Вестник МГТУ, 2025, Т. 28, № 4/1.

Васёха М. В. и др. Предпосылки создания интегрированной системы аналитики. транспортно-логистического обслуживания, ускорение предоставления транспортных и товаросопроводительных документов и осуществления расчетов. Авторы ( Корчагина и др., 2021) выделяют корпоративные (Anisiforov et al., 2023) и национальные (Abdullina et al., 2024) логистические платформы. В публикациях (Барыкин и др., 2022; Sudrajat et al., 2020) выполнен сравнительный анализ наиболее значимых цифровых логистических платформ, действующих на территории европейского и азиатского регионов. Результаты и обсуждение Примером транспортно-логистической цифровой экосистемы, охватывающей несколько государств, является национальная логистическая платформа Китая Logink (Парфенов и др., 2023), которая к настоящему моменту признана одной из наиболее совершенных (Дроздова, 2023). Она объединяет множество информационных потоков (Huang et al., 2014): все железнодорожные станции и аэропорты, морские порты КНР, Японии и Кореи, около полумиллиона предприятий. Годовой товарооборот, осуществляемый с помощью платформы, составляет 1,35 трлн единиц товаров. Практика свидетельствует о высоком экономическом эффекте использования таких платформ (Yoshimoto et al., 2022). В настоящее время отсутствует мировой опыт по созданию интегрированной системы аналитики, прогнозирования и мониторинга ТЛС для арктического региона. Создание подобной системы является чрезвычайно сложной задачей, требующей интеграции огромного количества данных из различных источников, разработки сложных математических моделей и алгоритмов, привлечения специалистов из разных областей знаний. В российском секторе Арктики ведутся исследования по разработке отдельных цифровых сервисов мониторинга и аналитики судоходства, работа которых базируется на использовании спутниковых данных, включая AIS (Fu et al., 2021; Eriksen et al., 2018), и данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Также развиваются системы прогнозирования ледовых (Sandven et al., 2023), погодных условий, климатических изменений (Eythorsson et al., 2019), экологического мониторинга ( Rees et al., 2003). Они обеспечивают сбор и анализ данных в реальном времени для повышения безопасности, снижения рисков и оперативного реагирования на ЧС. Спутниковый мониторинг ледовой обстановки является ключевым компонентом, позволяющим создавать цифровые карты льдов и получать информацию о ледовой, гидрометеорологической и экологической обстановке для планирования маршрутов. Несмотря на это, существуют ограничения (Бакурский и др., 2021), связанные с покрытием, точностью прогнозов (Черноус и др., 2016) и интеграцией данных, что требует анализа эффективности и дальнейшего усовершенствования сервисов. Ниже представлен перечень цифровых сервисов, в основе работы которых лежит использование данных автоматической идентификационной системы (АИС), способных обеспечивать наблюдение за движением судов. Самым популярным является греческий сервис Marine Traffic1, позволяющий отображать местоположения судов на карте, их скорости, курс и другую навигационную информацию в режиме реального времени. Сервис предоставляет инструменты для мониторинга операций, планирования логистики и анализа морского трафика, имеет возможность интеграции с системами управления флотом и другими морскими сервисами. Для работы сервиса используются данные как наземных станций, так и от спутников. Аналогами MarineTraffic является целый ряд коммерческих сервисов, таких как Shipfinder2, Vessel Finder3, NAPA Fleet Intelligence4, Fleet Mon5, Spire Maritime6, ExactEarth7. Отдельно хотелось бы выделить сервис Arctic Ship Traffic Data (ASTD) - это система сбора и анализа данных о судоходстве в арктическом регионе, разработанная рабочей группой PAME (Protection of the Arctic Marine Environment) в рамках Арктического совета8. Данные ASTD собираются с помощью автоматической идентификационной системы (AIS), радарных систем, системы дальней идентификации и слежения за судами LRIT (Long-Range Identification and Tracking). Система ASTD позволяет выполнить анализ и прогнозирование маршрутов, вычислить углеродный след судна, планировать меры безопасности и разрабатывать рекомендации по защите окружающей среды, поддерживать научные исследования. В РФ работает система спутникового мониторинга флота "Виктория"9, которая на основе АИС-данных позволяет отслеживать местоположения судов, их скорость, курс, истории перемещений, также получать информацию о принадлежности судов к конкретным судовладельцам. Отечественный модуль "Регистрация заходов и отходов судов в морских портах Российской Федерации"10 является частью системы централизованного учета государственного портового контроля 1URL: https://www.marinetraffic.com/en/ais/home/centerx:68.9/centery:72.9/zoom:6 . 2URL: https://www.shipfinder.com/ . 3URL: https://www.vesselfinder.com/ . 4URL: https://www.napa.fi/'. 5URL: https://www.marinetraffic.org/vessels. 6URL: https://www.esri.com/partners/spire-global-inc-a2T39000001baspEAA. 7URL: https://www.marinetraffic.org/exactearth. 8URL: https://arctic-council.org/projects/arctic-ship-traffic-data-astd/ . 9URL: https://victoria.lrit.ru/index_rus/index.html . 550