e-航海是一个新生事物，正处于标准制定和示范应用阶段，需要解决的技术问题很多。海洋中船舶大数据是海洋多源时空数据的重要构成部分，富含有潜在的利用价值，需要进一步挖掘，利用时空数据库对船舶大数据进行组织管理、智能避碰、航线优化等是一种有效的方法，结合水上交通环境数据，可探究其中隐藏的船舶行为、环境交通压力等有价值的信息。为相关部门的管理决策，船舶安全航行提供指导性服务。
然而由于船舶大数据种类繁多，存在诸多差异和时空不一致，如何满足相关行业部门业务管理要求，实现船舶大数据的有效组织管理，降低数据冗余，提供更长周期、更大范围的快速在线分析，是当前亟待解决的问题之一；船舶动态变化分析势必会涉及到海量时空数据查询，针对时间跨度大，地域关联强，时间片查询、时间段查询，以及时空关联查询并存的复杂查询，如何提高时空数据查询效率，快速的响应查询需求也是值得关注和探讨的问题之一；船舶大数据海量多源，数据之间存储方式和异构性也使得时空数据统计的获取过程以及时空统计分析变得更加复杂，海量数据的查询耗时、低效，研究海量时空数据的快速、精准查询也成为多角度分析历史数据前需要解决的问题。
基于以上分析，本文以船舶大数据为研究对象，首先将简述和分析船舶大数据的组织情况和时空特性，对移动对象进行分类和特点分析，研究移动对象的时空数据模型；针对船舶运动轨迹数据的特点，结合船舶运动轨迹历史和实时位置信息的需求，研究船舶数据的时空索引模型，实现索引树生成、索引操作算法；针对海量船舶数据查询速度慢， 耗时耗力的特点，研究基于移动对象的时空数据查询算法，结合当前范围查询的方式实现船舶时空数据库的动态查询和检索；最后以船舶AIS数据、港口环境数据为基础，研究港口交通环境的时空特征，动态展现港口的组织交通情况。重点应该放到基于AIS等位置信息的船舶行为分析及风险预警。 |