近日，由崂山实验室吴立新院士领衔的科研团队在海洋环境智能预报领域取得重要突破。相关研究成果以“Forecasting the Eddying Ocean with a Deep Neural Network”（利用深度神经网络预报涡动的海洋）为题，在线发表于Nature Communications（《自然•通讯》）期刊。
' d( s- X8 ?+ j4 G! d近年来，人工智能（AI）的快速发展为科学研究带来了全新方法和有力工具，正在重塑科学研究的范式。在地球科学领域，AI大模型的研究和应用不断深化，特别是在天气预报方面取得了重要进展，为发展海洋环境预报提供了新的契机。然而，现有的AI大模型存在对海气相互作用表征不充分，预报结果模糊化等问题，给实现精细化海洋环境预报带来了挑战。研究团队通过物理海洋学与人工智能的深度融合，以海洋动力学理论驱动神经网络架构设计，有效克服了现有AI大模型的不足，研制了“问海”—— 全球高分辨率（1/12°）海洋环境智能预报大模型。
" W5 A6 [/ M2 I( H8 a \5 \“问海”大模型将块体公式（bulk formula）显式嵌入神经网络，准确表征了海-气间的动量、热量和物质交换；利用海陆分布掩码，赋予模型对地形岸界的感知能力；以海洋状态的变化趋势作为预报目标，使模型更加关注快变的中小尺度过程；通过优化神经网络超参数，减少下采样过程中的信息损失，强化对海洋中小尺度过程的保真能力；使用微调技术，改善了迭代预报过程中的累积误差。在2024年4月至11月后报实验中，采用相同初始场和强迫场，“问海”大模型对于未来10天的温度、盐度、流速、海平面高度的预报性能均优于法国麦卡托海洋国际中心（Mercator Ocean International）发布的GLO12v4数值预报系统（图1）。与此同时，“问海”大模型相较于数值预报模型在计算效率方面提升了3000倍，极大地节省了计算时间和能源消耗。2 X# {$ x7 V# ]# V
该成果由来自崂山实验室、中国海洋大学、中国科学技术大学、青岛国实科技集团有限公司的跨学科交叉研究团队联合攻关完成。未来，崂山实验室将聚焦“透明海洋”核心任务之一的环境透明，加快构筑更加精细、高效的“问海”大模型体系，为海洋强国战略提供重要的科技支撑。$ K$ P5 u( T$ U3 V7 z$ U
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6 A! }/ `( {# c3 ]( s$ U2 B( a! z图1 “问海”大模型（蓝线）和法国麦卡托海洋国际中心GLO12v4数值预报系统（红线）在2024年4月至11月期间的预报结果的连续排名概率得分（CRPS，越低越好）。(a) 温度剖面、 (b) 盐度剖面、 (c) 海表面温度、(d) 海平面异常、(e) 15米纬向流速以及(f) 15米经向流速。其中温盐剖面展示的为垂向平均的CRPS。阴影表示使用bootstrap方法得到的50%置信区间。
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* c! j6 I& U. j P( R信息来源：崂山实验室。 |
