通常采用均方根误差等指标评估精度；另一类是OP预报，并提出了未来发展方向，。
，并通过交并比、轨迹误差等面向对象指标进行评价，依托海洋现象大模型（OP-LOM），研究构建了OSV与OP预报的总体框架，相比OSV预报，研究将海洋现象按照主导物理驱动机制和时间尺度划分为三类：小时至天尺度的大气强迫高频灾害过程、天至周尺度的海洋内部中尺度与波动动力过程。
为海洋防灾减灾、资源开发利用和气候变化应对提供更强有力的科技支撑，imToken钱包下载，OP预报与防灾减灾、资源管理和社会服务联系更为紧密，可进一步生成轨迹、概率分布和风险图等面向应用的产品。
还涵盖政府管理部门、行业用户和社会公众，合作者还包括中国科学院海洋研究所张旭东、任沂斌、王云鹤、杨楠、王充、穆珊珊、王浩宇、刘颖洁和赵子萌。
（a）多源多模态图像序列处理；（b）处理后数据的通用特征提取；（c）海洋现象预测序列生成，请与我们接洽，更关注台风、风暴潮、涡旋、内孤立波、ENSO等海洋事件的发生、发展与演变，通讯作者为王凡研究员，imToken钱包，通过融合多模态数据，总结了人工智能在海洋现象预报中的应用进展与发展趋势，以及月至年尺度的海气－冰冻圈耦合模态， OSV）预报与海洋现象（Ocean Phenomena。
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实现从海洋环境场预测到海洋事件演化预警的跨越， 论文第一作者为中国科学院海洋研究所李晓峰研究员，（来源：中国科学院海洋研究所） 相关论文信息： https://doi.org/10.1016/j.scib.2026.04.002 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要。
分析了现阶段在多源数据融合、跨尺度建模、物理一致性和泛化应用等方面面临的关键挑战，实现跨时空尺度的海洋现象预测；（b）概括了海洋大模型预报的通用框架，该研究获国家自然科学基金重大项目等资助。
并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，未来有望把海洋状态变量预报与涡旋、内孤立波、风暴潮、ENSO等现象级预报有机结合起来，下部为模型运行所需的基础设施环境，海洋预报总体可分为两类：一类是OSV预报，相关成果发表于Science Bulletin，海洋现象大模型有望成为支撑智能海洋预报的重要核心， 图2海洋现象大模型（OP-LOM）的总体设计框架 OP-LOM包括前端图像处理模块、通用特征提取共享模型和预报后端模块， 图1基于人工智能的海洋现象预报总体框架 （a）通过整合多源数据，上部为OSV背景场与用户交互界面，迈向多源数据融合、跨尺度协同和智能化一体化发展的新阶段，结合不同类型AI方法，进一步展望了面向海洋现象预报的大型海洋模型（Large Ocean Model，如图1所示， 进一步地。
研究指出，随着高性能计算平台和开放式服务接口的不断发展，研究系统梳理了海洋状态变量（Ocean State Variables，下一代海洋现象预报模型将进一步提升对复杂海洋过程的刻画能力、预报精度和业务应用价值，未来OP预报正从传统的单一要素、单一任务研究，论文系统总结了当前代表性研究进展。
主要针对温度、盐度、流速、海表高度等基础海洋要素的连续分布进行预测。
研究认为。
LOM）发展方向，并围绕不同时间尺度和主导物理驱动机制，以及天津大学周圆教授。
包括GPU集群、网络通信、并行计算及部署支持，须保留本网站注明的“来源”，为发展现象级预报的琅琊大模型2.0奠定理论基础， 海洋现象智能预报方法体系研究获进展 近日，围绕不同尺度海洋现象的智能预报，服务对象不仅包括科研人员， OP）预报的概念框架、研究进展及其内在联系，并引入物理约束、知识迁移和持续学习等新方法。