具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和图2所示，一种海上应急救援系统，所述海上应急救援系统包括北斗卫星通信系统和GPS卫星定位系统，还包括：

多个设有北斗和GPS双模定位模块的船载呼救终端和/或个人呼救终端，均可通过GPS和/或BDS进行定位，可通过北斗模块向北斗卫星通信系统发送求救信息和定位信息；

多个用于救援的救援设备，包含北斗通信模块，可通过北斗卫星通信系统接收救援方案，并按照救援方案进行救援；

信息中心，可与北斗卫星通信系统通信，并可通过北斗卫星通信系统实时获得各船载呼救终端和个人呼救终端信息、各救援设备信息和救援方案信息，还可通过其它途径获得救援相关信息资源；

指挥系统，与信息中心连接获得各信息并生成救援海图，在救援海图上显示待救援点信息，同时制定救援方案，并根据救援方案进行救援指挥。

其中，所述救援海图为基于全球电子海图和海洋大数据生成的至少包含风场、浪场、洋流场和水温场中任一的动态显示地图，动态显示地图上实时动态显示待救援点的位置，可直观看到待救援点的风场、浪场、洋流场和水温场至少其中之一，从而据此生成救援方案；所述动态显示地图具体实现为：根据近海检测数据生成风场、浪场、洋流场和水温场中任一场的物理或数学模型，根据海洋信息数据依次向深海推导形成整个海洋的风场、浪场、洋流场或水温场。如图3所示，为实际应用的风场示例图。

在实际应用中，所述风场、浪场、洋流场和水温场等流场，可通过如下方式进行：

例如，包括风观测系统、波流观测系统、潮位观测系统、数据采集存储系统和风-浪-流耦合场数值分析系统，其中：

风观测系统包括N个用以进行多站同步沿高度的梯度风观测的风观测站，这N个风观测站设于近海海洋或海岸陆地开阔地带，N为大于或等于2的自然数。

波流观测系统包括M个用以进行水深大于50m深海海域的多站同步的波面和分层流速观测的波流观测站，这M个波流观测站设于近海水域，可坐落在近海附近海底，M为大于或等于2的自然数。

潮位观测系统包括K个用以进行多站同步潮位观测的潮位观测站，这K个潮位观测站设于近海临岸水域，K为大于或等于2的自然数。

数据采集存储系统，通过有线或无线方式连接于风观测系统、波流观测系统和潮位观测系统，实时或不定期接收并保存风观测系统、波流观测系统和潮位观测系统对风、波浪、海流和潮位的观测数据。

风-浪-流耦合场数值分析系统，连接于数据采集存储系统，利用数据采集存储系统采集的风观测数据得到近海区域的三维风场，并利用数据采集存储系统采集的波浪、海流、潮位观测数据得到近海、波浪和水流的空间相关、时间同步的风-浪-流耦合场特征参数。

风观测系统、波流观测系统和潮位观测系统用以实现台风期和非台风期风、波浪、海流和潮位的多点空间相关、时间同步和连续观测，获得风场参数、波浪场参数、流场参数和潮位的观测数据，并实时或不定期传送并保存在数据采集存储系统，其中风场参数至少包括风速和风向，波浪场参数至少包括波高、波周期和波向，流场参数至少包括分层流速和流向。

风-浪-流耦合场数值分析系统包括考虑地形影响的三维风场数值模拟模块、SWAN波浪场数值模拟模块和风暴潮数值模拟模块，其中：风-浪-流耦合场数值分析系统首先采用考虑近海地形影响的三维风场数值模拟模块，建立包含近海地形的三维风场模型，利用数据采集存储系统采集的风观测数据对三维风场模型进行数值模拟、验证和校准后，分析模拟得到近海区域的三维风场。然后，风-浪-流耦合场数值分析系统采用SWAN波浪场数值模拟模块和风暴潮数值模拟模块，建立近海区域的风-浪-流耦合场数值模拟模型，利用分析模拟得到的近海区域三维风场和利用数据采集存储系统采集的波浪、海流、潮位观测数据，对风-浪-流耦合场数值模拟模型进行数值模拟、验证和校准后，最后结合历史观测数据，得到近海、波浪和水流的空间相关、时间同步的风-浪-流耦合场特征参数。

风-浪-流耦合场数值分析系统在得到近海、波浪和水流的空间相关、时间同步的风-浪-流耦合场特征参数的过程中，风-浪-流耦合场中风速、波高和流速极值相关性的联合概率分布选用M3Copula函数，其函数表达式为：

式中：u₁、u₂和u₃分别为风速、波高和流速的边缘分布函数，θ1和θ2为M3Copula函数的参数，其中u₁、u₂和u₃是通过极值I型分布、威布尔分布或对数正态分布等择优拟合得到；θ1和θ2是通过极大似然法、适线法或矩法等参数估计得到。

风-浪-流耦合场数值分析系统在得到近海、波浪和水流的空间相关、时间同步的风-浪-流耦合场特征参数的过程中，风-浪-流耦合场中风速、波高和流速极值选用复合极值模型，其概率分布函数为：

式中：x1、x2和x3分别表示风速、波高和流速，u1、u2和u3为对应的边缘分布函数；c(u1，u2，u3)为风速、波高和周期联合概率分布函数C(u1u2，u3)的密度函数；λ为Poisson分布参数。

获得近海的风-浪-流耦合场之后，构建物理框架模型，依此向深海进行推导，结合深海的地形进行适应性修正后得到整个海洋的空间相关、时间同步的风-浪-流耦合场图。

从而根据时间同步的风-浪-流耦合场图可以根据气象学知识判断，在救援时，救援船只到达救援点时会碰到何种气候、何种风浪，从而可以知道该通过何种类型的救援设备进行救援，救援时台风或飓风等风暴是否已经离开。

在实际应用中，还可通过如下的方式获得动态显示地图的参数信息：

(1)海洋环境风险评估指标的选取与贝叶斯网络结构的搭建；

(2)指标数据的收集与预处理；

(3)反演技术流程设计了适合于贝叶斯网络参数学习的遗传编码方式，可动态调整的交叉与变异算子，能够进行推理误差反馈的适应函数，从而实现小样本条件下基于误差反馈的参数学习。但在评估应用中，该参数学习算法要求一个前提条件，即网络中至少存在某一节点的数据集是完备的，能够统计得到其后验概率分布，这样才能构建适应度函数，实现最优搜索：

输入：CPT搜索空间，误差函数：

输出：最优CPT；

step1：初始CPT种群的创建；

step2：统计分析历史资料获取子节点的后验概率分布，构建误差函数；

step3：进行交叉、变异等遗传运算，扩展种群多样性；

step4：根据误差函数进行选择；

step5：终止条件判断，输出待求节点的最优CPT；

(4)基于上述基础操作和优化算法提出海洋环境风险评估技术流程：

输入：近岸海洋环境风险评估指标；

输出：海洋环境风险状态；

step1：对近岸海洋环境进行风险辨识；

step2：选取显著影响要素作为评估指标；

其中所述Step1和Step2主要是选取合理的海洋环境要素，即气象水文要素作为风险评估指标。

step3：数据收集与预处理；从相应的气象海洋网站下载再分析格点数据，然后对数据进行规则化和离散化处理；所述规则化主要指采用双线性插值法统一数据的分辨率，离散化主要指采用自适应高斯云变换算法划分连续型指标的等级状态；最终生成离散型训练样本。

step4：贝叶斯网络结构的学习；

step5：基于遗传算法的网络节点条件概率学习；

step6：基于改进型灰关联分析的指标权重计算；

所述Step4、Step5和Step6主要是贝叶斯网络模型的构建，包括结构学习和参数学习；

其中结构学习是构建网络结构，参数学习是训练网络的条件概率分布。

step7：输入评估指标先验信息进行加权推理；主要是输入评估指标的先验信息进行推理，先验信息也要进行Step3同样的数据处理过程；输入离散型先验信息推理得到海洋环境风险各等级的概率分布。

step8：评估结果可视化，即生成动态显示地图。

综合利用改进型贝叶斯网络，对海洋环境风险进行评估实验，构建了近岸海洋环境风险评估方案和技术流程，给出了评估结果，依此向深海进行推导，结合深海的地形进行适应性修正后得到整个海洋的风险动态显示地图。

从而根据风险动态显示地图可以结合气象学知识判断，在救援时，救援船只到达救援点时会碰到何种气候、何种风浪，从而可以知道该通过何种类型的救援设备进行救援，救援时台风或飓风等风暴是否已经离开。

在实际应用中，所述船载呼救终端和/或个人呼救终端包括壳体1、GPS模块2、北斗RDSS模块3、北斗GPS二合一天线4、AIS模块5、AIS天线6、传感器模块7、微处理器10和电源管理模块11，所述AIS天线设置在壳体外面并与AIS模块连接，所述GPS模块、北斗RDSS模块、北斗GPS二合一天线、AIS模块、传感器模块、微处理器和电源管理模块设置在壳体内内部，其中所述北斗GPS二合一天线与所述GPS模块和北斗RDSS模块连接，所述微处理器分别与GPS模块、北斗RDSS模块、AIS模块、传感器模块和电源管理模块连接；

其中，所述微处理器接收传感器模块检测到的机主状态数据并进行判断，根据判断结果决定是否发出报警呼救，并实时通过GPS模块、北斗RDSS模块和AIS模块获得定位数据，根据接收到的数据形成求救报文，并将求救报文传输给对应的卫星定位通讯模块和/或AIS模块基站。所述传感器模块包括低压检测传感器8和陀螺仪9。通过传感器模块可获得机主的海拔及是否落水等状态，通过陀螺仪可获知机主是否落水，是否处于险情中。所述北斗GPS二合一天线分别通过射频模块连接GPS模块和北斗RDSS模块。所述AIS天线通过射频模块连接AIS模块。所述微处理器包括嵌入式单片机、I/O、通讯端口。所述北斗GPS二合一天线设置在壳体外部。所述壳体为全塑密封外壳，密封等级IP68，并配有挂钩夹，用于方便地夹持在救生衣或漂浮物体上。还包括声光报警器12，用于发出声光进行报警呼救，例如可包括LED环照灯，受微处理器指令控制，用于遇险应急状态下灯光告警指示，产生的灯光颜色为白光，有效光强不小于0.5cd。

在实际应用中，所述救援设备包括救援船和救援直升机，所述救援直升机接收救援方案并根据救援方案执行救援，所述救援船可接收救援方案并根据救援方案执行救援，同时救援船可根据接收的信息及现场情况自行制定救援方案并通过北斗通信模块上传。

在实际应用中，所述相关信息资源包括全球电子海图和海洋大数据。所述海洋大数据包括风场、浪场、流场和全球表层水温分布，海上气候和海况对应急救援起到了至关重要的因素，指挥人员根据海上的气象海况来决定派遣救援设备和组织救援力量。

在实际应用中，所述其它途径包括水文/气象信息发布平台，所述水文/气象信息发布平台通过移动通信公网与所述信息中心通信连接。

在实际应用中，所述北斗通信模块包括：接收天线，用于接收2491.75+/-4.08MHZ频率的北斗一代数据信号和/或1561.098MHZ频率的北斗二代数据信号；北斗接收电路，用于将北斗接收天线接收到的数据信号放大后传送至北斗射频通道，采用低噪放三级放大电路，接收灵敏度为-127.6dBm；射频通道，用于接收北斗接收电路传送的数据信号，经过频率转换和协议解析，直接输出北斗标注格式的数据信息到控制系统中的处理器模块；同时用于产生需发射的北斗短报文数据信号，发送至北斗5W功率放大电路；5W功率放大电路，用于将北斗射频通道产生的北斗短报文数据信号功率放大至5W后发送至北斗发射天线；发射天线，用于发射1615.68+/-4.08MHZ频率的北斗一代数据信号。

在实际应用中，所述指挥系统包括指挥机，所述指挥机接收信息中心信息并与各救援设备通过北斗通信模块和/或无线电通信方式进行通信。

在实际应用中，所述救援设备上可包括AIS设备及其信息。

在工作过程中，当船舶遇到险情时，则通过手动的方式让船载呼救终端和/或个人呼救终端发出遇险情报信息，或当船载呼救终端和/或个人呼救终端落水后自动激活发出遇险情报信息。北斗卫星地面站接收遇险情报信息，并推送到信息中心。信息中心接收到遇险情报信息之后对其进行处理，并结合AIS岸基系统获取的船舶数据信息进行分析，随后将分析结果通过移动通信公网发送至指挥中心实施救援任务生成，指挥中心生成救援方案后通过信息中心及北斗通信系统传输到各救援设备，各救援设备根据救援方案进行救援。

本发明实施的优点：本发明所述的海上应急救援系统，包括北斗卫星通信系统和GPS卫星定位系统，还包括：多个设有北斗和GPS双模定位模块的船载呼救终端和/或个人呼救终端，均可通过GPS和/或BDS进行定位，可通过北斗模块向北斗卫星通信系统发送求救信息和定位信息；多个用于救援的救援设备，包含北斗通信模块，可通过北斗卫星通信系统接收救援方案，并按照救援方案进行救援；信息中心，可与北斗卫星通信系统通信，并可通过北斗卫星通信系统实时获得各船载呼救终端和个人呼救终端信息、各救援设备信息和救援方案信息，还可通过其它途径获得救援相关信息资源；指挥系统，与信息中心连接获得各信息并生成救援海图，在救援海图上显示待救援点信息，同时制定救援方案，并根据救援方案进行救援指挥；通过终端发出呼救信息，信息中心和指挥中心指定救援方案，同时通过北斗通信系统指挥各救援设备进行救援，通过终端的定位信息，可以准确地进行救援同时提升了救援效率；救援海图上不仅仅有待救援点的定位信息，其上还至少包含风场、浪场、洋流场和水温场中任一，从而可以结合气象学知识推导出待救援点在救援时的气候信息，例如风力大小、雨势大小、洋流大小等等，从而可以针对性地派出对应要求的救援设备，若风小雨小，则可派出小型救援船只即可，减少救援成本，若风大雨大，则需派出中大型救援船只，增加救援成功率且保证救援人员设备的安全。具有信息安全、通信稳定、性能可靠等特点，应急和救援平台系统化程度高，提高了应急处理和救援效率，有效提升船舶水上安全航行能力、遇险报警能力和应急处置能力。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。