基于最优搜索理论的浒苔绿潮漂移概率预测方法研究

为解决传统确定性漂移预测方法无法有效处理浒苔(Ulva prolifera)漂移不确定性的问题，中国科学院海洋研究所团队创新性地引入随机行走理论，构建了蒙特卡洛(Monte Carlo)概率漂移预测模型，并结合最优搜索理论开发了高效搜索区域预测方法。2023年6月的现场打捞实践表明，该方法将搜索区域缩小了一个数量级，显著提升了浒苔打捞效率，为黄海绿潮防控提供了科学决策工具。

　　

每年夏季，黄海海域总会迎来一群不速之客——漂浮的浒苔(Ulva prolifera)形成的"绿潮"。自2008年以来，这些看似柔弱的藻类在海洋中肆意扩张，不仅破坏海洋生态系统，还严重影响沿海旅游业和水产养殖业。尽管海上打捞已成为控制绿潮危害的关键措施，但传统基于确定性物理模型的漂移预测方法始终面临一个根本性难题：这些随波逐流的藻类斑块，其运动轨迹受到海流、风场、藻体生理特性等多重因素影响，表现出强烈的随机性和不确定性。

针对这一挑战，中国科学院海洋研究所的研究团队独辟蹊径，将概率论思想引入海洋生态研究。他们创新性地将描述微观粒子运动的随机行走(Random Walk)理论应用于宏观尺度的藻类漂移预测，构建了蒙特卡洛(Monte Carlo)概率漂移模型。这项发表在《Journal of Sea Research》的研究，不仅实现了从确定性预测到概率性预测的范式转变，更通过最优搜索理论(Optimal Search Theory)的引入，将数学优化方法与生态问题完美结合。

研究团队采用三个关键技术方法：首先基于历史观测数据建立浒苔漂移的随机过程模型；其次运用蒙特卡洛模拟生成大量可能轨迹；最后结合最优搜索理论计算概率分布最优搜索区域。研究使用的现场数据来自2023年6月黄海浒苔打捞作业。

模型构建与验证
通过引入随机扰动项改进传统拉格朗日粒子追踪模型，模拟结果显示新模型能更好地反映浒苔斑块的实际扩散行为。与传统确定性模型相比，概率模型预测的搜索区域准确率提升约40%。

最优搜索区域计算
基于概率密度分布构建的成本-效益优化模型显示，当设定85%的发现概率阈值时，最优搜索面积仅为传统方法的1/15，大幅降低了打捞作业的燃油消耗和人力成本。

现场应用评估
2023年6月的打捞实践证实，采用新方法指导的作业船只平均单次搜索时间缩短62%，单位面积浒苔打捞效率提升3.2倍。概率分布图还为应急指挥提供了分级响应依据。

这项研究开创性地将概率论与最优控制理论应用于海洋生态治理，其科学价值体现在三个层面：方法学上，建立了生态现象随机建模的新范式；实践层面，开发了可操作性强的应急决策工具；战略意义上，为全球类似海洋生态问题的治理提供了中国方案。研究结果证明，跨学科方法创新能够有效解决传统环境治理中的"高投入、低效率"困局，为实现海洋生态文明建设目标提供了关键技术支撑。