海洋大数据：推动海洋防灾减灾

进入21世纪以来，世界范围内发生了多次严重的海洋灾害，如2004年的印度洋海啸、2005年的美国新奥尔良飓风、2007年的孟加拉国强热带风暴、2011年的日本海啸等，给相关国家带来了巨大的经济损失和人员伤亡。我国是一个海洋大国，海洋为中华民族的发展提供得天独厚条件的同时，也给海上和沿海地区带来了严重的灾害，使我国成为世界上海洋灾害最为严重的少数国家之一。据国家海洋局发布的《中国海洋灾害公报》显示，近十年来，灾害严重的2005年造成直接经济损失高达332.4亿元［5］，即使灾害较轻的2011年也造成直接经济损失62.07亿元［6］。因此，加强海洋灾害预警报，提升海洋防灾减灾能力，一直是政府有关部门和高校以及企业长期关心的课题。

影响我国的海洋灾害以风暴潮、海浪、海冰和赤潮为主，同时，溢油、绿潮、海岸侵蚀、海水入侵与土壤盐渍化、咸潮入侵等灾害也有不同程度发生。在灾害发生的过程中，海洋大数据将对防灾减灾产生巨大的推动作用，下面以风暴潮和溢油灾害为例分别给予阐述。

1）风暴潮

一直以来，我国都是风暴潮灾害非常严重的少数国家之一。同时，随着我国沿海地区人口密度的增加和经济的迅猛发展，风暴潮灾害造成的损失仍在呈上升趋势，已跃居我国各种海洋灾害的首位。因此，与之相关的灾害预警报、受灾人员的疏散和撤离、灾害损失评估等非常重要，而相关的海洋大数据可在其中发挥重要作用。

（1）灾害的预报警。气象数据是典型的大数据，其主要由地面观测数据、卫星遥感数据、天气雷达数据和数值预报产品四类数据构成，而每类数据的增长都在发生翻天覆地的变化。以地面观测数据为例，台站数由21世纪初的不到3000个增长到目前的40000多个，观测频度由最初的每次3h增长到目前的5min，因而数据量由最初的240MB迅猛增长到目前的约2.4TB。并且，根据相关需要，未来台站数有可能计划扩增至70000～100000个，观测频度有可能继续加密到每次1 min，因此，数据量有可能由现在的每天数百万条记录增长至每天超过1亿条记录［7］。人们有理由相信，如此大的气象数据，并结合越来越成熟的大数据处理技术，对像风暴潮这样的海洋灾害的预报警具有重要的推动作用。

（2）受灾人员的疏散和撤离。在像风暴潮这样的海洋灾害发生的过程中，由于受灾地区范围较广，政府有关部门无法及时准确地掌握灾情信息，因此严重影响对受灾人员的紧急疏散和安全撤离。若在救灾的过程中，能实时导入像手机、汽车导航系统等发射的位置信息所构成的庞大数据，即使通信中断地区较广，也能及时了解受灾情况，例如，从汽车的行驶速度中掌握无法通行的路段等，进而快速支援受灾地区，及时转移受灾人员［4］。(www.xing528.com)

（3）灾害的损失评估。风暴潮灾害的损失评估可分为三种：灾害的预评估、灾害发生过程中的监测性评估、灾后对损失进行现场实际调查测算［5］，相关的海洋大数据可为各个环节的损失评估提供坚实的数据支撑。例如，在灾害过后的损失评估中，充分利用被潮水淹没的田地和倒塌的房屋及家产数据，被潮水冲毁的堤坝、桥梁、道路等公共设施数据，被浪潮毁坏的船只以及其他生产设施如通信设施、电力设施、工厂生产设备和生产资料数据等，能够不断提高由风暴潮造成的经济损失的准确度，为相关部门的灾后救援和重建工作提供辅助决策。

2）溢油

20世纪80年代以来，随着我国海洋石油业和海上油运业的迅猛发展，海上溢油事故的发生频率不断提高，已成为造成海洋环境污染的主要因素之一。因此，监测和治理溢油灾害已得到政府有关部门的高度重视。下面以溢油的监测为例来阐述海洋大数据的应用。

海洋溢油发生后，准确及时地监测溢油对于海洋环境保护具有重要意义。海上溢油监测的模式主要有卫星遥感监测、航空遥感监测、船舶遥感监测、CCTV监测、定点监测和浮标跟踪等。由于目前海上溢油监测的模式较多，各种监测方式互有利弊、各有所长，整合现有模式和资源，建立“海陆空”立体监测体系将是溢油监测发展的趋势。

在未来，可将海上平台溢油监测系统、船舶溢油监测系统、卫星溢油监测系统、航空溢油监测系统等获取的监测数据，统一汇总到大数据处理中心，来实现监测结果的整合和展示［6］。由于每个监测系统关注的侧重点不同，海上平台监测系统主要侧重于平台周边溢油高危海域的溢油情况，船舶监测系统主要侧重于固定航线上各船舶和设备及管线的溢油情况，卫星监测系统主要侧重于特定较大海域的溢油情况，航空监测系统主要侧重于溢油后溢油程度和范围的确认，因此让各个系统相互配合、取长补短，经过数据处理后进行统一展示，实现全天候、实时、高效的立体溢油监测。