国自然“数据-知识耦合的海洋环境预报预测理论与方法” 重大项目指南

“数据-知识耦合的海洋环境预报预测理论与方法” 重大项目指南是国自然地球科学部重大项目指南的重大项目之一，下面小编为你带来了申报条件要求等内容，一起看看吧！

“数据-知识耦合的海洋环境预报预测理论与方法”

重大项目指南

海洋环境预报预测对我国海洋权益维护、海洋经济发展以及海洋防灾减灾等具有重要意义。人工智能是海洋科学的国际前沿和热点研究领域，也将是海洋环境监测与预报预测的一场技术革命。由于海洋过程发生及演化机理复杂，传统基于数值模式与资料同化的预报不确定性高、时效性低。将大数据驱动的人工智能技术应用于海洋过程及其变化规律研究，可望实现对海洋环境的高效监测和精准预报预测、推动人工智能海洋学这一新兴交叉学科的发展。

一、科学目标

突破多模态海洋环境大数据智能化信息挖掘和重构，发展面向海洋科学、聚焦海洋环境预报预测的人工智能理论方法与技术，提升典型海洋过程、典型海洋现象深度挖掘与智能预测水平，建立数据-知识协同驱动的海洋环境预报预测新体系，促进海洋科学研究范式变革，开展海洋环境高效监测和精准预报预测应用示范研究。

二、研究内容

(一)多模态海洋环境大数据智能化信息挖掘和重构。

研究海洋环境大数据的多特征非线性映射关系，发展多模态数据的智能联合质控、融合与重构技术，解决海洋稀疏观测数据时空分布不足的问题，构建适于人工智能海洋学研究的高质量、高时空覆盖率的大数据集。

(二)海洋环境预报预测数据-知识耦合建模。

研究基于知识牵引、数据驱动的海洋环境预报预测模型参数化、智能订正、及多元物理-时空因子约束的建模方法，将物理模型与智能模型进行集成与协同，发展数据-知识耦合的建模新技术，提高复杂海洋环境预报预测能力。

(三)多尺度典型海洋现象深度挖掘与智能预测示范。

研究海洋现象深度挖掘与智能预测的时空建模方法，发展可解释性的海洋现象人工智能模型，解析多尺度海洋现象特征与演化规律，探索海洋现象机制与关键影响因子，实现多尺度海洋现象的智能预报预测。

(四)面向海洋环境预报预测的人工智能理论与方法。

突破海洋环境参量的特征自动学习技术，促进海洋数据到智能模型的过程机制解析，将海洋科学知识介入人工智能方法，提供超越观测条件的模型外推潜力，构建面向海洋环境预报预测的人工智能理论与方法。

三、申请要求

(一)申请书的附注说明选择“数据-知识耦合的海洋环境预报预测理论与方法”，申请代码1选择D06的下属申请代码。

(二)申请书研究内容应覆盖本指南所有研究内容。

(三)咨询电话：010-62326909。