一次基于实测资料的海上搜救漂浮物的风漂系数优化实验

作者：徐强强1  肖文军1  管琴乐1  陆伟先2

单位：1. 国家海洋局东海预报中心, 上海 201200; 2. 国家海洋局宁波海洋环境监测中心站, 浙江 宁波 315012

关键词：拉格朗日追踪 优化算法 目标函数 舟山海域 风致漂移

分类号：U676.8+3

出版年·卷·期（页码）：2017·34·第二期（67-71）

摘要：

基于2015年国家海洋局东海预报中心宁波中心站在舟山附近海域开展的一次模拟无动力船只和落水人员的海上漂移实验的实测资料，近似认为风致漂移速度与风速为线性关系，利用最优化算法计算了漂移轨迹预报中的最优风致漂移参数。计算结果表明：无动力船只的最优风致漂移参数分别为0.046 590 162，0.004 537 790，人的最优风致漂移参数分别为0.044 606 739，-0.003 190 774。当参数为最优时，预报漂移轨迹最接近实测；当参数接近最优值时，预报误差增长相对缓慢，在远离最优值时，预报误差增长相对快速。

Based on the data observed from drifting experiments including ship without motor and people in the seawater conducted by the Ningbo center station of forecast center for East China Sea SOA in 2015,assuming the linear relation between the wind-induced velocity and wind velocity, using the optimal algorithm, the optimal parameters of wind-induced velocity are calculated. The results show that the optimal parameters of wind-induced velocity for the ship without motor are 0.046 590 162, 0.004 537 790, and for the people in the seawater are 0.044 606 739, -0.003 190 774. When the parameters are optimal, the predicting drifting trajectories are most close to the observed drifting trajectory. The predicting errors grow slowly when the parameters are close to the optimal values, while grow fast when the parameters are far from the optimal values.

参考文献：

[1] Breivik Ø, Allen AA. An Operational Search and Rescue Model for the Norwegian Sea and the North Sea[J]. Journal of Marine Systems, 2008, 69(1-2): 99-113. [2] Choisnard J, Power D, Randell C, et al. Toward the Use of Earth Observation Wind Data for Marine Search and Rescue Operations[C]//Proceedings of 2006 IEEE International Conference on Geoscience and Remote Sensing Symposium. Denver, CO, USA: IEEE, 2006: 4084-4087. [3] 周水华, 杨阳, 冯伟忠. 广东海域模拟人和无动力渔船海上漂移试验研究[J]. 热带海洋学报, 2013, 32(1): 87-94. [4] 肖文军, 堵盘军, 龚茂珣, 等. 上海沿海海上搜救预测模型系统的研究和应用[J]. 海洋预报, 2013, 30(4): 79-86. [5] 管琴乐, 肖文军, 李旋, 等. 基于海上试验的搜救预测模型探讨[C]//2015 年度东海区海洋科学技术与应用学术交流会. 2015: 21-31. [6] Birgin E G, Martínez J M, Raydan M. Nonmonotone Spectral Projected Gradient Methods on Convex Sets[J]. SIAM Journal on Optimization, 2000, 10(4): 1196-1211.

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