近年来,地球变暖使北冰洋部分水域无冰现象逐渐显现,北极的商业通航已经可以预见。北极航道为我国与欧洲、北美洲地区之间进行贸易往来提供了一条便捷的运输途径,也是我国“一带一路”重要的补充航段。伴随着北极通航条件的改善以及人们对北极探索的不断深入,极区航运的风险评估技术变得越加重要。现阶段,北极水域仍然缺少必要的航行辅助设施,船舶在恶劣天气的影响下很容易发生事故。另外,大多数国家对于北极的通航环境尚不熟悉,许多船员缺乏北极航行的经验,在风险发生时难以做出有效应对。因此,对极区航运的风险评估技术作进一步研究,将有助于减少极区航运事故的发生。论文首先分析现有的极区航运风险评估方法所具备的优势和不足,针对北极通航环境影响因素众多,且各因素之间还存在相互影响等特点,提出利用贝叶斯网络法进行极区航运的风险评估。对贝叶斯网络的学习算法进行研究发现,贝叶斯网络能够从样本数据中发现因素潜在关联,使评估结果更为准确与全面。然后,论文就如何选出影响航运安全的主要因素进行分析,利用北冰洋历史事故信息对风险因素进行频次统计,基于灰色关联分析法对风险因素进行权重比较,最终确定以环境、船舶、人员、事故四个方面为基础的20个主要影响因素。再后,论文针对贝叶斯网络结构学习的结果存在有向边缺失的问题,设计融合先验知识的结构建立方法,该方法将解释结构模型与结构期望最大化(SEM)算法的贝叶斯网络结构组合,形成组合式网络结构。通过分析发现SEM算法能够从数据特征中找出因素的潜在关联,解释结构模型能够弥补SEM算法产生的有向边缺失,两种算法优势互补。在组合式网络结构建立的基础上,对结构进行参数学习获得节点概率分布,利用联结树算法对节点进行推理,最终实现了风险评估及决策模型的建立,并通过MATLAB仿真验证模型推理的有效性。最后,论文针对风险评估后缺少有效决策建议的问题,基于贝叶斯网络双向推理特点,开展极区航运风险评估及决策系统的设计和实现。系统基于QT和MATLAB平台进行开发,能够对当前航运状态进行风险评估,并给出相应辅助建议。结合北冰洋海域的实际情况,通过样本数据测试来验证系统评估性能,结果表明系统能够对当前航运状态进行全面、准确的评估,并给出有效建议,为保障极区航运安全,预防事故发生提供技术支持。