最近发生的两起事件凸显了选择最佳海上航行路线的重要性。首先，红海的船只袭击事件迫使航运公司选择更长的非洲航线，而非通过苏伊士运河。是否有可能在非洲航线上找到更快、更省油的航行路线？其次，一场大浪导致Toconao船在西班牙西北海岸丢失了塑料颗粒货物，引发了对环境影响的担忧。在恶劣天气条件下，如何避免此类事故的最安全航行路线是什么？数学优化技术可以为这些问题提供解决方案。
这些优化技术由欧拉、拉格朗日和伯努利兄弟等著名数学家研究，帮助我们根据速度、成本效益或安全等目标确定两点之间的最佳航线。最短的距离并不总是最佳选择。例如，走高速公路可能比走当地较短的公路更为迅速。
在海上航行中，我们需要考虑洋流以及不断变化的海浪和风。德国数学家恩斯特·策梅洛(Ernst Zermelo, 1871-1953)是第一个解决这一问题的人。他考虑了风向和洋流的变化，能够计算出以稳定速度航行的船只在两点之间的最快路线。
为了确保您的解决方案在实际导航中是可行的，可靠的导航条件预测是必不可少的。美国国家海洋和大气管理局(NOAA)和欧洲哥白尼中心提供详细的10天预报，具有很高的空间精度(小于10公里)。现代气象模式取得了显著进展，今天的5天预报比1980年的1天预报更为可靠。这一进展得益于更多的大气观测。数学学科如统计学、用于数据同化的卡尔曼滤波(线性二次估计)、模拟大气动力学的偏微分方程和数值方法在其中发挥了关键作用。正如谷歌DeepMind研究人员所示，人工智能正在进一步提升结果的准确性。
此外，提供船舶运动的详细描述可以改善解决方案。这包括根据航行条件、洋流、波浪高度、风向和强度等因素，对每艘船的运动和燃料消耗进行建模。这个过程结合了海军工程和数据科学的知识。
有了这些信息，创新的数学优化算法被开发出来，如变分方法、图优化和进化算法。这些方法都被用来寻找有利的海上航线。
然而，所有的预测都有一定程度的不确定性，在优化导航路线时必须考虑这一点。为了解决这个问题，需要新的优化算法——动态和随机算法——在各种大气条件下产生可靠的结果。这一点尤其重要，特别是在全球变暖、大气日益不稳定、极端天气事件频繁的背景下。
上述所有数学技术最近被用于实时优化海上航线(基于气象和海洋学预测)，并采用适合每艘船的模型。这个旨在成为海洋谷歌地图的工具，正在由一个来自不同国家的多学科团队开发，其中包括许多西班牙人。该工具可以在每次航行中节省5-10%的燃油，通过避开不利条件的区域来提高航行安全性，并减少二氧化碳的排放。所有这些都是至关重要的，因为全球80%以上的贸易量是通过海上运输的，而海上运输占全球二氧化碳排放量的近3%。每年在燃料上的花费高达2700亿美元(2500亿欧元)，占海运运营成本的60%以上。
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希望本篇文章《为海洋打造一个谷歌地图》能对你有所帮助！
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