Jun, 2024
OceanCastNet：一种具有能量守恒的深度学习海洋波浪模型
OceanCastNet: A Deep Learning Ocean Wave Model with Energy Conservation
Ziliang Zhang, Huaming Yu, Danqin Ren
TL;DR该论文提出了一种名为 OceanCastNet (OCN) 的新型能量平衡深度学习波浪预测模型，通过将当前、上一个和下一个时间步的风场以及当前和上一个时间步的波浪场作为输入变量，OCN 在模型内部保持能量平衡。论文通过在 ERA5 数据集上进行一系列实验表明，OCN 能够实现与传统模型相当的短期预测精度，并且展现对波浪生成过程的理解。在正常和极端条件下的比较实验中，OCN 始终胜过行业中广泛使用的 WaveWatch III 模型。即使在长期预测后，OCN 仍然保持稳定和丰富的能量状态。通过构建一个考虑能量平衡的简单气象模型，名为 OCN-wind，论文证实了能量约束对于改善深度学习气象模型的长期预测性能的重要性。这一发现为未来深度学习地球物理流体模型的研究提供了新的思路。