海洋大數據及其可視化在課程教學中的應用
——以“物理海洋學”為例

蔡華陽，傅林曦，歐素英

（中山大學 海洋工程與技術學院，廣東 珠海 519082）

引言

“物理海洋學”是海洋科學和海洋技術類專業的一門專業基礎課程，旨在讓學生系統認識海洋水體的基本物理現象，掌握對應不同尺度水動力過程包括海流、海浪、潮波、內波、赤道波動等海水的基本運動規律及其長期演變趨勢等。從海洋科學和海洋技術專業的學科培養體系來說，先導基礎課程“海洋科學導論”已經對海水的物理性質、海水的基本運動、海洋與大氣相互作用等相關現象及規律進行了定性方面的論述，因此，“物理海洋學”課程必須區別于基礎定性課程。例如，該課程一般以“高等數學”“概率論與數理統計”“數學物理方程”等數學基礎課程及“流體力學”等理論基礎課程為基礎，主要采用概化理論解法，從定量角度研究海洋中的動力場、熱力場和鹽度場結構，以及因此而產生的各種運動的時空變化。由于課程內容涉及大量的理論分析和數學推導，對學生的數學物理基礎和抽象思維能力有較高要求，往往導致學生主動學習的熱情不高、畏難厭學的情緒增濃，而教師的教學積極性也深受影響。

物理海洋學的研究手段除了概化理論解法外，還包括海洋觀測和數值計算方法，其中觀測是海洋科學研究的根本，無論是理論模型還是數值計算都以觀測數據為基礎。近20年來，隨著海洋信息化的高速發展及各類探測裝備的不斷進步，海洋數據體量（觀測數據和數值模擬數據等）呈爆炸式增長。目前，海洋領域已進入大數據時代，如何應用海洋大數據不僅對海洋科學研究具有重要意義，對“物理海洋學”課程教學改革和實踐探索也極其關鍵。

隨著計算機模擬時代的高速發展，“物理海洋學”課程教學顯然已經不能簡單停留在理論分析層面，還應探究如何充分利用現代的計算機軟件（比如Matlab、R、Octave和Scilab等數值計算和數據處理及可視化工具）和全球共享數據庫的大批量海洋數據，以提高課堂的開放性和實用性，使課堂的教學內容與實踐應用緊密結合，提高學生的主動學習熱情和課堂教學效果。本文針對物理海洋學的學科特點，以海洋大數據及其可視化為例，探討其在“物理海洋學”課程教學改革和實踐探索的具體應用，為實現各項教學目標奠定基礎。

一、海洋大數據的獲取

海洋大數據是指對海洋自然環境進行監測、模擬及再分析而得到的數據，包括海洋動力（如海水溫度、海水鹽度、海面風場、海面高度等）、海洋生態（如葉綠素濃度、懸浮泥沙含量、有色可溶有機物等）、海洋生物（如浮游動物、浮游植物、初級生產力、魚類、貝類等數據）、海洋化學（如溶解氧、PH值、堿度、硝酸鹽、亞硝酸鹽、重金屬）、海洋底質（如礦產資源、多金屬結核、富鈷結殼、沉積物、C14測年、粒度、氧同位素）、表層沉積物、水下地形、海冰、海水污染等其他海洋環境信息。海洋大數據的獲取方式主要包括實際觀測、海洋遙感觀測、海洋數值模擬及海洋數據再分析。因此，可將海洋大數據相應地分為海洋實測數據、海洋遙感數據、海洋模式數據及海洋再分析產品數據。

目前常用的國內外權威的海洋大數據公共平臺包括綜合類和專門類兩種數據庫。綜合類海洋大數據網站主要包括國家海洋科學數據中心（http://mds.nmdis.org.cn/pages/home.html）、海洋科學大數據中心（http://www.casodc.com/）、國際海洋綜合大氣數據集（https://icoads.noaa.gov/data.icoads.html）、全球海洋數據庫（https://www.ncei.noaa.gov/products/world-ocean-database）和歐洲中期天氣預報中心（https://apps.ecmwf.int/datasets/）等。專門類海洋大數據網站主要包括中國Argo實時資料中心（http://www.argo.org.cn/）、國家極地科學數據中心（https://www.chinare.org.cn/）、夏威夷大學海平面中心（https://uhslc.soest.hawaii.edu/datainfo/）、美國地質調查局遙感數據（https://earthexplorer.usgs.gov/）和歐洲航天局衛星遙感數據（https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home）等。除了綜合和專門類的數據庫網站可獲取海洋大數據之外，數據雜志（Data Journal）的相繼推出為海洋大數據的集成、歸檔和使用提供了全新的形式。2012年Wiley出版集團首次推出針對數據共享服務的“地球科學數據”（Geoscience Data Journal,https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/journal/20496060），用于科研工作者發表短篇的地球科學數據論文。之后，有更多的數據雜志發行（詳細可參考http://proj.badc.rl.ac.uk/preparde/blog/DataJournalsList），包括2014年由自然（Nature）出版集團推出的在線出版的開放獲取雜志《科學數據》（Scientific Data,https://www.nature.com/sdata/）。

二、海洋大數據的可視化

當前我國高等院校理工科實驗課程教學普遍使用商業化Matlab軟件用于數據處理及其可視化，部分高等院校采用開源免費軟件替代Matlab，比如R、Octave和Scilab等。Matlab作為一款成熟的商業化軟件，具有穩定性高、功能齊全、幫助系統完善、使用方便等優點，因此，在我國高等院校的實驗教學中得到廣泛使用。海洋大數據的下載和可視化既可通過Matlab本身自帶的數據導入、繪圖、信號處理、數據分析等工具箱，編寫相應的程序或函數來實現，又可借助前人的研究成果，比如針對基于Matlab的海洋大數據處理及其可視化程序或工具箱，主要包括兩個下載網站：Matlab自帶的文件共享平臺（Mathworks File Exchange,https://www.mathworks.com/Matlabcentral/fileexchange）、面向開源及私有軟件項目的托管平臺Github（https://github.com/）。在上述兩個網站通過輸入與海洋大數據及其可視化相關的關鍵詞即可找到相應的程序或工具箱。目前，大部分的海洋大數據處理及可視化工具箱可直接通過SEAMAT 網站（https://sea-mat.github.io/sea-mat/）獲取。該網站提供時間序列分析（Time series Tools）、數值模擬（Numerical Modeling Tools）、地圖呈現（Mapping Tools）、海洋水文（Hydrographic Tools）、數據挖掘（Data Interface Tools）、海氣相互作用（Atmosphere-Sea Tools）和其他相關工具（Other Tools）。

海洋數據的可視化主要包括兩種方式：一是使用二維或三維的圖形函數將觀測或模擬數據以靜態圖形存儲，另一種則是動態演示圖，即以平面或三維立體方式動態顯示物理海洋要素的時空變化特征。另外，還有一種相對復雜的可視化方式為數值仿真結合教學視頻。例如，借助Matlab軟件，將解說聲音和海洋要素的時空變化圖像或各種海洋工況仿真合成并動態處理，采用視頻函數制作成教學視頻。不論是開源的可視化函數，還是借助于Matlab工具箱函數自編可視化程序，均需要對大數據進行讀取處理或將其轉換成可視化函數所需數據格式，如可大量存儲數據的網絡通用壓縮格式（netcdf格式）、mat格式或二進制格式文件，Matlab為這些通用數據格式的讀寫提供了不同的函數。自編的數據處理及可視化程序，可隨時根據需要進行調整或增減，更易于進行不同物理海洋要素的視頻制作。而開源程序或工具箱，其優勢在于具有較為完善的教程使用說明。以基于Matlab的氣候數據工具箱（Climate Data Toolbox,https://github.com/chadagreene/CDT）為例，該工具箱包含一系列標準的Matlab函數，可用于分析和顯示海洋—大氣數據。這些函數具有處理效率高、使用簡便的特點，并附帶許多幫助教程和示例，這些教程和示例不僅提供了函數的使用方法，同時還能指導如何在海洋科學研究過程中闡明相關結果。（詳細的工具箱介紹及使用說明可參照網址：http://www.chadagreene.com/CDT/CDT_Contents.html.）

三、教學案例分析

在“物理海洋學”課程教學改革和探索過程中，基于鏈條式設計，以科學問題為導向，可將海洋大數據及其可視化貫穿應用整個課程教學，并融入各個章節。課程前期的教學設計可結合網站中可供開源下載的海洋大數據，從激發學生探索問題的興趣、培養學生思考問題的能力出發，組織討論，篩選數據材料，有針對性地挑選海洋大數據，并對下載速度慢、耗時長的大數據預先進行下載，形成課程附屬數據包。在此基礎上，針對各個章節的重點教學內容，編寫數據讀取及可視化處理函數，生成物理海洋相關的溫度、鹽度、海平面高度等狀態參數時空變化的動態演示圖，不僅可用于課堂討論，亦是課后實踐的重要工具。下面以“物理海洋學”部分章節為例，在教學內容、教學方法及教學手段方面，分析海洋大數據及可視化的應用，剖析教學改革的具體內容，探索具有現代海洋科學特色的教學實踐。

1.在“物理海洋學”緒論部分，在教學內容上，主要結合海洋觀測技術和數值模擬技術的快速發展，引入海洋大數據對學習物理海洋學的重要意義；在教學方法上，提供篩選后的網站，設計課后實踐操作，調動學生學習的主動性，通過瀏覽網頁、小組歸納討論，總結我國與西方發達國家在物理海洋大數據建設及共享等方面存在的差距，激發學生建設海洋強國的歷史責任感和使命感。

2.關于基礎知識的課程教學，為區別與“海洋科學導論”課程相同內容的定性講述，在教學內容和教學方法上偏向定量分析和實踐教學，基于下載的全球地形、風場、熱收支、溫度、鹽度和深度等數據，提供基于Matlab的可視化腳本程序作為附件，以動態演示引導學生思考各要素分布及變化特征；同時，增加課堂教學互動交流，通過大數據可視化操作，師生共同討論局部海洋各物理要素分布變化及其原因；課后作業，分小組選定某一物理海洋要素進行可視化，并就其分布特征及原因進行論述，提高學生獨立思考和團隊合作解決問題的能力。

3.在“物理海洋學”課程海水運動方程組的教學內容和方法中，同樣融入海水運動相關的大數據及其可視化結果。課程開始時先提出問題，鼓勵學生思考海水運動的主要形式，描述不同時空尺度的運動在數學物理層面上的定量描述；以科學問題為導向，基于現階段的研究成果（海洋數值模型模擬結果），播放制作好的多種海洋運動現象的視頻或動畫，包括海流、海浪、潮流、內波等，直觀展示海水運動的多種形式，引導學生將數學物理方程和海水運動現象聯系起來，從而激發學生理論學習的興趣。

4.在地轉流和EKMAN流的課堂教學中，海洋大數據的應用主要體現在兩方面：首先在理論推導后，課堂演示全球海平面高度、風應力的動態變化，并提出問題，引導學生思考在實測月平均或年平均海平面高度、風應力場的驅動下，大洋理論流場會發生怎樣的調整和響應；其次，輔以課后作業練習，要求學生采用Matlab軟件編寫地轉流和EKMAN流計算及可視化程序附件，分別計算不同年份地轉流場或EKMAN風生流場，討論概化海流運動的時空變化，強化“物理現象—解析理論—物理現象”的閉環研究思路，提升教學內容與應用實踐的契合度。

5.在講述海洋潮汐理論時，則有效利用全球大洋潮汐模式數據，采用Matlab等可視化工具，探討全球主要天文分潮的振幅和相位的時空變化特征及規律；在海洋波浪理論的課堂教學中，基于已編寫小振幅波和Stokes波的可視化程序，圍繞波浪傳播及水質點運動的特性，進行課堂演示及討論；下載相關的波浪數據庫（例如中國近海波浪數據庫），繪制實測海浪譜，加深對海浪譜的理解，統計分析研究區域的有效波高、平均周期、波向和波浪能等特征參數。

下面以“物理海洋學”課程中《赤道波動及其對全球氣候變化響應》這一章節為例，針對赤道中東太平洋海表水溫采用經驗正交函數（EOF）方法進行大數據的具體分析。在理論知識方面，要求學生根據教材內容思考以下幾個問題：（1）赤道中東太平洋海表水溫的空間分布特征；（2）海表水溫的長期演變趨勢；（3）海表水溫的異常變化與ENSO的關系；（4）如何提取海表水溫的特征時空模態。在理論知識講解的基礎上，通過基于Matlab軟件的氣候數據工具箱，運行工具箱中的eof_document.m函數教程并回答上述幾個思考題。在eof_document.m函數教程中，采用氣候數據工具箱自帶的赤道中東太平的1950—2016年的月均海表水溫數據（pacific_sst.mat）。若要分析其他海域海表水溫的時空變化特征，可下載相應的數據（比如美國國家海洋大氣局物理科學實驗室網站https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.cobe.html），并生成與pacific_sst.mat相同的數據格式。

結語

海洋大數據時代已經到來，特別是物理海洋研究有關的大批量觀測數據和數值模擬數據，已成為現代物理海洋學深入研究的基石。現代高校的“物理海洋學”課程也應該與時俱進，有效結合海洋大數據，以提高學生主動學習和探究的興趣，加深對海洋物理現象的認識。因此，基于海洋大數據及其可視化的“物理海洋學”教學改革的目的在于，讓學生更主動、更深入地理解物理海洋學的基礎理論知識，在此基礎上掌握分析和解決物理海洋學問題的方法和工具。通過海洋大數據的獲取、可視化及工具箱分析，使原來理論性和數理基礎要求非常高的“物理海洋學”課程變得生動，從而切實提高學生的學習積極性及教學的實際效果。