海洋工程领域知名期刊发文！卫星海洋环境监测预警全国重点实验室研究人员及其合作者实现海洋内孤立波传播轨迹的长时间实时预测_研究生_模型

近日卫星海洋环境监测预警全国重点实验室与浙江大学联合培养的博士研究生黄龙宇以第一作者在海洋工程领域知名期刊Ocean Engineering上发表了题为“Real and long-time predicting the trajectories of internal solitary waves: Case studies in the Sulu Sea”的研究论文，论文通讯作者为卫星海洋环境监测预警全国重点实验室杨劲松研究员，合作者包括卫星海洋环境监测预警全国重点实验室陈鹏正高级工程师、任林副研究员、浙江大学海洋学院贺双颜副教授、浙大-二所联培硕士生马泽泰、上交-二所联培硕士生柴昱、美国国家航空航天局（NASA）刘安国博士、美国路易斯安那大学刘冰清博士。

内孤立波（Internal Solitary Waves, ISWs）是海洋中一种重要的动力过程，其传播过程中携带的巨大能量对潜水器、石油平台和海底管道等构成严重威胁。因此，开发一种有效的模型来预测内孤立波的传播轨迹具有重要的科学和应用价值。传统的数值模型往往需要大量的计算资源或复杂的物理机制假设，本研究基于地球静止轨道卫星（GOS）的高频观测数据和深度学习技术，提出了一种实时的、精准的内孤立波轨迹预测方法。

图1 内孤立波实时预测方案

本研究基于两颗地球静止轨道卫星（GEO-KOMPSAT-2A和Fengyun-4A）对苏禄海内孤立波进行的高频（每10分钟一次）连续（长达4小时）跟踪观测数据，开发了一种基于长短期记忆递归神经网络和注意力机制的深度学习模型（ISW-PRED），仅需输入内孤立波的初始位置信息和少量的海洋环境参数，即可实现高精度的内孤立波轨迹预测。

图 2 基于深度学习的内孤立波轨迹预测流程

研究结果表明，ISW-PRED在单步预测（30分钟）中的平均绝对位置误差（MAPE）为1.87 km；在长时间（24小时）预测中，MAPE仅为5.18 km。相比传统的数值方法，本研究提出的内孤立波轨迹预测模型精度更高，尤其是在长时间预测中表现更为出色。

图 3 内孤立波轨迹的24小时预测结果比对，红色和蓝色曲线分别表示本文模型和传统数值模型的预测结果，黑色曲线为卫星实际观测结果

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https://authors.elsevier.com/a/1kixr6nh7CMq9

编辑：于皓

审核：黄龙宇杨劲松陈小燕

审定：张华国