海洋环境数据管理与军事应用

2019-08-23瞿洋

电子技术与软件工程 2019年14期

文/瞿洋

党的十八大提出建设海洋强国国家战略，发出了“关心海洋、认识海洋、经略海洋，推动我国海洋强国建设不断取得新成就”的号召。壮大海洋经济、加强海洋资源环境保护、维护海洋权益事关国家安全和长远发展。我国拥有1.8万公里大陆海岸线、1.4万公里的岛岸线，海洋国土面积300万平方公里。300多万海洋国土，其中150多万海洋国土都与有关邻国存在着边界纠纷、岛屿归属、海域划界、资源争夺等主权和海洋权益问题。为维护国家主权、领土安全和海洋权益，需要进一步提升海上态势感知能力，海洋环境数据直接影响雷达、声呐等传感器的效能发挥，是情报保障指挥决策的重要依据。

1 海洋环境数据特点

海洋环境指地球上广大连续的海和洋的总水域，包括海水、溶解和悬浮于海水中的物质、海底沉积物和海洋生物。海洋环境数据主要包括海洋地貌数据、海洋水文数据和海洋气象数据，其中海洋水文主要有海浪、海洋潮汐、海流等，海洋气象有风、湿度、海雾、云等。军事目的是近代海洋学发展的重要动力因素之一。

随着观测技术的发展，各类海洋观测设备的应用，采集获取的海洋环境数据呈现海量性的特点。海洋数据基于来源分类，有台站观测数据、船舶观测数据、浮标/潜标观测数据、遥感监测数据以及水文气象预报、分析资料产品等；基于获取途径分类，有现场观测数据（台站、船舶、浮标/潜标）、航空遥感监测数据和分析数据（预报数据和分析产品）。一颗海洋观测卫星，其在七天内对海洋观测产生的数据总量，已经相当于过去几年传统方式对海洋观测产生的数据总量。海洋环境数据具有独特性，其主要特点有：

（1）实时性，海洋时刻都在变化，传感器指挥和效能评估等对海洋预报等数据的实时性要求高；

（2）规律性，在一定周期内，水文数据存在时间上的周期性和空间分布上的规律性；

（3）时空性，海洋发展变化在时空范围内发生，在全球不同区域变化不同，随时间而演变，且其变化在时间和空间尺度上是不均匀的；

（4）样性，海洋水文数据按来源分有观测数据、预报数据和统计数据，按要素分有温度、盐度、密度、深度等，按时间分有实时观测数据和年度、季度、月度等统计数据；

（5）敏感性，很多海洋数据事关我海洋开发和海洋安全，敏感性比较高，如海洋气象、水文、潮位以及海岛暗礁、海底地形等数据。

2 海洋环境数据需求分析

《美国海军信息优势路线图2013-2028》对信息优势的定义：海军信息优势定义为在21世纪复杂的海上环境中通过整合海军信息能力、系统和资源以优化决策和实现作战效果最大化而获得的作战优势。未来海上作战将需要通过获取信息优势来获得作战优势。海战场环境信息对装备性能发挥、目标数据获取以及作战样式选择等起到重要的保障作用。环境因素已成为发挥武器装备性能和提升指挥决策效能的关键,在军事上有着巨大需求。

海洋数据的背后蕴藏着巨大的价值，海洋水文气象环境对作战的影响非常大，基于海洋环境信息复杂多变等因素，海洋环境信息的获取须全面、长期、立体采集，正确分析其内在机理和规律，最终为军事行动所用。通过对声学遥感数据的分析，可以掌握海洋生物群落和其迁移的情况，为海洋生态保护计划的制定打下良好基础。通过对海洋地层数据的分析，可以有效对海洋地震进行预报和预警，为海洋的安全开发提供有效保障。海上态势感知基础是海上情况掌握，其主要来源于岸、海、空、天等平台搭载的雷达、声呐等传感器。受海洋环境影响，声信号在海洋通道传递有着强烈的畸变和涨落，海洋环境决定着声呐等水声探测设备的效能，其作用距离除了声呐设备本身性能外，还与具体的海洋环境、目标和接收深度等密切相关。另外，临近海面不同高度的风速、风向、气压、气温、相对湿度、海水表温和各种离子等气象元素，会对雷达远距探测等产生重大影响。

3 海洋环境大数据存储管理与分析应用

随着信息技术和监测设备的快速发展，卫星等大量传感器在海洋环境检测中发挥重要作用，海洋观测数据得以急剧增长。由于海洋环境数据实时性、规律性、时空性、多样性、敏感性等特征，数据格式呈现多源、异构等特点，对数据存储、数据处理、数据共享、数据安全等提出更高要求，传统的数据存储和分析技术已经不再适用。需要构建海洋大数据平台，实现海洋数据挖掘分析与增值利用，支撑海战场目标探测发现和情报指挥决策等应用。

典型海洋大数据平台逻辑架构如图1所示。图1中，资源层是融合计算设施、存储设施、网络设施、安全设施等各种物理资源的基础层；虚拟化层整合基础设施、信息资源，提供虚拟化能力，以降低硬件成本；管理层提供物理资源、虚拟资源管理以及资源负载均衡等能力；服务层提供数据访问、数据检索、数据分析等数据服务以及系统管理服务。基于海洋大数据平台，结合业务开发数据分析工具，开展基于大数据的知识挖掘，为相关军事应用提供数据服务和知识服务。平台提供主要应用服务能力有：

（1）数据接入与加工，主要包括实时数据与非实时数据接入、存储、转换和清洗；

（2）数据分析与挖掘，主要提供数据抽取、特征提取、统计分析、规则生成、规则建模以及结果评估等；

（3）资源调度与管理，主要包括计算资源调度、存储资源调度、分析任务构建和任务调度管理等；

（4）知识生成与服务，包括局部规则接入与规则归并，知识库生成和提供基于知识库的服务。

4 海洋大数据军事应用

海战场环境对武器装备实体、目标实体等信息交互有重要影响，如大气密度对飞机飞行、洋流速度对舰船航行有直接影响，因不同季节、海域海洋环境的差异，对雷达、声呐等传感器目标探测影响呈现季节性特点。海洋战场环境对现代化武器装备运用的影响至关重要，直接关系到能否使用、是否有效。因此，须借力大数据分析、计算、验证等方法，将相关海洋数据采集、态势感知、战场认知和指挥决策高效结合，揭示更多的环境影响内在关系，打造战场环境透明感知、洞察预测、智能决策。

雷达系统对目标探测是基于电磁波的应用实现。贴近海面的对流层是电磁波的重要传播媒介，主要云、雾、雨等天气现象都出现在对流层，是对人类生活和行动影响最大的层次。由于对流层拥复杂的电磁环境，研究人员发现大气并不是电磁波传播定律假设的均匀介质，大气层的水汽分布不均、大气中的折射使得电磁波发生波导传播现象。由于大气波导存在，雷达系统能够探测到视距以外的目标，但也会出现盲区。可利用雷达探测大量历史目标数据，结合海域气象观测数据，对雷达、目标、气象等数据之间的内在关系进行建模，分析雷达在不同气象条件下的实际探测距离、探测盲区等，真实掌握其探测性能。在任务执行期间，结合气象预报数据，为雷达目标发现、海上态势感知和情报保障指挥等提供数据支撑。

图1：典型大数据平台逻辑架构

声呐作用距离与海洋环境、目标声源和接收深度等密切相关，水文条件良好与恶劣条件下作用距离能相差若干倍。舰艇或飞机探潜时，要根据任务区域舰艇航行至探潜搜潜有利位置，规划飞机投放浮标/潜标区域/位置，利于发现潜艇目标；潜艇规避敌声呐发现时，要将自己处于声呐信号声影区中，减少被探测的可能。通过调查研究海区海洋环境，掌握海底声学特性、深海声道位置和海水温度垂直分布等基本情况，利用大数据分析，开展海洋环境预报和水声装备作用距离预报，评估任务海域不同声呐装备效能，对敌搜潜发现和我规避敌声呐发现非常重要。