近年来,北极冰层的持续融化使得北极航线夏季通航环境逐步改善,凭借其运输距离更短的经济性优势,北极航线运输量正呈现逐年增长的趋势。但是,北极航线相对恶劣的自然环境条件（例如浮冰的海面和沿岸稀疏的港口设施等）导致北极航线上的船舶航行要比普通水域中复杂得多。另一方面,各类传感器技术的迅速发展使得越来越多的船舶实时数据可以被充分挖掘利用。本文的研究目的是解决北极航线船舶多层次动态风险状态评估问题,为北极航线实时风险管控提供参考依据。本文针对北极航行场景提出了一种动态风险评估方法,包括实时风险状态评估和风险预测。首先通过对北极通航环境的风险要素分析构建基于环境、船舶和人为因素的综合风险指标体系。在此基础上,采用投影寻踪法对选取的十个核心风险指标进行数据融合,以获得数值表示的实时观测样本风险等级状况。但是,由于小样本事件中单个观测集的信息不完备性,各观测点只能看作是一组模糊的观测样本集,无法提供完备的样本信息。因此,本文进一步引入信息扩散理论以对连续观测样本的各等级风险概率分布进行扩散估计,从而更准确地描述其风险状态。而后,依据风险累积效应对下一时点的风险概率分布作出预测,并采用风险熵对系统性综合风险变化趋势作出定量刻画。最后,论文以中远航运“永盛轮”的北极首航部分数据进行了算例研究,并结合敏感性分析,验证了上述极地航运动态风险评估模型的有效性和稳定性。本文利用数据融合和信息扩散理论对实船采集数据进行了深入挖掘分析,为北极航线动态风险评估提供了一种新的视角,研究结果对北极航行中实船管理人员和操作人员的预先风险管控具有参考价值。同时,航线安全性的合理评估有助于为航运企业的经济性经营决策分析提供重要的指导意义。