論文信息

發(fā)表期刊:The Innovation Informatics
主要作者:Fengqin Yan，蘇奮振等
第一單位:中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所
原文標(biāo)題:Physics-informed representation learning for a digital-ocean twin: The AlphaOcean framework
原文鏈接:https://doi.org/10.59717/j.xinn-inform.2026.100031

從數(shù)據(jù)碎片化到智能融合

海洋是地球系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，調(diào)節(jié)氣候、維持生態(tài)系統(tǒng)，并支撐全球糧食、交通和能源系統(tǒng)。然而，盡管海洋數(shù)據(jù)量巨大，其高度碎片化、分辨率與不確定性異質(zhì)、時空采樣不均等特征，使得海洋科學(xué)長期依賴特定任務(wù)的分析和以變量為中心的模型。這些方法難以跨區(qū)域和尺度泛化，限制了海量海洋數(shù)據(jù)向可遷移知識或持久數(shù)字孿生表征的轉(zhuǎn)化。

近期地球基礎(chǔ)模型的進展表明，統(tǒng)一的表示學(xué)習(xí)通過緊湊的自監(jiān)督語義嵌入整合復(fù)雜地理空間數(shù)據(jù)具有巨大潛力。但直接將陸地基礎(chǔ)模型擴展到海洋面臨根本性制約：海洋的三維結(jié)構(gòu)、稀疏的內(nèi)部觀測、強多尺度物理-生物地球化學(xué)耦合，以及語義標(biāo)簽的稀缺?，F(xiàn)有海洋分析框架進一步加劇了物理數(shù)值模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)習(xí)方法之間的分離，導(dǎo)致知識碎片化和表征可重用性有限。

針對這一瓶頸，近日在The Innovation Informatics 發(fā)表的一篇評述文章，提出AlphaOcean——一個面向數(shù)字海洋智能的基礎(chǔ)框架，旨在從異質(zhì)觀測中學(xué)習(xí)共享的 operational 多模態(tài)海洋狀態(tài)表示。

數(shù)字海洋智能的基礎(chǔ)性挑戰(zhàn)

實現(xiàn)數(shù)字海洋智能的主要障礙并非缺乏數(shù)據(jù)、模型或應(yīng)用，而是缺少能夠?qū)⒍鄻踊芰φ蠟檫B貫持久系統(tǒng)的表示層?，F(xiàn)代海洋科學(xué)已涵蓋廣泛的觀測平臺、數(shù)值模型、分析工具和應(yīng)用特定工作流，但這些組件很大程度上孤立運行，產(chǎn)出難以跨尺度、變量和情境比較、重用或整合的結(jié)果。構(gòu)建數(shù)字海洋智能需要直面以下基礎(chǔ)性挑戰(zhàn)：

觀測碎片化與數(shù)據(jù)不兼容性。海洋數(shù)據(jù)涵蓋衛(wèi)星衍生表面測量、稀疏現(xiàn)場剖面、自主平臺軌跡和模式生成場，各自具有不同的空間覆蓋、時間采樣、不確定性結(jié)構(gòu)和觀測偏差。數(shù)字孿生海洋需要能夠聯(lián)合編碼表面和次表層信息，同時顯式考慮缺失數(shù)據(jù)和不確定性的表示。

過程耦合與跨尺度物理一致性。海洋由緊密耦合的物理、生物地球化學(xué)和生態(tài)過程控制，這些過程在廣泛時空尺度上運行。數(shù)字海洋智能無法僅從表面觀測實現(xiàn)，因為表面信號通常是次表層動力學(xué)、平流輸送和垂向交換的間接表現(xiàn)。數(shù)值海洋模式通過顯式物理表述和數(shù)據(jù)同化解決這一耦合，但其輸出難以直接作為多樣化應(yīng)用的可重用語義表示。

語義不連貫與海洋知識可重用性有限。數(shù)字海洋智能的定義性特征是在不同情境下比較、檢索和推理海洋狀態(tài)與過程的能力。當(dāng)前海洋知識主要編碼在特定任務(wù)輸出中，缺乏共享語義結(jié)構(gòu)，難以識別海洋區(qū)域間的相似性、追蹤可比較現(xiàn)象的時間演化，或?qū)⒅R從數(shù)據(jù)豐富環(huán)境遷移至數(shù)據(jù)貧乏環(huán)境。

時空整合與系統(tǒng)級連貫性。數(shù)字海洋智能需要隨空間和時間連貫演化的表示，而非靜態(tài)快照或僅表面抽象。海洋過程本質(zhì)上是動態(tài)的，由平流、擴散、混合以及連接遙遠區(qū)域、延長效應(yīng)持續(xù)時間的偶發(fā)風(fēng)暴、大氣和地球物理事件塑造。

AlphaOcean框架：四大發(fā)展路徑

圖1. 面向數(shù)字海洋智能的AlphaOcean基礎(chǔ)框架。

AlphaOcean框架提出四條互補的設(shè)計路徑，構(gòu)建能夠整合異質(zhì)觀測、尊重物理約束、隨空間時間連貫演化的持久語義和動力學(xué)基底（圖1）：

1. 多模態(tài)表示與海洋系統(tǒng)融合。核心路徑是構(gòu)建統(tǒng)一表示，整合跨模態(tài)、深度和尺度的異質(zhì)海洋觀測。衛(wèi)星測量、現(xiàn)場剖面、自主平臺和數(shù)值再分析各自提供海洋狀態(tài)的部分且有偏視角，數(shù)字孿生需要能夠聯(lián)合編碼這些不同來源，同時保留其不確定性和互補性的表示。AlphaOcean強調(diào)在共同語義空間內(nèi)對齊多模態(tài)信息，使表面觀測能夠告知次表層結(jié)構(gòu)，稀疏現(xiàn)場測量能夠更廣泛地傳播情境，模式衍生場能夠提供動力學(xué)支架而不主導(dǎo)學(xué)習(xí)語義。

2. 物理信息表示學(xué)習(xí)與約束整合。第二條路徑聚焦于將物理知識整合入表示學(xué)習(xí)，并非替代數(shù)值模式，而是作為塑造學(xué)習(xí)嵌入的引導(dǎo)約束集。這些約束可包括守恒原理、穩(wěn)定性條件、示蹤物行為邊界，或反映主導(dǎo)海洋過程的簡化動力學(xué)關(guān)系。將此類信息嵌入學(xué)習(xí)過程有助于確保表示在空間、時間或變量組合外推時保持連貫，降低產(chǎn)生語義合理但物理不一致狀態(tài)的風(fēng)險。

3. 語義嵌入空間實現(xiàn)可重用性與知識遷移。數(shù)字海洋智能的定義性能力是跨區(qū)域、現(xiàn)象和任務(wù)重用學(xué)習(xí)知識。AlphaOcean通過將海洋狀態(tài)組織到語義嵌入空間中來追求這一能力，在弱監(jiān)督或自監(jiān)督下捕捉有意義的相似性和差異性。在此空間中，具有可比動力學(xué)或生物地球化學(xué)特征的海洋區(qū)域可被識別、追蹤時間演化，并在缺乏顯式標(biāo)簽的情境下進行比較。

4. 時空建模實現(xiàn)動態(tài)連貫數(shù)字孿生。數(shù)字孿生海洋系統(tǒng)需要隨空間時間一致演化的表示，反映海洋系統(tǒng)的連通性和動力學(xué)。最終路徑強調(diào)編碼平流、混合和長程相互作用的時空建模，將時間情境和空間連通性納入學(xué)習(xí)表示，而非將海洋觀測視為獨立快照。這支持數(shù)字海洋狀態(tài)的持久更新、預(yù)測和情景探索，并使數(shù)字孿生能夠?qū)_動作出動態(tài)響應(yīng)。

總結(jié)與展望

AlphaOcean作為海洋基礎(chǔ)模型的概念框架，通過將表示置于海洋智能中心來解決現(xiàn)有空白。與AlphaEarth主要受限于標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺而非觀測不同，海洋——特別是其內(nèi)部——根本上受限于稀疏且不均勻的觀測。AlphaOcean并非消除這一物理限制，而是將海洋觀測從孤立樣本重新定義為對物理一致、演化狀態(tài)表示的約束，從而放大每次觀測的信息價值，降低數(shù)字海洋智能的有效數(shù)據(jù)需求。

論文信息：Yan, F., Fan, R., Lyne, V., and Su, F. (2026). Physics-informed representation learning for a digital-ocean twin: The AlphaOcean framework. The Innovation Informatics , 2(1): 100031.

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• 信息來源:RSOD海洋動力遙感。

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