基于可解释机器学习的海洋参数预测：突破尺度与时间挑战的创新方法

本研究针对海洋参数预测中存在的尺度差异和时间动态性难题，通过随机森林(RF)模型结合数据标准化和时序特征工程，成功实现了Hs、Hmax、Tz、Tp、PD和SST等关键参数的高精度预测，为海岸工程和海洋环境监测提供了可靠的技术支撑。

　　

海洋环境预测一直是海洋科学和工程应用中的核心挑战。随着气候变化加剧，极端天气事件频发，准确预测波浪参数和海表温度对沿海基础设施设计、海上作业安全和生态系统保护都至关重要。然而，传统的水动力模型在处理多尺度、多参数的海洋系统时面临计算复杂、适应性不足等问题。虽然机器学习方法展现出潜力，但不同海洋参数间显著的时空尺度差异（如快速变化的波浪参数与缓慢演变的SST）以及"黑箱"问题制约着预测精度。这正是Ahmet Durap团队在《Regional Studies in Marine Science》发表的研究着力解决的痛点。

研究人员采用澳大利亚黄金海岸浮标站2023年的高频观测数据，包含Hs、Hmax、Tz、Tp、P_D和SST六个关键参数。通过系统比较原始数据、标准化数据、时序特征工程数据及其组合四种处理方式，运用随机森林(Random Forest, RF)算法构建预测模型。关键技术包括：1) 数据标准化处理；2) 构建滞后特征(lag features)和滚动统计量；3) 特征重要性分析；4) 采用R2、MAE和RMSE等多指标评估模型性能。

在"材料与方法"部分，研究详细阐述了RF模型的选择依据。RF因其处理非线性关系、自动特征加权和抗过拟合特性被选为核心算法。研究区域选在波浪动力学典型的黄金海岸，使用Datawell方向性波浪浮标采集的30分钟间隔数据。通过70%-30%的训练-测试集划分，确保模型验证的可靠性。

"结果"部分展示了引人注目的发现。原始数据下，Hs和Hmax预测表现出色（R2>0.91），但其他参数表现欠佳。标准化单独应用时，虽然训练集指标改善，但测试集仍存在过拟合。转折点出现在引入时序特征工程后，所有参数预测精度显著提升：SST的R2从-1.69跃升至0.998，Tz从-0.30提高到0.970。特征重要性分析揭示SST_lag1贡献度达99.88%，而Tp预测主要依赖滚动均值特征（86.73%）。

研究通过"讨论"深入剖析了这些发现的意义。波浪高度参数因强自相关性易于预测，而Tp、P_D等参数需要捕捉复杂的时间依赖性。时序特征工程的引入不仅解决了尺度差异问题，还增强了模型的可解释性——例如发现波向(P_D)与SST存在显著关联（特征重要性0.945），这为理解海洋过程提供了新视角。

在"结论"部分，作者强调了方法学的创新价值。研究表明：1) 不同海洋参数需要差异化的预处理策略；2) 时序特征是提升预测精度的关键；3) RF模型结合特征工程能有效克服海洋参数的尺度挑战。这些发现为构建可解释、高精度的海洋预测系统提供了模板，对海岸灾害预警、航运路线优化等应用具有重要实践意义。

该研究的局限性在于Tp预测仍有提升空间，未来可通过纳入风场等外部驱动因子进一步优化。此外，作者建议推广标准化的预处理流程以促进研究间的可比性。这项工作不仅推动了海洋预测方法学的发展，也为机器学习在地球系统科学中的应用提供了示范。