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本研究的主要作者包括Mingqing Wang、Danni Wang、Yanfei Xiang、Yishuang Liang、Ruixue Xia、Jinkun Yang、Fanghua Xu和Xiaomeng Huang。研究机构涉及清华大学地球系统科学系、九章科学有限公司、自然资源部国家海洋信息中心等。该研究于2023年2月6日发表在《Frontiers in Marine Science》期刊上。
该研究的主要科学领域是海洋观测与数据融合。随着全球气候变化研究的深入，海洋在调节地球系统中的重要性日益凸显。然而，现有的海洋观测数据存在时空分布不均、碎片化严重以及观测深度有限等问题。传统的数据同化方法计算量大，且其他常规数据融合技术精度较低。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于深度学习（Deep Learning）的多源海洋数据融合网络（ODF-Net），旨在通过融合多种来源的海洋数据，生成高质量的三维海洋数据集。
研究收集了多种来源的海洋数据，包括现场观测（in situ observations）、海洋卫星观测（satellite observations）以及三维网格数据（如数值模型数据、客观分析数据和再分析数据）。数据的时间跨度为1994年至2017年，空间范围为全球海洋（180°W–180°E，60°S–65°N）。为了确保数据的一致性，研究采用了插值方法对数据进行时空对齐。
ODF-Net基于一维残差网络（1D-ResNet）设计，包含多个一维残差块（Residual Blocks），能够快速融合常规观测、卫星观测和三维模型输出数据。网络结构引入了通道注意力机制（Channel Attention Mechanism）和空间注意力机制（Spatial Attention Mechanism），以引导模型关注最重要的特征，从而提高模型的性能和可解释性。此外，研究还采用了自适应参数化修正线性单元（APReLU）作为激活函数，以增强模型的非线性拟合能力。
研究使用英国气象局Hadley中心的EN4温度与盐度剖面数据集（EN4-profiles）作为训练标签。通过线性插值和时空加权插值方法，将EN4-profiles插值到目标网格上。研究设计了包含梯度约束和积分约束的损失函数，以减少融合数据在垂直方向上的高频虚假信号。为了验证模型的性能，研究进行了多组对比实验，包括基线模型、加入注意力机制的模型、加入APReLU的模型以及使用Transformer模型的对比实验。
研究利用ODF-Net融合了1994年至2017年的多源海洋数据，生成了全球月均三维海温数据集（ODF-ST数据集）。数据集的空间分辨率为0.25°×0.25°，垂直分辨率为23个标准层。为了评估数据集的合理性，研究将其与多种全球海温数据集进行了对比，包括NOAA的OISST数据集、Hadley中心的HadISST数据集以及世界海洋数据库（WOA18）。此外，研究还利用热带大气海洋阵列（TAO）的观测剖面数据对数据集的时间相关性进行了验证。
ODF-Net在融合海温数据方面表现出色，其预测结果的均方根误差（RMSE）为0.74°C，海温剖面梯度误差（STPGE）为0.042°C/m，决定系数（R²）为0.992，均优于其他数据源和集合平均数据（EAD）。特别是在湾流、黑潮延伸体和西风漂流等梯度较大的区域，ODF-Net的预测精度显著提高。
ODF-ST数据集与OISST、HadISST和WOA18等数据集在空间分布上具有高度一致性。在垂直方向上，ODF-ST数据集的海温剖面与WOA18的数据也表现出良好的吻合。此外，ODF-ST数据集能够较好地捕捉到ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）信号，其与NOAA气候预测中心（NOAA/CPC）提供的ENSO指数的相关系数高于0.9。
本研究提出了一种基于深度学习的多源海洋数据融合方法，解决了传统数据融合方法在精度和计算效率上的不足。ODF-Net通过引入注意力机制和物理先验知识，显著提高了数据融合的精度和可解释性。生成的ODF-ST数据集为海洋科学研究提供了高质量的三维海温数据，具有重要的科学价值和应用价值。
研究还探讨了ODF-Net在不同海洋区域的表现，发现其在太平洋、大西洋和印度洋的表现与全球区域相当，但在北极和南大洋的表现仍有提升空间。这为未来研究提供了方向，特别是在高纬度区域的观测数据稀缺问题。
通过这项研究，深度学习在海洋数据融合中的应用得到了进一步验证，为未来海洋科学研究提供了新的工具和方法。