张 韧, 李 明

(1.国防科技大学 气象海洋学院,江苏 南京 211101;2.南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044;3.内蒙古师范大学 应用数学中心,内蒙古 呼和浩特 010022)

1 海洋环境中的信息不完备问题

大数据和人工智能是当今的前沿热点领域,大数据技术使许多隐藏于数据中的规律得以挖掘,使常规方法难以揭示的事件特征得以呈现,一些看似毫不相干的现象,通过大数据方法可以建立起他们之间的关联模型。基于海量数据的机器学习、深度学习等人工智能技术,为挖掘数据信息、提取知识规律提供了先进的技术手段。

海洋环境涉及地理、气象、水文、空间、电磁等自然因素以及政治、经济、军事、人文等地缘因素,尤其是深海、极地等航运通道、资源富集和军事敏感区,数据信息往往难以获取,许多情况下海洋环境保障面临的不是大数据问题,而是环境数据样本欠缺和评估决策知识匮乏的情景,即信息不完备问题。这里的信息不完备包含了三层含义: 一是远洋航运、海上作业和海洋工程中的自然环境历史资料和数据信息匮乏; 二是航道控制区、利益攸关区和军事敏感区实时环境要素资料获取困难; 三是缺少构建海洋环境评估决策模型所需要的航行、工程、试验案例样本。如何针对现实海洋环境中客观存在的信息不完备问题,基于有限的、不充分的数据信息和样本案例,拟合逼近真实海洋环境,构建客观、定量的评估模型,具有重要科学意义和应用前景。……