摘要：大海，总是充满了神秘和无尽的吸引力。很多人都喜欢站在海边，感受海风吹拂，聆听浪花拍岸的声音。但你有没有想过，这片蓝色的大海深处，藏着多少秘密？今天，我们就来聊聊一种让大海开口“说话”的技术——海洋大数据。先别被“海洋大数据”这个名字吓到。虽然听起来有点高深莫测

谈谈让大海开口“说话”的技术——海洋大数据

本文来源于“海洋与湿地”（OceanWetlands）：

文 | 王海诗（Amphitrite Wong）
顾问 | 王敏幹教授（Prof.John MK Wong）

本文约13700字，阅读约25分钟

大海，总是充满了神秘和无尽的吸引力。很多人都喜欢站在海边，感受海风吹拂，聆听浪花拍岸的声音。但你有没有想过，这片蓝色的大海深处，藏着多少秘密？今天，我们就来聊聊一种让大海开口“说话”的技术——海洋大数据。

先别被“海洋大数据”这个名字吓到。虽然听起来有点高深莫测，但其实这件事和我们的生活关系紧密，而且它的原理一点也不复杂。

想象一下，大海是一个巨大的藏宝库，里面藏着无数的“宝贝”。除了我们熟知的鱼虾、珊瑚，还有很多不容易直接看到的东西，比如洋流的流动轨迹、海水的温度变化，甚至是海底的地形…… 这些信息对科学家来说，就像探寻海洋奥秘的“密码”。

过去，想要了解这些“密码”，科学家们需要亲自出海，在船上布置仪器，采集数据。这个过程很辛苦，范围也很有限。而且，海洋那么大，靠一条船跑来跑去，能掌握的信息实在太少了。

上图：北部湾涠洲岛的石珊瑚。©摄影：周浩郎 | 绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）

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让大海开口“说话”

随着科技的进步，人类找到了一个更聪明的办法——通过大数据来聆听大海的“声音”。简单来说，就是利用各种设备采集海洋的信息，然后用计算机把这些数据进行分析和解读。

举个简单的例子吧。你有没有注意过天气预报里的海温图？那些颜色鲜明的图像，其实就是从卫星上拍下来的。卫星遥感技术可以从太空俯瞰地球，记录海水的温度、颜色变化，这些都是海洋的“语言”。

除了卫星，我们还会在海里布置许多“浮标”。这些浮标就像守护在海洋里的哨兵，24小时监测水下的情况。温度、盐度、洋流速度，这些都能被记录下来。现在的技术甚至可以让船只自带监测设备，一边行驶一边采集数据。

这些分散的数据看起来可能很杂乱，但当我们把它们整合到一起，就像拼成了一幅巨大的海洋拼图。我们不仅可以“看”到海洋的样子，还能“听”到它的故事。

【案例：海洋大数据+卫星遥感=组合拳】

海洋大数据的崛起，让卫星遥感技术成为研究迁徙物种和海洋生态的重要工具。

尤其是在追踪迁徙物种方面，这项技术大有可为。比如高分辨率的卫星影像可以清晰捕捉体长超过过3米的鲸鱼的踪迹，帮助科学家绘制它们的迁徙路线。这不仅让我们更了解这些庞然大物的生活习性，也揭示了它们对环境因素的依赖，比如水温、海流和食物分布。更重要的是，这些数据还能帮助评估人类活动对它们的影响，比如航运、捕鱼是否侵占了它们的栖息地。事实证明，有了卫星的帮助，保护鲸鱼这样的大型海洋生物变得更有针对性，效果也更好。

不仅如此，卫星遥感技术还可以“放下身段”，关注更小型的海洋生物和它们赖以生存的生态系统。比如，科学家已经利用卫星影像绘制了沿海敏感生态区域的地图，包括海草床、红树林和珊瑚的分布。这些地方看似不起眼，却是许多迁徙物种的重要家园，还能保护海岸线不受侵蚀，甚至在调节碳排放方面也功不可没。更棒的是，卫星还能“体检”这些生态系统，快速地评估它们的健康状况。一旦某些区域出现退化或者受到威胁，比如红树林减少或者珊瑚白化，科学家就能第一时间发现，采取措施进行干预or修复。

所以说，卫星遥感和海洋大数据的结合，就像给海洋装上了一双“千里眼”。未来，随着技术越来越先进，我们不仅能更精确地保护濒危物种，还能帮助这些生态系统恢复活力，为应对气候变化和生态危机提供科学支持。

海藻林是沿海地区高度繁盛的近岸海洋生态系统，在维持气候稳定方面发挥着至关重要的作用。随着海洋变暖，海藻林的分布范围正在以越来越快的速度发生变化，令人担忧。在过去的几十年里，全球评估的海藻林中有38%出现了总体下降，而仅有27%有所增加，导致预计每年全球海藻林损失率为2%。在世界范围内，许多曾经丰富的海藻林现在变成了海胆荒漠，或被称之为“草坪藻”的微型藻类覆盖的海底草甸。这些变化被认为是不可逆转的。海藻林尤其容易受到这种状态转变的影响，与其他更具标志性的生态系统如珊瑚礁或雨林不同，海藻林的衰退在很大程度上被忽视了。上图是非洲大海藻林（Great African Seaforest）。©Sea Change Project

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大……有多大？

海洋大数据，说起来其实就是我们通过各种先进的技术手段，把海洋的“脉搏”摸得更清楚了。大家可能会好奇，这到底是怎么回事？别急，我来用几个例子跟大家聊聊，什么是海洋大数据，以及它的特点。

我们得知道，海洋大数据的“料”特别多，量大得惊人。打个比方吧，就像大海装满了无数的小水滴，每一滴水都带着不同的信息。全球的科学家每天用卫星、浮标、船舶这些“工具”，从海洋里“抓”回一大堆数据。这些数据量大到什么程度呢？就像你往电脑里不停存照片，存到硬盘都装不下的那种感觉。这些数据涉及海水的温度、盐度、流动方向等等，数量多得让人眼花缭乱。

第二，这些数据的种类非常丰富，维度特别高。什么意思呢？简单来说，就是一个地方的海洋数据，不仅包括表面上的东西，比如温度和盐度，还可能包括深海的洋流速度，甚至海底有什么样的地形。可以说，我们现在获取的海洋信息，比过去“翻海找宝”的渔民细致多了。科学家用大数据技术，把这些看似零散的数据整合起来，像拼拼图一样，拼出了一个完整的海洋世界。

再说说海洋数据的变化有多快。海洋环境就像天气一样，说变就变。比方说，今天天气预报说有台风，它为什么能这么准？其实是因为大数据帮了大忙。卫星和浮标每时每刻都在盯着海洋的变化，把新鲜的数据源源不断地传回来。通过这些实时更新的数据，我们不仅能提前预测台风，还能更快发现海洋的“脾气”是否正常。

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还有一个很有趣的地方，就是这些数据和时间、地点都分不开。比如说，研究人员可以通过数据看清某个海域从过去到现在的变化，就像在看海洋的“成长日记”。他们还能知道哪片海域鱼多、哪片海域有海冰需要避开，所有的信息都和地点息息相关，联系紧密得很。

除了量大、种类多和变化快，海洋大数据还有个特点，就是来源五花八门。就拿卫星来说吧，它在太空中看着整个地球，提供的是宏观的“大画面”。而浮标就像海洋里的小哨兵，它们在水里漂着，随时随地测量海水的温度和盐度。这些数据来源虽然不同，但经过技术处理之后，就能拼凑出一个既全面又详细的海洋信息库。

又大又复杂，单凭人力没法搞。不过，虽然海洋大数据复杂得让人“脑壳痛”，可它也是最迷人的地方。由于数据太多、太杂，科学家们得用先进的计算机技术来整理，比如用3D建模和虚拟现实，把海洋的样子直观地展示出来。就好像我们能在电脑屏幕上看到一个“数字大海”，这种技术让研究人员能更加轻松地挖掘海洋的秘密。

【海洋大数据的实际应用领域】

举几个例子，

在大数据的实际应用中，气候科学和海洋生物地球化学领域已经取得了不少成果。科学家们通过整合大量碳循环和其他生物化学数据，构建了更全面的气候模型。这些模型可以帮助我们更准确地预测气候变化的趋势，并为国际气候谈判提供科学支持，比如哪些措施可以更有效地减少温室气体排放。这些成果正在为全球应对气候危机贡献力量。

大数据还被用来绘制精细的海洋栖息地地图。通过整合各种海洋观测数据，科学家能够绘制出不同海域的生态分布图。这些地图不仅展示了哪些区域适合作为海洋保护区，还能帮助决策者更科学地规划海洋资源的使用。这种精细化的分析能够更好地平衡保护与开发之间的关系，对海洋生态系统的长期健康至关重要。

在水产养殖方面，大数据和人工智能的结合也带来了新的解决方案。比如，利用人工智能分析水质、鱼群活动和环境数据，科学家可以更快地发现鱼类养殖中的寄生虫问题，从而采取及时的防控措施。此外，大数据还能追踪养殖鱼类的活动轨迹，防止它们逃逸到自然水域，破坏生态平衡。这种技术的应用，不仅提高了养殖效率，还让海洋资源的利用变得更加环保和可持续。

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海洋大数据的魔力

那么，为什么科学家对海洋大数据这么感兴趣呢？这项技术到底有什么用呢？其实，它的作用可大了！

先说最直接的，海洋大数据让我们的天气预报更准确了。你知道吗？台风的形成和路径，与海洋温度密切相关。通过分析海洋大数据，气象学家可以更快更准地预测台风的走向，这对防灾减灾来说特别重要。

再说渔民们关心的事。有了海洋大数据，渔民可以知道鱼群喜欢聚集在哪里。这不仅能提高捕捞效率，还能避免过度捕捞，保护海洋的生态平衡。

【海洋大数据与远洋捕捞】

举例来说，

海洋大数据在远洋捕捞中的应用正在为渔业的可持续管理带来巨大的帮助。科学家可以通过卫星遥感技术，来实时监测全球渔场的捕捞活动，分析渔船的轨迹和捕捞量，从而评估渔业资源的状况，这一来，各国能够基于数据做出科学的捕捞配额决策、确保资源得到合理利用。比如国际海洋科学研究所（ICES）通过对捕捞数据的分析，为各国提供了渔业资源变化的动态评估，帮助制定合理的捕捞配额，减少过度捕捞的风险。

与此同时，全球渔船管理系统（VMS）也在追踪远洋渔船活动中发挥了重要作用。通过卫星数据，VMS系统能够准确追踪渔船的行驶轨迹和捕捞量，帮助渔业管理部门及时发现非法捕捞行为。2018年，全球渔业监测网络（GFW）的科学家团队通过分析卫星数据，揭露了全球非法渔业的活动，这促使各国加强了对远洋渔业的监管。此外，大数据技术还帮助研究者监测全球海洋生态系统的变化，特别是渔业资源的可持续性。通过整合海洋水温、盐度等环境数据与捕捞数据，科学家能够更精准地预测渔业资源的季节性变化，为渔业管理提供科学依据。

在物种的管理方面，大数据技术也发挥着重要作用。利用综合环境数据和捕捞数据，科学家们能够动态调整捕捞配额，确保渔业资源不会被过度开采。比如在北极地区，冰岛利用大数据模型来管理鳕鱼捕捞，根据鱼类的繁殖季节和迁徙路径，合理设置捕捞配额，确保鳕鱼种群的可持续发展。另外，海洋大数据还帮助划定和管理海洋保护区——分析海洋生态数据和渔业捕捞数据，科学家们就能够识别出关键的保护区域，为渔业生态系统提供有效的保护。太平洋地区的多个海洋保护区就是通过大数据分析，成功保护了重要的渔业资源，促进了鱼类种群的恢复。

大数据还能帮助研究气候变化对远洋渔业的影响——分析海洋温度、捕捞量和物种分布等数据，研究人员就能预测气候变化对渔业资源的潜在影响。可能很多人曾经听过，2016年厄尔尼诺现象导致太平洋海水温度升高，改变了鱼类的迁徙模式，影响了当地渔业的捕捞量。又比如，这两天笔者看到一个研究说，气候变化让白令海的海鲜加快了北移的速度，估计以后那里渔业格局会发生变化。而对于这类气候事件，大数据模型的预测能让渔民和渔业管理机构“防患于未然”，及时地调整捕捞策略，减少气候变化带来的不利影响。

对航运公司来说，海洋大数据也是个“金矿”。通过分析洋流和风向，船只可以选择更省时省油的航线，甚至避开风暴和暗礁，安全又高效。

全球最大的航运公司之一马士基（Maersk）就利用海洋大数据来优化其航运路线，分析实时的洋流、风向和天气数据，来调整船只的航行路线、避免强风和恶劣天气，减少航行时间，节省燃料消耗。据统计，利用大数据优化航线后，马士基的船只平均能够节省大约3%的燃料成本。

此外，航运公司还通过海洋大数据预测和规避潜在的航运风险。如全球领先的航运公司之一赫伯罗德（Hapag-Lloyd）在航运过程中，通过集成洋流、气象和海况数据，来预见到可能的风暴区域。这样，船只可以提前避开恶劣天气区域、确保船只和货物的安全。

这是位于克拉里恩-克里珀顿区（CCZ）深海海底的一快快的“小土豆”——多金属结核。图片是由ROV KIEL 6000无人潜水器拍摄的，拍摄地点是在2015年4月，FS SONNE号进行的SO239探险中。图片中的锰结核分布在海底，这些结核富含多种矿物，通常被认为是潜在的深海资源。该图由GEOMAR提供，©GEOMAR Bilddatenbank（CC BY-SA 4.0）

还有，海洋大数据能帮助我们发现新的海洋资源，比如海底矿产和能源。甚至连潜在的海洋污染问题，也能通过数据分析提前发现，从而采取措施保护海洋环境。

【案例】海洋大数据

如何揭示浮游植物的秘密？

来自华东师范大学河口海岸学国家重点实验室的中国科学家们通过一项新研究，找到了揭示海洋浮游植物分布和变化的新方法。这项研究使用了一种名为“空间-时间-生态集成”（STEE）的模型，结合了大量海洋观测数据和先进的机器学习技术，从1997~2020年，对全球浮游植物的组成进行了长期监测。与传统仅依赖卫星光学数据的方式不同，这个模型能够更全面地捕捉浮游植物的分布规律，尤其是在数据复杂或噪声较多的情况下也能保持高精度。结果显示，STEE模型可以稳定地重现浮游植物的分布和变化，为研究气候变化对海洋生态系统的影响提供了新的视角。

该研究特别指出，浮游植物不仅是海洋食物链的基础，还在调节全球碳循环和气候变化中扮演了重要角色。这支研究团队通过将物理、化学和生态多种数据整合，首次成功重建了覆盖20多年的全球浮游植物群体动态地图。

海洋大数据在海上风电布局中的作用，像是给风电项目装上了“导航仪”。通过对海洋环境的详细监测，大数据可以帮助我们了解风力、海流、气候变化等因素，从而精确选择风电场的最佳位置。研究人员能够通过大数据来追踪海洋生物的迁徙路线和栖息地分布，避免风电设施对鲸豚、海鸟等物种的影响。同时，可以对海底地形、海洋水质等数据进行监控，确保风电设备的安装不会对海洋生态系统造成长期伤害。大数据还能预测风电场可能对渔业资源的影响，避免对渔场的破坏，保证渔民的生计和海洋资源的可持续利用。上图：三座位于德国海域的南部Alpha-Ventus海上风力发电机以及它们的变电站。图片拍摄于2009年，摄影：SteKrueBe（CC BY-SA 3.0）

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海洋大数据与我们的生活

你可能会想，海洋大数据听起来很厉害，但它离我们的生活会不会有点远？其实，它和我们的生活息息相关。

比如，你爱吃海鲜吧？通过监测海洋污染情况，我们能确保打捞上来的鱼虾是安全的，这样你才能放心地吃上一顿美味的海鲜大餐。

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【海洋大数据 vs 我们的菜篮子、盘中餐】

海洋大数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，尤其是在海鲜的供应链中。海洋大数据让商家可以追踪海鲜的来源，确保我们吃到的每一条鱼、每一只虾都来自合法的渔场。这意味着我们不必担心买到非法捕捞或假冒的海鲜，商家也能通过数据精准了解捕捞的时间和地点，确保海鲜的质量和安全。

海洋大数据还帮助渔民和渔业管理者更好地保护海洋资源。渔业专家、决策者通过对海洋温度、盐度等环境数据的分析，来预测哪些渔场的鱼类资源较丰富，哪些地方需要休养生息，避免过度捕捞，保护生态平衡。数据还能让渔民提前知道哪里鱼类的种群减少了、以便及时调整捕捞策略，从而有效管理渔业资源，让海洋“还原”生机。

海洋大数据就像为水产养殖业装上了“智慧眼”。养殖户可以通过实时监控水质和养殖环境，精准调整饲料和水质，做到“事半功倍”，减少不必要的浪费，提高生产效率。而且，消费者也可以“看得见摸得着”养殖过程，知道海鲜来自哪片海域，是否采用了环保养殖方法，咱心里不也就踏实了么。可见，海洋大数据不仅让我们吃到的海鲜“更放心”，还能让整个供应链变得明明白白，既环保又高效，大家都能放心、开心。

再比如，假如你计划去海边度假，有了海洋大数据，我们可以预测潮汐的时间和强度，甚至知道海浪的高度。这样，你就能挑选最合适的时间去玩水，不用担心遇到大浪。

还有，海洋里蕴藏着丰富的清洁能源，比如波浪能、潮汐能。通过分析大数据，这些能源的开发利用效率会更高，最终会以更低的成本转化为我们用的电力。

【案例：卡塔尔的儒艮保护和监测】

视频参见：

海洋大数据在生物多样性监测与保护中起着越来越重要的作用，尤其是像儒艮这样的海洋哺乳动物。由于儒艮性格“害羞”且大部分时间在水下，它们很难被直接观察到。为了更好地了解它们的活动，科学家们开始利用无人机、卫星和水下传感器等技术来收集数据。这些数据可以帮助我们追踪儒艮的分布、栖息地以及繁殖情况。

就像视频所示：卡塔尔环境与气候变化部的科学家们通过空中拍摄记录了224头儒艮，并发现其中有14%的母子对，说明这些儒艮群体很健康，繁殖情况良好。此外，通过长期收集和分析这些数据，科学家们可以更清楚地了解儒艮的行为，比如它们的迁徙路径和栖息地变化，这些信息对于保护儒艮及其栖息环境非常关键。

大数据还帮助多个国家进行合作，分享数据，共同推动儒艮的保护工作，尤其是在一些资源有限的国家，这些数据成为了弥补资金和人力不足的重要工具。海洋大数据可以为生物多样性的保护提供了更有效的支持。（视频来源：卡塔尔气候与环境部；鸣谢：王敏幹）

【海洋大数据案例】海洋油污数据分析和贝叶斯网络模型的应用

海洋石油泄漏对环境造成的影响深远且持久。为深入了解这一问题，韩国海岸警卫队（KCG）从2017~2022年收集了大量海洋石油泄漏数据。研究人员利用这些数据，采用贝叶斯网络模型进行了统计分析，探讨了事故发生的时间、地点、油品类型、船舶类型、事故原因等因素。通过K2和计数学习算法构建的贝叶斯网络模型，成功预测了石油泄漏量的高低，准确率达到71.43%，曲线下面积（AUC）为75.85%。基于这些分析的结果，研究者就提出了相关政策建议，来支持政府部门在应对海洋石油泄漏事故时做出更明智的决策。

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海洋大数据的未来

未来，海洋大数据还能带来更多让人意想不到的变化。

比如，有人提出建“智能化的海洋牧场”。通过大数据技术，渔民可以精准地养殖鱼类，知道哪里适合投放饵料，哪里需要调整水质。这种智慧养殖不仅能提高产量，还能减少对环境的影响。

再大胆点想，未来的人类可能会在海底建造城市。想象一下，那些深蓝色的海底世界会变成高科技的居住地，而海洋大数据将是规划这些城市的基础。

甚至连我们目前无法到达的深海区域，也会因为大数据技术而逐渐揭开神秘面纱。也许有一天，我们能用大数据“听到”深海火山的脉动，甚至是某种神秘海洋生物的“呼吸”。

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深海热泉，又被称为“黑烟囱”，是海底的一种特殊生态系统，它通过地下的热流将矿物质和化学物质带到海水中，形成黑色的烟雾状物质，类似烟囱的外观。这些深海热泉不仅是地球上最神秘、最独特的生态环境之一，而且它们与海洋大数据的结合，正在为科学家们提供有关地球内部和海洋生态系统的重要信息。上图是位于大西洋海洋中脊的深海热泉“黑烟囱”。这种热泉通常位于海底火山活动区域，热水喷发带有丰富的矿物质，形成独特的“黑烟”现象。图中的热泉位于深海热液喷口区域，周围环境复杂，常常吸引多种深海生物如管虫和螃蟹栖息在此。图源：NOAA

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为什么要搞海洋大数据？

你可能会问：这是不是科学家们自己觉得有意思才去研究的？其实，海洋大数据不仅仅是为了满足人类的好奇心，它和全球的未来发展息息相关。

我们都知道，地球表面70%以上被海洋覆盖。海洋不仅是地球生态系统的重要组成部分，也是人类赖以生存的资源来源。保护海洋、开发海洋、利用海洋，这些任务都需要有准确的数据支持。

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比如，面对气候变化，海洋扮演着“调节器”的角色。它吸收了大量的二氧化碳，同时也是热量的主要存储地。通过分析大数据，我们可以更好地了解气候变化的趋势，从而制定更科学的应对策略。

海洋大数据在海洋生物多样性保护中发挥着日益重要的作用。就拿“海洋与湿地”（OceanWetlands）关注的鲸豚保护来说，现在通过先进的技术手段，研究人员能够收集海洋环境、鲸豚种群、行为习性等多方面的数据，从而更准确地了解鲸豚的栖息地、迁徙路线和生态需求。这些数据不仅帮助科学家实时监测鲸豚的生存状况，还能够预判潜在的威胁，如船只碰撞、噪音污染等因素对鲸豚的影响。借助大数据分析，保护措施可以更加精准和高效，帮助我们更好地保护这些海洋巨兽们。

【海洋大数据助力鲸豚保护】

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海洋大数据在鲸豚保护方面的应用已经取得了显著进展。一个例子是爱尔兰的“智慧鲸歌”项目，研究人员通过在海域部署浮标，收集鲸豚类动物的声音数据。这些数据帮助科学家们分析鲸豚的分布和活动轨迹，也为研究噪音污染对鲸豚的影响提供了重要依据。此外，海洋研究者与技术公司合作，利用无人机进行“Snotbot”项目，借助无人机收集鲸鱼呼出的水柱样本。与传统方法相比，这种方式既能减少对鲸鱼的干扰，又能有效获取生物样本，为鲸鱼的健康状况研究提供数据支持。

海洋大数据还可以用来评估船舶与鲸鱼碰撞的风险。科学家通过分析全球鲸鱼栖息地与航运路线的重叠情况，能够识别出船只航行的危险区域，从而提出避免碰撞的保护措施。此外，在海洋风电场的建设过程中，研究人员利用大数据分析了风场建设对鲸豚生态的影响。他们通过分析水下噪音、船舶航行和渔业活动的数据，为风电场的选址和规划提供了科学依据，从而减少对鲸豚栖息地的破坏。

又比如，神秘的喙鲸类主要栖息于深海，活动隐秘且难以接近，这为野外观察和样本采集带来了巨大挑战。过去长期以来，科学家对德氏中喙鲸（Mesoplodon hotaula）的了解极其有限。作为一种深海鲸类，还没有确切的活体观测记录，全球范围内对其分布、栖息地、行为特征以及种群动态几乎一无所知；而且，喙鲸类之间的形态差异微小，仅凭传统形态学方法也是难以区分的。由中国科学院深海科学与工程研究所的李松海研究团队开展的一项研究首次通过整合DNA测序、声学数据分析和照片记录，成功确认了德氏中喙鲸的物种“身份”，填补了这一深海鲸类的研究空白。该研究揭示了该物种独特的声学和形态特征，并指出其分布范围可能比以往认为的更广泛，在国际上首次揭示南海不仅存在这一神秘物种，并可能是其关键栖息地。

另外，中国的青年研究人员也通过建立中华白海豚的照片数据库，对海豚种群进行长期监测。每一张新拍摄的照片都可以与数据库中的照片进行比对，从而帮助科研人员评估种群的变化。此外，虚拟仿真实验也成为鲸豚保护工作中的一个创新手段。公众还通过虚拟现实（VR）和人工智能技术，来更直观地了解鲸豚的生活习性及其生态环境，从而提高人们的保护意识。这些应用都表明了，海洋大数据正在为鲸豚保护提供越来越多的支持和帮助。

随着全球人口不断增加，我们人类对食物、能源和矿产资源的需求也越来越大，而海洋正是我们可以依赖的重要资源库。海洋不仅能提供丰富的渔业资源，还能为我们带来风能、潮汐能，甚至海底的矿产。但许多海洋资源并不是取之不尽、用之不竭的，如果我们不小心，盲目开发，可能会给环境带来严重的后果。

举个例子，如果我们过度捕捞海洋中的鱼类，渔业资源就会枯竭，海洋生态也会因此失衡，影响整个食物链。而且如果不考虑生态环境的话，开发海底矿产资源时就可能破坏海洋生物的栖息地，甚至影响全球气候，进一步加剧气候变化。另外，随着海上风电逐渐成为重要的清洁能源，如果没有科学的数据指导，风电设施的建设也可能影响到海洋中的生物和航道、甚至造成生态灾难。

可以说，海洋大数据就像是海洋世界的一张“电子地图”。收集和分析海洋的环境数据、资源分布和生物状况，能让我们人类像指挥家一样，精确地安排海洋资源的“利用”。这样做，不仅能避免“盲人摸象”式的资源浪费，还能保护好海洋这个大宝藏，实现真正的可持续发展。换句话说，只有借助这些大数据，我们才能不走弯路，确保海洋资源用得“其所”，同时也能保护好这片宝贵的蓝色天地，让它代代相传，永不枯竭。

鲸鲨是世界上最大的一种鱼类，栖息在热带和亚热带海域。由于它们的体型庞大和生活习性特殊，长期以来，鲸鲨的研究面临着诸多挑战。然而，借助海洋大数据技术，科学家们能够更加精准地跟踪和监测鲸鲨的活动。卫星定位、声呐传感器等技术，让研究人员可以实时收集鲸鲨的位置、迁徙路径和栖息环境等数据、并预测鲸鲨的栖息地变化，从而为海洋保护区的规划和生态修复提供科学依据。实时监测鲸鲨的活动轨迹，让科学家们能够及时发现潜在的威胁，如渔业活动、船只碰撞等，从而推动相应的保护措施和政策，来减少伤害。上图是一条鲸鲨。©摄影：王敏幹（John MK Wong）

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海洋科学大数据革命，
面临什么挑战？

海洋科学正在迈向大数据时代，但在这个过程中，我们遇到了不少难题。首先，虽然现在的观测技术越来越先进，各种卫星、传感器和仪器每天都在生成海量数据，可这些数据的质量参差不齐。有些数据因为设备条件或自然环境的限制不够准确，有的甚至还缺一块、少一块。更麻烦的是，不同机构采集的数据格式和标准各不相同，把这些数据放在一起用，往往要费很大劲儿才能理顺，科研人员也被拖慢了节奏。

其次，这么多数据积累下来，如何保存和管理呢？这就成了大问题。许多研究机构的设备跟不上时代的需求，要么存储空间不够，要么管理方式过时。海洋数据还需要长期保存，因为只有把数据拉长时间看，才能发现趋势。这就需要可靠的存储设备和充足的资金支持，可这些条件对不少科研机构来说实在是负担太重了。

【“杂乱无章”带来的隐形壁垒】
数据标准不统一，

海洋研究为何容易“掉链子”？

数据标准在海洋科学研究中，也是一个问题。不同团队和机构使用的数据标准不一致，已经成为了一个很大的难题。虽然各地的科学家都在努力收集数据，但由于设备、记录方式和格式各不相同，导致很多数据无法直接进行对比和整合。举个例子，有的研究团队记录温度时用的是摄氏度，有的却用的是开尔文；……而这些差异看起来很简单，但却需要额外的时间和精力去转换、去调整，这就大大地拖慢了研究进展。

更为严重的是，数据标准不统一，还让数据共享变得非常困难。许多海洋保护项目需要全球各地的科学家们共同合作，但由于大家使用不同的标准来收集和存储数据，很多时候大家拿到的数据根本无法直接使用。比如，在研究海洋生物时，不同国家对同一种物种的分类方法可能不一样，这就导致了研究结果出现偏差，进而影响了我们对海洋生态保护的决策。

标准不统一还让一些先进技术的应用受到了限制。比如，人工智能和机器学习技术需要大量的标准化数据才能有效工作，但如果数据格式杂乱无章，算法的准确性就会大打折扣。以预测鱼群迁徙为例，不同机构的数据可能在坐标系统或测量精度上有差异，结果就可能会出现错误，从而浪费了技术的潜力，也使得很多研究无法充分发挥它的作用。

再有就是数据共享不够。其实，数据共享可以大大促进科学发现，但很多机构因为担心隐私泄露、商业利益受损，或者出于学术竞争的考虑，不太愿意公开数据。这样一来，数据就像是“孤岛”，彼此不连通。比如，你这个机构搞一次海洋生物多样性普查，数据锁起来了、束之高阁了；回头，另外一个部门又搞一次普查，却不知道前面这次的调查的结果。……这种“各自为战”的状况，既浪费资源，又阻碍了大家一起攻克难题的机会。

还有一个难点就是，计算能力跟不上需求。处理这么多复杂的数据，必须有强大的计算机设备、云存储技术，但很多科研团队还没有这些条件。而且，分析这些数据还需要开发专门的软件和工具，但开发这些东西不仅费钱，还需要高水平的技术人才，往往，小团队是无力承担的。

最后一个问题是，科研人员的技能还没完全跟上大数据的步伐。处理这些数据，光有海洋科学的专业知识还不够，还得会统计分析、编程，甚至人工智能技术。但很多科研人员的训练还是偏传统，对这些新技能掌握得不够熟练。这样一来，不仅让他们在面对海量数据时显得手忙脚乱，也影响了这些新技术在海洋研究中的推广应用。要解决这些问题，就需要共同努力，把障碍一个个清除，才能让海洋科学真正进入大数据时代，为研究和可持续发展打开新的大门。

由王敏幹、王丕烈等人在1998年开展的第三次涠洲岛珊瑚调查（1998），记录了共有21属45种。上图是当时报告的部分插图。图源：王敏幹教授（Prof.John MK Wong）。图文无关

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海洋大数据展望

海洋大数据作为一门新兴的交叉学科，蕴藏着巨大的潜力。随着技术的不断进步，预计，未来的研究会大有可为，比如说，

一是把人工智能与海洋大数据的深度融合，这个肯定会将成为未来的研究的重点。针对海洋数据的特点，开发更精准、高效的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以提升对海洋现象的预测和分类能力。此外，利用强化学习算法，开发智能决策系统，优化海洋资源的利用和保护。自然语言处理技术也将在海洋文献分析中发挥重要作用，帮助科研人员从海量文献中提取关键信息，加速科研进展。

二是多源异构海洋数据的融合与集成。比如通过融合卫星遥感、海洋观测浮标、船舶自动识别系统（AIS）等多源数据，构建综合性的海洋数据平台，提升数据的全面性和准确性。发展时空大数据分析技术，研究海洋现象的时空演变规律，揭示海洋过程的机理。同时，考虑海洋数据的复杂性和不确定性，发展不确定性量化与传播方法，提高预测结果的可靠性。

在海洋生态系统模型的构建与优化方面，利用大数据构建高分辨率的海洋生态系统模型，模拟海洋生物的生长、繁殖、迁移等过程，将是研究的重点。将物理海洋模型、生物地球化学模型和生态模型耦合，构建更加完整的海洋系统模型，以更好地理解海洋生态系统的动态变化。数据同化技术的应用，将观测数据与模型输出进行融合，提高模型的预测能力和可信度。

在海洋环境监测与预报领域，基于大数据分析，提前预警赤潮、有害藻华、海洋热浪等极端海洋事件，将有效提升防灾减灾能力。评估海啸、风暴潮等海洋灾害的风险，为沿海地区的防灾减灾提供科学依据。监测海洋酸化的趋势，评估其对海洋生态系统的影响，也是未来研究的重要方向。

在海洋资源的可持续利用方面，利用大数据分析渔业资源的分布、丰度和种群动态，为渔业管理提供科学依据。评估海洋能资源的潜力，优化海洋能发电设施的布局，推动海洋能源的可持续发展。基于大数据分析，识别海洋生物多样性热点区域，为海洋保护区规划提供科学依据，保护海洋生态多样性。

还要重点提提的，是全球海洋治理与政策支持，这肯定将是未来研究的关键领域。利用大数据评估海洋政策的效果，为政策制定提供科学依据。基于大数据，优化海洋空间利用，实现海洋经济与生态环境的协调发展，推动海洋可持续发展。而且别忘了，还有一个BBNJ——笔者预计《下国家管辖范围以外区域海洋生物多样性的养护和可持续利用协定》（也被称为BBNJ协定、海洋生物多样性协定）将于2025年生效（笔者预计可能会在明年6月份的联合国海洋大会之前）。特别是涉及到遗传资源数字序列信息（DSI）等方面的海洋生物大数据的全球新的游戏规则，这也将大大的改变当前的全球海洋大数据治理的现状。

海湿·往期报道《斯里兰卡内阁批准《国家管辖范围以外区域海洋生物多样性养护和可持续利用协定》| BBNJ动态》

海湿·往期报道《120+代表齐聚摩洛哥，共话海洋保护！《海洋生物多样性协定》（BBNJ）研讨会圆满落幕》

海湿·往期报道《BBNJ协定缔约方大会第一次会议筹备委员会非正式在线简报会召开》

梅氏乌鲂（Brama myersi）是一种中型深海鱼类，属于乌鲂科，广泛分布于热带和亚热带海域。它以其流线型的体型和银灰色的鳞片而著称，通常栖息在水深较大的海域，常见于200至600米的深度范围。梅氏乌鲂通常以小型鱼类、甲壳类和其他浮游生物为食，属于掠食性鱼类。它们的生活习性较为神秘，因其栖息深海而不易被人类观察。这种鱼类虽然在渔业上没有很高的商业价值，但对于研究深海生态系统具有重要的科学意义。由于其栖息地深，对环境变化较为敏感，因此梅氏乌鲂也可以作为监测海洋生态环境变化的指示物种。上面是陈设于上海海洋大学内的标本。摄影：Linda Wong ©绿会融媒·“海洋与湿地”（OceanWetlands）

海洋大数据，就像是打开海洋宝库的一把钥匙。它让我们看得更清楚，听得更仔细，也理解得更深刻。通过海洋大数据，我们不仅能更好地保护这片蓝色星球，还能从中挖掘出新的机遇，造福全人类。

所以，下次你站在海边的时候，不妨想一想，在这片看似平静的大海下面，有无数的“哨兵”正在忙碌地记录数据，而科学家们也正借助这些数据，解开海洋深处的一个又一个谜团。

海洋与湿地

专栏作者

（注：1.本文仅代表资讯，所有源材料都来自网络公开信息和公开发表的研究。文章不代表平台观点。欢迎留言、讨论。2.通常物种的拉丁学名一般以斜体显示；但是因本平台的文章被拷贝到外部平台时经常出现斜体内容自动丢失的情况，故而未作斜体设置。特此说明。）

文 | 王海诗（Amphitrite Wong）

编辑 | Linda Wong

排版 | 绿叶

王海诗

Amphitrite Wong

【作者简介】王海诗（Amphitrite Wong）是一名热爱海洋的环境观察青年，求知、好学和热爱探索。关心海洋生物、环境健康以及人类健康。长期关注全球海洋治理、海洋生物多样性保护、海洋污染问题、可持续渔业、以及社区粮食安全等议题，并努力通过分享知识和实际行动让更多人了解海洋保护的重要性。

【引用本文】

王海诗.海洋大数据是什么？与你我何干？.海洋与湿地.2024-12-29

全球环境治理·海湿专栏作者

Youth Perspective on Global Environmental Governance

【参考资料】

案例1：基于海洋大数据的光学团簇全球分布估算的这个研究，上海华东师大的全文参见：
Zhang Y, Shen F, Sun X, et al. Marine big data-driven ensemble learning for estimating global phytoplankton group composition over two decades (1997–2020)[J]. Remote Sensing of Environment, 2023, 294: 113596.

【海洋大数据案例】海洋油污数据分析和贝叶斯网络模型的应用（韩国）
Park M H, Lee W J. Marine oil spill analyses based on Korea Coast Guard big data from 2017 to 2022 and application of data-driven Bayesian Network[J]. Journal of Cleaner Production, 2024, 436: 140630.
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959652624000775

Big Data in Marine Science
https://www.marineboard.eu/publications/big-data-marine-science

（案例）华为：爱尔兰“智慧鲸歌”
https://www.huawei.com/cn/tech4all/stories/sound-of-whales

（案例）DJI大疆无人机助力鲸鱼研究
https://www.dji.com/cn/newsroom/news/dji-helps-scientists-collect-samples

（案例）公益时报：技术公益促成解决社会问题的加速方案
https://www.scf.org.cn/csjjh/n3421/n3424/n3426/u1ai289850.html

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