CN117744411B - 一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及船舶失速预测技术领域，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。该方法包括以下步骤：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；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；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。本发明实现了准确的船舶失速预测。
Description
技术领域
本发明涉及船舶失速预测技术领域，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
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。
发明内容
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。
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：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：对目标海域进行定期采集，生成采集水样数据；
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；
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；
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；
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。
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。
优选地，步骤S2的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
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。
优选地，步骤S3的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
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。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
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。
优选地，步骤S43的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
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。
优选地，步骤S431的具体步骤为：
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；
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；
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；
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；
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。
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。
优选地，步骤S5的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
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。
优选地，步骤S6的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
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。
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：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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。
附图说明
图1为本发明一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法及系统。所述基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供了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：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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。
本发明实施例中，参阅图1，为本发明一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法的步骤包括：
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；
本实施例中，使用采样器或其他适当的工具收集水样，对水样进行标本处理，如固定、保存和分装，以确保样本的完整性和可靠性，记录每个采样点的位置信息、采样时间和其他相关环境参数，对采集的水样进行DNA或RNA提取，并进行测序，获取微生物群落的遗传信息，使用生物信息学方法对测序数据进行质控、去噪和序列拼接，获得高质量的微生物群落数据，利用多样性分析方法，如OTU聚类、Alpha多样性和Beta多样性分析，探索微生物群落的组成和结构特征，将微生物群落数据与环境参数进行关联分析，寻找微生物群落与环境因子之间的关系，根据采集水样数据和相关环境参数，对微生物群落的时空动态变化进行分析，使用统计学方法和时间序列分析技术，探索微生物群落的季节性、年际变化等趋势特征，结合地理信息系统（GIS）技术，将微生物群落数据在空间上进行可视化，构建海洋微观状态空间演化图谱，在图谱中展示微生物群落的空间分布、丰度变化和相互作用关系，揭示海洋微观状态的空间演化规律。
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；
本实施例中，从可靠的数据源、卫星数据提供商或科学研究机构获取高质量的海洋卫星遥感图数据，利用传感器、监测仪器或其他环境感知设备获取海洋环境数据，如海洋温度、盐度、溶解氧、浊度等，环境感知数据通过固定监测站、船载设备、浮标、浮游机器人等方式获取，对海洋卫星遥感图和环境感知数据进行时间和空间上的匹配，确保数据的一致性和对应性，针对不同数据源和格式，进行数据预处理，如时间同步、空间插值或重采样等，使得数据具有一致的时间和空间分辨率，对海洋卫星遥感图和环境感知数据进行配准，将其映射到相同的地理坐标系统，以便进行后续的数据融合和分析，将经过匹配映射处理的海洋卫星遥感图和环境感知数据整合到一个数据库中。
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；
本实施例中，从动态海洋环境数据库中提取风速、风向和海浪高度等与风浪相关的数据，对这些数据进行统计分析、频率分布分析和时空变化分析，以了解海域风浪的空间特征和分布规律，利用统计学方法、插值算法和空间插值技术，将分析结果可视化为风浪场分布图，展示海域内风浪的空间变化情况，基于风浪数据的空间特征分布分析结果，采用数学建模方法构建海域风浪场模型，根据海域的地理特征、海底地形和风浪相互作用机制，选择合适的数学方程和模型，描述海域内风浪的传播和变化过程，建立数值模拟模型或统计模型，利用风浪场分布图和相关参数，模拟和预测海域内风浪的时空变化，生成海域风浪场模型，从动态海洋环境数据库中提取海洋温度、盐度和流速等与洋流相关的数据，利用这些数据进行洋流的时空演变分析，探索洋流的季节性、年际变化和空间分布特征，基于统计学方法、数值模拟或数据同化技术，对洋流的演变规律进行建模和模拟分析，生成海域洋流场模型，根据洋流数据的时空演变分析结果，选择适当的数学方程和模型，描述海域内洋流的传输和变化过程，建立数值模拟模型、统计模型或数据同化模型，利用洋流数据和相关参数，进行洋流场的模拟和预测，生成海域洋流场模型。
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；
本实施例中，利用海域风浪场模型和海域洋流场模型，生成海域的阶段时空演变特征数据，将海域时空范围划分为不同的时间段和空间区域，对每个阶段进行风浪和洋流的演变分析，提取关键特征参数，利用统计分析方法、时序分析和空间插值技术，挖掘海域阶段时空演变的规律和趋势，生成相应的特征数据，基于海洋微观状态空间的概念，将海域阶段时空演变特征数据转化为状态空间中的点集，根据状态空间中点集的分布和演化规律，构建海洋微观状态空间演化图谱，图谱中的节点表示不同的海洋微观状态，边表示状态之间的转移关系，反映了海洋环境的演化过程和演变趋势，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，基于图谱中的节点和边，建立多尺度的耦合模型，包括概率模型、时序模型、空间模型等，描述海洋环境的变化趋势和演变规律，利用统计学方法、机器学习算法和模型拟合技术，对特征数据进行建模和参数估计，生成海洋气象变化趋势模型，根据多尺度耦合建模的结果，构建海洋气象变化趋势模型，将海洋微观状态空间演化图谱中的状态转移关系与建立的模型相结合，预测和模拟海洋环境的未来演变趋势，通过模型的参数调整和验证，优化模型的准确性和可靠性。
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；
本实施例中，收集海域的水体流速场数据，包括海洋流速观测数据、数值模拟数据或其他可获得的数据源，使用流场数据和流体力学原理，计算海域中各点的水体流速和流向，基于计算得到的水体流速和流向，进行水体流线分布分析，根据起始点的位置和数量，跟踪水体流线的路径，并记录水体流线在海域中的分布情况，基于水体流线分布数据，将船舶在海域中的运行模拟为动力学问题，考虑水体流速和流向对船舶的影响，模拟船舶的运动轨迹和动力学行为，使用数值计算方法，如数值积分法或数值求解船舶运动方程的方法，进行船舶海域运行动力学模拟，根据船舶的运行模拟结果，包括位置、速度、加速度等信息，构建船舶动向网络，网络中的节点表示船舶，边表示船舶之间的相互影响和关联关系。
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。
本实施例中，收集海洋气象数据，包括海浪、风速、风向、气温等信息，这些数据通过气象观测站、卫星遥感数据、数值模拟等方式获取，建立海洋气象变化趋势模型，用于预测未来一段时间内的海洋气象变化情况，使用统计分析、机器学习或其他预测方法，根据历史数据和相关影响因素进行建模和预测，将船舶动向网络根据地理位置进行分区域划分，每个区域是一个特定的海域或海洋区域，针对每个区域，利用该区域内的船舶动向数据和对应的海洋气象变化趋势模型，进行失速预测分析，根据船舶的位置、速度、方向等信息，结合海洋气象数据，预测船舶在该区域内发生失速的情况，对于每个区域，根据失速预测分析的结果，生成一个微区船舶失速预测模型，该模型是基于统计方法、机器学习方法或其他预测模型，使用已知的船舶失速事件和相应的特征作为训练数据，训练微区船舶失速预测模型，特征包括船舶运行状态、海洋气象条件、船舶参数等，针对每个区域，使用训练好的模型进行失速预测，生成多个微区船舶失速预测模型，对于相邻的区域，进行边界优化，以提高预测模型的准确性和连续性，将相邻区域的失速预测模型进行比较和分析，找出边界处船舶失速预测结果的不一致性或不连续性，根据不一致性或不连续性的情况，进行局部协同边界优化，调整边界处的预测结果，使得相邻区域的预测模型在边界处更加一致和连续，综合多个微区船舶失速预测模型和经过边界优化的结果，构建综合失速预测模型，考虑各个区域的失速预测模型的权重和准确性，将它们结合起来，形成一个综合的失速预测模型。
本实施例中，参阅图2，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：对目标海域进行定期采集，生成采集水样数据；
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；
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；
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；
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。
本实施例中，根据研究目的和需要，选择要进行水样采集的目标海域，特定的海洋区域、海湾、海峡或其他感兴趣的水域，根据采集计划，前往目标海域进行水样采集，使用各种采集工具，如水瓶、浮标式采集器、自动采集器等，确保在不同深度和位置采集足够数量的水样，使用高通量测序技术，如Illumina测序平台，对提取的DNA或RNA进行测序，得到大量的测序数据，包含水样中微生物的基因信息，对测序数据进行质量控制和过滤，去除低质量的序列和污染物，通过使用质控软件和流程来实现，如去除低质量序列、去除接头序列、去除人类DNA序列等，使用专门的微生物基因组分析软件，如QIIME、mothur等，对过滤后的测序数据进行物种定量分析，确定每个微生物物种在样本中的相对丰度，对微生物物种定量数据进行标准化处理，以消除样本间的差异，常见的标准化方法包括总丰度标准化、稀释标准化等，从标准化的微生物物种定量数据中提取深层组学特征，包括物种多样性指数、功能基因丰度、共生关系指标等，根据研究目的和问题，选择适当的特征进行提取，对提取的特征进行进一步的表型解析，深层组学特征表型解析处理是针对微生物物种定量数据进行的一种分析处理方法，旨在分析微生物群落的组成结构和功能特征，使用统计分析方法、机器学习方法或深度学习方法来探索特征之间的关系和模式，揭示微生物群落的结构和功能特征，根据研究目的和问题，选择适当的动力趋势分析方法，使用时间序列分析、回归分析、聚类分析等方法来探索微生物群落的动态变化趋势，应用选择的方法对微生物表型结构特征数据进行动力趋势分析，揭示微生物群落在时间和空间上的动态演化规律，根据动力趋势分析的结果，生成环境微观动力趋势数据，将提供微生物群落的时空演化模式和趋势信息，用于后续的动态关联网络构建处理，根据研究目的和问题，选择适当的动态关联网络构建方法，使用相关性分析、复杂网络分析等方法来揭示微生物群落的相互作用关系，应用选择的方法对环境微观动力趋势数据进行动态关联网络构建，建立微生物群落之间的相互关系网络，揭示它们的时空演化模式和关联程度，根据动态关联网络构建的结果，生成海洋微观状态空间演化图谱，提供微生物群落的结构和时空演化的可视化展示，为海洋生态系统的研究和管理提供重要参考。
本实施例中，参阅图3，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
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；
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；
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；
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。
本实施例中，使用选择的卫星遥感设备，通过对指定海洋区域进行观测和扫描，获取海洋卫星遥感图像，图像包括可见光图像、红外图像、雷达图像等，提供海洋区域的空间信息，使用各种环境感知设备，如水质传感器、气象站、浮标、浮标等，收集海洋环境数据，包括海洋水质参数、气象参数、海洋生物信息等，对收集到的环境感知数据进行预处理，包括数据清洗、校正、插值等，确保数据的准确性和完整性，将环境感知数据进行跨尺度分析，跨尺度海域环境动态分析是指对海洋环境的动态变化进行综合分析和研究，从不同的尺度和时间段角度来理解和描述海洋环境的多维度特征和变化趋势，结合卫星遥感图像和其他海洋数据，探索海洋环境的时空动态变化规律，包括对海洋温度、盐度、潮汐、风浪等因素的分析，基于跨尺度分析的结果，生成海域环境动态数据，反映海洋环境的变化趋势和周期性，例如，海洋表面温度随时间的变化曲线、海洋盐度的季节性变化模式等，对获取的海洋卫星遥感图像进行预处理，包括去噪、增强、几何校正等，以提高图像质量和准确性，将预处理后的海洋卫星遥感图像进行图像分割或分类处理，将海洋区域划分为不同的区域或类别，使用图像处理和机器学习算法，如聚类、分割算法、卷积神经网络等，根据海洋图像划分的结果，生成海洋区域图，海洋区域图是像素级别的标签图，每个像素点对应一个海洋区域或类别，将海域环境动态数据与海洋区域图进行匹配映射，根据海域环境动态数据的时间戳或其他特征，将相应的数据映射到对应的海洋区域图上，将匹配映射后的海洋环境动态数据整合和存储，构建动态海洋环境数据库，数据库包含海洋区域图像、环境参数数据、时间信息等，以支持后续的海洋环境分析和应用。
本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
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；
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；
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；
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。
本实施例中，对提取的海洋环境数据进行空间特征分析，探索海域内风浪的分布情况，包括统计分析、插值方法、空间插值算法等，以获取海域内不同位置的风浪参数数值，基于空间特征分析的结果，生成海域风浪特征分布数据，海域风浪特征分布数据是栅格化的网格数据或矢量数据，用于描述海域内不同位置的风速、风向、波高等风浪参数的数值或分布情况，根据选择的方法，对海域风浪特征分布数据进行风浪场重塑处理，包括使用统计插值方法对离散数据进行填补和插值，使用数值模拟方法进行风浪场的数值模拟，或者使用基于物理模型的方法进行风浪场的物理重建，通过风浪场重塑，生成海域风浪场模型，提供海域内不同位置的风速、风向、波高等风浪参数的分布情况，以支持海洋工程、海上运输等领域的设计和决策，使用洋流模拟方法对提取的海洋环境数据进行演变模拟分析，包括基于数值模型的方法，如海洋环流模型、数值潮汐模型等，以及基于统计方法的方法，如统计模型、回归模型等，通过洋流演变模拟分析，得到洋流演变模拟数据，包括洋流场的时空分布、洋流速度、洋流方向等信息，用于描述海域内洋流的演变和变化特征，根据洋流演变模拟数据和计算需求，选择适合的分布式计算驱动方法，包括使用并行计算、集群计算等技术，以加速数据处理和模型构建过程，分布式计算驱动重构是指利用分布式计算技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行这些子任务，以加速计算过程和提高计算效率，根据选择的分布式计算驱动方法，对洋流演变模拟数据进行重构处理，包括数据分割、分布式计算任务调度、数据并行处理等步骤，以提高计算效率和准确性，通过分布式计算驱动重构，生成海域洋流场模型，提供海域内不同位置洋流速度、洋流方向等洋流参数的分布情况。
本实施例中，步骤S4包括以下步骤：
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；
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；
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；
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。
本实施例中，对海域风浪场模型和洋流场模型进行阶段态势变化分析，确定不同时间段内的风浪场和洋流场的特征态势，如平稳期、变化期、极端期等，基于阶段态势变化分析的结果，生成风浪场阶段态势变化数据和洋流场阶段态势变化数据，这些数据描述海域内不同时间段内风浪和洋流的变化特征，如平均值、方差、频率分布等，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时空演变挖掘，包括识别时空演变的模式、趋势、周期性等特征，基于时空演变挖掘的结果，生成海域阶段时空演变特征数据，描述海域内风浪和洋流的时空变化特征，如演变趋势、周期性变化、空间关联等，利用构建的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，包括识别微观状态变化与环境变化之间的关联关系，并探索其趋势和规律，基于微观-环境变化响应关联分析的结果，生成微观-环境关联趋势数据，描述海域内微观状态变化与环境变化之间的关联趋势，为理解海洋系统中微观变化对环境变化的影响提供信息，根据微观-环境关联趋势数据和研究目标，选择合适的多尺度耦合建模方法，包括物理模型、统计模型、机器学习等方法，利用选择的方法，将微观-环境关联趋势数据与海域风浪场模型及海域洋流场模型进行耦合建模处理，多尺度耦合建模处理是指将不同尺度的模型和数据进行集成和耦合，以模拟和分析系统在不同尺度上的相互作用和影响，并获得更全面、准确的模拟结果和预测能力，通过整合微观-环境关联趋势数据和现有的模型，以更好地预测海洋气象变化趋势，基于多尺度耦合建模处理的结果，构建海洋气象变化趋势模型，用于预测海洋风浪场和洋流场的长期变化趋势，并提供对未来海洋环境变化的预测和评估。
本实施例中，步骤S43的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
本实施例中，根据海域阶段时空演变特征数据，构建海洋微观状态空间演化图谱，描述不同微观状态之间的关联关系，利用构建的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和微生物数据进行多元变量协整合分析，多元变量协整合分析是一种统计方法，用于研究多个变量之间的长期关系和平衡关系，它建立在协整理论的基础上，协整关系指的是多个变量之间存在长期平衡关系，即它们的线性组合是平稳的，多元变量协整合分析旨在确定变量之间的协整关系，并估计其相应的协整方程，确定微生物与环境变量之间的关联关系，并量化它们之间的相互依赖程度，基于多元变量协整合分析的结果，生成微生物-环境耦合功率谱数据，表示微生物与环境变量之间的频域关联，揭示它们之间的共振特征和耦合强度，根据海域阶段时空演变特征数据，将微生物-环境耦合功率谱数据划分为不同的环境阶段，基于阶段时空演变特征数据中的特定区间或特征态势进行划分，针对每个环境阶段，对微生物-环境耦合功率谱数据进行深层分析，包括寻找频域上的主要响应频率、振幅变化、相位变化等，基于环境阶段响应深层分析的结果，生成环境阶段响应数据，这些数据描述了微生物-环境耦合在不同环境阶段下的响应特征，包括频域上的响应特征和变化趋势，根据环境阶段响应数据的特点和研究需求，对环境阶段响应数据进行非平稳时序响应分析，非平稳时序响应分析方法指对环境阶段响应数据进行非平稳性检验，对非平稳的环境阶段响应数据进行时序响应分析，以研究其在时间序列上的变化特征，分析环境阶段响应数据在时间序列上的变化特征，并确定不同时间段内的响应强度，包括分解环境阶段响应数据的不同成分、提取时频域特征、揭示非平稳变化规律等，基于非平稳时序响应分析的结果，生成微观-环境阶段响应强弱数据，描述了微生物-环境耦合在不同环境阶段下的响应强度和变化趋势，用来评估微生物与环境之间的相互作用强弱程度，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微观-环境变化响应关联分析，揭示微生物与环境之间的相互影响关系，以及它们在不同阶段的关联趋势，根据数据特点和研究目的，选择适合的数据关联分析方法，常用的方法包括相关性分析、回归分析、时间序列分析等，基于微观-环境变化响应关联分析的结果，生成微观-环境关联趋势数据，这些数据描述了微生物与环境之间的关联趋势，包括相关性强度、变化趋势、预测模型等。
本实施例中，步骤S431的具体步骤为：
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；
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；
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；
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；
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。
本实施例中，利用构建的海洋微观状态空间演化图谱，进行图结构化知识提取，通过图分析算法，如图遍历、子图挖掘等方法，提取出与微生物和环境变量相关的子图或图中的节点信息，从图结构化知识提取的结果中，获得阶段微生物-环境变量数据，表示在不同阶段下微生物和环境变量之间的关联关系，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，确定微生物与环境变量之间的关联关系，并量化它们之间的相互依赖程度，基于多元变量协整合分析的结果，生成微生物-环境协整关联数据，描述微生物与环境变量之间的协同变化关系，反映它们之间的相互作用模式，根据微生物-环境协整关联数据的特点和研究需求，选择合适的时序转变临界点识别方法，常用的方法包括突变点检测、阈值分割等，对微生物-环境协整关联数据进行时序转变临界点识别，通过分析数据的变化趋势、波动性以及突变点等特征来确定环境驱动微生物的阈值点，基于时序转变临界点识别的结果，生成环境驱动微生物阈值点，表示了在不同环境条件下，微生物响应发生显著变化的临界点，将环境驱动微生物阈值点与海洋微观状态空间演化图谱中的节点进行匹配，根据阈值点的特征和图谱节点的属性，将其进行对应关联，基于匹配得到的环境驱动微生物阈值点和图谱节点，进行变量动态耦合分析，揭示微生物和环境变量之间的动态相互作用关系，包括变量之间的引导、调控和反馈等关系，根据变量动态耦合数据的性质和分析目的，选择合适的频域转换方法，常用的方法包括傅里叶变换、小波变换等，对变量动态耦合数据进行频域转换处理，时域的变量关系转换为频域的能量分布，揭示微生物和环境变量之间的耦合模式在不同频率上的表现，基于频域转换处理的结果，生成微生物-环境耦合功率谱数据，反映了微生物和环境变量之间的耦合强度和频率分布，用于进一步研究它们之间的相互作用机制。
本实施例中，步骤S5的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
本实施例中，收集船舶的形态结构数据，包括船体尺寸、船型参数、船舶重心位置等，通过船舶设计图纸、船级社证书或船舶数字化建模等方式获取，基于采集到的船舶形态结构数据，进行船舶形态结构分析，通过计算船体的几何特征、质量特征和稳定性特征等来描述船舶的形态结构，根据形态结构分析的结果，生成船舶形态结构数据，包括船体的尺寸参数、形态特征参数和稳定性参数等，用于后续的水体流线分布分析和船只运行动态分析，利用船舶形态结构数据和水体流场数据，进行水体流线分布分析，使用流体力学理论和计算流体力学方法，根据船舶形状和流场特征计算水体流线的分布情况，基于水体流线分布分析的结果，生成水体流线分布数据，描述船舶周围水体流线的分布情况，反映船舶的受力和流动特性，设定船舶的运行条件，包括航速、航向和载荷等，根据实际情况或仿真需求进行设定，基于水体流线分布数据和设定的运行条件，进行船只运行动态分析，使用船舶运动学和动力学理论，计算船只在给定条件下的运动轨迹、速度和加速度等，根据船只运行动态分析的结果，生成船只运行动态数据，描述了船只在不同运行条件下的运动状态和特征，用于后续的海域运行动力学模拟。
本实施例中，步骤S6的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
本实施例中，将船舶动向网络按照地理位置或其他相关因素进行分区域划分，根据航线、航段或海域特征等进行划分，以便对每个区域进行失速预测分析，利用海洋气象变化趋势模型和分区域划分的船舶动向网络，进行失速预测分析，根据每个区域的海洋气象数据和船舶动向网络数据，预测船舶在不同区域的失速风险，根据分区域失速预测分析的结果，生成区域船舶失速预测数据，描述每个区域内船舶的失速概率或风险等级，用于后续的微区预测模型构建，将目标区域进一步划分为多个微区，每个微区应具有相对均匀的海洋气象和船舶运行特征，微区的划分根据地理位置、海洋气象特征或历史船舶运行数据等因素进行，针对每个微区，基于区域船舶失速预测数据，构建相应的微区船舶失速预测模型，这使用统计分析方法、机器学习算法或深度学习模型等进行建模，以预测每个微区内船舶的失速风险，根据微区船舶失速预测模型构建的结果，生成多个微区船舶失速预测模型，每个模型用于预测相应微区内船舶的失速概率或风险，定义每个微区的边界，即微区之间的划分线或边界线，边界根据地理位置、海洋气象特征或其他相关因素进行定义，对相邻微区之间的边界进行优化，以提高预测模型的匹配度，通过比较相邻微区内的失速预测结果，调整边界位置或模型参数，使得模型在边界区域的预测更加一致和准确，根据局部协同边界优化的结果，生成边界优化匹配度数据，描述微区之间边界的优化程度或匹配度，用于后续的边界融合，利用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，根据边界优化匹配度数据，确定边界位置或权重，使得各个微区的预测结果在边界区域内平滑过渡和一致，基于边界融合的结果，构建综合失速预测模型，综合考虑多个微区的失速预测模型和边界优化信息，用于执行船舶失速预测作业，利用构建的综合失速预测模型，对船舶进行失速预测，根据船舶的位置、航行计划和当前的海洋气象条件，预测船舶在不同区域的失速概率或风险，并提供相应的预警或建议。
在本实施例中，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：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
如上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
2.根据权利要求1所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：对目标海域进行定期采集，生成采集水样数据；
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；
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；
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；
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。
3.根据权利要求1所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
4.根据权利要求1所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
5.根据权利要求1所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
6.根据权利要求5所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，步骤S43的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
7.根据权利要求6所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，步骤S431的具体步骤为：
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；
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；
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；
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；
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。
8.根据权利要求1所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
9.根据权利要求1所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
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；
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；
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；
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。
10.一种基于海洋气象趋势的船舶失速预测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于海洋气象趋势的船舶失速预测方法，包括：
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；
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；
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；
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；
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；
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。
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