本文选自期刊《科技经济市场》2025年第4期
作者：金鸣，徐澄
来源：海洋大数据关键技术分析与趋势研究[J].科技经济市场,2025,(04):53-55.DOI:CNKI:SUN:KJJC.0.2025-04-018.
摘要
摘要：海洋大数据作为国家战略资源，其多源异构性、超时空尺度及低价值密度特征对传统数据处理范式提出了严峻挑战。系统梳理海洋大数据全生命周期(采集存储、处理计算、共享共建、分析挖掘、可视化)的关键技术及海洋数据处理分析流程，探究海洋大数据研究现状、存在的问题及未来发展方向，有助于实施海洋强国战略，开发海洋资源，拉动海洋经济发展，维护国家海洋权益。
一、前言
二、海洋大数据的概念及特征
（一）海洋大数据概念
（二）海洋大数据特征
海洋数据符合大数据的“5V”特征，主要体现在以下几个方面。
"Volume”:数据体量巨大。2014年全球各种海洋数据总量约为25 PB，预计2030年全球海洋数据总量将达到275 PB，当前总量已经接近EB级。
"Velocity":数据速度快。海洋数据日增量达TB级。
"Variety":数据类型繁多。随着海洋信息系统的应用及各种观测、监测设备的不断发展，形成了遥感图像、时空序列数值、日地理面貌位置信息、仿真数据、文献资料及监控视音频等数据，覆盖结构化、半结构化、非结构化各种类型。
“Value”:海洋数据价值密度低但弥足珍贵。
"Veracity":用于分析挖掘任务的海洋数据须具备高度准确性和可靠性，确保数据具有巨大的现实价值和意义。
此外，海洋大数据与传统大数据相比，具有超广视角、超时空尺度、超多形态等特征。第一，超广视角。海洋与陆地、海洋、大气、冰川等密切相关，相互影响，这些领域的相关数据也是海洋大数据的重要组成部分。第二，超时空尺度。海洋环境瞬息万变，时间尺度可从微秒至年代际，空间尺度可从公分至公里。第三，超多形态。海洋数据由各类硬件、软件协同采集，但其品牌厂商版本不同，导致接口各异，获取的数据有文本、音频、视频等各种类型。
三、 海洋大数据关键技术
海洋大数据来源广泛，结构不一，挖掘需求各异，但其基本处理流程相似，大致可分为采集存储、数据共享、数据处理、分析挖掘、可视化。
（一）采集存储
海洋数据产生于卫星遥感、调查船、观测站、航空器、阵列浮标等，可分为海、陆、空三个维度，数据统一存储难度大。海洋数据可通过日志采集工具(如Flume)、数据库采集工具(如Sqoop)、网页采集工具、物联网采集工具等实现离线、实时采集。数据的爆炸式增长驱动存储架构从单机向分布式系统升级。例如，HDFS支撑海量非结构化数据存储，但缺乏单条修改能力;HBase基于列式存储实现高并发写入，却难以支持复杂统计分析;Kudu虽兼顾随机读写与批量扫描，但性能仍显不足。针对遥感数据等特定场景，云计算分布式存储模型通过弹性扩展平衡成本与效率。
（二）数据共享
海洋多源异构数据分散于科研机构与涉海部门，受安全机制制约形成数据壁垒。对此，区块链技术通过密码学构建去中心化信任网络，确保数据不可篡改旦可追溯;而基于Hyperledger联盟链构建的共享平台，则通过智能合约实现跨机构数据确权与安全流通促进联合价值挖掘与国际协作，驱动“数据封闭”向“生态共建”转型。
（三）数据处理
海洋多模态数据存在质量缺陷(如异常值占比高)、格式异构及环境干扰(如光照崎变、海浪噪声)，严重制约区块链共享与智能分析效能，因此需构建分级治理体系。安全分级:对敏感数据实施物理隔离与逻辑权限控制，对非敏感数据开放特征级共享。质量修复:海洋数据来源各异，其完整性、精确性和可靠性不一，需分类处理，保证数据的有效性。模态融合:对于特定任务，需要关注不同特征，抽取其中的有效特征将任务和数据关联起来;对于多领域、多尺度、多视角、超高结度的异构海洋数据，需要进行合理融合,Bahador等对多种传感器采集的数据进行融合，总结出不同的融合方法和普遍特征。郑宇提出对跨越多个领域的大数据进行融合时，应该先进行知识整合，构建新的知识体系。彭国超提出新的识别主题突变词的方法，即知识融合度。总之，数据处理的流程是对原始数据进行清洗、补全、去重、反演等预处理操作，根据需要提取数据特征，然后进行数据融合，最终达到提升数据可读性和可靠性的目的。经过清洗与融合的标准化数据可以为后续的数据挖掘与分析提供高质量输入。
（四）分析挖掘
海洋数据中蕴藏着宝贵信息，是各国争夺的重要资源。对处理好的数据进行分析挖掘是当前海洋科学领域的一个重要课题。在进入大数据时代之前，已经存在很多应用于海洋数据挖掘的模型和算法，如应用回归分析等算法处理Arqo数据，利用CNN模型预测ENSO事件和分析其相关机制。
在大数据背景下，海量数据实时性分析、自动化智能化分析、高纬度多变量分析要求相关人员对算法模型进行调整升级。例如，建立海洋环境分析模型进行单要素分析时需考虑其属性、时空等多维度的关联关系;在预测未来海洋趋势变化时需要考虑模糊时间序列数据等。海洋大数据挖掘是从已有的数据中通过决策树分析、人工神经网络算法等挖掘有效知识和信息，以对未来趋势走向进行预测。对于可建立知识图谱的数据挖掘任务，可基于海洋领域专家先验知识的海洋知识图谱作为数据源，进行关联规则分析和聚类，促进数据知识联动;再利用分析结果升级原有知识图谱，进而利用知识图谱实现智能检索、问答、推荐、故障诊断等功能。对于图像处理类任务，可基于卷积神经网络和注意力机制构建预训练大模型，通过迁移学习和微调，利用剪枝等方法对模型进行轻量化调整，提升模型精度，减少计算量，最终实现海洋数据的分析挖掘。
（五）可视化
1.二维可视化
Python中的Matplotib包、FineBl软件、Echarts插件等工具可以对处理后的海洋数据进行可视化，将海洋数据以柱形图、饼图、折线图、雷达图等基础图形及其组合升级图形的形式呈现，以展示数据时空变化。在此基础上增加交互式图表，以便相关人员查看特定海域的温盐剖面数据。
2.ArcGIS
海洋数据的高纬度特征决定了3D技术在可视化分析中的重要性。基于GIS、RS、GPS和AR技术实现的可视化地理信息系统ArcGIS可实现一键可视化表达，三维展示海洋、自然等要素。其原理是对海洋空间数据进行一系列操作，包括解析、提取、处理、插值、渲染等，三维动态再现各参数，包括温度、盐度、高度等，以实现灾害预警。
四、海洋大数据应用案例、应用挑战及发展前景
（一）海洋大数据应用案例
海洋大数据支撑着发现规律、辅助决策和交互分析等典型应用场景。
发现规律:从海洋数据中可通过语义理解实现海洋目标分类、识别;可预测台风、赤潮、绿潮等出现的频次、幅度，判断其影响因素;依靠数字孪生技术可实现气象预测、灾害预警等。
辅助决策:相关部门可通过构建海洋知识图谱在海洋环境变化预测、污染追踪、落实环保主体责任等领域提升海洋环境决策精准性。例如，海漂垃圾智能识别技术可对目标海域垃圾进行分类和大体积监测，预测其移动轨迹，实现精准治理。
交互分析:基于数字孪生技术可以实现海底地质灾害预警和船舶航行信息可视化;基于海洋辅助决策可视化系统可以实现防灾减灾;基于传输函数标准形态模式的海洋涡旋温盐和压力异常三维结构可实现交互可视化。
（二）海洋大数据应用面临的主要挑战
海洋领域大数据关键技术已经取得了进展，大都聚焦海洋、大气、冰川等特定的专业领域。但从数据集看，当前获取到的海洋数据样本不均衡、公开数据集少、标签不可靠、分类不合理、噪声多。从数据结构看，海洋数据多源异构、空间缺失不均衡、尺度跨度大、耦合性高、特征规模巨大。从未知数据和知识空间的推理预测看，海洋知识图谱构建不够完善、预测预报采用的样本并不独立加上海洋数据时刻变化，模型泛化难度高。
（三）海洋大数据发展前景
1.数据处理
海洋数据的标准化进程面临两大核心挑战:异构数据合规性差异(如遥感影像与浮标传感器的格式冲突)及专业标注资源匮乏。该工作需要具有一定专业背景的标注人员通过无监督学习和小样本学习等方式对海洋数据进行处理。对此，提出以下解决方案。第一，跨领域治理框架。基于海洋数据治理标准，构建统一语义映射规则，实现多源数据格式兼容。第二，智能标注技术。采用自监督学习对未标注声呐影像进行特征预提取，结合小样本学习降低对人工标注的依赖。
2.推理预测
当前预测模型多聚焦单一维度(如台风路径或渔场分布)，知识构建适用于研究海洋对象的知识图谱，实现动态更新。
急需相关人员构建多模态关联的推理体系，衡量融合多种关系，基于专业。
3.高性能计算
在海洋大数据领域，高性能计算这一目标目前主要聚焦提高串行代码效率和可用性，对并行计算等深层次性能优化考虑较少。因此，相关人员需要通过使用Fink实时计算工具来实现海洋数据的高性能计算，缩短模型预测所需时间，及时分析形势，把握每一个转瞬即逝的机会，最终落实海洋强国战略。
五、总结与展望
从生态修复到蓝色经济崛起，海洋智能化治理的新范式正在形成。本文分析了分布式存储、Flink实时计算工具、知识图谱等海洋大数据关键技术体系，对海洋大数据发展现状、存在问题、未来发展方向等进行了总结。目前，大数据为海洋环境治理、经济发展等提供了新的驱动力和治理策略，虽尚处于探索阶段，但也充满机遇，典型案例不断涌现。随着大数据技术不断发展，其与海洋领域会实现更深层次的交融，海洋数据潜在价值必然会在保证伦理约束的基础上得到进一步挖掘，海洋信息智能化服务和应用水平必然得到进一步提升。
六、参考文献
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