GLONET：全球海洋预测的梅卡贝尔全流程神经网络系统
流体动力学
2025-10-01 v3 大气与海洋物理
摘要
准确的海洋预测对于从科学到决策等不同领域都至关重要。近期数据驱动模型在天气预测领域取得了显著的突破，但迄今为止，没有数据驱动方法能够匹配依赖于物理驱动数值模型的传统全球海洋预测系统的准确性和可扩展性，这些模型的空间分辨率或复杂性会导致计算成本极高。本文介绍 GLONET，这是一个由 Merc Merc Merc Ocean International 开发的基于神经网络的全球海洋预测系统。GLONET 训练于全球 Merc Merc Ocean 物理再分析 GLORYS12，通过神经算子和网络集成物理原则，这些网络动态捕获 local-global 相互作用，纳入统一、可扩展的框架中，确保小尺度精度和高效动力学。对 GLONET 的性能进行评估并与两项其他预测系统进行基准测试：全球 Merc Merc Ocean 分析与预测 1/12 高分辨率物理系统 GLO12 和一个最近的神经网络系统也训练于 GLORYS12。提出了一系列针对基于神经网络的海洋预测系统的综合验证指标，这些指标超越了传统的点式误差评估，后者可能倾向于优化主要最小化此类指标的神经网络。GLONET 的初步评估显示在温度、海表高度、盐度和海洋流动方面均显示出有前景的成果。GLONET 的实验性日度预测可通过欧洲数字双胞胎海洋平台 EDITO 获得。
引用
@article{arxiv.2412.05454,
title = {GLONET: Mercator's end-to-end neural Global Ocean forecasting system},
author = {Anass El Aouni and Quentin Gaudel and Charly Regnier and Simon Van Gennip and Olivier Le Galloudec and Marie Drevillon and Yann Drillet and Jean-Michel Lellouche},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.05454},
year = {2025}
}