随着海洋开发与海洋经济的发展,船舶活动带来的海洋溢油污染日趋严重。每年流入海洋环境中大量的石油类污染物,给人类健康安全、海洋环境和海洋经济都带来了巨大的伤害。海洋溢油数据采集及预处理是溢油扩散分析的前提,溢油扩散轨迹的分析与预测是溢油事故处理和决策的基础。将溢油数据采集与溢油预测技术两者综合应用,可以为溢油应急反应决策提供及时有效的信息支持,增强船舶溢油决策的科学性。本文以提高船舶海洋溢油应急能力为目标,以船舶溢油为研究对象,运用物联网和大数据等技术对船舶溢油扩散进行分析。首先,基于对船舶溢油的实时监测,获取溢油点的实时溢油场景数据。其次,采用大数据分析技术,对船舶溢油漂移扩散机理与气象要素、海洋要素之间的相关性进行分析,从而在溢油数据中挖掘出漂移扩散的特点,以便于更好的了解溢油扩散的趋势和确定下一步溢油应急处理行动方案。使用随机森林算法对数据进行建模,分别对方向、海洋表面温度、油厚度、油类型、洋流速度、时间等特征进行训练,通过对海洋溢油风险的模拟预测,提高了船舶溢油应急处理的能力。最后,设计了船舶海洋溢油应急响应决策系统,为提出更加合理的应急处理方案提供了技术支持和保障。通过模拟海洋石油泄漏,对船舶海洋溢油进行了扩散分析,提高了早期预警和评估能力。结合大数据分析算法和系统软件开发设计的船舶海洋溢油应急响应决策系统,能够智能分析应急资源的配备情况和及时规划应急资源的实时调度,从而促使溢油处理决策向数字化、信息化与智能化方向发展。