基于多源時空數據的水深維護決策與預警系統研究

林曉彬

（福建省港航管理局勘測中心，福州 350004）

0 引言

廈門港是我國著名的人工港，航道、港池及調頭區多為人工開挖，受周邊廣大淺水海域波浪與潮流的影響，特別是九龍江流域泄洪影響，泥沙回淤、強淤以及驟淤現象成為制約港口發展的瓶頸，因此需要及時疏浚以滿足通航和靠泊的要求。自2000年廈門市開始對廈門港進行總體規劃以來，海滄及招銀港區人工疏浚年挖泥量逐年增加，但是廈門灣內泥沙回淤的特點決定了海滄及招銀港區的疏浚清淤工作是一項長期反復的工程，因此航道維護管理部門需對航道水深進行周期性測量，當水深不滿足維護水深時及時進行清淤疏浚。在此過程中積累了大量的航道水深數據，這些成果數據量大、數據格式和結構復雜，主要用于指導工程施工應用，在數據的集成和互操作、數據的挖掘和信息表達上，已無法滿足日益復雜的實時立體化港口航道綜合管理的需要［1］。

隨著廈門國際東南航運中心建設的推進，廈門港進出港船舶數量快速增長，港口航道維護疏浚作業與船舶通航的矛盾越來越突出，特別是港池維護疏浚受船舶靠泊影響不能統一施工，單一港池的疏浚必然會對相鄰水域造成影響，但是受疏浚影響后的發展變化趨勢難以預測。隨著廈門港數字港口向智慧港口發展，迫切需要利用三維GIS技術、BIM技術、物聯網技術等最新的信息技術建立一套完善的三維地理信息共享平臺，實現港口航道維護測量時空數據一體化高效利用［2］，為研究不同時空尺度下的港區水下地形動態變化趨勢，充分挖掘海滄及招銀港區水下地形時空變化信息、為分析航槽的流態和泥沙運動規律提供數據支撐。在此基礎上科學預測海滄及招銀港區水深維護的疏浚工程量，制定海滄及招銀港區年度維護計劃，為廈門港海滄及招銀港區水深維護管理決策提供科學支撐。

1 研究綜述

近年來，眾多研究人員在航道空間地理數據的組織管理和航道通航安全決策預警方面進行了大量的研究工作。國外的Ternes等［3］研究通過建設三維航道可視化系統來輔助船舶安全通航，Arsenault等［4］通過三維水深模型的構建研究了航道水深與實時潮位的集成顯示，國內學者在數字長江建設中采用Oracle+ArcSDE對測繪數據存儲管理［5］，采用ArcEngine組件式開發實現長江航道基礎地理空間數據的管理，并通過ArcGISServer發布地圖服務，實現三維航道可視化管理、航道維護測量和應急測繪的快速調度等功能；宮彥萍等［6］利用GIS技術研究內河通航狀態監測監控，實現航道管理部門的通航保障能力提升；江文萍等［7］利用三維可視化技術和GIS技術實現了水深數據管理以及港口、水上與水下航道地形的三維可視化。相關領域的大量研究成果對航道測繪成果的充分利用，以及航道安全通航和預警決策管理具有支撐作用。

近年來，廈門港在航道維護工程上投入巨額資金，但是在航道維護測繪成果的管理和利用、測繪數據挖掘方面的研究較少，已建成的航道、碼頭信息系統多以分散方式建設，在廈門港航道、港池、泊位采用統一維護的模式下，對這些結構復雜、格式多源的測繪數據進行管理和挖掘利用依然存在較大困難。主要表現在：

（1）歷年航道測繪數據因用途不同，導致數據格式、空間參考不一，數據的融合分析困難，導致測繪數據的重復利用率低。

（2）基礎地理信息數據體系、內容不完善，數據存儲和使用依然采用傳統作業模式，港口航道的測繪數據價值難以挖掘，歷史測繪數據不能直觀、便捷的進行查詢和統計分析。

（3）因部門業務目標不一，測繪信息的標準化產品化程度低，大量的港口水深地形數據無法為廈門港水深維護提供沖淤變化情況的預測和疏浚影響評估，對通航安全預警和航道維護決策支持也難以發揮作用［8］。

因此綜合運用測繪新技術、三維GIS技術實現多源空間數據的綜合利用，運用物聯網技術結合GIS服務聚合技術，實現航道回淤趨勢動態模擬、預警和輔助決策是港口測繪數據綜合利用的發展方向。

2 預警系統設計

2.1 體系結構設計

基于多源時空數據的水深維護決策與預警系統主要由四部分構成，如圖1所示。廈門港海滄及招銀港區基礎空間數據是整個系統建設的核心，它能為港口航道維護決策與預警支持系統提供數據來源和基礎。總體設計從基礎設施層、數據層、平臺驅動層和應用層等方面進行，系統總體架構見圖1。

圖1 系統總體架構

基礎層依托已有的網絡體系、服務器、存儲設備、安全保障體系等軟硬件基礎設施，為平臺運轉提供必要的運行環境與保障。

數據層依托歷年港口航道測繪數據、港區規劃數據、影像數據、屬性數據、實時監測數據為數據源，按照統一標準和規范，對多源異構數據進行融合集成，建立港口航道三維場景模型庫，為系統建設提供數據支撐。

平臺驅動層集合了數據采集與入庫、三維數據生產制作、數據更新及數據共享的功能與服務，平臺通過對三維航道數據進行統一生產和管理，采用統一數據接口發布基礎地理數據和三維模型服務，采用GIS服務聚合技術接入OGC標準服務［9］，為系統運行提供二三維GIS基礎平臺支撐。

應用層通過構建港口航道三維系統，為廈門港海事及港航管理部門提供航道三維地圖、綜合航道測繪信息查詢統計、三維空間分析、航道維護決策預警等服務，實現港口航道基礎測繪成果的有效利用和挖掘，實現航道動態實時監管和科學決策。

2.2 數據庫設計

采用統一空間標準和數據格式，對多源異構的廈門港基礎地理數據進行集成管理，對歷史水深數據、港口航道要素數據、無人機航測數據、三維激光掃描數據、智能傳感器實時監測數據進行有效組織與存儲，實現基礎空間數據一體化管理，從橫向和縱向保證研究區數據的完整性和空間參考的一致性。系統數據庫建設主要包括以下內容。

2.2.1 港口航道測繪成果數據庫

測繪成果數據是港口航道維護建設的重要資料，是廈門港航道維護測量工作的重要成果，是港口航道基礎研究、規劃建設的基礎。隨著廈門港航道信息化的不斷發展，航道測量、航道管理、電子航道圖生產等數據與相關測繪數字資源必將快速增長，港口航道測繪數據主要包括基礎空間數據、專題數據和實時監測數據，其中基礎空間數據是指在廈門港廣泛分布且具有基礎參考的港口航道設施、地形地貌、交通路網等信息。

2.2.2 測繪成果專題數據庫

測繪成果專題數據指港口航道水深測繪數據、控制測量資料、水文泥沙數據、泥漿密度數據、激光掃描數據、無人機數據以及地質勘察數據和其他測量過程數據，按時間序列建立的航道監測數據庫。

2.2.3 輔助決策數據庫

輔助決策數據是指采用物聯網設備或通過服務聚合獲取的視頻監控、實時潮位、水文信息等相關數據，此類數據一般不包含空間信息，用于系統輔助決策和分析。

2.3 開發模式設計

水深維護決策與預警系統以數據規范化與標準化處理為基礎［10］，以物聯網采集設施、計算機硬件及軟件平臺為依托，采用GIS、大數據、北斗、物聯網、電子航道圖等關鍵信息技術，以數據分布式存儲、融合分析為核心，實現對廈門港海滄和招銀航道水深、潮位、流速流向等監測數據的融合與集成、基礎信息的查詢和統計、港口航道二三維一體化展示、實時水深分析預測、航道淺點預警預報等，實現過程如下所述。

2.3.1 數據流轉

潮位等實時監測數據通過數據接口上傳至服務器數據中心，經過格式轉換和入庫后，系統自動調取數據進行分析處理并發布至前端，進行數據展示。

2.3.2 開發模式

系統采用B∕S模式開發，采用MySQL數據庫作為基本數據庫管理平臺，采用Cesium開源三維GIS開發框架，建立面向服務的體系架構（SOA），依托HTML5標準規范和WebGL技術規范實現三維場景和模型在Web端動態渲染，軟件平臺采用Windows 10操作系統，服務器端采用Apache Tomcat?8.5和Java 1.7運行環境支撐，系統采用Java開發語言和Eclipse開發工具。

2.3.3 網絡結構

出于數據保密要求，采用內外網隔離，對訪問進行限制；系統核心數據涉及保密數據，因此數據庫及數據管理軟件必須在涉密環境中運行，應用服務器通過訪問涉密數據庫實現具體功能，系統客戶端直接訪問應用服務器。

3 系統關鍵技術實現

3.1 系統功能

水深維護決策與預警系統以基礎空間數據為基礎，以水深維護月度測量數據和淺點檢測船舶采集的最新水深數據、廈門港自動潮位儀遙報數據、實時水文數據、浮泥密度測量數據、航道尺度信息等構建的航道測量快速反應與決策數據庫為依托，實現對港口航道水深測量數據的歷史分析和趨勢預測，為港口航道的維護決策和港口運行安全提供數據支撐。

水深維護預警采用廈門港2013—2020年各航段疏浚維護測量數據以及系統收集的臺風、極端降雨、九龍江北溪水閘泄洪資料、浮泥密度測量數據以及航道尺度等要素數據，按航段分別統計分析不同條件下的淤積量，綜合平均計算出各航段不同條件下的日淤積強度，通過實時潮位數據、氣象數據、上游水閘泄洪數據，自動匹配當前條件下的日淤積強度，并計算當天的淤積值，當水深淤積值超過維護底標高時，系統發出預警，并在系統標注預警區域，預測淤積方量，生成維護測量調度報告，系統主要功能包括航道演變分析、水深預警預報、維護決策支持等，系統功能如圖2所示。

圖2 系統功能結構

3.1.1 航道演變分析

在航道三維地形系統的基礎上，對港口航道歷史地形的演變進行模擬分析［11］，并將分析結果結合實時潮位數據和最新測繪數據應用于航道演變時空變化信息加工處理過程中。

圖3 疏浚分析

3.1.2 通航模擬

通航模擬即在最新水深測圖基礎上，通過Web服務調用廈門港分區布設的實時潮位儀數據，并疊加沖淤分析模型計算的日均淤積強度，實現航道水深實時模擬；通過AIS系統數據，實時顯示不同船型數據（船長、吃水、噸位等），分析廈門港各航段和泊位實時水深和船舶吃水的對應關系，為船舶的乘潮通航和應急通航提供參考。

圖4 系統主界面

3.1.3 航道維護調度

依據沖淤分析模型計算的日均淤積強度，結合最新水深數據，當淤積超過航道維護底標高時，系統自動生成測量任務書，并在系統中實現對測量和疏浚方案的制定和模擬，為實際航道維護提供參考。

3.1.4 航道安全預警

（1）實時預警。系統通過最新發布的水深服務，結合自動潮位儀實時采集的潮位數據進行疊合分析，根據航道維護尺度顯示小于維護水深的區域和航道最淺點，并用特殊顏色表示，系統自動記錄每期測圖的最淺點信息。

（2）沖淤模型預警。根據航道地形的沖淤預測模型和最新測量數據，當預測水深與航道維護水深的差值小于閾值時，系統發出預警，并通過特殊顏色在系統地圖上進行標注，提示航道管理部門進行航道維護測量和疏浚，安全預警見圖5。

圖5 航道安全預警

3.1.5 航道測量預案管理

根據航道沖淤模型模擬的航道水深變化情況，當某一航段出現安全預警時，系統自動生成航道測量應急測量方案，系統可以對預案進行添加、修改、維護等。測量預案主要以表格或文檔形式保存。

3.2 系統關鍵技術

3.2.1 基于港口地理信息共享平臺理念的多源異構數據融合與集成

水深維護決策與預警系統的建立需要多層次、多時空維度、綜合性的基礎地理空間信息支撐，針對數據分散、格式不統一、來源多樣的特點，為系統建設需要，需要對這些多源、異構的地理空間數據進行融合，實現數據資源一體化、標準化，因此通過制定廈門港地理空間數據庫規范，實現對不同數據格式、不同高程基準和坐標系統的數據轉換，完成多源數據的集成，在同一空間基準中融合諸如航道數據、陸地地形數據，以及水深、航標、水文氣象數據等相關信息，解決數據來源多樣化、格式不統一的問題，實現多源數據管理的一體化，為今后海事、港口、水利、氣象等航運數據共享、數據交換和業務協同提供數據支撐。

3.2.2 基于多源時空數據的港區維護決策與預警

通過三維航道自動構建系統的開發，實現航道三維模型的實時更新；通過對時空數據的存儲管理，實現對港口航道的動態監管及為航道演變趨勢研究，以及受疏浚影響后的發展變化趨勢，為廈門港海滄及招銀港區的水深維護提供科學決策。

數字三維航道系統將實時監測系統的數據，并進行集成應用，提供水深及水文氣象實時信息查詢，通過物聯網技術，采用接口接入廈門港自動潮位儀數據，構建廈門港海滄及招銀港區水深實時在線服務系統，實現三維航道實時水深預警。

3.2.3 基于多體系協同集成的航道監測體系構建

基于物聯網技術、5G等新一代信息技術，實現航道核心基礎數據自動化采集、實時傳遞、智能化統計分析。通過實時潮位監測、水文氣象監測，AIS數據分析，實時動態感知航道通航要素，結合多波束測深系統、適航水深測量，構建時間同步、空間參考統一的多體系協同集成的一體化監測體系，實現多維異構監測數據集成應用。

4 結語

近年來，隨著測繪技術的快速發展，港口水深數據的獲取已經基本實現自動化采集和處理，但是對于數據的存儲和管理、數據挖掘和分析應用已經落后于數據的采集技術，論文針對多源時空數據的挖掘和利用進行了研究，采用Cesium開源框架開發了水深維護決策與預警系統，實現了航道演變分析與模擬、航道通航能力分析、航道測量維護調度、航道安全預警等功能，改變了傳統的航道建設維護管理模式，實現了廈門港區通航環境的智能化預警、動態化監測。

港口航道回淤受多方面因素影響，是一項復雜和系統的工程，涉及專業模型和綜合分析技術，因此需要繼續研究新技術、新裝備在人工航道治理方面的應用模式，持續開展本領域的研究開發，以期為航道保障提供更成熟的方案。