海上遇险搜寻概率模型：理论与仿真研究

本篇论文主要研究的是海上搜寻中的概率模型设计与仿真，针对的是国际海上人命救助中的一个重要环节。作者关注的是在实际搜救过程中，如何有效地确定遇险目标的搜索区域，特别是在遇险目标无法直接报告位置的情况下。论文以大连海事大学硕士学位论文的形式呈现，探讨了影响海上搜寻成功率的关键因素，如风压、风生流、浸没比和扫海宽度。 首先，作者对现有的搜寻救助理论和搜救决策支持系统的文献进行了全面的回顾，提炼出包含概率和发现概率这两个核心概念，通过对这些因素的综合分析，建立了相关的解析式，为搜寻策略的制定提供了理论基础。 接着，论文深入分析了遇险目标的漂移矢量，以AP98模型为基础，将风致漂移分解为顺风、左侧风和右侧风三个方向。针对落水人员的风致漂移，作者假设风漂速度与10米高度的风速相关，并通过线性回归和最小二乘法，精确拟合了模型参数，进而推导出了考虑风致和流致漂移影响下的漂移轨迹积分算法，模拟了遇险人员在海上的漂流路径。 在设计海上搜寻包含概率模型时，论文采用了蒙特卡洛方法。即假设大量随机粒子代表具有相同漂移特性的目标，这些粒子初始位于目标起始位置。通过模拟事故发生的海洋环境条件，利用建立的漂移模型赋予每个粒子相应的漂移速度，然后对这些粒子进行长时间的轨迹积分。最终，随机粒子的分布区域被识别为搜寻区域，并通过栅格法划分为更小的单元，以便于制定出更为精细和高效的搜寻计划。 这篇论文的核心贡献在于提供了一种基于概率模型的海上搜寻策略，旨在通过科学的方法优化搜寻效率，减少搜寻时间，提高搜救成功率，从而在实际操作中更好地保障遇险人员的生命安全和海洋生态的保护。