海洋觀測及時之ＡＩ導入：離岸流之即時監測
智慧應用
影片類型：Youtube
那些人適合：
課程講師：國家海洋研究院 陳璋玲 院長
課程長度：33分 3秒
課程介紹
本課程以國家海洋研究院推動的 GoOcean 海域遊憩安全平臺 為主軸，說明如何從零開始整合雷達、浮標、氣象站、衛星與數值模式等多源海洋觀測資料，轉化為一般民眾可理解的風險資訊，介紹 GoOcean 在「向海致敬」政策下的角色：一方面公開透明海洋環境資料，另一方面將複雜的海象轉換為「運動能力分級」與風險指標，協助遊客在下水前評估「海況」與「自身能力」是否匹配，進一步說明 從 data → information → knowledge → wisdom 的資料治理流程：以雷達與浮標資料建構波浪與流場，再搭配運動類型與程度（如玩水、游泳、衝浪、帆船等）設計分級規則，最終落實到民眾安全意識提升、海巡救難決策與地方政府管理策略，課程亦以多起實際溺水案例（貢寮、旗津、都蘭「天空之鏡」等）對照 GoOcean 歷史海況，具體展示系統在「事前看到風險」上的價值與缺一角時的後果，最後，課程聚焦 AI 在海洋觀測上的落地應用，包含利用雷達與光學影像偵測離岸流、預測落水者漂移路徑、辨識小型目標物與漏油範圍，並結合海巡與救生員現地回報迭代模型，透過這些技術與案例，課程呈現一條從科研、系統建置到實務救災與海洋教育的完整鏈結。
課程大綱
- GoOcean 平臺與向海致敬政策
介紹 GoOcean 的成立背景與政策脈絡，包括「向海致敬」強調的資訊公開、透明與負責任治理，說明平臺如何成為海域遊憩安全的核心資訊入口（網站＋ App）。
- 多源海洋觀測與資料治理流程
說明如何整合高頻／微波雷達、浮標（瞄錠）、氣象站、衛星資料與數值模擬，並透過演算法把雷達回波濾除雜訊（船隻、漂浮物等），轉換為可信的波浪、流場與預報資訊，形成 GoOcean 的資料底座。
- 運動能力分級與風險資訊設計
介紹如何將抽象的海象數據轉換為「一般人看得懂」的風險語言：依照不同活動別（玩水、游泳、衝浪、帆船等）與使用者能力（初級、中級、專業）設計分級規則，讓使用者可以理解「現在這一刻，我適不適合下水」。
- AI 導入：離岸流偵測與即時預警
說明利用雷達與岸邊攝影機影像，訓練 AI 自動偵測離岸流（通道型、蘑菇型），並搭配海巡／救生員現地回報進行模型校正；同時發展落水者漂移預測與小型目標物（SUP、橡皮艇）與漏油斑塊的辨識技術。
- 案例驗證與海洋教育、產業應用
透過實際溺水事件（貢寮、旗津、都蘭等）回溯 GoOcean 歷史資料，驗證當時海況確實屬於高風險；並說明在世壯運、金樽衝浪賽、小學帆船環島與海洋科學體驗活動中，如何實際應用 GoOcean 與觀測設備（CTD、Manta 網）結合教學。
