基于3D U-Net深度学习模型的极端海况波浪参数预测研究

针对极端海况下波浪参数预测难题，中国研究人员创新性地构建了3D U-Net深度学习模型，通过多维数据集训练实现了西北太平洋区域有效波高(SWH)和平均跨零周期(MP2)的高精度预测。模型在25个热带气旋周期验证中表现优异，SWH预测MAE仅0.14m、R2达0.98，优于ERA5再分析数据，为海洋工程安全提供了突破性技术支撑。

　　

海洋环境中的波浪预测一直是困扰工程实践的全球性难题。在台风等极端海况下，传统物理模型如WAM、SWAN等虽能模拟波浪演化，但存在计算耗时长、硬件要求高等瓶颈。而现有机器学习方法如CNN、ConvLSTM多局限于单点预测，难以满足船舶航行、海洋工程等对区域波浪场的动态监测需求。特别是在西北太平洋这片全球热带气旋(TC)最活跃的海域，年均27.6个TC引发的极端波浪常造成重大安全事故，开发兼顾时空特征的高效预测模型迫在眉睫。

针对这一挑战，中国研究团队创新性地将医学图像处理领域的3D U-Net架构引入海洋预报领域。该模型通过独特的对称U型结构和跳跃连接，能同时捕捉风场与波浪场的三维时空关联特征。研究构建了包含553个TC事件的2000-2019年多维数据集，以ERA5再分析数据和CMA台风路径数据为基础，输入10m风速、风向及历史波浪参数，输出未来1小时的SWH和MP2预测。

关键技术包括：1）设计3D卷积核提取时空特征；2）采用MAE、MAPE和R²多指标评估；3）选取25个2020年TC事件验证模型；4）引入4个浮标数据对比ERA5再分析数据。这些方法使模型在保持物理规律的同时，显著提升了计算效率。

模型性能验证
在测试的25个TC案例中，3D U-Net的SWH预测MAE仅0.14m（MAPE=9.6%），MP2预测MAE为0.34s（MAPE=6.6%），R²均高达0.98。特别是在最大SWH预测中，模型表现甚至超越ERA5再分析数据，证实其对极端波浪的捕捉能力。

极端事件预测
通过特殊设计的训练策略，模型成功预测了台风"黑格比"期间6.5m的极端SWH，误差较传统方法降低32%。浮标验证显示，在波高>4m时，模型仍保持MAPE<15%的精度。

计算效率对比
相较于需要高性能计算机的WW3模型，3D U-Net在普通GPU上即可实现分钟级区域预报，计算耗时降低超4个数量级，满足工程实时性需求。

这项发表于《Ocean Engineering》的研究，首次将3D U-Net应用于大范围海洋波浪预测，其创新性体现在：1）建立端到端的时空关联模型；2）开发针对极端海况的数据增强方法；3）实现物理模型精度与机器学习效率的结合。该技术已应用于某海洋平台安全预警系统，为"一带一路"海上基础设施建设提供了重要技术支撑。未来可通过引入注意力机制进一步提升模型在复杂边界条件下的表现，推动智慧海洋预报技术发展。