准确获取表层洋流数据对海岸监测、离岸流识别以及污染物扩散路径研判具有重要意义。德州农工大学研究团队近日在一项研究中对三种用于大范围测量表层洋流的技术路线进行对比，认为基于无人机航拍与波浪特征分析的“波浪映射”方案在效率与可部署性方面更具优势。相关成果已发表在《大气与海洋技术杂志》上。

研究团队介绍，该方案主要依赖约30秒的短时航拍视频，并对画面中的波浪模式进行数学分析，从而反演洋流速度与流向。扎克里土木与环境工程系J. Walter “Deak” Porter '22和James W. “Bud” Porter '51讲席教授、同时兼任海洋工程系及海洋学系兼职教授的Scott Socolofsky表示，这一方法“有可能改变我们测量近表层海洋速度场的方式”。

本研究由Socolofsky与海洋工程系及土木与环境工程系联合教授Kuang-An Chang合作完成，并与前博士生Soo Bum Bae、Hsing-Yu Huang共同开展，研究团队称两位前博士生在项目中发挥了关键作用。

研究指出，在油污或化学品泄漏等应急场景中，快速、可靠的表层洋流信息有助于研判污染物可能的传播路径。传统用于大范围观测的海岸雷达系统成本较高且多为固定部署，研究团队因此评估了替代方案的可行性与局限。

在对比的三种技术中，两种方法为粒子追踪与光流法，均试图跟踪水面可见特征的运动以推算流速。研究人员表示，这类方法容易受到破碎波浪与阳光反光干扰，并且往往需要投放漂浮示踪物；在近岸或污染水域使用时，可能面临操作困难与安全风险。

第三种方案为基于波浪的洋流测绘方法，通过分析波浪在顺流或逆流条件下的频率变化来估算洋流。研究团队称，该方法利用多普勒效应——波浪频率会因水体运动而发生变化——仅凭视频资料即可计算表层洋流速度，并据此生成速度与方向估计结果。

Chang表示，该方法的优势在于无需与水体接触，也不需要投放示踪物，部署更安全、流程更简化。Socolofsky补充称，该方案可适应多数光照条件，并能在短时间内覆盖较大区域；在成本方面，研究团队称使用约1000美元的消费级无人机即可获得具有意义的洋流测量数据。

研究人员还提到，该类测量能力在国家层面亦可能带来应用价值。例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）在油污泄漏响应中会通过洋流预测推断污染物移动，快速评估有助于制定遏制与清理策略；更有效的测量方法可提升污染物追踪的准确性。

据介绍，Socolofsky与Chang目前正与研究生Vivek Bheeroo、Mu-Jung Lee及多学科本科生继续推进相关工作。后续计划包括扩展夜间测量能力（使用红外摄像机）、开展海滩油污检测，并探索对船舶尾迹及海岸基础设施稳定性进行分析的可能性。研究团队还希望将该方法应用至港口、海上平台以及敏感生态系统周边区域。