一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法及系统与流程

本发明涉及船舶失速预测，尤其涉及一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法及系统。

背景技术：

1、随着航运业的发展和船舶规模的增大，船舶失速成为航行安全和经济运营的重要考量因素，船舶失速是指船舶在恶劣天气或特定环境条件下，由于海洋气象因素的影响，无法保持正常航速或控制航向的现象，失速不仅会导致船舶在海上的安全风险，还会影响船舶的运输效率和经济效益，传统的船舶失速预测方法往往需要依靠人工经验来进行，往往存在着预测不准确的问题，为了提前预知船舶失速风险，保障航行安全和运输效率，需要一种智能化的船舶失速预测方法及系统。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取采集水样数据；对采集水样数据进行深层组学特征表型解析处理，生成微生物表型结构特征数据；对微生物表型结构特征数据进行环境微观动力趋势分析，构建海洋微观状态空间演化图谱；

4、步骤s2：获取海洋卫星遥感图及环境感知数据；通过环境感知数据对海洋卫星遥感图进行数据匹配映射处理，构建动态海洋环境数据库；

5、步骤s3：对动态海洋环境数据库进行风浪空间特征分布分析，以构建海域风浪场模型；对动态海洋环境数据库进行洋流演变模拟分析处理，构建海域洋流场模型；

6、步骤s4：对海域风浪场模型及海域洋流场模型进行阶段时空演变挖掘，生成海域阶段时空演变特征数据；利用海洋微观状态空间演化图谱对海域阶段时空演变特征数据进行多尺度耦合建模处理，构建海洋气象变化趋势模型；

7、步骤s5：对船舶进行水体流线分布分析，以生成水体流线分布数据；基于水体流线分布数据对船舶进行海域运行动力学模拟，构建船舶动向网络；

8、步骤s6：利用海洋气象变化趋势模型对船舶动向网络进行分区域失速预测分析，以生成多个微区船舶失速预测模型；对多个微区船舶失速预测模型进行局部协同边界优化，构建综合失速预测模型，以执行船舶失速预测作业。

9、本发明通过采集水样数据和深层组学特征表型解析处理，获取海洋中微生物的相关信息，包括种类、数量、组成等，从而了解海洋生态系统的微观结构，环境微观动力趋势分析揭示微生物在不同环境条件下的变化趋势，如温度、盐度、水质等因素的影响，进一步了解海洋生态系统的动态演化过程，构建海洋微观状态空间演化图谱将微生物表型结构特征数据可视化，提供对海洋微观状态的整体把握，有助于观察和分析海洋生态系统的演变趋势，海洋卫星遥感图提供了广域范围的海洋环境信息，包括海洋温度、叶绿素浓度、海表高度等，获取大范围的海洋环境数据，环境感知数据通过传感器等设备获取，提供更为详细和精确的海洋环境信息，如海洋温度、盐度、风速、潮汐等，有助于填补卫星遥感数据的局限性，通过对海洋卫星遥感图和环境感知数据的匹配映射处理，将两种数据源的信息进行融合，构建动态海洋环境数据库，提供更全面、准确的海洋环境数据，风浪空间特征分布分析揭示海域内风浪的空间分布规律，包括风浪的强度、方向、时空变化趋势等，为船舶运行提供重要参考信息，洋流演变模拟分析模拟海域内洋流的演变过程，包括洋流的速度、方向、变化周期等，对船舶的航行路径和速度产生影响，构建海域风浪场模型和海域洋流场模型提供对海洋环境的全面描述，为船舶失速预测提供基础数据和模型支持，阶段时空演变挖掘识别海域中不同时期和空间范围内的环境演变特征，包括风浪和洋流的时空变化趋势，为船舶失速预测提供更精细的数据分析，利用海洋微观状态空间演化图谱对海域阶段时空演变特征数据进行多尺度耦合建模处理，将微观和宏观环境因素结合起来，提供更全面、准确的海洋气象变化趋势模型，水体流线分布分析揭示海域中水体流动的路径和分布情况，包括洋流、潮流等，有助于理解海域的流动特征，基于水体流线分布数据对船舶进行海域运行动力学模拟模拟船舶在不同环境条件下的运动轨迹和速度变化，为船舶失速预测提供关键信息，构建船舶动向网络对船舶的运动行为进行建模和分析，包括航向、速度、转向等，为船舶失速预测提供基础数据和模型支持，利用海洋气象变化趋势模型对船舶动向网络进行分区域失速预测分析在不同海域和环境条件下进行失速风险评估，提供区域性的失速预测结果，生成多个微区船舶失速预测模型针对不同海域和环境条件下的航行情况进行个性化的预测，提高预测的准确性和可靠性，对多个微区船舶失速预测模型进行局部协同边界优化通过模型集成和协同优化的方式进一步提升失速预测的整体性能和稳定性，构建综合失速预测模型，用于执行船舶失速预测作业。

10、优选地，步骤s1包括以下步骤：

11、步骤s11：对目标海域进行定期采集，生成采集水样数据；

12、步骤s12：对采集水样数据进行高通量定量分析，以生成微生物物种定量数据；

13、步骤s13：对微生物物种定量数据进行深层组学特征表型解析处理，生成微生物表型结构特征数据；

14、步骤s14：对微生物表型结构特征数据进行环境微观动力趋势分析，生成环境微观动力趋势数据；

15、步骤s15：对环境微观动力趋势数据进行动态关联网络构建处理，构建海洋微观状态空间演化图谱。

16、本发明通过定期采集水样数据提供海洋中微生物的样本，包括细菌、古菌、真菌等微生物的存在和分布情况，采集水样数据获取海洋中的化学成分信息，如盐度、ph值、溶解氧等，为后续分析提供基础数据，高通量定量分析技术快速、准确地确定水样中微生物的物种和数量，提供详细的微生物组成信息，微生物物种定量数据反映海洋中不同微生物的相对丰度和变化趋势，为后续的表型分析和动态趋势分析提供基础，深层组学特征表型解析处理对微生物物种定量数据进行进一步分析，包括微生物的代谢特性、功能特征等，提供更加全面的微生物表型信息，微生物表型结构特征数据反映微生物群落的特点、功能和相互关系，为后续的环境微观动力趋势分析提供基础，环境微观动力趋势分析揭示微生物在不同环境条件下的变化趋势，如温度、盐度、水质等因素的影响，进一步了解海洋生态系统的动态演化过程，环境微观动力趋势数据反映海洋中微生物群落的响应和适应性，为船舶失速预测提供关键的环境动态信息，动态关联网络构建处理将环境微观动力趋势数据中的关联关系进行分析和建模，揭示微生物群落之间的相互作用和相互影响，海洋微观状态空间演化图谱将微生物表型结构特征数据可视化，提供对海洋微观状态的整体把握，有助于观察和分析海洋生态系统的演变趋势，海洋微观状态空间演化图谱为船舶失速预测提供了更全面、准确的环境背景信息，有助于理解海洋生态系统对船舶运行的影响。

17、优选地，步骤s2的具体步骤为：

18、步骤s21：通过卫星遥感设备获取海洋卫星遥感图；基于传感器获取环境感知数据；

19、步骤s22：对环境感知数据进行跨尺度海域环境动态分析，生成海域环境动态数据；

20、步骤s23：对海洋卫星遥感图进行海域图像划分处理，以生成海洋区域图；

21、步骤s24：通过海域环境动态数据对海洋区域图进行数据匹配映射处理，构建动态海洋环境数据库。

22、本发明通过卫星遥感设备提供广域的海洋卫星遥感图像，覆盖大范围的海域，获取海洋的空间分布信息，环境感知数据通过传感器获取，包括海洋的气象、海洋流场、海洋温度等环境参数，提供海洋环境的实时感知能力，跨尺度海域环境动态分析将环境感知数据进行整合和分析，揭示海洋环境的时空变化规律，包括海流演变、气象变化等，生成的海域环境动态数据提供海洋环境的动态信息，为船舶失速预测提供基础数据，海洋卫星遥感图进行海域图像划分处理将海洋区域划分为不同的地理单元，如网格、区块等，便于后续的数据处理和分析，生成的海洋区域图提供海洋区域的空间信息，为后续的数据匹配和映射处理提供基础，数据匹配映射处理将海域环境动态数据与海洋区域图进行关联，将动态数据映射到相应的地理单元上，构建动态海洋环境数据库，动态海洋环境数据库存储和管理海洋环境的时空变化数据，为船舶失速预测提供丰富的环境背景信息和历史数据参考。

23、优选地，步骤s3的具体步骤为：

24、步骤s31：对动态海洋环境数据库进行风浪空间特征分布分析，生成海域风浪特征分布数据；

25、步骤s32：对海域风浪特征分布数据进行风浪场重塑，以构建海域风浪场模型；

26、步骤s33：对动态海洋环境数据库进行洋流演变模拟分析处理，从而得到洋流演变模拟数据；

27、步骤s34：对洋流演变模拟数据进行分布式计算驱动重构，构建海域洋流场模型。

28、本发明通过风浪空间特征分布分析对动态海洋环境数据库中的风场和浪场数据进行统计和分析，了解海域内风浪的空间分布特征，生成的海域风浪特征分布数据提供海域内风浪的概览信息，包括风浪的强度、方向、频率等，为后续的风浪场模型构建提供依据，风浪场重塑基于海域风浪特征分布数据，将风场和浪场数据进行模拟和重建，构建真实海域的风浪场模型，构建的海域风浪场模型提供海域内风浪的空间分布情况，包括风向、风速、波高等参数，为船舶失速预测提供风浪环境的基础信息，洋流演变模拟分析处理基于动态海洋环境数据库中的洋流数据，对洋流的演变过程进行模拟和分析，了解洋流的时空变化规律，生成的洋流演变模拟数据提供海域内洋流的分布情况，包括流速、流向等参数，为后续的洋流场模型构建提供依据，分布式计算驱动重构利用计算资源对洋流演变模拟数据进行处理和重构，构建真实海域的洋流场模型，构建的海域洋流场模型提供海域内洋流的空间分布情况，包括流速、流向等参数，为船舶失速预测提供洋流环境的基础信息。

29、优选地，步骤s4的具体步骤为：

30、步骤s41：对海域风浪场模型及海域洋流场模型进行阶段态势变化分析，生成风浪场阶段态势变化数据及洋流场阶段态势变化数据；

31、步骤s42：对风浪场阶段态势变化数据及洋流场阶段态势变化数据进行时空演变挖掘，生成海域阶段时空演变特征数据；

32、步骤s43：利用海洋微观状态空间演化图谱对海域阶段时空演变特征数据进行微观-环境变化响应关联分析，以生成微观-环境关联趋势数据；

33、步骤s44：利用微观-环境关联趋势数据对海域风浪场模型及海域洋流场模型进行多尺度耦合建模处理，构建海洋气象变化趋势模型。

34、本发明通过阶段态势变化分析对海域风浪场模型和洋流场模型进行分析，了解它们在不同时间段内的态势变化，例如季节性变化、周期性变化等，生成的风浪场阶段态势变化数据和洋流场阶段态势变化数据提供海域内风浪和洋流的时变特征，为后续的时空演变挖掘提供基础，时空演变挖掘对风浪场阶段态势变化数据和洋流场阶段态势变化数据进行分析，揭示在空间和时间上的演变规律，例如风浪场和洋流场的扩散、移动、变化趋势等，生成的海域阶段时空演变特征数据提供风浪和洋流的时空演变信息，为微观-环境关联分析提供基础，微观-环境变化响应关联分析利用海洋微观状态空间演化图谱，对海域阶段时空演变特征数据进行分析，了解微观状态和环境变化之间的关联关系，例如风浪和洋流对船舶失速的影响，生成的微观-环境关联趋势数据提供微观状态和环境变化的关联趋势，为船舶失速预测提供微观状态与环境因素之间的关联信息，多尺度耦合建模处理利用微观-环境关联趋势数据将海域风浪场模型和海域洋流场模型进行耦合，以构建综合考虑微观状态和环境因素的海洋气象变化趋势模型，构建的海洋气象变化趋势模型提供关于风浪和洋流的长期趋势、变化规律等信息，为船舶失速预测提供更全面、准确的环境背景数据。

35、优选地，步骤s43的具体步骤为：

36、步骤s431：利用海洋微观状态空间演化图谱对海域阶段时空演变特征数据进行多元变量协整合分析，生成微生物-环境耦合功率谱数据；

37、步骤s432：对微生物-环境耦合功率谱数据进行环境阶段响应深层分析，以生成环境阶段响应数据；

38、步骤s433：对环境阶段响应数据进行非平稳时序响应分析，生成微观-环境阶段响应强弱数据；

39、步骤s434：通过微观-环境阶段响应强弱数据对海域阶段时空演变特征数据进行微观-环境变化响应关联分析，以生成微观-环境关联趋势数据。

40、本发明通过多元变量协整合分析对海域阶段时空演变特征数据进行分析，揭示微生物和环境变量之间的关联关系，例如微生物群落的变化如何与环境因素相互影响，生成的微生物-环境耦合功率谱数据提供微生物群落与环境变量之间的力量谱信息，反映微生物对环境的响应特征，环境阶段响应深层分析对微生物-环境耦合功率谱数据进行分析，了解微生物群落对不同环境阶段的响应特征，例如特定环境条件下微生物群落的活跃程度、变化趋势等，生成的环境阶段响应数据提供微生物群落在不同环境条件下的响应特征，为后续的非平稳时序响应分析提供基础，非平稳时序响应分析对环境阶段响应数据进行分析，揭示微生物群落和环境变量的非平稳时序响应特征，例如微生物群落在不同时间尺度上对环境变化的响应强度和频率分布，生成的微观-环境阶段响应强弱数据提供微生物群落和环境变量之间响应强度的信息，帮助进一步理解微生物与环境之间的关系，微观-环境变化响应关联分析利用微观-环境阶段响应强弱数据，对海域阶段时空演变特征数据进行分析，了解微生物群落和环境变量之间的关联趋势，例如在特定环境阶段下微生物群落的演变趋势与环境变量的变化趋势，生成的微观-环境关联趋势数据提供微生物与环境之间关联关系的趋势信息，为船舶失速预测提供更全面的微观状态与环境因素之间的关联数据。

41、优选地，步骤s431的具体步骤为：

42、步骤s4311：利用海洋微观状态空间演化图谱进行图结构化知识提取，从而得到阶段微生物-环境变量数据；

43、步骤s4312：利用阶段微生物-环境变量数据对海域阶段时空演变特征数据进行多元变量协整合分析，生成微生物-环境协整关联数据；

44、步骤s4313：对微生物-环境协整关联数据进行时序转变临界点识别，以生成环境驱动微生物阈值点；

45、步骤s4314：基于环境驱动微生物阈值点对海洋微观状态空间演化图谱进行变量动态耦合分析，生成变量动态耦合数据；

46、步骤s4315：对变量动态耦合数据进行频域转换处理，生成微生物-环境耦合功率谱数据。

47、本发明通过海洋微观状态空间演化图谱对海洋环境中的微生物和环境变量进行图结构化表示，提取出微生物与环境变量之间的关联关系，通过图结构化知识提取，从海洋微观状态空间演化图谱中获取阶段微生物-环境变量数据，在不同阶段下微生物与环境变量的数据，多元变量协整合分析揭示海域阶段时空演变特征数据中微生物群落与环境变量之间的关联关系，例如微生物群落如何受到环境变量的影响，生成的微生物-环境协整关联数据提供微生物与环境变量之间的关联强度和方向，帮助理解微生物与环境变量之间的相互作用，时序转变临界点识别分析微生物-环境协整关联数据的时序变化特征，确定环境驱动微生物阈值点，即环境变量达到一定阈值时微生物群落发生显著变化的点，生成的环境驱动微生物阈值点提供微生物对环境变化的敏感性和响应阈值，帮助理解微生物群落在不同环境条件下的变化规律，变量动态耦合分析利用环境驱动微生物阈值点，对海洋微观状态空间演化图谱中的微生物和环境变量进行动态耦合关系分析，了解它们之间的交互关系随时间的变化，生成的变量动态耦合数据提供微生物与环境变量之间的动态耦合强度和方向，帮助理解微生物群落与环境变量之间的时空演变特征，频域转换处理将变量动态耦合数据从时域转换到频域，分析微生物与环境变量之间的功率谱特征，即不同频率成分的能量分布情况，生成的微生物-环境耦合功率谱数据提供微生物与环境变量之间不同频率成分的耦合强度信息，帮助理解它们之间的频域关系。

48、优选地，步骤s5的具体步骤为：

49、步骤s51：对船舶进行船舶形态结构分析，生成船舶形态结构数据；

50、步骤s52：对船舶形态结构数据进行水体流线分布分析，以生成水体流线分布数据；

51、步骤s53：基于水体流线分布数据对船舶进行船只运行动态分析，生成船只运行动态数据；

52、步骤s54：对船只运行动态数据进行海域运行动力学模拟，构建船舶动向网络。

53、本发明通过船舶形态结构分析提供关于船舶的几何形状、尺寸、重心位置等方面的详细信息，生成的船舶形态结构数据用于后续的水体流线分布分析、船只运行动态分析和海域运行动力学模拟等步骤，为船舶失速预测提供基础数据，水体流线分布分析模拟水体在船舶周围的流动情况，揭示水体在船舶形态结构上的流线分布情况，生成的水体流线分布数据提供船舶周围水体的流动特征，包括流速、流向和湍流程度等信息，为后续的船只运行动态分析和海域运行动力学模拟提供输入数据，船只运行动态分析模拟船舶在水体中的运行情况，包括船舶的运动轨迹、速度、加速度等，生成的船只运行动态数据提供船舶在不同运行状态下的运动特征，帮助理解船舶的动态行为，为后续的海域运行动力学模拟提供输入数据，海域运行动力学模拟通过对船只运行动态数据的综合分析，模拟船舶在海域中的运行行为，并考虑海流、风速等外部环境因素的影响，构建的船舶动向网络描述船舶在海域中的运动模式、相互作用方式等，为船舶失速预测提供基础，海域运行动力学模拟结果用于分析船舶失速的潜在原因、评估船舶在不同海况下的稳定性。

54、优选地，步骤s6的具体步骤为：

55、步骤s61：利用海洋气象变化趋势模型对船舶动向网络进行分区域失速预测分析，以得到区域船舶失速预测数据；

56、步骤s62：对区域船舶失速预测数据进行微区预测模型构建，以生成多个微区船舶失速预测模型；

57、步骤s63：对多个微区船舶失速预测模型进行局部协同边界优化，从而生成边界优化匹配度数据；

58、步骤s64：通过边界优化匹配度数据对多个微区船舶失速预测模型进行边界融合，构建综合失速预测模型，以执行船舶失速预测作业。

59、本发明通过利用海洋气象变化趋势模型分析海洋气象的变化趋势，将其应用于船舶动向网络的失速预测分析，进行分区域失速预测分析将海域划分为不同的区域，并对每个区域的船舶失速概率进行预测，生成的区域船舶失速预测数据提供各个海域区域的失速风险评估，为船舶操作和决策提供依据，进行微区预测模型构建将海域内的每个区域进一步划分为多个微区，并构建针对每个微区的船舶失速预测模型，生成多个微区船舶失速预测模型更精细地对不同区域内的船舶失速概率进行预测，提高失速预测的准确性和可靠性，进行局部协同边界优化对不同微区船舶失速预测模型之间的边界进行优化，提高预测模型之间的一致性和匹配度，生成的边界优化匹配度数据评估不同微区船舶失速预测模型之间的匹配程度，为后续的边界融合提供依据，边界融合将多个微区船舶失速预测模型进行整合，形成综合的失速预测模型，构建的综合失速预测模型综合考虑不同微区的失速预测结果，提供更全面和准确的船舶失速预测信息，综合失速预测模型用于执行船舶失速预测作业，为船舶操作和决策提供重要的参考和预警信息。

60、在本说明书中，提供一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测系统，用于执行如上所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，包括：

61、微观状态模块，用于获取采集水样数据；对采集水样数据进行深层组学特征表型解析处理，生成微生物表型结构特征数据；对微生物表型结构特征数据进行环境微观动力趋势分析，构建海洋微观状态空间演化图谱；

62、环境数据库模块，用于获取海洋卫星遥感图及环境感知数据；通过环境感知数据对海洋卫星遥感图进行数据匹配映射处理，构建动态海洋环境数据库；

63、风浪空间模块，用于对动态海洋环境数据库进行风浪空间特征分布分析，以构建海域风浪场模型；对动态海洋环境数据库进行洋流演变模拟分析处理，构建海域洋流场模型；

64、气象变化趋势模块，用于对海域风浪场模型及海域洋流场模型进行阶段时空演变挖掘，生成海域阶段时空演变特征数据；利用海洋微观状态空间演化图谱对海域阶段时空演变特征数据进行多尺度耦合建模处理，构建海洋气象变化趋势模型；

65、船舶动力学模块，用于对船舶进行水体流线分布分析，以生成水体流线分布数据；基于水体流线分布数据对船舶进行海域运行动力学模拟，构建船舶动向网络；

66、失速预测模型模块，用于利用海洋气象变化趋势模型对船舶动向网络进行分区域失速预测分析，以生成多个微区船舶失速预测模型；对多个微区船舶失速预测模型进行局部协同边界优化，构建综合失速预测模型，以执行船舶失速预测作业。

67、本发明通过微观状态模块进行深层组学特征表型解析处理对采集的水样数据进行深入分析，探索其中的微生物特征和表型结构，进行环境微观动力趋势分析研究微生物在不同环境条件下的动态变化趋势，构建海洋微观状态空间演化图谱将微生物表型结构特征数据在空间上进行可视化，揭示海洋微观状态的空间分布和演化规律，环境数据库模块获取海洋卫星遥感图及环境感知数据获得海洋的遥感图像数据和其他环境感知数据，如温度、盐度等，通过环境感知数据对海洋卫星遥感图进行数据匹配映射处理将海洋遥感数据与其他环境数据进行关联，提供更全面的环境信息，构建动态海洋环境数据库整合和管理多源海洋环境数据，为后续分析和模型构建提供数据支持，风浪空间模块对动态海洋环境数据库进行风浪空间特征分布分析探究风浪在海域中的分布规律和空间变化趋势，构建海域风浪场模型建立风浪的数学模型，描述海域中风浪的特性和变化，对动态海洋环境数据库进行洋流演变模拟分析处理模拟洋流的演变过程，了解海域中洋流的动态变化，构建海域洋流场模型建立洋流的数学模型，描述海域中洋流的分布和演变，气象变化趋势模块对海域风浪场模型及海域洋流场模型进行阶段时空演变挖掘探索海域中风浪和洋流的时空演变特征，生成海域阶段时空演变特征数据提供海域气象和海洋动力学特征的综合描述，利用海洋微观状态空间演化图谱对海域阶段时空演变特征数据进行多尺度耦合建模处理将不同尺度的特征进行整合和分析，构建海洋气象变化趋势模型，船舶动力学模块对船舶进行水体流线分布分析研究船舶在水体中的流动轨迹和分布情况，基于水体流线分布数据对船舶进行海域运行动力学模拟，模拟船舶在海域中的运行情况，包括受风浪和洋流影响的动态变化，失速预测模型模块利用海洋气象变化趋势模型对船舶动向网络进行分区域失速预测分析根据海洋气象变化趋势预测船舶失速的性和潜在风险，生成多个微区船舶失速预测模型提供针对不同微区的失速预测模型，以更准确地评估船舶在不同区域的失速风险，对多个微区船舶失速预测模型进行局部协同边界优化通过综合不同微区的预测结果，优化边界条件，提高预测模型的整体性能和准确性，构建综合失速预测模型，将多个微区的失速预测模型进行集成，以获得更全面和可靠的失速预测结果。