2020年，山東大學海洋研究院副教授于海慶團隊在科研過程中遇到了一個“異常現象”——在西北太平洋，秋刀魚漁場的分布竟與觀測及理論上應當存在的鋒面位置幾乎沒有任何統計學上的對應關系。這一現象打破了地理課本上“鋒面是優質漁場”的經典認知，也令團隊陷入深深的困惑。
而也正是從那一刻起，一個關于海洋鋒面識別的科學疑問開始發酵。
5年后，于海慶及其合作團隊研發了一種被國內外學者普遍認可的海洋鋒面識別算法，并發布了首個全球尺度高精度的中尺度鋒面數據集。成果日前發表于地學領域知名期刊《地球系統科學數據》。
而論文的同行評審階段，該領域兩位國際權威專家便主動來信祝賀，表達了強烈的合作興趣。
這組數據也在發布后迅速引起國際關注，相關論文被廣泛接收，數據集也在雜志上公開發布。迄今，數據下載量已超過20TB。
于海慶
漁場預測的一次“意外”
海洋就像是一張巨大的呼吸網，海水在表層與深層之間流動、交換著能量與養分。這種交換并非均勻進行，而是會在一些特殊的“線”上格外劇烈。這些“線”就是科學家們所說的“海洋鋒面”——它們像是海洋的“天氣系統”，是兩團性狀迥異的海水——比如冷暖不同、鹽度有別——在海中相遇、碰撞、纏繞之處。
鋒面不僅是海洋動力過程的重要標志，也是生物聚集的“熱帶雨林”，上下層的營養鹽、熱量等在這里迅速交換，使得鋒面區域往往是魚類豐度較高的漁場。
對于從事漁業海洋學研究的科學家來說，準確識別海洋鋒面，就像天氣預報員識別鋒線，既是基本功，也是一項極具挑戰的任務——鋒面位置一旦識別不準，整個漁場預測模型就可能“跑偏”。
于海慶沒想到的是，傳統方法在西北太平洋秋刀魚漁場預測中“失靈”——模型反復調試后卻始終不理想，甚至顯示出鋒面指標在預測中“無顯著貢獻”。
“這不僅讓我們困惑，也喚起了我們科研人員那種對異常現象反射般的警覺。”于海慶對《中國科學報》說。
最初，他們以為是數據有誤，反復檢查之后才意識到問題可能更深——模型本身，或者說通常對“有用鋒面”的理解，出了錯。
問題的關鍵，很可能出在“尺度”上。
帶著疑問，于海慶團隊對水溫梯度場進行了系統檢查。傳統算法利用高分辨率衛星數據，識別出了海量空間尺度小、變化快的亞中尺度鋒面，而中尺度鋒面的信號被淹沒在這些亞中尺度鋒面信息中。從視覺分析的結果來看，這些持續時間較短的亞中尺度鋒面似乎對秋刀魚漁場分布的影響十分有限。
“這促使我們產生了一個關鍵猜想：或許只有那些空間范圍廣、持續時間長的中尺度鋒面，才對漁場分布具有重要影響——那些被傳統方法大量捕捉的亞中尺度鋒面，反而成了干擾預測的‘噪音’。”于海慶說。
經過系統調研，研究團隊的這一猜想在生態學家西蒙·萊文的“尺度效應”假說中找到了理論支撐：生態過程只在特定時空尺度上顯著響應。“這意味著，驅動秋刀魚聚集的關鍵鋒面信號，可能被淹沒在亞中尺度的‘汪洋’里。”于海慶的博士生、第一作者邢勤旺解釋道。
科研方向由此轉折：團隊決心開發能精準刻畫中尺度鋒面的新算法。
但現實遠比設想復雜。傳統鋒面識別方法主要分為兩類，即基于梯度的方法和基于直方圖的方法。然而，前者對閾值過于敏感，易漏檢鋒面；后者則在近岸區域也因數據缺失而頻發漏檢，且普遍存在鋒面斷裂、重復識別的問題，難以滿足研究需求。
為解決這些問題，于海慶團隊開始了算法“攻堅”：他們引入了一種名為“反距離加權”的插值方法修復缺測數據，又設計出“窗口融合機制”綜合不同窗口圖像，還開發了“鋒面剪枝”算法，用以排除重復檢測、斷裂片段等非物理結構。
“技術聽上去復雜，但我們的目標其實很樸素，”于海慶坦言，“就是讓計算機識別的中尺度鋒面，看起來也能‘像回事’，接近研究人員肉眼從圖像中判讀出的合理邊界。”
盡管技術路徑逐漸明朗，但真正的科學驗證尚未完成。
“你的算法很漂亮，這我們承認，但你如何證明它更接近真實？”一位審稿專家的質疑切中要害。在遙感領域，缺乏“現場真值”始終是制約算法發展的瓶頸問題，也是多年來鋒面識別技術難以廣泛應用的癥結。
轉機出現在對美國國家海洋和大氣管理局歷史數據庫的檢索中。他們發布了一批從未被用于鋒面驗證的“走航觀測數據”——這是船只在特定海域沿航線行駛時，實時采集的溫度、鹽度等海表觀測信息。由于其精度高、時空連續性強，完全可以用作“鋒面真值”的參照標準。
經過數據清洗和匹配，團隊構建出全球首個基于海量走航數據的“現場真值”鋒面數據集，并與新算法的識別結果進行了系統比對。驗證結果令人振奮：在多個典型海區，尤其是鋒面復雜的近岸海域、西邊界流海域，新算法識別結果在位置、時間、空間分布上都與“真值”高度吻合，遠優于傳統方法。
正如于海慶所言：“科研之路常如洋流般蜿蜒前行——初始的‘偏離’可能正指向更重要的科學發現。”
于海慶（右）與邢勤旺就識別的中尺度鋒面與漁場分布關系進行討論
從算法突破到科研“利器”
遙感算法的突破只是開端。真正將成果“落地”，是要讓數據服務于更廣泛的科學研究。
在重新研發鋒面識別算法后，于海慶團隊著手開展一項艱難而系統的工程：構建一個全球尺度、長時間序列的中尺度海洋鋒面數據集。
不同于以往研究中“取一幀圖像、提一次數據”的做法，這一次，他們希望把算法系統化、產品化，生成一套可以反復使用、穩定更新的科研級數據資源。這一數據集從1982年開始，覆蓋至今，幾乎囊括了全球中低緯度主要海區的鋒面信息。更重要的是，這套數據集經過了走航觀測的獨立驗證，具備了“科研級”的精度與穩定性。
“我們希望提供的，不只是圖像或動畫，而是可以直接作為變量輸入模型、用于定量分析的高可信度數據。”于海慶對記者指出，這意味著數據必須滿足三個條件：空間上連續、時間上完整、邏輯上統一。
邢勤旺進一步闡釋說，在數據構建過程中，團隊有意識地剔除了那些短時閃現、生態漁業效應不顯著的亞中尺度信號，只保留在時間與空間上都具有生態一致性的“顯效鋒面”，這一策略使得數據集具備了良好的生態代表性，也降低了分析中的“虛假因果”風險。
這一轉變，體現在從“可視化”走向“量化”。過去，很多海洋生態研究仍停留在用衛星圖像“看一看鋒面在哪”，而這套數據則可以直接輸入模型，作為定量因子的控制變量、解釋變量或因果因素，推動生態響應機制的精確研究。
更重要的是，它打破了學界長期以來的瓶頸。長期以來，全球中尺度鋒面識別缺乏標準，也難以比較，科研論文多為“各說各話”。這個數據集的建立，不僅統一了識別邏輯，也為全球尺度氣候變率分析、生態系統響應研究、漁業資源評估、乃至海洋污染物及海洋聲場預測等提供了統一的底層資料支撐。
“我們的數據集為海洋鋒面的智能識別和預測研究提供了關鍵的驗證數據集，這是一個重要的進步。”團隊成員、博士生呂婷正從事人工智能海洋學研究，她的話語中充滿了自信。
這組數據也在發布后迅速引起國際關注，相關論文被Nature Communications、Remote Sensing of Environment接收，數據集也在Earth System Science Data雜志上公開發布。迄今，數據下載量已超過20TB。
成果發布當天，實驗室顯得格外安靜——有人在反復刷新數據下載界面，也有人在反復確認每一張圖像的質量。
“其實還是興奮中帶著謹慎。”于海慶笑著說，“這像是我們登山時突然看到了一個新的高原，那并不是終點，但提示我們方向是對的。”
如今，這些“漂浮在衛星圖像中的線”，終于變成可以落在科研模型中的數據，也成為鏈接海洋、氣候與生態世界的可靠橋梁。
山東大學物理海洋團隊成員合照 受訪者供圖
數據集串聯全球海洋研究“朋友圈”
鋒面數據集一經上線，便在海洋學界引發了廣泛關注。短短數月內，于海慶團隊便陸續收到了來自全球多個科研機構的來信，涵蓋物理海洋、生態、生物地球化學乃至漁業科學等多個方向。南佛羅里達大學、馬里蘭大學、葡萄牙波爾圖大學等海洋學強校的研究者紛紛表示合作意愿，有的更希望基于該數據集，進行跨學科的合作研究。
“這讓我們真切感受到這項成果的共通價值——它既是一個科研工具，也是一種學科語言。”于海慶說。
最讓于海慶難忘的，是在鋒面識別方法論文的同行評審階段，該領域兩位國際權威專家、曾先后開發了過去20年最常用的鋒面識別算法的科學家Peter Cornillon教授與Igor Belkin教授在論文尚未正式接收時便主動來信祝賀，Peter Cornillon更是表達了強烈的合作興趣。
“那兩封郵件，我們整個團隊都看了好幾遍。”回憶起這一情景，邢勤旺語氣中仍有難掩的興奮。
“我們收到的反饋主要集中在三個方面。”于海慶表示，“一是應用咨詢非常活躍，二是算法驗證需求增多，三是區域特色數據的呼聲顯著。”他解釋，盡管這套數據集已具備全球覆蓋能力，但用戶仍希望在南海、北太平洋等重點海域獲取更高精度、更豐富變量支持的產品。這些反饋促使團隊意識到，下一階段應加強數據使用支持，開發典型應用案例，并建立定期更新與用戶共建機制。
這種高可信、高分辨率的鋒面數據，對于多個領域都有潛在的深遠意義。在漁業科學中，它可用于檢驗鋒面是否確實是“優質漁場”的環境基準，有助于提升漁場預測模型的準確性，并最終為海洋資源的可持續利用提供量化支持。在生態系統研究方面，中尺度鋒面作為“邊界動力結構”能夠驅動水體交換、營養鹽輸運及浮游植物響應，為理解ENSO、PDO等氣候事件下的生態系統變異提供抓手。更重要的是，該數據集為全球科學界提供了一個統一、可信、可復用的基礎平臺，有望成為遙感算法和生態模型協同發展的“錨點”。
“它更像是一個剛被發現的生態高原。”于海慶說，“登上去以后才知道，真正的科學挑戰才剛剛開始。”
從一次科研路上的“意外”，到全球首個系統化中尺度鋒面數據集的誕生，于海慶團隊不只是重新勾勒“海洋的邊界線”，更在賦予人類一雙全新的“眼睛”，以更高分辨率捕捉自然的律動。在他們眼中，那些藏在波濤之下的邊界，才是海洋最深的語言。
論文相關信息：
https://doi.org/10.5194/essd-17-2831-2025
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