摘要：尽管我国水上交通安全形势总体保持稳定，但受多重因素的制约，重大水上交通事故仍时有发生。随着信息技术的飞速发展，大数据与人工智能技术在水上交通安全应急决策领域的应用日益广泛。本研究深入分析了水上交通安全应急决策面临的挑战，并探讨了大数据与人工智能技术在信息整合、风险预警、应急资源调配以及事故应急处置等方面的具体应用。

关键词：大数据；人工智能；水上交通安全

水上交通事故往往具有突发性、复杂性和危害性大的特点，对生命财产安全和生态环境造成严重威胁。在应急决策过程中，及时获取准确信息、快速评估风险、科学调配资源以及有效实施救援措施是至关重要的。然而，传统的应急决策模式在面对海量数据和复杂多变的水上交通环境时，存在诸多局限性。大数据与人工智能技术的出现为解决这些问题提供了新的机遇和途径。

一、水上交通安全风险及应急管理的重要性

我国拥有超过1.8万公里的大陆海岸线，以及众多岛屿和江河，水路运输在国际物流中占据重要地位，承担了我国约2/3的国际贸易运输任务。随着经济全球化的发展，我国沿海地区的港口群，如环渤海、长江三角洲、东南沿海、珠江三角洲和西南沿海等，已成为世界上最重要的海运枢纽之一。然而，这些水域的自然条件复杂，船舶密度大，航线密集，航路纵横交错，转向点和交汇区众多，且渔船遍布、鱼栅密集，使得水上交通安全风险显著增加。据交通运输部发布的2023年交通运输行业发展统计公报显示，全年共发生运输船舶水上交通事故（等级事故）89起，比上年下降13.6%，死亡失踪78人、下降11.4%，沉船24艘、下降27.3%。全国各级海上搜救中心共组织、协调搜救行动1591次，在我国搜救责任区内成功搜救897艘中外遇险船舶、10269名中外遇险人员。

尽管全年运输船舶水上交通事故（等级事故）数量有所下降，但仍发生了89起事故，导致78人死亡失踪，24艘船舶沉没。这些数据表明，尽管水上交通安全整体趋势稳定，但重大水上交通事故仍时有发生，对生命财产安全构成严重威胁。

二、水上交通安全应急决策面临的挑战

（一）信息获取与处理困难

水上交通事故往往具有突发性和紧急性，要求应急决策能够在极短的时间内获取准确、全面的信息。然而，由于水上交通环境的特殊性，如通信不畅、天气恶劣等因素，往往导致信息获取困难，信息处理的时效性受到严重影响。此外，水上交通事故涉及的数据种类繁多，包括船舶航行数据、水文气象数据、航道状况数据等，如何有效整合这些数据，提高信息处理的效率和准确性，也是应急决策面临的一大挑战。

（二）风险评估准确性低

水上交通安全风险评估涉及多个因素，包括船舶类型、航行区域、天气条件、航道状况、船员素质等。这些因素之间相互关联、相互影响，使得风险评估变得异常复杂。传统的风险评估方法往往基于经验判断和定性分析，难以准确反映实际的风险状况。

（三）资源调配效率低下

水上交通安全应急决策需要快速、有效地调配救援资源，包括救援船舶、人员、物资等。然而，在实际操作中，应急资源的种类、数量和分布情况复杂。由于各部门之间的协同机制不完善，往往导致资源调配效率低下，甚至出现资源浪费的情况。此外，不同地区的救援资源分布不均，如何在紧急情况下实现资源的快速调配和有效利用，也是应急决策面临的一大难题。

（四）决策制定的科学性

应急决策的制定需要基于科学的方法和依据。然而，在实际操作中，由于信息不全面、风险评估不准确等原因，往往导致决策制定缺乏科学依据，甚至出现决策失误的情况。通常情况下，水上交通事故应急处置时间紧迫，需要在短时间内做出准确决策，不完整的信息以及时间压力导致决策者无法充分分析所有信息，增加了决策失误的风险。

三、大数据与人工智能在水上交通安全应急决策中的应用

（一）信息整合与智能分析

通过构建大数据平台，可以实时收集来自船舶自动识别系统（AIS）、雷达、气象站、水文站等多源异构数据。这些数据包括船舶位置、速度、航向、吃水深度、天气状况、水流速度等。然后利用大数据分析技术，能够在短时间内完成海量数据的整合与清洗。最后通过机器学习算法，能够自动挖掘数据间的关联性和潜在规律。例如，通过对船舶航行数据的分析，可以预测船舶的航行轨迹和可能的风险点，为水上交通安全应急决策提供及时、准确的信息支持。

（二）风险评估与预警模型

综合考虑船舶航行数据、气象水文数据、通航环境数据等多方面因素，运用大数据技术可以筛选和确定关键风险预警指标，如船舶航速、航向突变率、气象灾害预警等级、航道拥堵程度等。采用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等，对历史水上交通事故数据和相关风险因素数据进行训练，建立风险预测模型。通过实时输入最新数据，模型能够准确预测水上交通事故发生的概率和可能的影响范围，为提前采取防范措施提供依据。

（三）应急资源调配优化

在水上交通安全应急决策中，大数据与人工智能技术的结合能够实现应急资源的智能调度。通过大数据分析，可以精准掌握各类应急资源的分布、数量、状态等信息，形成资源分布图。在此基础上，人工智能算法可以根据事故类型、规模、位置等要素，智能规划最优的救援路径和资源分配方案，确保救援力量能够迅速、准确地到达事故现场。同时，人工智能还能实时监控资源使用情况，动态调整调度策略，确保资源的高效利用。

（四）应急处置决策支持

大数据与人工智能可以提高应急响应的速度和准确性。利用大数据技术实时收集事故现场的船舶动态、环境状况、救援力量分布等信息，通过数据可视化技术直观展示事故态势。同时，运用人工智能算法对事故发展趋势进行分析和预测。基于事故类型、规模和现场实际情况，利用人工智能专家系统和决策树算法等，自动生成多个应急处置方案，并通过模拟仿真技术对各方案进行评估和优化，分析不同方案下的救援效果、资源消耗、时间成本等指标，为决策者提供科学合理的决策参考，辅助其选择最优应急处置方案。

结语

随着大数据与人工智能技术的不断发展，其在水上交通安全应急决策中的应用前景愈发广阔。大数据与人工智能技术为水上交通安全应急决策带来了革命性的变革。未来，随着技术的进一步成熟和完善，大数据与人工智能将在水上交通安全领域发挥更加重要的作用，为保障水上交通安全、提升应急管理水平作出更大贡献。同时，我们也应持续关注技术的发展趋势，加强技术研发和应用创新，推动水上交通安全应急决策向更加智能化、高效化的方向发展。

参考文献：

[1]熊瑶. 新时期水上交通安全治理能力提升方法分析 [J]. 运输经理世界， 2022， （32）： 155-157.

[2]吴文正，杨善利，白晶，等. 水上交通安全预警现状调研报告 [J]. 中国海事， 2020， （06）： 26-29.

[3]孟宪宏，陈忠明，秦铮. 基于智慧交管的水上交通安全风险防控研究 [J]. 交通运输部管理干部学院学报， 2020， 30 （01）： 27-30.

[4]韩颖. 大数据在港口船舶管理技术中的应用研究 [J]. 现代营销（经营版）， 2019， （11）： 127.