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.pdf

第3 4 卷第2 期 2 0 1 7 年4 月 海洋预报 M A R I N EF O R E C A S T S V 0 1 3 4 N O 2 A p r 2 0 1 7 D O I ：1 0 1 1 7 3 7 j i s s n 1 0 0 3 0 2 3 9 2 0 1 7 0 2 0 0 9 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 徐强强1 ，肖文军1 ，管琴乐1 ，陆伟先2 ( 1 国家海洋局东海预报中心，上海2 0 1 2 0 0 ；2 国家海洋局宁波海洋环境监测中心站，浙江宁波3 1 5 0 1 2 ) 摘 要：基于2 0 1 5 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 0 4 65 9 01 6 2 ，0 0 0 45 3 77 9 0 ，人的最优风致漂移参数分别为0 0 4 46 0 67 3 9 ，一0 0 0 31 9 07 7 4 。 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。 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 中图分类号：U 6 7 6 8 + 3 文献标识码：A文章编号：1 0 0 3 0 2 3 9 ( 2 0 1 7 ) 0 2 0 0 6 7 0 5 1引言 海上搜救目标常见有落水人员、船只等，搜救 目标的漂移受到多方面因素的影响，其中主要有风 和海流。物体的漂移速度可近似由流致漂移速度 与风致漂移速度线性叠加获得。一般认为流致漂 移速度等于流速，根据B r e i v i k 等的研究结果【1 ，风致 漂移速度则与风速呈线性关系。风致漂移参数的 选取对物体漂移轨迹预测至关重要。为了获得准 确的风致漂移参数，国内外已在不同海域内对不同 类型的船只和落水人员开展了模拟试验，例如加拿 大2 0 0 4 年在纽芬兰东北进行的1 9 组不同型号的救 生筏和皮筏艇海上漂移试验口，中国国家海洋局南 海海洋工程勘察中心2 0 1 1 年在广东海域开展的3 组模拟人和2 组模拟无动力船只的漂移试验【3 】，以及 此次国家海洋局东海预报中心宁波中心站2 0 1 5 年 在东海水域开展的模拟无动力船只和人各一次的 漂移试验等。 本文基于2 0 1 5 年国家海洋局东海分局开展的 模拟无动力船只和人员的漂移试验所获得的逐时 流速、风速和目标所在经纬度数据，构造能够衡量 总体预报误差的目标函数，利用最优化算法获得能 使预报误差最小的风致漂移参数最优参数，为 将来同海域内的无动力船只和人员搜救预报提供 参考依据。 2数据 本文的数据来源于2 0 1 5 年国家海洋局东海预 报中心宁波中心站在舟山附件海域开展的无动力 船只和假人漂移试验。试验在指定海域( 3 0 4 9 0 N ， 1 2 2 8 7 。E ) 投放船只模型和假人模型，对两者进行 1 2h 的跟踪观测，跟踪期间每0 5h 观测一次海面风 速风向、表层流速流向和物体漂移位置的经纬度。 搜救目标设置情况如下： 1 ) 假人模型，材质为热塑混合胶，重约2 5k g ，宽 4 0c m ，高1 5 0c m ，穿着救生衣，入水后处于水平状 态； 2 ) 无动力船只，重约4 5 埏，长2 2 5c m ，宽2 2 5c m ， 高1 2 5c m 。考虑无动力船只模拟核定载重1 5 人， 因此以沙袋配重3 0 0k g 。无动力船只有蓬、有航 标灯。 收稿日期：2 0 1 6 0 6 2 7 ；修回日期：2 0 1 6 - 0 8 - 1 2 。 基金项目：国家海洋局海洋公益性行业科研专项( 2 0 1 4 0 5 0 2 2 3 ) 。 作者简介：徐强强( 1 9 8 7 一) ，男，助理工程师，硕士，从事数值模拟及可预报性研究。E - m a i l ：x u 2 8 7 3 5 1 6 3 c o m 万方数据 6 8 海洋预报3 3 卷 表1 漂移物基本参数 3 计算方法和设置 3 1 计算方法 如上所述，流致漂移速度等于流速，即： v 。d = _ I ，。 ( 1 ) 式中：耽。表示流致漂移速度，比表示流速。 将风速h 在东、北方向分解，得到U wv w 。风致 漂移速度则与风速呈线性关系n ，则风致漂移速度 的东、北分量U w dV w d 可以表示为： , 。d = 口u 。+ b ( 2 ) V 。d = a v 。+ b ( 3 ) 式中：a 线性关系中的斜率，b 为截距。将式 ( 2 ) 、式( 3 ) 写作向量形式，即： y w d = a P 。+ 6 G + ) ( 4 ) 式中：。表示风致漂移速度，表示风速，口、b 表示风致漂移参数文J 分别表示东向和北向的单位 向量。 物体漂移速度近似等于流致漂移速度与风致 漂移速度之和，结合式( 1 ) 、( 4 ) ，物体的实际漂移速 度可以表示为： 1 ，d = ，。+ U P 。+ b ( i + _ ) ( 5 ) 式中：表示物体漂移速度。 根据肖文军等M ，拉格朗日追踪中，漂移位移与 漂移速度的关系可以表示为： d x = _ U o d X , e 百d t d u 一1 )( 6 ) d y ：掣( e 可一1 ) ( 7 ) O V 式中：d f 表示时间间隔，出、d y 表示一个时间间 隔内的位移，U 。、V o 表示一个时间间隔内的初始漂移 速度东、北分量，幽、d v 表示一个时间间隔内的漂移 速度东北分量的增量。 3 2 计算设置 以不同时刻模拟的物体漂移位置与实际观测 位置的距离的平方和作为衡量预报结果好坏的目 标函数： I ，= ( i 一础i ) 2 + ( 。一町i ) 2 ( 8 ) i = 0 式中：，表示目标函数，i 表示不同预报时刻， p x 、P Y 表示预报的物体位置，O X 、o y 表示观测的物 体实际所处位置。从目标函数定义来看，l ，越大表 示预报准确度越差，越小准确度越好。不难看出a 、 b 的改变会导致，改变，因此- ，为a 、b 的函数，即： J = J ( 口，b )( 9 ) 参数约束范围：管琴乐等一噌将多组参数输入 漂移预测模型，经过比对发现比较合理的漂移参数 为：口= o 0 4 ，b = 0 。参考管琴乐等的前期工作，将参数 约设为0 0 2 口0 0 6 ，一0 0 2 6 0 0 2 。 定义以下最优化问题： ，( 口，b7 ) ：，n m ，I ，( n ，6 )( 1 0 ) o 乙 式中：c 表示参数口、b 的约束范围。由式( 1 0 ) 可知，最优参数口7 、b 7 即是能令目标函数t ，取到最小 值的解。 优化算法：利用谱投影梯度( S p e c t r a lP r o j e c t e d G r a d ，S P G ) 优化算法陋1 对式( 1 0 ) 进行求解。S P G 优 化算法流程图如下。 图1S P G 优化算法流程图 万方数据 2 期徐强强等：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 4结果与分析 参数优化的结果显示，对于假人漂移，最优风 致漂移参数为：口= 0 0 4 46 0 67 3 9 ，6 = 一0 0 0 31 9 07 7 4 ； 而对于船只，最优风致漂移参数为：a = O 0 4 65 9 01 6 2 ， b = O 0 0 45 3 77 9 0 。为了对最优风致漂移参数进行验 证，我们将最优参数与管琴乐等”1 的参数设置分别 输人漂移轨迹预测模型，对结果进行比较。数值实 验表明，如果选用最优参数，假人和船只案例的目标 函数分别为7 8 1 53 2 34 5 7 e + 6 和1 0 1 38 3 80 9 5 e + 7m 2 ； 而如果采用a = O 0 4 ，b = O 的参数设置，则假人和船 只案例的目标函数分别为1 4 9 57 5 84 9 6 e + 7 和 9 5 5 55 1 18 7 6 e + 7m 2 。可以看出采用最优参数的目 标函数值要小很多，这说明最优参数对于假人和船 只漂移预报准确性总体上都有改善；而且最优参数 令船只案例的目标函数减小的幅度很大，这说明其 对船只案例的改善尤为明显。 为了直观地比较不同参数设置下的漂移过程， 我们做出了不同参数设置下的预报路径和实际漂 移路径图总体来说( 见图2 ) ，最优参数下的预报路 径要更加靠近实际路径。最优参数设置相比管琴 乐等吲的参数设置对于前期路径预报没有很显著的 改善；但对后期的路径预报则有较为显著的改善。 另外值得一提的是，文章为了尽可能展现最优参数 的优势，而保留了多位有效数字，但在实际的业务 应用中一般是将参数有效位数保留1 2 位。 我们以参数a 为横坐标，b 为纵坐标，做出图3 目标函数的等值线图。图3 中，目标函数的最小值 点所处坐标正对最优参数，这也符合之前的计算预 图2 预报路径和实际路径( 黑色为实际路径黄色为参数“= o 0 4 、b = O ，红色为最优参数 参数d a 似人 图3 目标函数等值线图 参数a b 船只 万方数据 7 0 海洋预报3 3 卷 期，即最优参数能使目标函数最小。从图3 可以看 出，目标函数在横向上变化迅速( 等值线密集，几乎 与横向垂直) ，而在纵向变化缓慢( 等值线稀疏，几 乎与纵向平行) ，说明目标函数对参数a 十分敏感， 对参数b 则相对不敏感。目标函数在靠近最优参数 点附近的区域内等值线稀疏，越远离该区域等值线 越密集，说明目标函数在离最优参数点越远的区域 对参数越敏感。总的来说，预报准确性受参数a 的 影响要远高于b ；且在靠近最优参数的区域内受参 数变动影响要小于远离最优点区域。 5讨论 本文基于假人和船只海上漂移实验的数据，对 追踪模型参数进行了最优化。优化结果显示最优 参数可以改善物体漂移预报准确性。从目标函数 在参数相空问上的结构来看，参数a 对预报准确性 的影响要远大于参数b 。目标函数在最优参数点附 近有个“稳定区”，若参数位于“稳定区”内，那么参 数误差对目标函数的影响相对较小，因此预报工作 应尽可能将参数设置在最优点附近的“稳定区”内。 另外，本文只是基于假人和船只各一次的实验 进行了参数最优化，因此并不足以作为最终的最优 参数。不过，如果能获取多次漂流实验的实测数 据，可以将目标函数重新定义为： m ，= 啄( p 戈i O X 。) 2 + ( i o y 。) 2 ) ( 1 1 ) J = 1 b 0 式中：m 为漂移实验次数，6 c 为权重系数。对式 ( 1 1 ) 的目标函数进行优化便可以得到多次实验下 的最优参数，此最优参数将更具可靠性。 本文采用的参数优化方法可以将同区域内多 次同类型实验的结果进行合理的统合，处理大量的 实验数据时十分方便，未来随着实验数据的累积， 此项优势将愈发明显。另外在实际操作中，海上搜 救漂浮物的实际漂移速度不易观测。本方法可以 避免观测漂浮物漂移速度，只需观测风速、流速和 漂浮物的坐标位置3 个要素，而这三者都属于常规 观测要素，操作简便。本文方法对于未来同类型参 数优化工作( 尤其是在缺少漂浮物漂移速度数据的 情况下) 可作为参考。不过，本文方法也有局限性， 最主要的就是需要多次重复实验支撑，重复实验的 漂浮物规格也必须相近；如本文所做，基于一次观 测实验优化的参数只可以作为参考，不足以作为最 终用于业务预报的参数。 参考文献： 1 B r e i v i kO ，A l l e nAA A nO p e r a t i o n a lS e a r c ha n dR e s c u eM o d e lf o r t h eN o r w e g i a nS e aa n dt h eN o r t hS e