大数据时代的船舶安全监管模式的研究

摘要：随着科学技术的不断进步，大数据技术应运而生且得到了长足发展，目前其在政治、经济、教育、文化以及管理等多个领域都实现了广泛应用，并取得了良好的应用效果。因此，本文基于大数据的概况，结合船舶安全监察与管理的现状，重点研究了基于大数据技术的船舶安全监管模式，以期为相关人士提供参考。

关键词：大数据时代；船舶安全监管模式；资源配置

近些年，我国船舶安全事故频频发生，因而人们对船舶安全也投注了更多的关注。海事部门作为监管船舶安全的主要部门，面对当前越发严峻的船舶安全问题，其必须积极应用现代化信息技术，实现对安全隐患的提前预知和有效防控。因此，本课题对基于大数据时代下船舶安全监管模式的研究具有积极的现实意义。

1 大数据的概述

所谓的大数据，即Big Data，就是指由于总量过于庞大而难以通过使用传统意义上的数据处理手段在有效时间内对其进行系统地分析、处置和整合的数据集合，但必须清楚的是，大数据并不单单指的是规模庞大的数据集合，其也更是指对数据进行分析和应用的方法。大数据技术的核心乃是前瞻性评估，即利用数学算法对特定的数据集合进行分析和处理，以实现对某一事件发展态势进行科学的前瞻性评判。大数据主要具有4大特征，简称为“4V”，详细内容如下所示：其一，Volume，即数据内容庞杂，通常来说其数据集合的规模总量应超过10TB之上；其二，Variety，即数据表现形式多样，其中囊括了文字、图像、声音以及定位等多种形式的数据信息；其三，Velocity，即分析和处理数据的速度较快，大数据技术可在限定时间对规模庞大的数据集合进行分析和研究；第四，Value，即数据集合的价值密度相对较小，也就是说在庞杂的数据集合中往往只有少量信息是真正存在现实价值的信息，例如，一段影像中往往只有数秒的图像是存在实际价值的[1]。

除去教育、医疗、信息查询、市场营销以及情报侦察等领域外，大数据技术如今也被广泛应用于安全监管领域，如公共安全监管、交通安全监控、食品安全监管、金融安全监管以及汽车运行态势监管等等，其通过动态监察以及数据分析，以实现对监管对象的实时追踪与监控，及时发现其中的异常现象并进行提前防控，从而实现安全监管效果的最大化。

2 船舶安全监察与管理的现状

现阶段，船舶安全监察与管理工作虽然已引进了现代化技术，但在实际工作中仍存在着不少问题。具体内容如下所示：第一，监管制度落后，当前海事部门在进行船舶的安全监管时采用的仍是传统的监管手段，即检查环节只局限于对相关证明的查验，使得安检工作流于表面，此外，安全监管工作过于被动，往往是发生安全事故后才进行事后补救；第二，监管工作仍是以人为中心，目前船舶安全监管工作仍以人工操作为主，虽然引进了现代化技术，但是由于只将其作为辅助工具，使得其积极作用难以得到有效发挥；第三，信息管理系统不完善，海事部门当前所建立的船舶安全监管信息系统较不完善，其仅仅是对监管数据的汇总，而隐藏在信息之间的关联却无法被有效发现，进而使得安全监管工作难以实现事前的有效预防，从而大大降低了安全监管工作的效果[2]。

3 基于大数据时代下船舶安全监管模式的构建

3.1 预防模块

为了实现对安全隐患问题的提前预知，安全监管模块的核心应用模块就是预防模块。基于大数据技术，通过应用计算机和相关应用软件实现对港内全部船舶安检信息、安全情况、事故记录以及水域内航行状况的汇总与系统分析，以获取不同船型、船龄、船旗以及船况的船舶行船的风险系数以及潜在的风险隐患，例如，可对船舶的漏油风险、操作失控、结构缺陷以及船员概况（其中囊括了船员的工作经历、培训情况以及履职状况等等）等因素进行全面的风险分析和评判。其后，利用大数据信息系统对安全风险进行判别和量化，以推算出未来一段时期内船舶发生某些安全风险或事故的概率，对于存在高风险概率的船舶，根据其实际情况采用针对性的防控措施，例如，加大进港安全检查力度、预备紧急救援以及设立安全预警机制等，以真正实现防患于未然。而这些防范措施同样可借助大数据信息系统进行处理，具体来说就是依据现有的海事部门数据库以及执法记录数据库，结合实际的风险防范要求，制定相适应的解决方案。基于预防模块，海事部门工作人员只需依据自身的工作经验，对系统所制定的方案进行筛选和优化，而这将有效提高决策工作和处置工作的效率。

3.2 检查模块

海事部门的安全监察与管理工作最为关键的环节就是安全检查，主要工作内容为检查船舶是否严格执行国家和国内的相关行船规范。当前，我国海事部门基于日本NIR备忘录，引进了船舶安全风险评价机制和符合国内相关法律法规的船舶安全检查项目，以明确需检船舶并实施严格检查，而检查的程度和效果则主要由检察人员的专业素质决定。基于大数据系统的检查模块，对进出港船舶船种、船旗、船龄和内部结构等因素与过往船舶风险类型、分布状况以及事故船舶等数据库进行关系分析，以获取全面的船舶安全检查项目表以及检查重点，并借助移动终端讓检查人员根据安检项目表进行逐一排查，以明确船舶内在设备和结构的实际情况，并及时将安检结构上传大数据信息系统，在完成评估后制定出相适应的处理方案。基于大数据技术的安检模块，不仅可有效实现船舶安全检查工作的进一步优化，也能推动检查人员的快速成长，确保检查人员对相关法律法规的熟练掌握，并通过实践不断累积工作经验。具体来说就是，通过建立大数据检查模块，可改变传统的“从零开始”的人才培养模式，借助检查模块进行法律法规筛选、安检项目确定以及问题判断，而这就大大降低了安检人员记忆和理解相关条例的难度，有效提升了安全检查工作条例应用的规范性和高效性，也就是说安检人员只需掌握基本检查技能便可上岗，从而实现了人员综合能力的有效培养，解决了当前海事部门所面临的通才与专才之间存在的结构性冲突，总的来说，大数据安全检查模块将为船舶检查人员提供有力的技术支持。

3.3 监管模块

目前海上运输的主要交通工具仍是船舶，因而船舶所肩负的职责就是运输货物，而货物运输的安全性则与船舶安全之间存在着紧密的内在联系，若船舶中运载了法律法规明确规定的危险品或者出现过载问题，这就会对船舶运行的安全性造成极大的威胁。海事部门的工作人员若想依靠人工排查手段从成千上万的或品种发现由于刻意或无意留存的危险货品，不仅工作效率低，而且排查效果也较差。而基于大数据技术，建立货品自动化排查模块，根据预设的危险货品数据库，对船舶的载货信息进行排查，以此来迅速找出潜藏其中的危险货品，此外，通过对比预定的杯位图进而实际的危险货品积载图，从而能够快速找出因疏忽而留存的危险货物。与此同时，基于大数据技术，建立危险货品识别模块，这一模块可依据进出港船舶的运载危险货品的类型和数量状况，自行运算和及时向海事工作人员提供危险货品运载的安全风险系数，并对所有船舶发生安全事故的概率进行预判，以此为依据制定相对应的安全防范措施和安全事故的应急处理方案，从而为海事部门的决策和处理工作提供借鉴与参考[3]。

3.4 配置模块

基于大数据技术，海事部门还可建立资源配置模块，不仅可实现对海上安全事故的提前警示和船舶风险系数的准确计算，而且也可实现海事部门安全监管资源的科学合理配置。工作人员诺克依据大数据信息系统动态更新的数据资料对海上安全事故或者船舶监管要求进行预判，转被动执法为主动部署，对于关键区域强化安全监管力度和加大力量部署，对工作人员进行科学分配，并以此为依据配置相适应的执法设备与车辆，同时加强巡船的监护力度，增强事前防御，以有效中断事故链，实现海事部门的安全监管资源的最优配置。通过应用大数据技术，海事部门的安全监管工作不再以人为核心，而转向以安全监管需求为中心，将安全监管的设备资源、技术资源以及人力资源分配至安全风险指数最高的重点环节，以保证船舶安全监管各項资源的有效配置。

4 结论

总而言之，船舶安全监管模式以大数据技术为核心，以预测为前提，通过分析船舶运行数据与安全事故之间的内在联系，实现安全风险的量化处理，以此来对安全事故进行前瞻性预判并采用针对性的有效防控措施。因此可以说，基于大数据技术建立船舶安全监管模式，对于保障船舶运行的安全性具有重要意义。

参考文献：

[1]王凯，王腾飞，严新平.船舶导航与海洋运输安全的发展动态与展望——TansNav2017国际会议综述[J].交通信息与安全，2017，35（04）：111.

[2]尹健.大数据时代的船舶安全监管模式探析[J].世界海运，2016，39（03）：2528.

[3]许鹏.基于大数据环境下的船舶交通流特征统计分析系统研究[D].武汉理工大学，2014.

作者简介：陆校君（1984），男，上海人，本科，船舶安全方向。