11月23日，在中国海洋经济博览会上，“海上云——国家海洋科技大数据综合平台”正式发布。相关技术研究人员、大数据产业开发企业代表，就大数据与海洋产业的融合，交流新技术，探索新思路。

■ 本报记者 安海燕 赵 婧 赵 宁

“高风险是海洋经济不可忽视的特点”

一个多月前，政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的最新报告称，将全球变暖控制在工业化前水平以上1.5℃是一项艰巨任务。

该组织将1.5℃划定为一条“警戒线”。报告说，升温超过1.5℃，将给全球带来巨大灾难：升温1.5℃，预计到2100年，海平面将上升26厘米~77厘米；升温2℃则再增加10厘米，生活在沿海地区的数千万人将受到影响。

升温2℃，可能会破坏全球陆地上约13%的生态系统，增加许多昆虫、植物和动物灭绝的风险；而将升温限制在1.5℃可将风险降低一半。

升温2℃，北极将每10年经历一到两次无冰的夏季；而升温1.5℃，这一时间为100年。

升温2℃，99%的珊瑚礁将消失；升温1.5℃，珊瑚礁的数量将下降70%~90%……

如果有人要问：这些自然环境的宏观变化，与人类目前的生活有关系吗？

“当然有关系。”北京大学农业大数据研究中心副主任温晗秋子认为，比如海洋对沿海地区的影响，比如海洋经济对自然环境的高度依赖，等等。

她在《大数据助力海洋经济风险管理》中指出，为开发海洋资源和依赖海洋空间而进行的生产活动，直接或间接开发海洋资源及空间的相关产业活动，以及由这样一些产业活动形成的经济集合均被视为现代海洋经济范畴。

仅从这个概念中就可以看出，高度依赖自然环境带来的高风险，可以说是海洋经济不可忽视的特点。

与其他经济类型相比，海洋经济的风险来源更加复杂。不仅面临着来自气候变化、洋流异常、大气异常等全域性风险，还面临着生产主体、生产环境、企业经营等各方面的区域化、个体化的风险。

“如何利用大数据降低海洋经济面临的风险？正是我们研究的重要课题。”温晗秋子说。

“海洋大数据是海洋科学的前沿热点”

“海洋大数据是从海洋物理、海洋化学、海洋生物、海洋地质以及人类活动各方面对海洋进行数字化的刻划。”温晗秋子介绍，“海洋大数据来源于海洋立体监测，以及海洋产业数据。”

她认为，海洋大数据还有一个不同于其他大数据的组成部分，那就是来自于科学实验的数值模拟。“当前，人们已经将大数据定义为战略资源。就像油气或者矿石，光是开采出来是不够的，还要有足够的技术把它加工成可以商业化的产品。那么算法对于大数据来说，就是这个加工的技术。”

一般来说，海洋数据可以通过3类算法来进行加工。

最基础的算法是时空模型，用时间序列的方法，探索海洋大数据中蕴含的时空规律。

第二类主要是遥感等影像数据，通过提取各类特征，从中得到我们需要的信息。

第三类是对计算要求比较高的数值模拟。数值模拟又分为两种，一种是将海洋作为单个圈层的独立的模拟；一种是地球系统模式，即将大气和海洋观测融合在一起作为初始场，利用海气耦合模型，获得大气海洋相关因素的过去、现在和未来的一个数值。

后一种模型具有比较强的对策性，而地球系统模式的发展正是目前各国在研发中一个非常重要的支点。

在我国，大气动力和流动重点实验室研发的地球系统耦合模式，在对全球海平面的模拟中得到了理想的结果，获得了很多科技奖项。

“但我们希望，这项成果不只是获奖，而是能为区域和产业发展服务。”温晗秋子说。

“大数据与产业的融合将进入2.0时代”

那么，海洋大数据可以提供什么服务呢？

大数据可以为区域提供大尺度、多要素的海洋环境预测，从而服务于该区域发展的定位，项目的布局，产业的方向，以及可持续发展。

温晗秋子介绍，如厄尔尼诺和南方涛动，会影响鱼类的分布和数量，对渔业产生巨大影响。过去，我们对此都是不自知的，现在有了大数据技术，完全可以为区域的经济发展提供更加实用的信息。

比如，如果我们可以预测湛江海洋鱼类未来十年的分布和变化，那对于当地的产业布局，经营主体的决策等都是有价值的。

农业农村部最新发布的政策显示，到2025年，我国将创建178个国家级海洋牧场实验区。在这些现代化的海洋牧场里，高分辩率的自然灾害预警，是为其保驾护航的必要条件。

可能会有人问，就算我们监测到了海洋的灾害和鱼群的动向，又能怎么样呢？我们并不能阻止灾害的发生，不能改变鱼群的走向。

“这时，我们可以利用大数据，借助金融的工具来转移和对冲海洋经济中的风险。”温晗秋子说，通过对大数据的深入挖掘，可对特定的鱼产品制定期货合约，也可以定制商业化的保险，进而对生产环境过程中标的的损失进行风险的转移和对冲。对风险的量化分析是投融资的基础，因此海洋大数据可以帮助产业实现渔业数字化，帮助渔业产品实现标准化。

“而海洋大数据可以做的远远不只这些，那还能做什么呢？这个问题需要产业来回答。”温晗秋子认为，作为科技服务主体，对于产业当前问题的洞察力，是比不上企业的自我认知的。所以我们应该与企业共同升级大数据思维，落实大数据应用。在这个过程中，科技与产业间不是买卖关系，不是单方面卖设备，卖模型，而是和企业共同发现问题，携手应对。

如果说产业与科技的融合在过去是1.0的阶段，是物理的阶段。那么在未来，这种融合将是化学的2.0时代，其目的就是基于大数据实现科学决策。

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