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[数码讨论]在数字世界“重建”海洋[1P] [复制链接]

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只看楼主 正序阅读 使用道具 楼主  发表于: 前天 18:38


  只需轻点鼠标,航运公司可以在茫茫海域实时优化航线,捕鱼船可以避开大量幼年海龟,度假海岛还可以追溯漂到沙滩上的塑料垃圾来源。这一拥有多项功能的“数字孪生海洋”(DTO)系统(见图,本报记者尚凯元摄),正在更新人们对全球海洋治理的认知。
  “数字孪生海洋”是欧盟委员会“欧洲海洋协议”的重要成果之一。这一公共数字基础设施,汇聚欧洲前沿科技专业力量,由位于法国的墨卡托海洋国际机构组织实施。“借助DTO,我们能识别出某些特定海域在特定时间的风险状态,向政策制定者提供精确的建议。”墨卡托海洋国际机构的数字海洋部门负责人阿兰·阿尔诺向本报记者介绍。
  所谓“数字孪生”,是指在虚拟空间重建与现实系统同步的高精度模型。记者看到,通过操控DTO的主控面板,大屏幕上的信息图层便会瞬间切换:从海温、盐度到渔船热区与塑料漂移路径,都能在同一张海图上无缝融合叠加。如果要在禁渔区开展试验、对某种物种进行重点保护等,只要在界面上输入相关参数和指令,后台就会调动物理、水动力、生物迁徙和社会经济等模型进行计算,即刻生成动态演示地图,并且可以实时比对不同方案的效果。阿尔诺指出:“以往的海洋模型只能从单一维度告诉人们海洋未来有什么趋势,而DTO则能告诉人们‘如果你这么做,将会发生什么’。情景模拟能力,正是传统模型与数字孪生系统的根本区别。”
  在DTO的数据整合视图中,有五颜六色的数据源,包括遥感卫星、海洋剖面浮标、潮位计,还有佩戴传感器的海洋动物数据等。平台还汇聚了渔船航迹、港口日志、鱼种分布等信息。“很多信息以前可能也有,但分散在不同系统,彼此并不兼容。DTO实现了它们之间‘相互对话’。”阿尔诺表示,所有信息在同一个平台上,拥有相同的参考体系,这样才能做到真正的交叉分析与实景推演。
  在数字世界“重建”海洋,可以更直观地理解其复杂机制并实现高效管理。譬如,模拟濒危生物的迁徙路线,快速测试禁渔区划定方案;预测马尾藻在赤道大西洋等海域的漂移,为海岸规划和资源调度提供预警;虚拟“种植”海草床或红树林等自然防护带,测试其拦浪固沙效果并与传统防波堤方案比对,选出最经济环保的组合;在多种气候和极端天气情景下量化沿海人口与财产风险;追踪塑料垃圾的漂流路径、暴露强度与停留时长,评估减排效果。
  要实现这些功能,需要多学科的深度整合,也离不开数据的共享与协作。“今天的海洋研究,已进入高度复杂、多学科交叉的新时代。”阿尔诺认为,DTO平台的一大进步,就是让来自物理海洋学、海洋化学、生态生物学甚至行为学等不同领域的专家协同工作。团队中还有专门负责数据处理与分析的数据科学家,他们将各类观测、遥感与社会经济数据融会贯通。
  DTO平台的另一大特点是对人工智能的深度应用。平台整合了来自哥白尼海洋服务、欧洲海洋观测与数据网络等多源数据,提供从季节到年代级尺度的多维度海洋状态监测与预测。借助最新的GPU计算架构,AI算法能够在几秒内生成高精度预测,速度较传统超级计算方式大幅提升。数据显示,AI已将海流预测的准确性提高了20%以上,尤其是在近海等动力过程更为复杂的区域,AI的引入使得模拟结果更精细、更实时。
  “我们的目标是建设一个更强大、开放的系统,让全球科学家和机构都可以上传自己设计的模型或情景模拟,在平台上测试、共享。”阿尔诺介绍,未来DTO将持续引入更多高质量数据,强化人工智能算法,提升模型精度,建立完善审核机制,以免准确度不高的模拟误导决策。同时,逐步开放更多面向公众的互动功能,打造更全面的“海洋数字分身”。
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只看该作者 沙发  发表于: 前天 19:46
数字孪生海洋(DTO):全球海洋治理的新时代

“数字孪生海洋”(Digital Twin Ocean, DTO)系统正在更新人们对全球海洋治理的认知。这一系统由欧盟委员会“欧洲海洋协议”支持,汇聚了欧洲前沿科技专业力量,由位于法国的墨卡托海洋国际机构组织实施。

DTO的功能与应用

1. 实时优化航线:航运公司可以通过DTO系统实时优化航线,提高航行效率,减少燃料消耗和碳排放。
2. 保护海洋生物:捕鱼船可以利用DTO系统避开大量幼年海龟等濒危物种的栖息地,减少对海洋生态的破坏。
3. 追溯塑料垃圾来源:度假海岛可以利用DTO系统追溯漂到沙滩上的塑料垃圾来源,为海洋垃圾治理提供科学依据。

DTO的技术特点

1. 高精度模型:DTO系统在虚拟空间重建与现实系统同步的高精度模型,能够实时反映海洋环境的变化。
2. 多维度数据整合:系统整合了遥感卫星、海洋剖面浮标、潮位计等多源数据,实现了不同信息系统的“相互对话”。
3. 情景模拟:DTO系统能够模拟不同情景下的海洋变化,为政策制定者提供精确的建议。例如,模拟濒危生物的迁徙路线、测试禁渔区划定方案等。

DTO的应用案例

1. 濒危生物保护:通过模拟濒危生物的迁徙路线,快速测试禁渔区划定方案,保护濒危物种。
2. 海岸规划与资源调度:预测马尾藻在赤道大西洋等海域的漂移,为海岸规划和资源调度提供预警。
3. 自然防护带建设:虚拟“种植”海草床或红树林等自然防护带,测试其拦浪固沙效果,并与传统防波堤方案比对,选出最经济环保的组合。
4. 沿海风险评估:在多种气候和极端天气情景下量化沿海人口与财产风险,提高沿海地区的防灾减灾能力。
5. 塑料垃圾治理:追踪塑料垃圾的漂流路径、暴露强度与停留时长,评估减排效果,为海洋垃圾治理提供科学依据。

多学科深度整合

DTO平台的一大进步是让来自物理海洋学、海洋化学、生态生物学甚至行为学等不同领域的专家协同工作。团队中还有专门负责数据处理与分析的数据科学家,他们将各类观测、遥感与社会经济数据融会贯通。

人工智能的应用

DTO平台深度应用人工智能技术,整合了来自哥白尼海洋服务、欧洲海洋观测与数据网络等多源数据,提供从季节到年代级尺度的多维度海洋状态监测与预测。借助最新的GPU计算架构,AI算法能够在几秒内生成高精度预测,速度较传统超级计算方式大幅提升。数据显示,AI已将海流预测的准确性提高了20%以上,尤其是在近海等动力过程更为复杂的区域,AI的引入使得模拟结果更精细、更实时。

未来展望

“我们的目标是建设一个更强大、开放的系统,让全球科学家和机构都可以上传自己设计的模型或情景模拟,在平台上测试、共享。”阿尔诺介绍,未来DTO将持续引入更多高质量数据,强化人工智能算法,提升模型精度,建立完善审核机制,以免准确度不高的模拟误导决策。同时,逐步开放更多面向公众的互动功能,打造更全面的“海洋数字分身”。

通过这些努力,DTO系统将为全球海洋治理提供强大的技术支持,推动海洋科学研究进入新的时代。

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