海洋智能预报发展应用及装备展望
CSTR:
作者:
作者单位:

1.海军装备部驻广州地区军事代表局,广东 广州 510210 ;2.中国船舶集团有限公司第七一〇研究所,湖北 宜昌 443003 ;3.清江创新中心,湖北 武汉 430076 ;4.天津航海仪器研究所,天津 300131 ;5.广船国际有限公司,广东 广州 510382

作者简介:

罗潇(1987-),男,硕士,工程师,主要从事船舶设备研究工作。

通讯作者:

中图分类号:

TP391.7

基金项目:


Equipment Development and Application Prospects of Ocean Intelligent Forecasting
Author:
Affiliation:

1.Military Deputy Bureau of Naval Equipment Department in Guangzhou Region,Guangzhou 510210 ,China ;2.No.710 R&D Institute,CSSC,Yichang 443003 ,China ;3.Qingjiang Innovation Center,Wuhan 430076 ,China ;4.Tianjin Institute of Marine Instruments,Tianjin 300131 ,China ;5.Guangzhou Shipyard International Co.,Ltd.,Guangzhou 510382 ,China

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    摘要:

    全球海洋预报大模型与大数据应用、气象预报模型发展密不可分,简述了基于深度学习的人工智能技术在气象预报、海洋预报中的应用和特点。重点报告了我国各科研机构在全球海洋预报大模型领域的研究现状。结果表明,当前在数据驱动建模、海洋大数据分析、海洋要素智能预报等领域研究达到世界领先水平,预报周期、关键预测准确率超过目前世界先进预报系统。最后,结合海洋强国战略,分析并展望了海洋智能预报在装备应用领域发展中存在的挑战,考虑海洋安全背景下针对数据处理和装备应用等方面的研究方向。

    Abstract:

    The development of global ocean forecasting models is closely related to the application of big data and meteorological forecasting models. In this article,the application and characteristics of artificial intelligence technology based on deep learning in meteorological and ocean forecasting is briefly described. The article focuses on the research status of various scientific research institutions in China in the field of global ocean forecasting big models. The results indicate that current research in data-driven modeling,ocean big data analysis,and intelligent forecasting of ocean elements has reached a world leading level,with forecasting cycles and key prediction accuracy exceeding advanced forecasting systems in the world. Finally,based on the strategy of building a strong maritime nation,the challenges in the development of ocean intelligent forecasting in the field of equipment application are analyzed and discussed,and the research directions for data processing and equipment application in the context of maritime security are put forward.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

罗潇,周河宇,赵旻晟,等.海洋智能预报发展应用及装备展望[J].数字海洋与水下攻防,2024,7(5):536-545

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  • 收稿日期:2024-08-16
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  • 在线发布日期: 2024-11-07
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