近年来安全系数极高的邮轮、客船频频出现安全事故，给航运安全敲响了警钟，人们对船舶安全问题更加关注，相关部门也加大了监管力度，不断运用信息技术防范船舶安全风险，运用大数据加强对船舶安全的监管，逐步建立起基于大数据时代的船舶安全监管模式。
1大数据简述
大数据即Big Data，是由全球知名咨询公司麦肯锡首次提出，它不仅代表庞大惊人的数据，还包括人们在有效的时间内对数据进行分析与运用，目前在各行各业都发挥着重要作用。大数据的数据内容庞杂量大，一般数据规模总量超过10TB，但这么庞大的数据有时却含有少量有价值的信息，价值密度很小，而且数据形式多种多样，涵盖了文字、声音、图形以及定位等多种数据形式，在进行数据分析和处理时，借助计算机系统，因此处理速度非常快。它的核心是前瞻性评估，关注数据之间的关联性，对事故发生的可能性进行预测和评估，由于在分析过程中使用计算机处理，因此数据的收集、汇总分析能在短时间内完成，保证信息预测的时效性。如今大数据已被运用到多个领域，通过动态的数据管理过程，及时发现异常信息，系统发出预警，及时采取管控措施，发挥大数据特有的优势。
2船舶安全监管现状
我国船舶安全监管中以及引进了大数据技术，但受传统模式影响，在实际监管中仍然存在一些问题。前海事部门在进行船舶的安全监管时手段老旧，没有与时俱进，仍然奉行落后的监管制度，只限于对相关证明的检查，使得安全检查没有真正落实，流于表面形式。虽然在工作中引进了现代信息技术，但还是以人为中心，数据分析与决策功能未被得到重用，甚至关键信息的移交传递也以人工为主，降低了信息的处理效率，没有发挥信息技术的优势。即使有些部门运用了大数据技术，但只是通过计算机单纯地将数据记录与汇总，然后储存起来，没有深入发掘数据之间的关联性，对船舶的安全隐患毫无帮助，各个系统之间静态管理，相互孤立，没有建立实质性的联系，船舶安全的动态监管难以实现，这种以人为核心的管理模式亟待改进。
3基于大数据时代的船舶安全监管模式研究
3.1运用大数据建立风险预测机制
针对目前的船舶安全监管模式，难以实现对船舶安全的动态管理，需要从大数据的视角出发，通过计算机和相关软件的应用，实现对进出港船舶安检信息、安全状况、事故记录等全部情况进行汇总和分析，得到不同船种的风险值，如船舶潜在结构缺陷、船员人为因素等进行综合评估，并运用大数据信息系统识别潜在的风险，提前精准预测在某个时间段内、船舶发生某种事故的概率，通过系统进行预警，对于概率值较高的船舶及时采取防范措施，做到防患于未然，有效减少安全隐患。这些防范措施都可以借助大数据信息系统来完成，海事部门相关人员依据现有的数据库以及执法终端、船艇、应急设备等信息，整合基础数据，结合实际的风险防范要求，制定详细的应急方案，不断完善数据库，在结合日常工作经验，将备选方案进行优化，提升应急决策和实施的效率，建立起以应急任务需求为目标的应对智能管理系统，提升船舶安全风险的预测与防控。
3.2运用大数据实现安全检查
海事部门的首要任务是船舶的安全检查，运用大数据可以有效提高安全检查的效率与质量。目前海事部门引进国外的风险评估机制，对进出港船舶进行检查，但检查质量受限于船舶安检员的专业判断和素质，如果安检员的专业水平不足，职业操守不够坚定，将会严重影响安全检查质量。为确保安全检查的稳定性，完善对船舶的安检，船舶安检员需要及时引进大数据技术，对其进行全面了解，加强相关培训与学习，提升自身的专业素养和综合能力，加大对大数据技术的综合运用，建立更加完善的安全检查体系。通过对船舶型号、年龄、缺陷以及分布情况等信息的关联分析，得出船舶安检项目清单，并及时递交给现场安检人员，依据船舶实际情况逐项检查，并及时反馈检查结果，系统依据结果选择最佳处理方式，实现人机互动的大数据信息安检系统。
3.3运用大数据实施船舶危险品监管
船舶的运输任务是运输货物，货物的安全与船舶的安全密不可分，如果船舶运载了法律法规明令禁止的危险品，将会对船舶的安全造成极大的威胁，如果出现超载现象，则船舶在运行的过程中容易发生安全事故，因此必须加强对运输货物的排查，减少因危险品带来的安全隐患。由于运输的货物数量巨大且品种繁多，海事部门如果依靠人工排查工作量非常大，工作效率很低，排查效果也很差，因此在大数据系统中需要建立危险品排查模块，完善危险品数据库，通过船舶货物信息与系统中设定的危险品进行对比，能够快速筛查出隐藏的危险品，避免瞒报、漏报的情况出现，实现对运输货物的全面监控。与此同时，大数据根据船舶所载货物信息，自动计算出货物运输安全风险等级，提供安全防范预案，为海事部门提供全面的应急参考。作为海事部门的监管人员需要全面了解大数据信息系统，并能运用自如，依据数据的更新加强对船舶安全监管的研判，积极主动地扩大监督力度，合理配置监管资源，保障船舶的有效监管。
结语
大数据技术能够助力船舶安全监管模式，对船舶安全进行前瞻性预测，实现动态监管，科学调配海事监管资源，合理分配执法人员，加强对重点船舶的监管，转变以人为中心的船舶安全监管模式，向以大数据为核心的模式靠拢，构建基于大数据技术下的船舶安全监管模式，提前识别和防范风险，采取有效的应急措施，保障船舶的安全运行。
参考文献
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