智慧海洋國際共享應用平臺發展趨勢及其對策建議

孫朝輝 李兆欽 劉增宏

摘要：當前，我國正在全面開展智慧海洋建設，各種新研發觀測平臺不斷涌現，但是圍繞智慧海洋的信息化建設仍顯落后，在數據管理、質量控制方法和系統開發等方面與發達國家仍存在較大差距。文章通過分析國內外海洋共享應用平臺的發展趨勢及其特點，從數據管理方法、質量控制和系統設計開發等多個方面找出差距所在。研究表明，與國外相比，國內存在共享平臺業務化運行不多的問題，為實現數據的規范化，并給出盡快制定針對不同觀測平臺數據管理規范、加強數據質量控制方法研究、加強具備專業知識的系統設計人才培養等建議。

關鍵詞：智慧海洋;海洋觀測網;共享應用平臺;質量控制

中圖分類號：P7 文獻標志碼：A 文章編號：1005-9857（2020）01-0003-07

Abstract：Nowadays，China is implementing the planning of the smart ocean，and various new oceanic observing platforms have been developed.However，the progress of the informatization construction for the smart sea is still slow.Thus，an enormous gap remains between China and the developed countries in terms of data management，quality control methods and system development.The developing trend and characteristics of domestic and foreign ocean sharing application platforms were analyzed in this paper，and the gap from data management methods，quality control and system design and development were found.

Research showed that the number of domestic sharing platform for operation was much less than foreign countries，some suggestions were put forward，such as formulating data management specifications for different observation platforms as soon as possible，strengthening research on data quality control methods，and strengthening system design personnel training with professional knowledge.

Key words：Smart ocean，Ocean observation network，Sharing application platform，Quality Control

0 引言

地球70%以上的面積被海洋覆蓋，海洋具有調節全球氣候、水循環的功能，并儲存大量二氧化碳和熱量[1]。厄爾尼諾、臺風、暴雨和干旱等對人類活動產生重大影響的天氣事件都與海洋息息相關。人類開發利用海洋資源、海洋生態環境保護、防災減災和海洋權益維護均離不開對海洋的認知[2]。

進入21世紀，海洋觀測技術得到快速發展，各種新型傳感器得到開發和利用，加上先進衛星通信技術的推廣應用，使人們獲取海洋觀測資料的途徑不再局限于船只走航觀測方式[3]。自動剖面浮標（autonomous profiling float）、水下滑翔機（underwater glider）、波浪滑翔儀（wave glider）、具備實時通信功能的錨碇浮標（buoy）和潛標（mooring）等移動和固定觀測平臺已經成為人們準實時獲取長時間序列海洋觀測資料的主要方式[4-8]。以這些平臺為主要觀測設備，應運而生了諸如地轉海洋學實時觀測陣（Array for Real-time Geostrophic Oceanography，Argo）、熱帶太平洋海洋觀測系統（Tropical Pacific Observing System，TPOS）、印度洋海洋觀測系統（Indian Ocean Observing System，IndOOS）、美國大洋觀測計劃（Ocean Observatories Initiative Final Network Design，OOI）、美國綜合海洋觀測系統（Integrated Ocean Observing System，IOOS）、加拿大“海王星”海底觀測網（NEPTUNE）和歐洲多學科海底觀測網（European Society for Medical Oncology，EMSO）等觀測系統[9～15]。Argo和TPOS屬單一性觀測系統，分別使用自動剖面浮標和錨碇浮標組網，而其他的則屬綜合性觀測系統，具有一定的可擴展性。值得注意的是，雖然Argo和TPOS屬于單一性觀測系統，但其觀測要素并不單一，如全球Argo海洋觀測網中的大部分剖面浮標僅觀測海水的溫度和鹽度兩種物理海洋要素，但近些年部分浮標裝載了生物地球化學傳感器（如溶解氧、硝酸鹽、pH值、輻照度、葉綠素、黃色物質和顆粒物后向散射等），使Argo浮標成為一個綜合觀測移動平臺，并發起了生物Argo計劃（BGC-Argo）[16]。相比于單一觀測系統，IndOOS、IOOS、NEPTUNE和EMSO等綜合觀測系統不僅包括各種船基、岸基與遙感，以及錨系浮標和glider等平臺，而且每個平臺通常搭載各種類型的傳感器。據統計，針對海底觀測的OOI系統的近800個傳感器中，觀測物理海洋的占到一半，觀測化學和生物的占43%，而觀測地球物理和化學的傳感器只占2.1%;按觀測的對象統計，47%用來觀測水柱，36%觀測近表層，10%觀測表層，只有7%觀測海底的地質過程[17]。觀測網中的水下固定設備觀測數據通過光電復合纜傳輸數據，而移動平臺的數據則通過衛星或無線傳輸，從而實現數據的實時傳輸以及人-機交互[18-19]。由此可見，未來的海洋綜合觀測系統將包含各種船基、岸基、空基（主要為衛星）和各種海面及水下觀測平臺，并攜帶各類物理和生物地球化學傳感器，依靠通信衛星及無線電等手段實現數據的實時傳輸。總之，未來智慧海洋觀測系統必將是一個立體的、多時空尺度和多學科交叉的實時觀測網，服務于海洋監測、防災減災、海上安全保障、海洋權益維護和軍事活動等需求。

然而，有關海洋觀測數據管理技術和共享應用平臺建設的進展，相比觀測設備本身的發展則顯得有些緩慢，已嚴重影響了人們利用各種新穎觀測數據探索海洋變化規律的效率。其原因主要有以下幾方面。

（1）建設投入大：要建立一個具有國際影響力的海洋數據共享應用平臺，即使不考慮海上各種觀測設備的成本，也往往需要投入大量的人力和物力。人力消耗主要體現在硬件維護、系統設計和維護、程序開發、數據接收與處理和數據質量控制等方面，而物力投入主要體現在各種計算和儲存設施的建設和更新、商業軟件的購置和更新，以及高速網絡的接入等。

（2）數據處理難度大：現代海洋觀測平臺往往集成了多學科的傳感器，其采樣方式和物理量的正確解碼以及計算方法等存在差異，增加了數據接收后進行第一步處理的難度。如Argo剖面浮標上使用的溶解氧傳感器主要有美國Sea-Bird公司和挪威Aanderaa公司提供的兩種品牌，主要包括SBE43_IDO、SBE43F_IDO、SBE63_OPTODE、Aanderaa_OPTODE_3830、Aanderaa_OPTO-DE_4330和Aanderaa_OPTODE_4330F等型號，而且同一型號的不同時期版本會有不同的輸出量類型及溶解氧計算方式[20]。所以，每個傳感器需要找到其對應的計算模型和廠家提供的校正系數，才能得到準確的物理量。

（3）缺少統一的數據管理規范或標準：對于不同平臺不同傳感器的大量觀測數據來說，制定一個高效的數據管理規范或標準是非常重要的。對于全球Argo計劃來說，僅使用一種觀測平臺，其管理規范和標準的制定難度比綜合觀測系統要小得多;而綜合觀測系統集成多種觀測平臺，其數據復雜性高，所以到目前為止還沒有一個相對比較完善的針對綜合觀測系統的數據管理規范或標準。

（4）質量控制過程面臨挑戰：大量新型多學科傳感器的使用，使觀測數據質量控制面臨眾多挑戰，特別是有些要素比如硝酸鹽、后向散射、黃色物質等的質控方法，在國際上也沒有一個很成熟的方法。傳感器在海上長期工作后，受電子元器件老化、生物附著和海面油污等影響，難免會出現漂移或偏移等問題，如何對這些存在系統性誤差的資料進行實時或延時校正，需要投入大量的人力和物力。

（5）系統設計難度大：未來智慧海洋的建設和發展離不開數據共享應用平臺的開發和運行，該平臺需要具備友好的人-機交互界面、強大的信息查詢、處理和顯示功能，能同時滿足不同的業務需求和研究興趣。要設計好這樣一個系統，并具有良好的可擴展性，是非常關鍵且難度很大的工作。

本研究將著眼于未來智慧海洋的發展，通過幾個比較成熟的觀測系統來分析國際共享應用平臺的發展趨勢，提出我國未來打造智慧海洋國際共享應用平臺建設的建議和對策，供決策部門參考。

1 海洋共享應用平臺現狀分析

智慧海洋國際共享應用平臺，是集不同平臺海洋觀測數據智能獲取、傳輸、存儲與處理等技術于一體的綜合應用平臺[21]，其主要目標是整合各類海洋觀測平臺獲取的數據資源，建立海洋大數據存儲、海洋大數據加工、海洋信息產品推送一體化的軟硬件功能平臺，服務于海洋和大氣科學研究、業務化預測預報及海上環境安全保障等。

歐美等發達國家很早就認識到海洋科學數據共享服務平臺的重要性，整合各種資源，投入大量人力物力建設具有國際影響力的海洋數據共享服務或應用平臺。如歐盟2009年啟動實施的MyOcean計劃，專門建立了6個專題數據中心（Thematic Assembly Centres），分別負責海平面、水色、海表溫度、海冰與風場和原位觀測的收集、處理和分發共享任務[22];加拿大于2007年創建了海底觀測網（Ocean Networks Canada，ONC），包括海王星（NEPTUNE）和金星（VENUS）兩個海底觀測網絡。該觀測網集成了多學科的觀測平臺，并為此在維多利亞大學建立了一個數據中心，來負責整個海底觀測網的傳感器遙控、數據接收、處理和信息共享服務[23]。2006年10月，美國正式啟動實施IOOS項目，包含五大湖、近岸和大洋三大部分，由11個區域子系統組成，17個聯邦機構參與其中，觀測核心變量有34個，涉及的專業包括物理、生物地球化學、生物和生態系統等[24]。IOOS使用3年時間（2007—2010年）建立了數據整合框架（Data Integration Framework，DIF），制定了多種有關數據管理和質量控制方法的規范和標準，建成了綜合多種觀測平臺和學科的數據共享應用平臺（包括基于互聯網的人-機交互平臺、工具，以及基于手機操作系統的App），是當前最為成功的智慧海洋國際共享綜合應用平臺;2000年啟動實施的全球Argo計劃是當前最為成功的全球海洋觀測系統，由30余個國家和地區參與建設和維護。早在Argo計劃實施之初，就初步建立了一套完整的數據流，9個主要國家建立了國家Argo資料中心，負責本國布放的所有Argo剖面浮標觀測數據的接收、處理和分發交換，這些數據會在盡可能短的時間內提交至兩個全球Argo資料中心（位于美國和法國）。Argo計劃還專門成立了一個數據管理小組，來負責制定和更新Argo數據的存儲格式、生物地球化學要素的計算方法和質量控制方法等規范，確保Argo數據的規范性及高質量，是當前數據管理和質量控制方面做得比較好的一個共享服務平臺，但有關Argo數據的人-機交互平臺開發則要比加拿大ONC和美國IOOS落后。除了Argo數據中心，JCOMMOPS專門成立了國際Argo信息中心（Argo Information Center，AIC），主要負責整個Argo觀測網的運行監測，提供每個浮標的元數據信息、漂移位置、觀測剖面數量、數據質量等相關信息查詢服務，但并不提供浮標的具體觀測數據[25]。此外，JCOMMOPS還為全球海洋觀測系統（Global Ocean Observing System，GOOS）建立了一個龐大的數據監測系統，負責監測不同子系統中每個平臺的運行情況，這些子系統主要包括Argo、DBCP（DataBuoy Cooperatio Panel，DBCP）、OceanSITES、GO-SHIP和SOT（Ship Observation Team，SOT）等，而這些平臺的觀測數據則還是由各自子系統來負責接收和處理[26-29]。

國內針對海洋大數據的共享應用平臺的建設大多還處于概念或探索階段，真正進入業務化運行的并不多見。2018年，由國家海洋信息中心牽頭建設的國家海洋科學數據共享服務平臺（http：//mds.nmdis.org.cn）正式上線發布，內容涵蓋海洋實測數據、分析預報產品和專題信息產品等，數據總量達2.3 TB，是我國目前最為全面的一個海洋數據共享服務平臺[30]，但其最大缺點是大部分數據無法進行實時更新。另外，像中國科學院海洋研究所、中國科學院南海海洋研究所、中國極地研究中心等單位也建立了海洋數據中心，但其提供的數據共享服務仍有很大的局限性。自然資源部第二海洋研究所下屬的中國Argo實時資料中心（http：//www.argo.org.cn）是國際Argo認可的9個國家資料中心之一，雖然其業務范圍僅限于Argo觀測數據，但其建立的整套數據接收、處理和分發系統已完全實現業務化運行，符合國際Argo的要求[31]。同濟大學于2017年開始在東海和南海建設海底科學觀測網，該觀測網將集成水文、生態和地質等多學科觀測平臺，觀測數據通過海底光纜傳輸到岸基站，該觀測網建設目前只處于起步階段，針對觀測網的數據共享應用平臺還處于摸索階段。2018年，由青島海洋科技與技術國家實驗室牽頭，正式啟動建設智慧海洋大數據共享支撐平臺，該平臺擬由一個總平臺和若干子平臺組成。

2 智慧海洋共享應用平臺發展特點

2.1 強調數據管理的規范化

未來智慧海洋觀測系統將是一個集多平臺、多傳感器和跨學科的綜合性系統，其觀測數據包含各種物理、環境和生物地球化學要素，采樣方式各不相同，采用的數據傳輸方式也不統一。面對如此復雜的數據源（原始數據），制定一個有效的數據管理規范或標準顯得十分重要，可以滿足智慧海洋共享應用平臺對各種數據的高效處理、質量控制、存儲和分發共享的要求。如美國IOOS項目啟動之初，就制定了一套數據內容標準（Distributed Control System，DCS）來規定各元數據和觀測變量的名稱、屬性和單位等相關內容，同時還規定了統一的網絡服務（表1）、基于氣候科學模擬語言（Climate Science Modelling Language，CSML）的原位數據編碼、數據目錄/顯示、格式測試和驗證等內容，只有這樣，才能有效地將各種觀測平臺和傳感器，以及各區域子系統的數據進行整合。在數據管理規范化方面做得比較好的另一個例子是國際Argo計劃。該計劃從一開始就制定了嚴格的數據存儲和質量控制規范并不定期地進行修訂，針對近幾年生物地球化學傳感器的加入，還專門成立了工作小組來著手制定各類要素的計算和質量控制方法，同時全球Argo資料中心（GDAC）還開發了格式檢驗工具，來過濾那些存儲格式無法滿足規范要求的Argo數據（包括元數據、剖面數據、軌跡數據和技術信息數據）。

2.2 共享應用平臺服務功能越來越強大

海洋大數據時代的到來使得人們能輕易獲取比以往更多觀測數據的同時，也大大增加了快速有效處理這些數據、提取有用信息的難度，因此需要開發一個功能強大的共享應用平臺，來幫助人們快捷獲取數據的同時，進行信息的挖掘，甚至實現在線分析。如美國IOOS項目的Glider資料中心（https：//gliders.ioos.us/）基于UCAR開發的THREDDS（Thematic Real-time Environmental Distributed Data Services）數據服務工具，實現基于網絡通用數據格式（NetCDF）的Glider數據的查詢和下載服務。而這些數據的在線顯示和分析則使用了RPS ASA公司開發的OceansMap網絡入口，提供所有加入IOOS項目的Glider觀測數據的在線顯示。OceansMap還為IOOS中的臺站、雷達站和模式輸出等提供類似的信息服務。另一個類似的例子是加拿大海底觀測網（http：//www.oceannetworks.ca/），通過不同的平臺（如ERDDAP、手機APP、Oceans2.0和API等）為用戶提供數據在線顯示和下載服務。Oceans2.0的功能非常強大，可按照站點、類型、觀測要素等進行排序和查詢，最終向用戶提供的是每個傳感器觀測要素的時間序列圖形和選取數據，而且用戶可以自由選擇各種畫圖選項。由此可見，未來智慧海洋觀測系統必將是一個復雜的、集多種平臺和傳感器的綜合性系統，開發一個功能強大的共享應用平臺將大大提高用戶檢索和應用數據的效率，從而有效擴大數據在基礎研究和業務化預測預報中的應用范圍。

3 對策與建議

隨著我國海洋觀測技術的快速發展，特別是智慧海洋觀測系統的建設，建立一個有影響力的國際共享應用平臺已迫在眉睫。然而，無論是在海洋數據規范化管理還是在數據共享服務平臺建設上，我國與發達國家相比還存在明顯差距，已經嚴重影響到我國智慧海洋建設進程，為此，提出以下幾點對策和建議，供決策部門參考。

3.1 盡快制定針對不同觀測平臺數據管理規范

智慧海洋觀測系統集成了各類觀測平臺，每個平臺包含不同類型的傳感器，傳統的數據管理規范或標準已經無法滿足其復雜的觀測數據的管理需求，因此需要主管部門盡快組織力量制定相應的數據管理規范或標準。數據管理規范或標準的內容主要涉及觀測平臺的數據接收、處理、存儲和分發等方面。其中，數據接收部分包括編碼、傳輸協議和時效性等內容;數據處理部分包括信息解譯和質量控制;數據存儲部分包括元數據、觀測數據和技術信息等文件中各類變量的規范化定義和存儲;數據分發部分包括傳輸協議、分級共享策略和時效性等內容。在制定管理規范時，應充分借鑒當前比較成熟的觀測系統業已制定的規范，如Argo、美國IOOS Glider和TAO（Tropical Atmosphere Ocean）等。

3.2 加強數據質量控制方法研究

觀測數據質量對于整個智慧海洋觀測系統來說是十分關鍵的環節，但往往也是最容易被忽視的環節。在現有比較成熟的觀測系統中（如Argo和美國IOOS Glider），如何有效開展質量控制一直以來受到高度重視，并由專門的工作組來從事這項工作，保證這些觀測系統的長期可持續發展。新型觀測平臺和傳感器的使用，給數據質量控制提出了更高的要求，而且這種質量控制過程通常需要在24 h內由計算機自動完成，但是國內從事該基礎性工作的技術人員非常少，且無法獲得充足的經費支持，因此需要主管部門盡快出臺一些傾斜政策和管理辦法，支持更多的科研人員來從事數據質量控制方法的基礎性研究工作。

3.3 加強具備專業知識的系統設計人才培養

隨著海洋大數據時代的到來，涉及系統設計、信息挖掘、大數據分析等方面的人才，特別是同時具備海洋專業知識的人才將十分稀缺。海洋本身具有特殊性和復雜性，依靠缺乏專業知識的人設計的共享應用服務平臺，必將存在眾多缺陷，無法滿足專業上的需求。因此，主管部門應高度重視本專業的系統設計人才培養，并設立相關的人才培養項目，通過國際合作等方式，學習國外先進技術和經驗，服務于我國智慧海洋國際共享應用平臺建設。

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