基于多模态模型的中国渤海区域海域单点波谱生成方法

《Dynamics of Atmospheres and Oceans》：The method of single points wave spectrum generation for regional sea based on multimodal model in the Bohai sea, China

渤海海域半封闭海域中，本研究提出基于编码器-解码器架构并融合坐标注意力机制的多模态波谱生成模型，输入数据涵盖区域风场、海底地形及目标点参数，通过WAVEWATCH III模拟数据与 buoy 测量验证，模型有效捕捉非线性关系，显著提升波谱能量分布与总能量预测精度。

　　海洋波浪是海洋中普遍存在的自然现象，对海洋工程和海上活动具有重要影响。因此，研究海洋波浪具有显著的社会和科学价值。波浪谱作为描述海洋波浪的重要工具，能够提供关于波浪能量分布的全面信息，包括不同频率和方向的波浪特征。与传统的波浪统计参数相比，波浪谱可以更精确地反映波浪的动态变化和能量分布特性，为波浪的生成机制和变化趋势提供了更为深入的分析依据。波浪谱的计算对于理解风输入、底部摩擦、波浪破碎和能量耗散等波浪生成过程中的关键因素至关重要。

在海洋工程领域，波浪谱的应用十分广泛。例如，波浪谱被用于计算波浪载荷、评估结构疲劳以及预测海洋结构物的动态响应。此外，波浪谱也被用于计算船舶的运动状态和方向，而不依赖于传统的波浪统计参数。目前，获取波浪谱的主要方法包括现场观测、遥感技术和数值模拟。现场观测方法通过浮标、船只和海底传感器直接测量波浪特性，从而估算波浪谱。遥感技术则利用卫星测高、合成孔径雷达（SAR）和激光雷达/雷达系统等手段，从远处获取大规模的波浪数据。数值模拟方法则基于数值波浪模型（如WAM和SWAN），通过风场和水深等参数计算波浪谱。这些模型通常建立在随机相位谱作用密度平衡方程的基础上，采用数值计算方法求解波浪谱。与观测方法相比，数值波浪模拟具有更高的成本效益，且能更快地获得结果。

近年来，随着数值波浪模型的发展，第三代模型如WAM（WAMDI Group, 1988）、SWAN（Simulating Waves Nearshore）（Booij et al., 1999）和WAVEWATCH III（Tolman et al., 2002）在国际上获得了广泛认可。这些模型能够提供更精确的波浪模拟结果，但它们的计算过程依赖于复杂的数值方法，对计算资源提出了较高要求。特别是在高精度计算场景下，即便采用并行计算技术来提高处理速度，计算资源的消耗仍然是一个关键问题。

与此同时，深度学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路。深度学习方法能够通过深层网络结构学习隐藏的非线性关系，被广泛应用于海洋科学研究中。例如，Fan et al. (2020) 利用长短期记忆（LSTM）神经网络，基于SWAN模型的模拟数据预测显著波高，结果表明LSTM在点预测方面优于传统机器学习方法。然而，这种基于点预测的方法难以推广到区域波浪预测。Huang et al. (2022) 通过将卷积神经网络（CNN）与SWAN模型相结合，开发了一种区域风浪预报模型，显著提高了计算效率。Bai et al. (2022) 在南海地区构建了一个二维波浪预报模型，利用CNN框架并结合随机搜索算法优化模型超参数，取得了良好的效果。Yu et al. (2024) 提出了一种名为MA-TrajGRU的时空网络，该网络结合了多变量注意力机制，并在南海台风期间的波浪参数预测中取得了优异的成果，其性能优于常用的时空网络模型。

尽管上述研究为深度学习在波浪谱分析中的应用提供了有益的启示，但仍存在一些局限性。例如，一些方法依赖于船体运动响应数据来反演波浪谱，这种方法在极端波浪条件下可能难以获取完整的观测数据。此外，地形和障碍物的变化使得深度学习模型在半封闭海域中生成波浪谱面临挑战。因此，有必要针对半封闭海域开展专门的深度学习研究，以拓展深度学习在海洋波浪领域的应用范围。

本研究提出了一种基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构的多模态波浪谱生成模型，专门用于半封闭海域的单点波浪谱预测。该模型结合了多种数据类型，如风场和海底地形等，以捕捉复杂的非线性关系。通过引入坐标注意力机制，模型能够更有效地处理多尺度输入数据，提高波浪谱预测的准确性。研究数据来源于WAVEWATCH III数值波浪模型的模拟结果，并通过浮标观测数据进行验证。模型的输入数据包括目标点和区域的风场参数、海底地形信息，这些数据与数值波浪模型的输入一致，确保了模型的有效性和可推广性。

为了评估模型的性能，研究采用了相关系数、平均绝对误差和均方根误差等指标，对波浪谱及其积分参数的准确性进行了分析。统计分析结果表明，生成的波浪谱能够准确反映真实波浪谱的总能量和能量分布特征。此外，模型在半封闭海域的波浪谱预测中表现出良好的适应性和准确性，验证了其在复杂海洋环境中的有效性。本研究的应用范围不仅限于理论研究，还通过在中国渤海海域的实际验证，展示了该模型在实际海洋工程中的潜在价值。

在研究过程中，我们采用了Python 3.9作为编程语言，并基于PyTorch 2.0.1框架进行模型开发。开发环境为Windows 11操作系统，使用NVIDIA GeForce RTX 4060Ti显卡进行模型训练。初始学习率设置为0.0001，并引入了早停机制以防止模型过拟合。模型训练过程中，我们对输入数据进行了多尺度处理，以确保其能够充分捕捉波浪谱的复杂特征。同时，我们还对模型的输出结果进行了可视化比较，以直观展示模型在不同时间点的预测能力。

通过比较不同时间点的波浪谱，我们发现大多数波浪谱呈现单峰特性，这表明风浪谱在大多数情况下具有相对简单的结构。然而，在某些特殊条件下，如台风或极端海况，波浪谱可能会呈现出多峰或其他复杂形态。这种变化为模型的训练和优化提出了更高的要求，同时也为未来研究提供了新的方向。本研究通过引入多模态处理方法，成功克服了半封闭海域中波浪谱预测的挑战，为深度学习在海洋波浪研究中的应用提供了新的思路和方法。

在讨论部分，我们进一步分析了模型的性能及其在实际应用中的优势。通过编码器-解码器架构，模型能够有效整合多源数据，提取关键特征，并生成高质量的波浪谱预测结果。此外，模型的多模态处理能力使其能够适应不同尺度的输入数据，提高预测的灵活性和准确性。在渤海海域的应用验证中，模型表现出了良好的泛化能力和稳定性，能够在复杂的海洋环境中提供可靠的波浪谱预测。

本研究的主要结论是，基于多模态模型的单点波浪谱生成方法在半封闭海域中具有显著的应用价值。通过结合数值波浪模型和深度学习技术，我们构建了一个能够准确反映波浪谱特征的模型，并在实际应用中取得了良好的效果。该模型不仅能够提高波浪谱预测的效率，还能够为海洋工程和海上活动提供更加精确的数据支持。此外，研究结果表明，深度学习方法在处理复杂非线性关系方面具有明显优势，能够有效克服传统数值模型在计算资源上的限制，为未来海洋波浪研究提供了新的技术路径。

本研究的创新点在于，它首次将多模态处理方法应用于半封闭海域的波浪谱生成任务。通过整合风场和海底地形等多源数据，模型能够更全面地捕捉波浪生成过程中的关键因素，从而提高预测的准确性。此外，引入的坐标注意力机制显著增强了模型对多尺度数据的处理能力，使其能够在复杂的海洋环境中实现高效的波浪谱预测。这些创新为未来研究提供了重要的参考价值，同时也为海洋波浪预测技术的发展开辟了新的方向。

在研究过程中，我们还发现了一些值得注意的问题和挑战。例如，尽管深度学习方法在处理非线性关系方面表现出色，但在某些特殊条件下，如极端海况或数据缺失的情况下，模型的预测能力可能会受到一定影响。因此，未来的研究需要进一步探索如何提高模型在这些极端情况下的鲁棒性和适应性。此外，如何优化模型的计算效率，使其能够在更广泛的海洋环境中应用，也是一个值得深入研究的问题。

总体而言，本研究通过开发一种基于多模态模型的波浪谱生成方法，为半封闭海域的波浪预测提供了新的解决方案。模型的有效性和准确性得到了充分验证，并在实际应用中展示了良好的性能。研究结果表明，深度学习技术在海洋波浪研究中的应用前景广阔，能够为海洋工程和海上活动提供更加精确和高效的波浪谱预测工具。未来，随着深度学习技术的不断进步，我们有望开发出更加智能化和自动化的波浪谱预测模型，为海洋科学研究和实际应用提供更大的支持。