海上搜救行动归根结底要靠一件事:时间。
人们在水中待的时间越长，生存几率就越低。救援人员面临着巨大的挑战——天气、海面状况、洋流、浩瀚的大海——还有时钟。
现代的搜索和救援行动可以使用复杂的海洋模型和天气预报数据，试图预测人员和物体将在海洋中漂移的位置。
但根据在瑞士苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)，这些标准算法在海岸搜索和救援行动中变得不那么有用了，因为靠近海岸的水域汞含量高，数据集不完整，这意味着算法往往无法预测漂流幸存者的最终位置。
这可能意味着生与死的区别
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现在，一个由ETH非线性动力学教授George Haller领导的团队正在寻找一种新的模型来拯救生命，用于在那些混乱的沿海水域进行搜索和救援任务。
利用为“动力系统理论”开发的数学工具——即梳理出复杂的、移动的系统的行为，如海洋——和更好的数据，他们的算法——发表在自然通讯-预测哪里的人和物体会漂向海岸。
数学结果向海勒的团队揭示了海岸外的漂浮物沿着某些曲线聚集，这些曲线被称为“瞬态吸引曲线”(陷阱)。陷阱隐藏在人们的视线之外，但它们无法在数学面前隐藏起来——而ETH算法可以实时识别和跟踪它们。
这种实时的能力对搜索和救援来说是至关重要的应急响应模型。
EHT与麻省理工学院、伍兹霍尔海洋研究所和美国海岸警卫队合作，在玛莎葡萄园岛附近的水域测试了他们的算法。
使用与海岸警卫队相同的实时数据，EHT算法很快识别出了马萨诸塞州海岸的陷阱。落入大西洋的浮标和人体模型迅速聚集在蜿蜒的绳索上。
这是一个很有希望在不久的将来改进搜索和救援行动的工具的测试。
乔治·哈勒“我们的希望是，这种方法将成为各地海岸警卫队工具包的标准组成部分。”
Mattia Serra说:“我们的研究结果获得迅速，易于解释，且成本低廉。ETH的新闻。塞拉是哈佛大学的博士后，在EHT获得博士学位，是论文的第一作者。
下一步是在其他地方测试这个模型。“我们的希望是，这种方法将成为各地海岸警卫队工具包的标准组成部分，”哈勒告诉记者ETH的新闻。
该团队还认为，他们的新算法有可能帮助解决这个问题搜索和救援生态尺度上的任务:它可能有助于预测石油泄漏的路径。
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