利用电子海图分析锚地转流特点

倪留国 王胜利 王桐明

摘 要：本文提出通过分析电子海图日志系统记录的航行数据文件，根据抛锚时航向与流向基本相反的原理，分析出锚地的转流特点。文中给出了舟山野鸭山锚地分析的实例，与传统的人工观察和经验积累，此分析方法基于日志中的大量真实原始数据，有效提高了转流分析的准确率和效率，同时也对分析航行产生的其它数据具有借鉴意义。

关键词：电子海图；转流分析

1 引言

锚地的转流特点是影响船舶抛起锚及在周边船舶航行安全的重要因素。野鸭山锚地位于舟山岛西南水域，北锚地水深18-30米，锚地长1海里、宽8链，离岸较近，约5链，南锚地大小与北锚地相当，水深30-60米，底质附近为石质，离航道较近。由于我船历史上未在该锚地抛过锚，对该锚地转流的相关信息缺乏直接的了解，只能根据潮汐表推算个大概。根据锚泊船的航向基本与流向相反，本文提出一种分析电子海图日志文件得到航向，从而得到流向的方法。电子海图每隔5秒会自动将一组信息记录在日志，因此这种方法与人工观察相比，具有时间上24H不间断，统计分析上更准确方便的优点。

2 转流分析方法

本文分析锚地转流思路为通过锚泊船的航向得到流向。该方法的关键在于获得锚泊时大量的、准确的、连续的航向数据。在锚泊时，通常的做法是通过值班的航海干部观察航向并将航向记录在统计表格中。但这种方法在时间刻度上比较粗，我船的一般是1小时记录一组数据，获取数据量较小且不方便，不利于后期的统计分析。2013年我船电子海图升级后具备日志存储功能，可以每隔5秒钟自动记录一组传感器及其它相关信息。因此从电子海图日志文件获取航向数据成为分析转流的关键因素。

电子海图日志系统如图1所示，系统产生的通知信息（Announcement）、基本信息（CCRS）、海图信息（Chart）、我船历史信息（OwnShipHistory）、各种传感器信息（Sensor）共同组成了电子海图日志。电子海图每天自动在各个文件夹下产生24个XML文件，每个文件为1小时的记录，包含720（1小時/5秒）组数据，每天产生24*720组数据。导出日志时，系统自动将文件夹压缩成Zip压缩包[1]。

我们需要的航向数据包含在CCRS文件夹中，该文件的格式是XML。XML 文件是一种用来描述结构化数据的文件，且可让不同的应用程序了解这些数据的内容。在操作这些XML文件提取数据时，使用了MATLAB中的文档结构模型（Document Object Model）， 该模型将XML文件解析为一个个的信息节点，在提取我们感兴趣的数据时非常方便。操作XML文件及提取数据的方法具体过程见参考文献[2]和MATLAB帮助文件。通过分析，得出CCRS中数据结构如图2所示。

3 转流分析实例

由于时间关系，在本文成文之前获得三次抛锚时的数据，如表1所示。因此，本文以2014年5月29日0000至6月3日0000之间的数据为例，对野鸭山北锚地做转流分析。每天的数据量为24*720，5天的航向数据为8万组以上，将不良数据剔除后按照1/100的比例抽取数据样本，得到839组数据，每天约170组数据。图3为5天的航向数据的分布图。图中角度的长短代表分布在该角度区间的流向数据数量多少。

从图中可以看出：野鸭山北锚地的主流向为330°和150°，为往复流；在第三象限几乎没有流向分布；在发生转流时的流向主要为第一象限的流向，考虑到锚地的地理位置，也就是说发生转流时，从靠岸的方向开始转。这些数据基本上符合航路指南的描述：“老塘山港区的野鸭山岸段潮流基本呈往复流。涨潮为东南流，偏向陆岸；落潮为西北流，落潮流大于涨潮流” [3]。

为考察转流时间与高潮低潮时间之间的关系，将航向数据以24小时为单位划分，绘制当天的航向变化曲线和定海港的潮汐数据。如图4-6所示。本文以5月29日0000至5月31日0000之间的数据为例，对野鸭山北锚地做转流分析。

宁波-舟山港域内潮汐类型可分为正规半日潮和不正规半日潮两种。东部临海处（沈家门、衢山、泗礁）属正规半日潮，西部临近大陆处（定海、老塘山、高亭）属不正规半日潮[3]。野鸭山锚地位于舟山西部，属于不正规半日潮，在一个太阴日内发生两次高潮和两次低潮，在一个太阴日内相邻的两个高潮或低潮的潮位相差很大，涨潮时和落潮时也不相等。从这5天的统计数据可以看出如表2所示的规律：

4 结束语

与转流分析方法相比，本文通过分析电子海图采集的日志数据并进行图形化、曲线化处理帮助岗位人员更加快速、直观的判断锚地转流情况，得出一些规律。但是，后续很多工作需要进一步完善：

1、数据样本太小。因客观条件所限，本文获取的数据仅仅只有几天，无法在更大时间尺度上反映出锚地流的情况，也无法给出长时间段的统计规律。

2、数据处理算法优化。每天仅仅一个航向数据就有1万多组，加上其他传感器数据，每天的数据估计为10万左右，在长时间、大数据处理的情况下，算法需要优化。

3、流速数据未处理。因时间关系，本文仅仅考虑了流向，没有对计程仪提供的流速数据和测深仪提供的水深数据进行考虑，后续可以进一步完善。

4、其他传感器信息的应用。根据日志中的舵角数据、GPS、航向等数据可以用以分析船舶操纵特性，这种方法比传统的数学建模方法要好。

参考文献：

[1]Vision Master FT系列电子海图说明书[M].美国：Sperry公司，2012年

[2]薛定宇.基于MATLAB/SIMULINK的系统仿真技术及应用[M].北京：清华大学出版社，2002年

[3]中国航路指南（东海海区）.天津：中国人民解放军海军司令部航海保证部，2010年