三峡通航智能监管决策应用需求研究

◎ 代鑫 汪健 刘森洋 长江三峡通航管理局

三峡河段船舶通航情况复杂，但总体趋于平稳。为贯彻落实习近平总书记关于统筹发展和安全重要部署，更好适应新形势下、新发展阶段的新要求，提高安全风险防控与防范化解重大风险的能力，开展三峡通航智能预警、智能决策等综合监管需求研究，加强风险预警、防控机制和能力建设，实现三峡通航全天候、全覆盖、全过程的智能化安全监管已成为一项新的时代任务，而做好三峡通航智能决策应用需求研究便是其中不可或缺的关键一环。

三峡通航数据涵盖船舶流量、水情、气象、航道信息、船舶航行动态、船舶险情事故、通航基础设施及船舶待闸情况等相关数据，做好对通航数据的采集与分析预测是进行智能决策的基础。目前，三峡通航在数据采集及应用现状如下：

（1）数据感知方面。目前三峡坝区的通航数据采集体系主要是基于AIS、VTS、CCTV、雷达系统、安全检测系统、船舶调度系统等常规手段，全方位、全要素、全过程数字化采集体系尚需进一步完善。一是可全方位采集航道及通航基础设施、通航环境、维护资源、航道生态环境等全要素的传感器、激光扫描仪等多种先进监测手段，强化对各通航要素的全过程的数字化感知和动态监测，全面实现对航道及通航基础设施运行状态、航道通过能力演化态势等进行持续跟踪；
二是覆盖三峡坝区重点航段、重点水域以及桥梁、船闸等重要节点的全方位感知网络仍需继续投入建设，对于通航船舶的立体化监测感知和精准管控能力有待提升，对各类通航突发事件、行为、特征进行精准描述与刻画能力还需进一步加强。同时现有的传统采集手段，如CCTV系统，智能化应用水平还可继续优化，以实现对通航船舶的跟踪检测、目标识别、事故告警、辅助决策等智能化功能应用。

（2）数据应用方面。经过多年的建设和发展，三峡通航信息化应用得到初步整合，形成了调度系统、安检系统、GPS远程申报系统等核心业务系统对多个部门的业务覆盖，使得安全监管、交通组织、通航保障等能力得到了显著增强，并积累了丰富的通航数据资源。但是对数据资源基于业务场景的深度整合相对缺乏，大数据分析应用程度仍可提高，基于数据资源深度整合的部门间、区域间、环节间业务协同和智能化应用水平都有待进一步提高。需加强与长航系统其它单位、地方港航管理单位、气象局等的数据共享与整合，提升跨单位、跨区域、跨运输方式的业务协同开展效率和融合发展水平。

三峡通航智能决策作为三峡智能监管平台的重要功能，其决策能力高低与监管智能化水平关系密切，而决策的有效性离不开对未来发展的准确预测。为保障三峡通航智能决策需要，应主要从以下四个方面着手，充分采集并分析相关通航数据，挖掘提炼有效信息进行相关预测，以进一步提升监管智能化水平。

3.1 船舶流量趋势预测

三峡河段船舶流量是影响通航安全的一个重要因素，船舶流量的科学研究有助于规范化管理航道，优化计划执行，保障船舶航行安全。传统的船舶流量统计分析方法是对船舶种类，船舶大小，船舶速度等要素进行统计分析，以反映某一区域船舶流量种类和大小等基本流量状况。而三峡河段船舶流量受限于两座船闸，船舶大小差别不大，用单位时间内通过船舶数量去表示两坝间船舶交通流比较合适。

根据图1可以看出每年的汛期和春节期间船舶流量明显低于其它月份，其他时间船舶流量比较均衡。船舶交通流量的调查研究是船舶交通规划中的重要组成部分，掌握实时的交通流量数据信息，才能更准确地对未来的交通流进行预测，为船舶交通流规划设计与调度管理提供实时有效的依据。船舶交通流具有动态性与趋同性，它的预测一般有直觉法、因果法、外推法等基本方法。同时预测方法为一般的统计预测方法，即定性和定量预测。

图1 近五年每月船舶艘次图

定性预测主要依靠经验判断，精度不高，但在实际运用中又比较快速。例如，三峡河段，发生大雾或大风天气，值班员根据经验判断船舶交通流量会明显降低。定量预测方法则是将多种预测方式相结合，综合各个方法的优点，具有克服单一方法局限性的优势，能实现较为准确的船舶交通流量预测，为船舶交通管控提供合理的信息来源、数据支撑及理论分析，以提高智能监管水平。

3.2 水文气象趋势预测

三峡—葛洲坝水利枢纽的交通组织不仅与枢纽通航设施、船闸设备的运行状况有关，还与枢纽通航的配套设备、水库调度运用息息相关，更与水文、气象等影响通航安全的因素紧密相连。对于在航船舶，航行条件的好坏取决于航道环境因素，其中水文、气象要素是影响航行条件的主要因素。对于三峡河段，流量、水位、风力及能见度是影响其船舶通航安全的主要因素。

1）流量及水位预测。三峡工程建成后，三峡—葛洲坝枢纽之间的两坝间河段采取三峡梯级调度、葛洲坝水库反调节的联合梯调运行方式，以改善两坝间及葛洲坝坝下的水流条件，从而保障航运安全。其中，三峡出库流量的变化直接影响着辖区水域船舶通航条件，在枯水期，流量的变化直接关系到庙嘴水位大小，根据三江吃水控制标准,当庙嘴水位低于40.2m时，三江将实行动态吃水控制，允许通过船舶的吃水将受限制；
而在汛期时，当三峡出库流量超过25000m³/s时，允许通过船舶的货物装载量及主机功率大小将受到限制。

图2是近五年来，三峡全年出库流量超过25000m³/s及庙嘴水位低于40.2m的天数。

图2 2016—2020年流量（＞25000m³/s），水位（＜40.2m）

其中明显看出2020年汛期持续时间最长，且枯水期庙嘴水位低于40.2m的天数明显低于其他年份，三江实施动态吃水控制天数相对比较均衡。

三峡电站是一个具有一定调节库容的大型水电站，在电力系统中主要承担调峰、调频任务，而葛洲坝水电站是一座径流式水电站，没有调节能力。为了缓解发电和航运的矛盾，葛洲坝水库对三峡水库进行反调节调度，通过反调节作用来改善三峡大坝以下两坝间河段的水流条件。流量控制在一定程度上根据三峡梯调中心的规划进行，而水位则随着葛洲坝出库流量的变化而受到直接影响。

目前，关于流量、水位数据的分析研究仍然停留在人工研究阶段，其对航运的影响也局限在经验层面。进一步加强对流量、水位数据的智能分析研究，对辖区船舶过闸安排、锚地锚泊、通航安全、应急预案、联动控制、以及航运企业管理方面有着重要的指导作用。

2）风情及雾情预测。三峡库区河段航道属于山区航道，复杂地形造成了库区航道风雾频发的气候特征。三峡成库后航道等级提高，库区航运量不断增加，航道风情、雾情对航运的影响愈加明显。

表1 锚地容量规定

如今，降水、气温、风、湿度、总云量、能见度观测已经比较精确，三维云量、天气现象、地表气压、水表温度的收集也相对比较简单，有效收集数据并基于数据分析进行智能化预测辖区风雾天气的可行性愈来愈高。对于葛洲坝—三峡河段复杂天气预报预警系统，若联合多种传感器运行，进一步提升观测能力，同时在深度挖掘气象历史数据的基础上，融合多源天气资料，将有能力实现对辖区复杂危险天气的监测与预报预警，及时向指挥中心、海事、船闸、锚地、船方等提供预报预警信息，进而提升辖区安全运行保障和综合效率。

3.3 通航安全形势预测

以2019年为例，该年度共通过葛洲坝—三峡河段船舶交通流量47058万艘次，同比↑10.5%，环比↑11.9%。通过对全年度辖区水域船舶事故险情进行统计分析，其特点表现为：

一是险情种类比较集中，主要是船舶擦碰、机器故障。其中船舶擦碰类发生在锚地占比38%、闸室（含升船机）占比33%、靠船墩导航墙占比29%；
机器故障类发生在航道占比46%、闸室（含导航墙）占比54%。二是发生时间相对明显，从发生险情的时间上看，其中发生在夜间（21：00—06:00）占比27%，发生在白天（06:00—21:00）占比73%。三是汛期发生机器故障频率最高，机器故障发生时间集中在7、8月份，发生次数明显高于其他时段。四是绝大多数事故险情的发生都直接或间接影响到通航效率。

由此可见，三峡河段船舶事故险情的发生在某种程度上具有一定的规律性及可预测性，通过基于大量历史船舶事故险情数据的总结分析，不断提高对船舶通航安全风险的预测能力，将为后续的智能监管与决策提供重要依据。

3.4 待闸船舶动态预测

目前，三峡待闸锚地管理手段主要由驻守锚趸的锚地管理人员通过甚高频通信联络、查询等方式进行锚地管理、锚位指泊和锚地秩序维护。随着过闸船舶需求持续居高不下，三峡坝上锚地高强度、满容量运行成常态化，使得坝上船舶待闸安全形势愈发严峻，对锚地、航道安全形成了较大威胁。在当前形势下，三峡待闸锚地管理需逐步走向精准化，对不同类型的船舶在数量、锚泊区域等实施精准控制。而三峡待闸锚地目前在信息化建设方面仍有较大提升潜力，现有监管手段需进一步优化升级，一线值班人员在实现精准调度上仍存在难度。

而要想实现对锚地的智能化、信息化的管理，需应用相关技术对大量历史船舶待闸数据进行总结分析，得出不同锚地在不同时段下的待闸数量规律，从而有效预测未来时段不同锚地的船舶待闸状态，并在相关预测的基础上，结合相关规定与待闸需求做出相应的智能决策，进而实现对各锚地待闸船舶的精细化管控，提升三峡待闸锚地智能监管水平。

通过对三峡通航历史数据进行综合分析，强化对现有科技手段的运用及相关信息资源的融合，充分利用物联网、大数据等信息化技术，及时获取准确、有效的通航信息，做好相关信息共享及分析，可预测出某航段内的通航流量数据、船舶航行动态、船舶违章、船舶过坝、应急疏散、锚泊分布等特征，进一步提升对三峡通航船舶流量趋势、水文气象趋势、通航安全形势、船舶待闸动态的分析、预判及决策能力，并以数据表格、折线图、GIS航道热力图等多种表现形式进行直观展示，从而不断优化安全监管策略，充分发挥三峡监管智能平台的综合优势。

未来，可进一步通过综合设计将风险分析、敏感性分析、随机模拟、统计概率等一系列管理技术，按照通航场景的类别预先设计到不同的场景中，利用分布式的超大计算机集群，并通过云计算技术的强大计算能力对通航数据进行快速分析决策，实现针对不同情景，自动调用解决方法，使得智能决策水平迈上新的高度。

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