海洋特征会影响声学传播，从而对潜艇探测产生重大影响。本文探讨了在东地中海地区，环境信息如何赋能搜索与探测中的优势决策。通过使用美国海军声学传播损失模型，结合不同的海洋环境信息，生成三维空间中的成对检测概率（PDs），以此构建双人零和（TPZS）博弈的收益矩阵。针对四种不同的检测模型和三种研究区域分辨率求解TPZS博弈，以确定环境信息如何影响多变海洋环境中的检测概率和策略。在共同的真实环境（ground-truth）中比较四种检测模型时，所有模型的检测概率保持相似。然而，最优策略则根据所包含的环境信息水平而有显著不同。所有三种分辨率都显示出相似的策略，并且相邻位置间的检测概率存在高度变异性。尽管这些结果表明探测环境具有挑战性，但将环境信息纳入检测模型，可以为最优搜索位置提供有意义的作战洞见。该框架易于在感兴趣区域跨天、跨季节、跨年份应用，以建立一个基于环境信息的最优策略数据库，从而揭示随季节和区域模式重复出现的高概率搜索位置。

敌方潜艇可以利用海洋特征来掩盖声学特征并保持隐蔽。这可能使美国海军（USN）的反潜战（ASW）行动复杂化，而理解和利用这些特征可以为作战指挥官提供战术优势。然而，美国海军目前的搜索实践通常依赖于对海洋环境的简化假设，这些假设未能体现海洋的真实变异性（Munion 2025a）。本论文量化了在东地中海（EMED）地区使用基于环境信息的模型与无环境信息的模型时，搜索与探测性能如何变化。东地中海包含厄拉多塞海山和南塞浦路斯涡旋这两个特征，它们相互作用并创造了高度变化的声学环境，可被敌方潜艇利用。此外，这些海洋特征可能产生美国海军海洋模型无法预测的环境，从而进一步使搜索与探测复杂化（Munion 2025b）。

本研究构建了四种检测模型，从仅基于两点间距离的无环境信息模型，到基于现场观测的完全信息模型。附加分析针对其中一种检测模型，考察了研究网格的三种不同分辨率，以确定网格分辨率如何影响搜索效率。针对每种检测模型和网格分辨率，求解了一个双人零和（TPZS）博弈，为蓝方和红方潜艇提供了最优策略以及预期检测概率（PD）。

蓝方基于环境信息的最优策略的水平分布表明，最佳搜索位置位于海山顶部或涡旋最厚区域的海山以东。此外，蓝方最优策略的垂直分布表明，蓝方应选择表层（15米）或最大深度（270-300米），另有一组位置集中在海山顶部105-150米深度附近，该深度大致处于声学层深度（SLD）附近。相比之下，红方在所有检测模型（包括基于环境信息的模型）中的主要行为是选择沿研究网格边缘的位置。

对三种网格分辨率的分析表明，在考虑研究网格的不同分辨率时，策略和检测概率并无显著差异。此外，在所有网格分辨率下，相邻蓝方位置间的检测概率变异性仍然很高，仅随网格分辨率增加略有改善。这些结果表明，提高网格分辨率并不能显著改善蓝方探测敌方潜艇的能力，并且很可能需要将网格分辨率提高到超出合理计算极限的程度，才能在这个高度变化的环境中显著改善结果。总体而言，本论文结果表明，将环境信息纳入检测模型能使美国海军在反潜战作战的最优搜索位置决策上做出更优判断。该框架可扩展应用于不同地点、跨天、跨季节、跨年份，以建立一个基于环境信息的最优搜索策略数据库。这可以作为一个决策支持工具，使美国海军作战指挥官能够做出更有效、基于环境信息的反潜战决策，而无需依赖简化假设。