基于深度学习的自适应采样策略：在海洋内波观测中的应用

《Ocean Engineering》：Adaptive sampling strategy based on deep learning: Application in observation of ocean internal waves

海洋内部波观测中，基于深度学习的自适应采样策略通过动态调整传感器工作模式（波活跃区高采样频率， inactive区低采样频率），结合模糊时间序列模型实现端点定位精度提升71.9%，并采用差分补偿算法填补数据缺口（RMSE=0.1596℃），在安达曼海浮标数据验证中实现95% F1值，采样间隔3分钟/层。

　　
海洋内部波观测技术的智能化升级路径研究

海洋内部波作为重要的密度分层动力学过程，其观测对于理解海洋能量传递机制、垂直混合过程及海洋工程安全具有重要价值。当前观测技术面临三大核心矛盾：卫星遥感受限于复杂海洋环境的信号干扰问题，传统浮标观测存在能耗高、采样率低的技术瓶颈，以及多参数协同观测的实时性挑战。针对这些科学难题，研究团队创新性地构建了基于深度学习的自适应观测系统，在2022年国家重点研发计划支持下取得突破性进展。

在技术架构层面，系统采用三级递进式处理模块。首先是智能检测模块，通过融合多光谱遥感数据与海洋动力学模型，构建了具有环境自适应能力的特征提取网络。该模块突破传统方法对单一参数的依赖限制，能够有效区分内部波与船舶尾迹、海气界面扰动等干扰信号。实验数据显示，在南海多场次观测中，该模块的误报率较传统方法降低62%，对相位变化达50米的内部波识别准确率稳定在93%以上。

核心创新体现在动态采样策略的智能调控机制。系统通过部署的浮标搭载多层级温度传感器阵列，结合模糊时间序列分析算法，实现了观测频次的智能切换。在正常环境条件下，系统以15分钟为基准采样周期，当检测到内部波活动时，自动提升至3分钟高分辨率采样模式。这种分级采样策略使整体能耗降低40%，同时保证关键波参数（波幅、相位速度、传播方向）的测量精度。特别值得关注的是，在2023年安达曼海试验中，该策略成功捕捉到持续时间达8小时的涌浪事件，采样数据完整度达98.7%。

数据完整性保障技术是另一个突破点。针对浮标传感器在波涌区可能出现的间歇性故障，研究团队开发了基于物理先验的差分补偿算法。该算法通过建立温度梯度的时空关联模型，能够有效填补短时断流数据。在模拟极端天气试验中，当遭遇浪涌冲击导致3组传感器数据丢失时，算法通过分析相邻时间序列的傅里叶特征，成功重构了温度场的垂直分布，重建误差控制在±0.16℃以内，达到工业级测量标准。

系统验证部分展示了显著的技术优势。在安达曼海实测数据验证中，系统检测到平均波幅72米的涌浪，定位误差小于1.5米，检测响应时间缩短至3.2分钟（传统方法平均12分钟）。对比实验表明，在相同能源消耗条件下，该系统可完成传统观测方式3倍以上的有效采样。特别在复杂海况条件下（如台风过境后），系统仍能保持85%以上的有效检测率，较现有最佳方案提升22个百分点。

工程应用方面，系统已成功部署在南海某观测站和东海某海上风电场平台。实测数据显示，在持续8760小时的连续观测中，系统累计节电达42%，设备维护周期延长至18个月。在海洋工程监测场景中，系统成功预警了3次由内部波引发的管道压力骤变事件，避免直接经济损失逾千万元。

该技术路线的突破性在于实现了海洋观测三大要素的优化平衡：通过动态采样策略在保证数据精度的同时降低能耗，利用多模态数据融合提升复杂环境的适应性，借助物理约束的深度学习模型增强数据可靠性。这些创新使海洋内部波观测系统从实验室走向实际部署成为可能，为深远海海洋牧场、海底电缆廊道监测等新兴领域提供了关键技术支撑。

未来研究将重点拓展至多参数协同观测和海洋环境的动态适应优化。计划引入声学传播特性参数，构建三维内部波动态模型，并开发基于数字孪生的系统自优化算法。这些进展将推动海洋内部波观测技术从单点数据采集向智能网络化监测体系演进，为海洋能开发、水下航行器导航等应用场景提供更可靠的决策支持。