基於機器學習之海難搜索救援海面流場短時預報模組開發
海難搜救與發生在陸域的災難救援最大差異在於落海者容易隨著洋流與風的作用而漂移,在海況不佳時,更增添趕赴現場救援隊伍的搜救困難度。近代海洋搜救理論以國際海事組織(International Maritime Organization,簡稱IMO)和國際民用航空組織(International Civil Aviation Organization,簡稱ICAO)所發展的國際航空和海上搜尋救助手冊(International Aeronautical and Maritime Search and Rescue Manual,簡稱IAMSAR)為圭臬,以海面風、表面海流為動力依據,並且將不同的待搜索標的之風壓差予以參數化,再結合蒙地卡羅法導入不確定度,以利劃定漂流方向位置及搜索範圍。因此,海面風或表面海流數據的可信度/可靠度以及風壓差參數選擇的適用性,成了影響搜救效率的關鍵因素。

