近日，中國科學院海洋研究所李曉峰研究員和王凡研究員領(lǐng)銜在海洋現(xiàn)象智能預報方法體系研究方面取得重要進展。研究系統(tǒng)梳理了海洋狀態(tài)變量（Ocean State Variables, OSV）預報與海洋現(xiàn)象（Ocean Phenomena, OP）預報的概念框架、研究進展及其內(nèi)在聯(lián)系，并圍繞不同時間尺度和主導物理驅(qū)動機制，總結(jié)了人工智能在海洋現(xiàn)象預報中的應用進展與發(fā)展趨勢，進一步展望了面向海洋現(xiàn)象預報的大型海洋模型（Large Ocean Model, LOM）發(fā)展方向，為發(fā)展現(xiàn)象級預報的瑯琊大模型2.0奠定理論基礎(chǔ)。相關(guān)成果發(fā)表于Science Bulletin。

研究指出，海洋預報總體可分為兩類：一類是OSV預報，主要針對溫度、鹽度、流速、海表高度等基礎(chǔ)海洋要素的連續(xù)分布進行預測，通常采用均方根誤差等指標評估精度；另一類是OP預報，更關(guān)注臺風、風暴潮、渦旋、內(nèi)孤立波、ENSO等海洋事件的發(fā)生、發(fā)展與演變，可進一步生成軌跡、概率分布和風險圖等面向應用的產(chǎn)品，并通過交并比、軌跡誤差等面向?qū)ο笾笜诉M行評價。相比OSV預報，OP預報與防災減災、資源管理和社會服務聯(lián)系更為緊密，服務對象不僅包括科研人員，還涵蓋政府管理部門、行業(yè)用戶和社會公眾。研究構(gòu)建了OSV與OP預報的總體框架，如圖1所示。

進一步地，研究將海洋現(xiàn)象按照主導物理驅(qū)動機制和時間尺度劃分為三類：小時至天尺度的大氣強迫高頻災害過程、天至周尺度的海洋內(nèi)部中尺度與波動動力過程，以及月至年尺度的海氣－冰凍圈耦合模態(tài)。圍繞不同尺度海洋現(xiàn)象的智能預報，論文系統(tǒng)總結(jié)了當前代表性研究進展，分析了現(xiàn)階段在多源數(shù)據(jù)融合、跨尺度建模、物理一致性和泛化應用等方面面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，并提出了未來發(fā)展方向。

圖1?基于人工智能的海洋現(xiàn)象預報總體框架

（a）通過整合多源數(shù)據(jù)，結(jié)合不同類型AI方法，實現(xiàn)跨時空尺度的海洋現(xiàn)象預測；（b）概括了海洋大模型預報的通用框架。

研究認為，未來OP預報正從傳統(tǒng)的單一要素、單一任務研究，邁向多源數(shù)據(jù)融合、跨尺度協(xié)同和智能化一體化發(fā)展的新階段。依托海洋現(xiàn)象大模型（OP-LOM），未來有望把海洋狀態(tài)變量預報與渦旋、內(nèi)孤立波、風暴潮、ENSO等現(xiàn)象級預報有機結(jié)合起來，實現(xiàn)從“海洋環(huán)境場預測”到“海洋事件演化預警”的跨越。通過融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，并引入物理約束、知識遷移和持續(xù)學習等新方法，下一代海洋現(xiàn)象預報模型將進一步提升對復雜海洋過程的刻畫能力、預報精度和業(yè)務應用價值。隨著高性能計算平臺和開放式服務接口的不斷發(fā)展，海洋現(xiàn)象大模型有望成為支撐智能海洋預報的重要核心，為海洋防災減災、資源開發(fā)利用和氣候變化應對提供更強有力的科技支撐。

圖2?海洋現(xiàn)象大模型（OP-LOM）的總體設計框架

OP-LOM包括前端圖像處理模塊、通用特征提取共享模型和預報后端模塊。上部為OSV背景場與用戶交互界面，下部為模型運行所需的基礎(chǔ)設施環(huán)境，包括GPU集群、網(wǎng)絡通信、并行計算及部署支持。（a）多源多模態(tài)圖像序列處理；（b）處理后數(shù)據(jù)的通用特征提取；（c）海洋現(xiàn)象預測序列生成。

論文第一作者為中國科學院海洋研究所李曉峰研究員，通訊作者為王凡研究員，合作者還包括中國科學院海洋研究所張旭東、任沂斌、王云鶴、楊楠、王充、穆珊珊、王浩宇、劉穎潔和趙子萌，以及天津大學周圓教授。該研究獲國家自然科學基金重大項目等資助。

論文信息：

Xiaofeng Li, Xudong Zhang, Yibin Ren, Yunhe Wang, Nan Yang, Chong Wang, Shanshan Mu, Haoyu Wang, Yuan Zhou, Yingjie Liu, Zimeng Zhao, Fan Wang*. Artificial intelligence for ocean phenomena forecasting. Science Bulletin,?2026.

https://doi.org/10.1016/j.scib.2026.04.002

• 信息來源:中國科學院海洋所。

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