青島海洋大數據中心建設穩步推進，助力海洋科學前沿研究，服務經濟社會發展

　　破譯數字青島建設中的“藍色密碼”

　　“數字青島”建設，海洋領域的數字化不可或缺。

　　深海中有什麼?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?海洋數字化如何支撐城市進階發展?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後盾。

　　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“海洋科學領域雲平臺”上線試運作，目前已推出四百餘套共用數據集、10余項海洋大數據與人工智慧應用産品，正以“數據認知、預知海洋”為宗旨，推動海洋數據的開放共用與高效利用，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

　　青島市政府辦公廳日前印發的《數字青島2021年行動方案》提出，要發展智慧海洋，建設海洋大數據中心，構建具有國際重要影響力的海洋人工智慧與大數據協同創新平臺。

　　建設海洋大數據中心，基礎是“數據”。作為認識海洋的重要基礎性工作之一，中科院海洋所在1950年成立伊始即不斷開展海洋調查工作，70多年來，構建了基於衛星遙感、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“空天海地”一體化海洋綜合觀測網路，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。

　　如此多的數據用在何處?數據傳輸從“錄播”變成“直播”有何意義?中科院海洋所海洋大數據中心副主任馮立強以對滸苔的立體化監測為例，介紹了海洋大數據中心對青島近海生態災害預警提供的支撐服務。海洋大數據中心通過融合現場觀測、衛星遙感、數值模式等相關數據提供滸苔發生、發展、消亡整個過程的監測資訊服務，不僅輔助了青島及時掌握滸苔發展態勢，強化前置打撈和聯防聯控，而且促成了去年的“源頭”治理，在江蘇省開展早期防控。據市海洋發展局相關統計，2020年青島滸苔總量和上岸量都大幅減少，滸苔整體處置費用較2019年減少了6000多萬元。

　　“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。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。” 馮立強介紹説，與此同時，建立“兩洋一海”超高分辨三維動力場數值模式，同化實時觀測資料，研發高精度再分析數據集産品，不斷豐富完善海洋大數據中心的數據資源池。

　　400余套數據集全球共用

　　10余項人工智慧産品輔助決策

　　“智慧海洋”是海洋管理的資訊化形式，是以資訊為主導提升經略海洋能力的重要手段，也是建設全球海洋中心城市的關鍵基礎設施。以海量數據為支撐，海洋大數據中心如今已上線數據集400余套，整合海洋與大氣科學數據軟體工具500余套，面向海洋領域用戶提供數據資源管理與共用、互動式數據分析等服務，推動了海洋科學前沿研究。同時，自主開發了10余項海洋大數據與人工智慧應用産品，探尋海洋的運作規律，預測未來的發展趨勢變化，建立了預測及應對模式，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、張榮華團隊和中科院大氣所朱江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組，發展出了新型的氣候變化預報系統，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，基於該模式對2018年“桑吉號”溢油軌跡進行了準確預測，分析結果被國辦採用。團隊成員海洋所研究員楊德周介紹説，目前，研究團隊正針對日本核廢水排到大海以後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援系統，該系統可實時展示颱風運移的路徑、強度等，實現颱風登陸前36-96小時自動生成輔助分析報告，提供不同區域、不同時刻的漫堤預警資訊，計劃在山東推廣使用。

　　“目前，海洋大數據中心的海量數據及開發的海洋大數據與人工智慧應用産品，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了輔助決策和有效支撐。” 馮立強介紹説，下一步，還將繼續建設海洋人工智慧應用、數據産品研發、數據服務等平臺，開發具有普適性、綜合性和示範性的數據産品，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慧與大數據服務業務化雲平臺，服務於海洋科技創新發展，推動海洋科學事業的發展。(青島日報/觀海新聞記者 李勳祥)