倪留國 王勝利 王桐明
摘 要:本文提出通過分析電子海圖日志系統(tǒng)記錄的航行數(shù)據(jù)文件,根據(jù)拋錨時航向與流向基本相反的原理,分析出錨地的轉(zhuǎn)流特點。文中給出了舟山野鴨山錨地分析的實例,與傳統(tǒng)的人工觀察和經(jīng)驗積累,此分析方法基于日志中的大量真實原始數(shù)據(jù),有效提高了轉(zhuǎn)流分析的準確率和效率,同時也對分析航行產(chǎn)生的其它數(shù)據(jù)具有借鑒意義。
關(guān)鍵詞:電子海圖;轉(zhuǎn)流分析
1 引言
錨地的轉(zhuǎn)流特點是影響船舶拋起錨及在周邊船舶航行安全的重要因素。野鴨山錨地位于舟山島西南水域,北錨地水深18-30米,錨地長1海里、寬8鏈,離岸較近,約5鏈,南錨地大小與北錨地相當,水深30-60米,底質(zhì)附近為石質(zhì),離航道較近。由于我船歷史上未在該錨地拋過錨,對該錨地轉(zhuǎn)流的相關(guān)信息缺乏直接的了解,只能根據(jù)潮汐表推算個大概。根據(jù)錨泊船的航向基本與流向相反,本文提出一種分析電子海圖日志文件得到航向,從而得到流向的方法。電子海圖每隔5秒會自動將一組信息記錄在日志,因此這種方法與人工觀察相比,具有時間上24H不間斷,統(tǒng)計分析上更準確方便的優(yōu)點。
2 轉(zhuǎn)流分析方法
本文分析錨地轉(zhuǎn)流思路為通過錨泊船的航向得到流向。該方法的關(guān)鍵在于獲得錨泊時大量的、準確的、連續(xù)的航向數(shù)據(jù)。在錨泊時,通常的做法是通過值班的航海干部觀察航向并將航向記錄在統(tǒng)計表格中。但這種方法在時間刻度上比較粗,我船的一般是1小時記錄一組數(shù)據(jù),獲取數(shù)據(jù)量較小且不方便,不利于后期的統(tǒng)計分析。2013年我船電子海圖升級后具備日志存儲功能,可以每隔5秒鐘自動記錄一組傳感器及其它相關(guān)信息。因此從電子海圖日志文件獲取航向數(shù)據(jù)成為分析轉(zhuǎn)流的關(guān)鍵因素。
電子海圖日志系統(tǒng)如圖1所示,系統(tǒng)產(chǎn)生的通知信息(Announcement)、基本信息(CCRS)、海圖信息(Chart)、我船歷史信息(OwnShipHistory)、各種傳感器信息(Sensor)共同組成了電子海圖日志。電子海圖每天自動在各個文件夾下產(chǎn)生24個XML文件,每個文件為1小時的記錄,包含720(1小時/5秒)組數(shù)據(jù),每天產(chǎn)生24*720組數(shù)據(jù)。導(dǎo)出日志時,系統(tǒng)自動將文件夾壓縮成Zip壓縮包[1]。
我們需要的航向數(shù)據(jù)包含在CCRS文件夾中,該文件的格式是XML。XML 文件是一種用來描述結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的文件,且可讓不同的應(yīng)用程序了解這些數(shù)據(jù)的內(nèi)容。在操作這些XML文件提取數(shù)據(jù)時,使用了MATLAB中的文檔結(jié)構(gòu)模型(Document Object Model), 該模型將XML文件解析為一個個的信息節(jié)點,在提取我們感興趣的數(shù)據(jù)時非常方便。操作XML文件及提取數(shù)據(jù)的方法具體過程見參考文獻[2]和MATLAB幫助文件。通過分析,得出CCRS中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖2所示。
3 轉(zhuǎn)流分析實例
由于時間關(guān)系,在本文成文之前獲得三次拋錨時的數(shù)據(jù),如表1所示。因此,本文以2014年5月29日0000至6月3日0000之間的數(shù)據(jù)為例,對野鴨山北錨地做轉(zhuǎn)流分析。每天的數(shù)據(jù)量為24*720,5天的航向數(shù)據(jù)為8萬組以上,將不良數(shù)據(jù)剔除后按照1/100的比例抽取數(shù)據(jù)樣本,得到839組數(shù)據(jù),每天約170組數(shù)據(jù)。圖3為5天的航向數(shù)據(jù)的分布圖。圖中角度的長短代表分布在該角度區(qū)間的流向數(shù)據(jù)數(shù)量多少。
從圖中可以看出:野鴨山北錨地的主流向為330°和150°,為往復(fù)流;在第三象限幾乎沒有流向分布;在發(fā)生轉(zhuǎn)流時的流向主要為第一象限的流向,考慮到錨地的地理位置,也就是說發(fā)生轉(zhuǎn)流時,從靠岸的方向開始轉(zhuǎn)。這些數(shù)據(jù)基本上符合航路指南的描述:“老塘山港區(qū)的野鴨山岸段潮流基本呈往復(fù)流。漲潮為東南流,偏向陸岸;落潮為西北流,落潮流大于漲潮流” [3]。
為考察轉(zhuǎn)流時間與高潮低潮時間之間的關(guān)系,將航向數(shù)據(jù)以24小時為單位劃分,繪制當天的航向變化曲線和定海港的潮汐數(shù)據(jù)。如圖4-6所示。本文以5月29日0000至5月31日0000之間的數(shù)據(jù)為例,對野鴨山北錨地做轉(zhuǎn)流分析。
寧波-舟山港域內(nèi)潮汐類型可分為正規(guī)半日潮和不正規(guī)半日潮兩種。東部臨海處(沈家門、衢山、泗礁)屬正規(guī)半日潮,西部臨近大陸處(定海、老塘山、高亭)屬不正規(guī)半日潮[3]。野鴨山錨地位于舟山西部,屬于不正規(guī)半日潮,在一個太陰日內(nèi)發(fā)生兩次高潮和兩次低潮,在一個太陰日內(nèi)相鄰的兩個高潮或低潮的潮位相差很大,漲潮時和落潮時也不相等。從這5天的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出如表2所示的規(guī)律:
4 結(jié)束語
與轉(zhuǎn)流分析方法相比,本文通過分析電子海圖采集的日志數(shù)據(jù)并進行圖形化、曲線化處理幫助崗位人員更加快速、直觀的判斷錨地轉(zhuǎn)流情況,得出一些規(guī)律。但是,后續(xù)很多工作需要進一步完善:
1、數(shù)據(jù)樣本太小。因客觀條件所限,本文獲取的數(shù)據(jù)僅僅只有幾天,無法在更大時間尺度上反映出錨地流的情況,也無法給出長時間段的統(tǒng)計規(guī)律。
2、數(shù)據(jù)處理算法優(yōu)化。每天僅僅一個航向數(shù)據(jù)就有1萬多組,加上其他傳感器數(shù)據(jù),每天的數(shù)據(jù)估計為10萬左右,在長時間、大數(shù)據(jù)處理的情況下,算法需要優(yōu)化。
3、流速數(shù)據(jù)未處理。因時間關(guān)系,本文僅僅考慮了流向,沒有對計程儀提供的流速數(shù)據(jù)和測深儀提供的水深數(shù)據(jù)進行考慮,后續(xù)可以進一步完善。
4、其他傳感器信息的應(yīng)用。根據(jù)日志中的舵角數(shù)據(jù)、GPS、航向等數(shù)據(jù)可以用以分析船舶操縱特性,這種方法比傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模方法要好。
參考文獻:
[1]Vision Master FT系列電子海圖說明書[M].美國:Sperry公司,2012年
[2]薛定宇.基于MATLAB/SIMULINK的系統(tǒng)仿真技術(shù)及應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2002年
[3]中國航路指南(東海海區(qū)).天津:中國人民解放軍海軍司令部航海保證部,2010年