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由歐洲-地中海氣候變化中心研究人員主導的一項研究，通過將人工智能與傳統數值海洋模型相結合，改進了石油泄漏軌跡預測。該研究展示了如何獲取更準確、更及時的預測結果，進而實現更快速的分析和情景測試——這一成果可能成為應急響應工作中的關鍵進展。
 
石油泄漏可能是最具破壞性的環境災難之一，不僅可能嚴重破壞海洋生態系統、擾亂沿海社區生活，還會造成長期的經濟損失。MEDSLIK-II等傳統數值模型雖能模擬海水中石油顆粒的移動與轉化過程，但其準確性卻因關鍵物理參數的調優需依賴專家判斷而受到限制。這種人工校準流程盡管依托經驗開展，卻未必能完全捕捉現實中海洋與大氣環境的復雜性及多變性。
 
這項發表在《生態信息學》期刊上、題為《利用貝葉斯優化改進油膜軌跡模擬》的新研究，通過引入貝葉斯優化技術解決了這一難題。貝葉斯優化是一種人工智能技術，能夠通過衛星觀測數據自主學習，進而調整模型的物理參數。這種混合方法得以將物理基模型的可靠性，與人工智能的高效性和適應性相結合。
 
歐洲-地中海氣候變化中心及哥倫比亞大學研究員、該研究的主要作者加布里埃爾?阿卡里諾表示：“這項研究在縮小傳統數值海洋模型與人工智能方法之間的差距方面邁出了重要一步，證明混合解決方案能有效融合兩者的優勢。通過將貝葉斯優化框架與廣泛應用的社區型MEDSLIK-II石油泄漏模型及衛星觀測數據相結合，我們為下一代業務化預報系統搭建了原型。”
 
實際應用場景
 
歐洲-地中海氣候變化中心研究員、該研究的合著者馬可?德卡洛表示：“石油泄漏對生態系統和人類活動均會產生嚴重影響，而預測其擴散變化趨勢，對于開展有效的干預行動至關重要。傳統數值模型雖有一定作用，但依賴人工選取參數，這可能會引入不確定性。我們提出的混合方法并非要取代物理模型，而是對其進行補充——既能提升模擬結果的真實性與可靠性，即便在數據稀缺的情況下，也能保持良好的表現。”
 
研究團隊以2021年敘利亞巴尼亞斯石油泄漏事件為案例，驗證了這種混合方法的有效性。在該事件中，超過1.2萬立方米的石油泄漏至地中海（見圖1）。此次應用得出的結果表明，預報準確性獲得了顯著提升：在與衛星觀測到的油膜形態及擴散范圍的匹配度上，空間精度最高提升了20%；與標準模型預測相比，位置追蹤精度最高提升了25%；而綜合技能評分（用于將石油泄漏的空間分布與衛星觀測等“真實基準”進行對比的指標）相較于對照模擬，平均從7.97%提升至20.66%。
 
圖 1  2021年8月24日至27日選取的、針對敘利亞巴尼亞斯石油泄漏事件的油膜圖像。每個子圖均依據衛星反演數據及衛星重訪時間，呈現了油膜演變的連續階段。
 
這些改進在多個時間步長中均保持穩定，尤其在漂移變異性增強的時段表現突出，這表明該方法在動態環境條件下依然有效。這一成果為石油泄漏事件中的應急響應部門帶來了顯著益處：更精準的軌跡預測能幫助有關部門更高效地部署應急行動，從而有可能避免海洋生態系統遭受進一步破壞。
 
該方法的另一重要優勢在于，經過訓練的機器學習模型可通過高效校準數值模型的參數來加快其運行速度，進而實現更快速的分析與情景測試。
 
德卡洛表示：“隨著新觀測數據的獲取，該方法還能實現實時更新；且其框架具備可遷移性與可部署性，可應用于不同地理區域或其他場景，例如大氣建模或海洋建模。這使其不僅是一款研究工具，更成為適用于實際業務的解決方案，能在環境突發事件中為快速決策提供支持。”
 
歐洲-地中海氣候變化中心研究員、該研究的合著者伊戈爾?魯伊斯?阿塔克表示：“作為一名專注于海洋污染模擬的海洋學家，我深知建模者的經驗對于成功還原石油泄漏這類事件的模擬結果至關重要。對目標區域和模擬工具的了解越深入，得到的結果就越精準。而我們歐洲-地中海氣候變化中心的跨學科團隊開發的這套新方法，能夠自動尋找石油泄漏模型的最優調優參數。”
 
我們得出的研究結果仍需在其他真實石油泄漏事件中接受檢驗。不過，從目前的研究發現來看，我們預計該方法能節省專家的時間——讓他們無需將精力耗費在問題的技術細節上，轉而可以更深入地從整體層面了解泄漏事件。在海洋應急事件中，時間至關重要。
 
除石油泄漏應急響應之外，這一創新框架還具備在其他環境預報系統中應用的巨大潛力——這些系統同樣面臨不確定性高、觀測數據有限的類似挑戰。例如，該方法也可應用于大氣模型及通用海洋環流模型，有望減少長期存在的模型偏差，并改進對小尺度物理過程的模擬效果。
 
阿卡里諾表示：“從這個角度而言，這項研究不僅提供了一項新穎的技術成果，更指向了環境預報領域的一種范式轉變——在這種新范式下，融入物理知識的人工智能將成為業務化風險管理及氣候適應力策略的核心基礎。”
 
隨著氣候變化持續改變海洋與大氣環境狀況，此類人工智能增強型建模系統等創新方法，對于保護海洋環境及沿海社區免受環境災害影響而言，正變得愈發關鍵。
 
該研究成果表明，將人工智能與傳統環境建模相融合，能夠帶來切實可行的改進——這些改進不僅有助于深化科學認知，也能提升現實場景中的應急響應能力。
 
該研究中所用的模擬運算依托歐洲-地中海氣候變化中心的JUNO混合計算集群完成，該集群是歐洲用于氣候與環境研究的最先進計算設施之一。優化工作流程的設計由歐洲-地中海氣候變化中心研究人員主導，他們同時整合了機器學習組件，并通過衛星數據對研究結果進行了驗證。