近年来,我国船舶运力迅速增长,船舶呈现大型化、专业化趋势,水路货运量持续快速增长。与此同时,我国重要水域、港口和以及航道的水上交通流量随之持续增长,风险不断提高,水上交通事故频发,造成了严重的损失。2018年我国共发生一般等级及以上中国籍运输船舶水上交通事故176件,死亡失踪人数达237人,沉船数量为83艘,直接经济损失达到2.9亿元。通过水上应急救援工作能够对水上交通事故进行及时控制,减少生命财产损失,因此进行合理有效的水上应急救援基地选址在水上交通安全中具有重要意义。首先,通过挖掘船舶会遇热点区域来评估水域中的重点危险区域。水域风险评估是水上应急救援基地选址的重要内容,是保证选址结果具有实际意义的前提。AIS设备的广泛使用为研究水上交通安全保障了船舶静态及动态数据获取的便利性,本文设计了船舶会遇点识别算法对船舶AIS数据进行分析,得到船舶会遇点数据集,并在此基础上设计了基于Spark平台的改进DBSCAN算法对船舶会遇点数据集进行聚类分析,挖掘出水域中船舶会遇热点区域。接着,本文以聚类分析得到的船舶会遇热点区域为水域重点危险区域,亦即选址问题的需求点进行水上应急救援基地选址研究。考虑水上应急救援基地选址的原则和影响因素,引入“部分覆盖”的概念,从四种传统的应急设施选址模型及两种拓展模型中选取了最大覆盖选址模型以及渐进覆盖选址模型为基础建立了本文的两种水上应急救援基地选址模型。最后,以珠江口水域为实例,利用该水域一个月的AIS数据进行船舶会遇热点区域挖掘,分析船舶会遇的船长分布及会遇时间分布情况;并完成珠江口水域应急救援基地选址,分析应用最大覆盖模型与渐进覆盖选址模型得到的最少应急救援基地数量及在选择相同数量的应急救援基地时的总覆盖度对比情况。