年，全球航运业碳排放占全球人为活动排放总量的比重已逼近3%oIMO(Internationa1MaritimeOrganization)预测，如果控制措施不及时落实，2050年，船舶所排放的CO,数量将会占全球CO,总排放量的12%18%o内河航运系统由船舶、航道、港口及各种支持保障设施等要素组成7船舶作为内河航运系统主体，航道起载体作用，港口作为系统运行中转枢纽。内河航运系统监管技术独立于系统要素之外，又针对系统要素，是不增加交通资源建设成本并能提高水上安全水平的有效手段叫同时，据瞰最大的港口哥德堡港统计报告，海事监管t1主动协调和优化船舶进出港口和闸区排班，已成为船舶运营周期中第

3、二大降低碳排放的措旭。欧盟制定了面向2030年交通领域发展计划，旨在建立泛欧运输网络(TEN-T),构建铁路、公路及内陆水道等一体化网络，提高多式联运衔接效率，其中，重点强调了开发智能、可持续、多模式及高性能的基础设施，提高交通参与者安全水平和改善货物的自由流动。一体化和智能化监管体系建设已上升到我国国家战略层面，2019年，中共中央和国务院发布交通强国建幽援，提出“加强基础嫄运行监测检测，开发新一代智能交通管理系统”，交通运输部等部委在智能航运发展指导意见中，针对智能航运监管提出“重点突破状态感知、信息交互及运行协同等关键技术，显著提升航运生产运行管理智能化水平”。在国际战略和国家政策的引导

4、下，海事机构高度重视航运系统监管体系构建与技术的应用。2013年，在欧盟TEN-T政策支持下，针对水路交通研究，瑞典海事局联合芬兰、丹麦及德国等国家的38家权威机构研发MONA1ISA2.0项目，搭建了复杂水域船交互测试平台，通过检测不同船舶预定路线，在测试平台求解最佳替代路线，并对船员予以路线推荐，以避免交通拥堵，保持船舶安全畅通运营力2015年，为解决当前船与船沟通方式单一的问题，国际航标组织和国际海事组织提出开发VDES(VHFDataExchangeSyStem)的倡议，目的是创建具备更高带宽的高效频谱船舶监管沟通系统，实现船间通讯全球无缝覆盖，目前，第1代全球VDES卫星网络已于20

5、23年启动应用。2023年，我国江苏海事局精准对皎通运输部提出的“水上大交管”布局，在长江率先建设了“资源要素联网、信息数据联通、交通组织联控及应急指挥联动”内河监管局面，并联合中船重工鹏力科技集团开发国内首套面向海事监管的VTS(VeSSe1TrafficService)uPRIDeVTSIoOo”制E行”船端平台，集成了水面风险区域动态甄别、船舶碰撞主动预警以及航道船舶智慧管理等功能，极大简化了传统航运船舶“一区一报”的业务流程。浙江海事局整合升级现感知方式状态表征：速度、密度、感知设备交互信息提取：DCPA,TCPA雷达雷达、ISVTS-有水面感知定位系统，接入低轨卫星，建立海事监管云数

6、据库，通过云计算中心分析和预测船舶动态方位、气象和潮汐等数据，形成海事监管全局状态感知，该平台在防止船舶碰撞和水上交通流组织等方面发挥重要作用。交通运输部科学研究院针对目前内河航道安全监测中存在的视频碎片化和子系统数据分离问题，利用BIM(BUi1dingInformaUonMOde1ing)建模技术开发虚拟空间重构的三维航道运行场景，将实时离散的不同视角监控视频与三维场景模型相结合，建立场景中不同视频图像之间的空间相关性，利用VR(VirtUaIReaIity)标签的形式更新和展示数字挛生场景下对应状态，并基于水上安全管理要求和业务逻辑开展监控、取证和应急响应，减轻了管理者了解实时视频画面的

7、压力3目前，内河航运系统监管技术的普适性和深度智能化研究还需要攻克更多的理论难题，现阶段的海事监管技术更多地集中在监管技术的综合集成和基于数据的信息深度挖掘，目标是在一定程度上降低监管参与者的劳动负荷，尚属于监管的自动化阶段。本文通过分析相关系统研究基础构成，从态势感知、事件监视和组织优化角度阐述技术现状，提炼关键技术，并对未来内河海事监管发展方向提出创新方向,旨在建立一种大范围内高效、智能及全方位的内河航运运行管理体系，对保障内河航运安全，提高内河资源利用效率以及降低温室气体排放方面具有重要意义。1内河航运系统监管研究现状1.1态势感知从海事监管角度分析，态势是船舶与通航设施和通航环境等耦合

8、作用后产生的结果，并通过船舶交通流密度/速度、船舶领域、最近会遇距离(DistanceattheC1osestPointofApproach,DCPA)/最小会遇时间(TimetotheC1osestPointofApproach,TCPA),轨迹比例期及迫近程度.等评估指标衡量，态势感知结果为海事监管人员提供了具有潜在事故风险的观测目标。内河航运系统运行态势感知承载着揭示水面交通行为影响的基础功能，相关研究主要围绕交通安全需求展开，内河航运态势感知研究伴随传感器技术进步，从单一传感器感知要素运行信息，逐步向多传感器融合感知和智能感知局面发展，如图1所示。深度信息挖掘：安全模态、迫近程度时间图

9、1态势感知技术内容Fig. 1 Technica1contentofsituationawareness早在1948年，世界第一部岸基船舶监测雷达在英国利物浦港建立，标志着海事监管开端，海事监管人员基于雷达同波图像感知固定区域船舶运行位置和航区密度等水面状态。1971年FUJI基于岸基雷达船舶位置数据首次提出“船舶领域”概念,其定义为：“其彳也船只必须避开的围绕船只的二维区域或规避区域”，该概念体现了船舶自身安全范围，被广泛应用于船舶逻辑避碰和路径规划。为精细化刻画船舶领域，WANG等内进一步考虑了船舶性能的影响，提出四元数船舶领域(QUatemiOnShiPDomain,QSD),其形状由船

10、舶速度、长度和机动性参数确定，其大小则由四个方向的半径(前舷、后舷、右舷和左舷)决定，且该半径随船舶速度变化。Goer1andteta1等U*则在船舶操纵性基础上，进一步将冰区这一特殊交通条件纳入船舶领域求解模型，分析了船舶跟随破冰船场景下冰况对船舶周围安全距离的影响。IMO要求一定吨位船舶配备船舶自动识别系统(AUIomaIiCIdentificationSystem,AIS)1151AIS在海事抬高频段自动交替发送当前船舶船号、经纬度及船舶类型等动静态信息，弥补了雷达图像无法直接识别船舶速度以及身份信息识别能力的不足，相关学者利用A1S数据中船号、航行速度、方向及位置参数设计了两船的最近会

11、遇距离DCPA和最小会遇时间TCPA指标，通过感知两船时间和空间上最接近距离大小定量刻画船舶危险情况U支伴随水文气象传感器、高清成像技术及甚高频技术等先进传感器技术的飞速发展，内河海事监管向广域方向发展，1985年国际海上人命安全公约要求各国在交通流量较大，区域危险程度较高水域建立VTS系统，该系统借助于人机交互界面结合自动化分析技术将AIS、VHF(VeryHighFrequency)CCTV(C1osedCircuitTe1eViSion)及天气等航道动态信息集成到电子显示端，有助于提高海事监管人员有效地理解和推理各要素状态的水平，并产生有效的监管决策VTS系统结构如图2所示。Fig. 2

12、Fig. 3 VTSsystemstructureVTS系统集成了船舶位置和环境数据，有关学者为丰富态势感知研究的全面性，结合船舶机动特性等知识，综合评价船舶态势。文元桥等U利用风和能见度等水上环境信息结合船舶载重数据建立水上“安全模态”概念，综合考虑了不同吨位船舶在不同环境下的安全波动态势。由于船舶航行过程中转向动作频繁，单纯考虑DCPA和TCPA不足以刻画船舶交互行为，致使局部参数波动而错误理解会遇态势，BUKHAR1等间增加方位角和罗盘度数参量，采用模糊推理方法评估船舶运动安全态势并予以可视化。YU等网基于A1S数据考虑遭遇船的速度和航向机动特性，采用方向约束时空棱镜法表征船间相互作用的

13、动态态势。前述态势感知包含具体求解过程，为提高实际应用效率，JIA等采用循环神经网络建立了船舶运动基本参数与两船会遇态势结果的映射关系，而不考虑两者之间具体机理,该模型可以完成会遇态势的迭代更新预测，并采用累计态势反映两船之间风险变化趋势。内河海事态势感知的研究与实践多以单船和成对船舶为主要研究对象，通过计算船-船态势大小，借助计算机显示技术以协助海事监管人员关注呈紧张态势的船舶，但是，面对船舶数量H益繁多和航运交通趋于高复杂的内河航运系统，只关注船舶与临近船舶的安全态势可能会误导监管人员产生低效的船员路线规划建议或紧急避险指令，如何描述多船会遇下的态势关系是最新研究的关注点。WANG等如提出

14、一种针对多船相遇情况的自适应态势理解模型，该模型的核心功能是推断其他目标船舶的航行意图，主要由两个子模型组成：一是船舶遭遇情景分析模型，实现从全局视角对整个会遇情景的认知；二是模糊推理系统，考虑了多船相遇情况的不确定性，会遇情境分析模型的输出是意图推理模型的输入，结果表明，该模型在复杂的多船会遇情况下具有良好的态势理解性能。ZHEN等同针对复杂水域难以准确量化多船相遇情况，提出一种结合密度聚类和多种影响因素的区域船舶会遇态势评估方法。首先，利用DBSCAN对船舶位置进行聚类，得到遭遇船集群的空间分布；然后，综合考虑聚类船舶DCPA、TCPA和相对方位角(RB)的影响因素，建立集群碰撞态势计算函

15、数，该研究为复杂水域VTS中心识别重点观测船舶提供了理论依据，但是聚类算法只考虑空间距较小的集群,对于水面态势的把握仍不够全面。SU1等引入复杂网络理论感知区域性多船态势，考虑了监管水域内所有船舶间交互关系，弥补了上述研究的不足，建立了以所有船舶为节点，以节点间交互关系为边的图结构,并通过复杂网络理论中结构炳指标评价多船态势复杂度，该研究在态势的广度上有所突破，可实现航道网级别态势感知。当前内河航运的“感知-处理-传输”技术正逐步升级，例如，智能船舶高度集成了低轨卫星信息因和遥感信息M,为实时感知除船舶本身之外的相关要素状态(例如，既定路线的航道结构)提供了可能，云计算和云储存等先进信息处理技

16、术支持在线处理船舶运动速度和位置等结构化数据与天气、运营方案及语音指令等非结构化实体大数据，并依靠广域5G移动通信技术实现交互信息与岸基的实时传输的咒将有力支撑内河态势感知逐步融合航道结构、锚地分布及利用率和港口装备运行等信息，形成内河航运综合态势感知网络，促进内河全要素态势多粒度、多模态和及时性表达，以便于态势感知研究成果更好地服务于内河海事监管。1.2 事件监视内河航运中船舶安全运行是发挥内河航运经济价值的基础保障。内河运行事件通常指时间和地点随机性强，且对航道通行效率和安全水平有负面影响的船舶碰撞、搁浅现象以及船舶异常行为。在内河海事监管早期，受限于内河渐述信息感知设备技术水平不足，相关学者利用事件统计数据分析事件特点、,主要开展事件常发区域识别和时间分布规律等事件“后”分析，实时监测系统的应用提供了更为全面的肺M信息，推动海事监管向事件“中”检测和事件“前”预测方向发展，如图3所示。AS异常