ค้นหาและช่วยเหลือ

ทำไมต้องรู้

พื้นที่ป่าริมน้ำ 1 × 0.6 km ใหญ่เกินกว่าจะค้นละเอียดทุกตารางเมตรในเวลาที่มี ทีมต้องตัดสินใจว่าจะค้นที่ไหนก่อน ค้นถี่เท่าใด และเมื่อค้นแล้วไม่พบ ควรค้นซ้ำที่เดิมหรือย้ายไปที่อื่น ทฤษฎีการค้นหาที่หน่วยยามฝั่งและหน่วยกู้ภัยใช้มานานให้คำตอบเป็นตัวเลขที่อธิบายได้ แทนการตัดสินใจด้วยความรู้สึก

รูปแบบการค้นหา

คู่มือ IAMSAR (IMO และ ICAO, ฉบับปี 2025) และคู่มือค้นหาและช่วยเหลือของ AMSA อธิบายรูปแบบการค้นหาที่ใช้กันทั่วไป

• แนวขนาน (parallel track) ครอบคลุมพื้นที่กว้างสม่ำเสมอ เมื่อไม่รู้ตำแหน่งแน่ชัด
• สี่เหลี่ยมขยาย (expanding square) เริ่มที่จุดที่น่าจะอยู่มากที่สุดแล้ววนออก เหมาะเมื่อรู้ตำแหน่งสุดท้ายค่อนข้างแน่
• รูปพัด (sector) บินผ่านจุดกลางซ้ำหลายทิศ เหมาะกับพื้นที่เล็กรอบจุดที่รู้ตำแหน่งดี
• แนวคืบ (creeping line) บินขวางแนวยาวแล้วคืบไปตามแนว เหมาะกับการค้นตามเส้นทาง เช่น ริมน้ำ

Coverage และโอกาสตรวจพบ

เอกสาร The Theory of Search ของหน่วยยามฝั่งสหรัฐฯ ซึ่งอิงงานของ Koopman กำหนด ความกว้างการกวาดที่ได้ผล (effective sweep width, $W$) เป็นความกว้างที่สะท้อนความสามารถตรวจพบเป้าหมายของเซนเซอร์นั้นในสภาพนั้น ไม่ใช่ความกว้างภาพ ค่าครอบคลุมคือ $C=WL/A$ สำหรับแนวขนานห่าง $S$ จะได้ $C=W/S$ และถ้าค้นแบบสุ่ม POD = 1 − e^(−C)

import math

AREA_M2, SWEEP_W, SPEED = 1000 * 600, 20.0, 5.0
for spacing in (40, 20, 10):
    coverage = SWEEP_W / spacing
    pod = 1 - math.exp(-coverage)
    track_km = AREA_M2 / spacing / 1000
    print(f"spacing {spacing:>2} m: C {coverage:.1f}, POD {pod:.0%}, "
          f"{track_km:.0f} km of track, {track_km * 1000 / SPEED / 60:.0f} min")

spacing 40 m: C 0.5, POD 39%, 15 km of track, 50 min
spacing 20 m: C 1.0, POD 63%, 30 km of track, 100 min
spacing 10 m: C 2.0, POD 86%, 60 km of track, 200 min

POS และการปรับ POC

POC (probability of containment) คือโอกาสที่ผู้สูญหายอยู่ในพื้นที่นั้น ประเมินจากข้อมูลตำแหน่งสุดท้าย พฤติกรรม และภูมิประเทศ POS = POC × POD คือโอกาสที่การค้นครั้งนี้จะพบ เมื่อค้นพื้นที่หนึ่งแล้วไม่พบ POC ของพื้นที่นั้นลดลงตามสัดส่วน $(1-\text{POD})$ ตามเอกสารของหน่วยยามฝั่ง และเมื่อ normalize ตามหลักความน่าจะเป็นแบบเบย์ (Kratzke, Stone และ Frost, 2010) POC ของพื้นที่อื่นจะเพิ่มขึ้น

import math

poc = {"A": 0.5, "B": 0.3, "C": 0.2}
pod_a = 1 - math.exp(-1.0)
print(f"POS of searching A: {poc['A'] * pod_a:.3f}")

not_found = 1 - poc["A"] * pod_a
updated = {k: (v * (1 - pod_a) if k == "A" else v) / not_found for k, v in poc.items()}
for k in poc:
    print(f"area {k}: POC {poc[k]:.2f} -> {updated[k]:.3f}")
print("search next:", max(updated, key=updated.get))
print(f"searching A twice at C=1 gives cumulative POD {1 - (1 - pod_a) ** 2:.0%}")

POS of searching A: 0.316
area A: POC 0.50 -> 0.269
area B: POC 0.30 -> 0.439
area C: POC 0.20 -> 0.292
search next: B
searching A twice at C=1 gives cumulative POD 86%

อ่านภาพในงานค้นหา

หน่วยความรู้เรื่องการค้นหาผู้ประสบภัยเตือนว่า จุดสว่างในภาพความร้อนไม่ใช่คนเสมอไป อาจเป็นก้อนหินที่ถูกแดด อุปกรณ์ร้อน หรือสัตว์ FLIR อธิบายว่ากล้องความร้อนมองทะลุผนังไม่ได้ เห็นเพียงอุณหภูมิผิว กระจกสะท้อนอินฟราเรดเหมือนกระจกเงา แต่มองผ่านควันได้ ดังนั้น การไม่พบในภาพไม่ได้แปลว่าไม่มีคน โดยเฉพาะใต้ต้นไม้หรือหลังคา การรายงานจุดต้องสงสัยต้องมีรหัสภาพ เวลา ตำแหน่งพร้อมความไม่แน่นอน และเหตุผล แล้วส่งให้ผู้ตรวจ ไม่เผยแพร่พิกัดผู้ประสบภัยทางช่องทางสาธารณะ

ปฏิบัติการประจำโมดูล

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

สรุป

• เลือกรูปแบบการค้นหาตามความแน่นอนของตำแหน่งสุดท้ายและลักษณะพื้นที่
• C = W/S และ POD = 1 − e^(−C) การค้นละเอียดขึ้นให้ POD เพิ่มแบบลดลงเรื่อย ๆ
• POS = POC × POD หลังค้นไม่พบ POC ของพื้นที่นั้นลดลงและพื้นที่อื่นเพิ่มขึ้น
• ไม่พบในภาพไม่ได้แปลว่าไม่มี กล้องความร้อนมองทะลุผนังไม่ได้

แบบฝึกตรวจความเข้าใจ

1. W = 30 m ระยะห่างแนวบิน 30 m POD เท่าใด
2. POC 0.4 POD 0.6 POS เท่าใด
3. ค้นพื้นที่เดิมสองครั้ง POD ครั้งละ 0.5 POD สะสมเท่าใด
4. ทำไมหลังค้น A ไม่พบ POC ของ B จึงเพิ่มขึ้น
5. กล้องความร้อนมองเห็นคนหลังผนังหรือไม่