海洋所在基于人工智能的溫躍層降尺度研究方面取得重要進展
近日,中國科學(xué)院海洋研究所尹寶樹研究團隊在基于可解釋性深度學(xué)習(xí)模型的溫躍層深度降尺度研究方面取得新進展,相關(guān)成果發(fā)表在海洋科學(xué)領(lǐng)域國際學(xué)術(shù)期刊Ocean Modelling(JCR1區(qū))。
溫躍層是海洋中溫度隨深度急劇變化的水層,其存在顯著增強了上層海洋的層結(jié)穩(wěn)定性,這種獨特的熱力結(jié)構(gòu)使其與海洋環(huán)流、內(nèi)波、水團分布及海氣交換等緊密關(guān)聯(lián),在海洋動力學(xué)和氣候系統(tǒng)中具有重要作用。然而,由于觀測技術(shù)的局限性,目前獲取高質(zhì)量的海洋溫躍層結(jié)構(gòu)實測數(shù)據(jù)仍然具有挑戰(zhàn)。因此,如何建立高分辨率的衛(wèi)星遙感資料與海洋次表層結(jié)構(gòu)(如溫躍層結(jié)構(gòu))的映射關(guān)系,已經(jīng)成為物理海洋學(xué)研究中的一項重要課題。

EBAM-CNN模型結(jié)構(gòu)以及降尺度過程示意圖
針對這一問題,研究團隊通過利用海表溫度(SST)、絕對動力地形(ADT)和海表風(fēng)場(SSW)等關(guān)鍵海表環(huán)境要素,結(jié)合EN4觀測數(shù)據(jù),提出了一種基于Enhanced Block Attention Module-Convolutional Neural Network(EBAM-CNN)模型的降尺度方法,該方法能夠有效利用高分辨率海表觀測數(shù)據(jù)重構(gòu)次表層中尺度結(jié)構(gòu)特征。此外,研究團隊通過SHAP可解釋性算法量化了輸入特征的貢獻值,揭示了SST、ADT和緯度信息是影響溫躍層深度的關(guān)鍵因子,有助于進一步理解溫躍層的形成及變化機制。該研究成果為其他高分辨率次表層要素的重構(gòu)提供了新的方法和思路,在海洋動力學(xué)研究和海洋環(huán)境變化分析等方面具有重要意義,具有顯著的學(xué)術(shù)價值和廣泛的實際應(yīng)用前景。

CNN與EBAM-CNN模型重構(gòu)結(jié)果對比(a,b)以及輸入變量貢獻的定量分析(c)
中國科學(xué)院海洋研究所與青島科技大學(xué)聯(lián)培研究生馮忠琨為第一作者,中國科學(xué)院海洋研究所齊繼峰研究員為共同第一作者、通訊作者。合作者包括嶗山實驗室李德磊研究員、中國科學(xué)院海洋研究所尹寶樹研究員,青島科技大學(xué)楊樹國教授等。該研究得到了國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項和國家重點研發(fā)計劃的共同資助。
論文信息:
Feng,Z.1,Qi,J.1*,Li,D.,Xie,B.,Sun,G.,Yin,B.,& Yang,S. (2025). Attention-enhanced deep learning model for reconstruction and downscaling of thermocline depth in the tropical Indian Ocean. Ocean Modelling,https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2025.102537
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