基于GswinLSTM混合深度学习模型的海上风场时空预测及其在航海安全与可再生能源优化中的应用

针对海上风场预测中时空依赖关系建模不足的难题，研究人员创新性地提出融合LSTM与分组Swin Transformer的GswinLSTM模型。该模型通过多尺度窗口注意力机制捕获空间特征，结合时序建模优势，在ERA5再分析数据验证中显著提升预测精度，为海上风电调度、船舶导航安全及低碳海事政策制定提供关键技术支撑。

　　

随着全球气候变暖加剧，清洁能源的高效利用成为各国可持续发展的核心议题。其中，风力发电作为最具潜力的可再生能源之一，近年来呈现爆发式增长——2023年全球风电产业规模同比激增50%。然而，自然风的强波动性导致风速和方向具有高度不确定性，这不仅造成能源供应系统的不稳定和运营成本攀升，更给海上船舶航行带来显著风险。特别是对风帆辅助船舶而言，实时掌握风场动态直接关系到航行安全和能耗优化。传统预测方法如数值天气预报（NWP）虽在中长期预测中表现良好，但存在计算资源消耗大、对极端天气适应性差等缺陷；而单一机器学习模型如LSTM或Transformer，往往难以兼顾时空特征的协同建模。

针对这一技术瓶颈，中国国家自然科学基金委资助的研究团队创新性地开发了GswinLSTM混合深度学习模型。该模型通过将长短期记忆网络（LSTM）与分组Swin Transformer（Gswin Transformer）有机融合，成功实现了对海上风场时空动态的高精度预测。研究采用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析数据验证显示，该模型在四项评估指标上均超越Transformer、ResUnet等前沿模型，尤其在传统方法易出现误差累积的长期预测场景中表现突出。相关成果发表于《Ocean》期刊，为海上风电运营、船舶智能导航及低碳海事政策制定提供了突破性技术方案。

关键技术方法包括：1）多尺度空间注意力机制，通过4×4、8×8、16×16三级窗口划分实现细粒度至长程空间依赖捕获；2）动态加权时空联合建模，利用分组Swin Transformer模块增强LSTM的空间表征能力；3）基于ERA5再分析数据的网格化风场建模，准确反映近海气候特征。

【方法论】

研究团队设计的GswinLSTM采用双分支架构：时序分支采用堆叠LSTM层提取时间序列特征，空间分支则通过分组滑动窗口注意力机制（Group Swin Transformer）建立多尺度空间关联。特别值得注意的是，模型将特征图划分为三组并行处理，每组采用不同尺寸的注意力窗口，这种创新设计显著提升了模型对台风涡旋等复杂气象模式的识别能力。

【结果】

实验表明，在24小时预测任务中，GswinLSTM的均方根误差（RMSE）较ConvLSTM降低23.7%，决定性系数R²提升至0.947。在极端天气案例中，模型对台风路径周边风速突变的预测准确率比传统NWP方法提高31.2%，验证了其优异的鲁棒性。

【讨论与管理启示】

该研究突破性地解决了风场预测中"时空特征割裂"的行业痛点。通过实证分析发现，模型每提升1%的预测精度，可使海上风电场日均发电效率增加2.3万美元，同时降低船舶碰撞事故风险约17%。这些发现为欧盟"数字孪生海洋"计划提供了关键技术参考。

【结论】

GswinLSTM模型通过创新性地融合LSTM时序建模与分组滑动窗口注意力机制，建立了目前最精确的海上风场时空预测框架。其技术价值不仅体现在算法层面的多尺度特征融合创新，更在实际应用中展现出对可再生能源优化、海上交通安全和气候适应政策的双重支撑作用，为智慧海洋建设提供了重要技术范式。