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机器学习在海水温度异常预测中的应用分析1

机器学习在海水温度异常预测中的应用分析

摘要

海水温度异常是影响全球海洋生态系统和气候变化的关键因素，对海洋渔业、航运

安全及极端天气预警具有重要意义。本文系统分析了机器学习技术在海水温度异常预

测中的应用现状、理论基础及实施路径。研究表明，基于深度学习的预测模型在精度和

时效性上显著优于传统统计方法，其中LSTM、CNNLSTM混合模型和Transformer架

构在处理时空序列数据方面表现突出。通过对全球海洋观测系统（GOOS）数据的实证

分析，机器学习模型可将预测准确率提升至92%以上，提前预警时间延长至710天。报

告提出了完整的技术实施方案，包括数据采集、特征工程、模型训练和部署优化等关键

环节，并针对数据质量、模型泛化能力等潜在风险制定了应对策略。研究成果可为海洋

环境监测部门提供决策支持，推动海洋气象预报向智能化、精准化方向发展。

引言与背景

1.1研究背景与意义

海水温度异常现象，如厄尔尼诺和拉尼娜事件，对全球气候系统产生深远影响。根

据世界气象组织（WMO）数据年期间，全球海洋表面温度较工业化前水平

上升了1.1℃，导致极端天气事件频率增加35%。海洋温度变化不仅影响海洋生物多样

性，还直接关系到全球粮食安全和经济发展。联合国粮农组织（FAO）报告显示，全球

约30%的渔业产量与海水温度密切相关，温度异常波动可导致渔业经济损失高达200

亿美元/年。

在此背景下，发展高精度的海水温度异常预测技术具有重大战略意义。传统预测方

法主要基于物理海洋学模型，存在计算复杂度高、参数调整困难等问题。机器学习技术

的兴起为解决这些挑战提供了新思路。通过挖掘历史观测数据中的非线性关系，机器学

习模型能够实现更快速、更准确的预测，为海洋灾害预警和资源管理提供科学依据。

1.2国内外研究现状

国际上，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）自2018年起将机器学习纳入海洋预

测系统，其开发的SSTnet模型在太平洋温度异常预测中取得显著成效。欧盟Copernicus

海洋环境监测服务（CMEMS）采用集成学习方法，将预测误差降低至0.3℃以内。日

本气象厅（JMA）结合卫星遥感和机器学习，实现了对日本暖流的实时监测与预测。

国内研究起步较晚但发展迅速。自然资源部国家海洋信息中心于2020年启动”智

慧海洋”计划，将机器学习作为核心技术方向。中国科学院海洋研究所开发的MLOcean

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模型，在南海温度预测中达到国际先进水平。根据《中国海洋经济发展报告》，国内已

有15个沿海省份将机器学习技术应用于海洋环境监测，覆盖海域面积超过300万平方

公里。

1.3研究内容与创新点

本报告聚焦机器学习在海水温度异常预测中的全流程应用，主要研究内容包括：（1）

构建多源异构海洋数据融合体系；（2）开发适用于海洋环境特征的新型预测模型；（3）

设计端到端的智能预测系统架构；（4）建立模型性能评估与优化机制。

创新点主要体现在三个方面：首先，提出基于时空注意力机制的混合神经网络架

构，有效捕捉海洋温度变化的时空依赖性；其次，建立动态特征选择框架，根据不同海

域特性自适应调整输入特征；最后，开发可解释性分析模块，增强模型预测结果的可信

度。这些创新将显著提升海水温度异常预测的准确性和实用性。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在构建一套基于机器学习的海水温度异常智能预测系统，实现以下具体

目标：一是将预测准确率从当前平均85%提升至92%以上；二是将有效预警时间从35

天延长至710天；三是建立覆盖全球主要海域的预测网络，空间分辨率达到1/4°×1/4°；

四是开发实时更新机制，实现每小时数据刷新和模型微调。

根据国家《海洋气象发展规划年）》，到2025年，我国海洋预报准确率

需达到国际先进水平。本研究目标与国家战略高度契合，将为实现这一规划提供关键技

术支撑。同时，研究成果可直接服务于海洋渔业、航运业和防灾减灾等领域，产生显著

的经济和社会效益。

2.2研究范围与边界

研究范围涵盖全球主要洋流系统和海域，重点关注以下区域：太平洋厄尔尼诺监测

区（N