“數字青島”建設中，海洋領域的數字化不可或缺。

地球表面的71%被水所覆蓋，其中96.54%的液態水存在于海洋中。然而，海洋中95%的水域尚未被探索過，人類對海洋的認識遠遠不如火星。

深海中有什么？海水是如何流動的？海洋變化何以影響著全球的天氣和氣候？照亮浩瀚未知的海洋內部，破譯神秘變幻的海洋密碼，離不開持續不斷的探索和研究，而海洋大數據就是這種探索和研究的堅強后盾。

近日，中國科學院海洋研究所海洋大數據中心再迎重大進展，該中心核心平臺“海洋科學領域云平臺”上線試運行，目前已推出百余套共享數據集、10余項海洋大數據與人工智能應用產品，正以“數據認知、預知海洋”為宗旨，推動海洋數據的開放共享與高效利用，助力海洋科學前沿研究，保障海洋環境安全，服務社會經濟發展。

實時接收海洋觀測網數據，數據資源池總量達242TB

海洋大數據中心的基礎是“數據”。作為認識海洋的重要基礎性工作之一，海洋所在1950年成立伊始即不斷開展海洋調查工作，70多年來，構建了基于衛星遙感、無人機、科考船、水下移動觀測、西太平洋潛標觀測網、近海浮標觀測網、岸基野外觀測臺站組成的海岸帶-近海-大洋“空天海地”一體化海洋綜合觀測網絡，該觀測網絡的最大特點是實現了海洋觀測數據的實時傳輸。目前，觀測數據已實現實時匯聚到海洋大數據中心，該中心的數據資源池總量已達到約242TB，涵蓋海洋水文、氣象、生物、化學、聲學、地形地貌等多類型。

中科院海洋所海洋大數據中心副主任馮立強介紹說，海洋大數據中心的數據主要來自科考船調查、定點觀測、衛星遙感、海洋數值模式和再分析資料等。從科考船調查來看，海洋所自建所以來先后擁有20余艘科學考察船，積累了豐富的海洋科學考察數據。 “金星”號、“科學一號”等大多數科考船已經退役，如今，以 “科學”號為旗艦、“創新”號、“科學三號”為代表的科考船隊奮斗在近海大洋，每年開展航次10余個，數量在國內處于第一梯隊。2015年，海洋所牽頭組建中國科學院海洋科考船隊，統籌調配管理院內“科學”“實驗”“探索”“創新”4個系列12艘科考船，更加有力地推動了海洋科考能力和數據獲取的跨越式提升。

而在定點觀測數據來源方面，海洋所牽頭建設的“四站四網”海洋野外觀測網絡——膠州灣站、黃河口站、牟平站、長江口站，及黃海浮標觀測網、東海浮標觀測網、西太平洋潛標觀測網、渤海與北黃海區域觀測網，是國際上最大規模的“空天海地”一體化綜合立體觀測網絡，實現了從中國近海向大洋深處的覆蓋。其中，近海長期觀測數據已累計長達30年，西太深海潛標觀測數據自2016年以來實現了實時傳輸。

“今年6月份，我們還將建設啟用衛星地面接收站，接收更加多源的國際國內高分辨衛星遙感數據?！?馮立強介紹說，與此同時，建立“兩洋一?！背叻直嫒S動力場數值模式，同化實時觀測資料，研發高精度再分析數據集產品，不斷豐富完善海洋大數據中心的數據資源池。

400余套數據集全球共享，10余項人工智能產品輔助決策

以海量海洋科學數據資源為支撐 ，海洋大數據中心如今已上線數據集400余套。同時，立足基礎研究等優勢，自主開發了10余項海洋大數據與人工智能應用產品，面向海洋領域用戶提供數據資源管理與共享、交互式數據分析、輔助決策等服務。

“2020年底，海洋大數據中心通過新版門戶網站首次發布了特色數據產品5套，包括全球海洋溫度格點數據集、全球海洋鹽度數據集、全球海洋層結數據集、全球海洋熱含量數據集、基于廣義回歸神經網絡的全球海洋表層二氧化碳分壓數據集。”馮立強說，除此之外，還發布了高質量的全球海洋現場觀測數據集，涵蓋1985年至今的上千萬條海洋溫度、鹽度觀測數據。這些數據的開放共享推動了海洋科學前沿研究，例如，今年年初，包括海洋所在內的全球14家單位學者聯合發布了國際第一份涵蓋2020整年的全球海洋環境變化研究報告。報告顯示，2020年海洋升溫持續，成為有現代海洋觀測記錄以來海洋最暖的一年，亟需采取有效措施來保護海洋。

據介紹，“海洋科學領域云平臺”近日上線試運行時，再次上線船基調查數據集353套、定點觀測數據集59套、衛星遙感數據6套及再分析數據產品、國際共享數據集10余套。同時，集成海洋與大氣科學數據軟件工具500余套，為海洋領域用戶提供了更多數據資源和在線分析工具。

當然，打造數字海洋、智慧海洋，不僅僅要對海洋數據進行收集分類整編，更重要的是面向國家、政府、企業、大眾等領域的目標用戶需求，打造海洋大數據與人工智能應用產品，探尋海洋的運行規律，預測未來的發展趨勢變化，建立預測及應對模式，服務國家海洋健康可持續發展。

例如，中科院海洋所王凡團隊根據對西太平洋暖池結構的認識、變異機理的把握，在氣候預報模式中加入了海洋鹽度模塊，發展出了新型的氣候變化預報系統（IOCAS ICM），在保證準確率的同時，把厄爾尼諾事件有效預報時間提前到半年甚至更早。

海洋所尹寶樹研究員團隊建立了高精度西太及中國近海的海流模式，基于該模式對2018年“桑吉號”溢油軌跡進行了準確預測，分析結果被國辦采用。團隊成員海洋所研究員楊德周介紹說，目前，研究團隊正針對日本核廢水排到大海以后的擴散途徑進行研究預判。

團隊成員海洋所副研究員馮興如告訴記者，尹寶樹團隊還聯合海洋大數據中心建立了精細化的風暴潮-近岸浪-天文潮耦合漫堤預報決策支持系統，該系統可實時展示臺風運移的路徑、強度等，實現臺風登陸前36-96小時自動生成輔助分析報告，提供不同區域、不同時刻的漫提預警信息，計劃在山東推廣使用。

“目前，海洋大數據中心已開發海洋大數據與人工智能應用產品10余項，在我國近海生態災害、溢油、風暴潮災害預警服務等方面提供輔助決策和有效支撐。” 馮立強介紹說，下一步，還將繼續建設海洋人工智能應用、數據產品研發、數據服務等平臺，不斷研發集成海洋科學數據管理和分析應用工具，開發具有普適性、綜合性和示范性的數據產品，面向國家環境安全、政府決策和海洋科研需求，構建結構完善、功能先進的海洋人工智能與大數據服務業務化云平臺，服務于海洋科技創新發展，推動海洋科學事業的發展。（青島日報/觀海新聞記者  李勛祥）

責任編輯：單蓓蓓