海洋，这个地球上最广阔的舞台，孕育了无数生命，也隐藏着无尽的力量。在众多类型的海洋波浪中，有一种神秘而危险的自然现象--孤立波，也被称为“疯狗波”。这些突如其来的巨浪往往在没有明显征兆的情况下出现，像远古神话中那些神秘莫测的海上巨兽一般，给海上航行和作业带来巨大威胁。然而，随着科技的进步，我们是否能够预测这些海上巨兽的出现，从而避免潜在的灾难呢？
孤立波：海上的隐形威胁
孤立波是一种异常巨大的波浪，它们通常比周围波浪高出许多，有时甚至能达到周围波浪高度的两倍。这种波浪的出现往往难以预测，给海上航行的船只和海上设施带来极大的风险。
当孤立波袭击船只时，可能导致船只失去平衡、损坏甚至沉没，会破坏渔网、渔具，影响捕捞作业，甚至导致渔船倾覆。其强大的冲击力还会造成海上石油平台、灯塔、码头等基础设施的结构损坏，影响其正常运行和使用寿命，带来巨大的经济损失。
此外，孤立波冲击海岸时，会带走大量的泥沙和岩石，加剧海岸的侵蚀，破坏海滩和沿海的生态环境。而且，因为孤立波很难被预测到，在一些沿海旅游景点或居民密集区，人们往往难以察觉它的到来，在靠近海边时就可能会被突然袭来的浪卷走，造成伤亡事故。
预测孤立波的挑战
科学家们已经对孤立波的形成机制进行了大量研究，发现其形成涉及多种复杂的随机过程，如波高的随机变化和波浪相位的随机叠加。
海洋波浪的动力学本质上呈现出非线性特征，这导致波浪之间的相互作用可能产生不可预测的结果，如能量的集中和巨浪的形成，此外，海洋环境本身极其复杂多变，其中涉及风速、风向、海流、温度和盐度等诸多因素的交互影响，都可能改变波浪的形态和行为，因此，准确预测孤立波的出现仍然是一个巨大的挑战。
神经网络的神奇能力
孤立波由于生成机制过于复杂而难以被有效地预测，而神经网络作为一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它对复杂规律具有极其强大的学习归纳和预测能力。
尤其是循环神经网络在处理庞大的时间序列数据方面展现出卓越的能力，这涵盖了诸如气象数据、股市数据以及海洋波浪数据等关键领域。该网络模型擅长从历史数据中学习规律，并利用这些规律预测未来的发展趋势。因此，神经网络被视为预测复杂自然现象的优选工具，其应用价值不言而喻。
循环神经网络是神经网络的一种特殊类型，特别擅长处理和预测时间序列数据。循环神经网络通过在神经网络中引入“记忆”功能，能够记住输入数据中的重要信息，并将这些信息应用到未来的预测中。简单来说，循环神经网络可以像人类一样，通过回顾过去的经验来预测未来。
要理解循环神经网络如何工作，我们可以把它比作一个拥有短期记忆的人。例如，当我们听到一个句子时，我们会记住前面的单词，并根据这些单词来理解和预测接下来的内容。循环神经网络的原理类似，它会记住时间序列数据中的前N个数据点，并利用这些数据来预测下一个数据点。
以预测孤立波为例，循环神经网络可以通过分析海洋中已有的波浪数据，识别出波浪的周期性和波动特征。然后，它可以利用这些信息预测未来某个时间点的波浪高度和形态。
基于循环神经网络如何用于波浪预测通常包括以下几个步骤：
数据收集：我们首先需要收集大量的海洋波浪数据，包括波浪的高度、周期和方向等信息。本研究中有超过200亿个海平面波浪数据，相当于1600万个半小时时间间隔（即实验中时间观测单位）或者880年的数据。因此，本研究在弗洛里亚波(巴西)阿努(美属萨摩亚)塞班(美国)关岛(美国)、帕劳(马绍尔群岛)和马朱罗(马绍尔群岛)等地设置了海洋浮标，以确保实验数据的数量。
循环神经网络训练：将这些数据输入到循环神经网络中进行训练。循环神经网络会逐步学习这些数据中的规律，并形成一个预测模型。
预测：在训练好的循环神经网络模型中输入最新的波浪数据，并预测未来的波浪情况。例如，预测未来1分钟内某个区域的波浪高度。
通过对大量浮标数据的训练和验证，科学家们发现，循环神经网络能够在大多数情况下准确预测孤立波的出现。在提前1分钟的预测中，准确率达到了75%，而在提前5分钟的预测中，准确率略有下降，但仍然保持在73%左右。这表明，神经网络在预测孤立波方面具有很高的潜力。
预测的普适性和实际应用
科学家们发现，训练后的循环神经网络不仅能够预测训练数据中的孤立波，还能够准确预测其他未包含在训练数据中的浮标位置的孤立波。这表明该预测方法是通用的，适用于不同海域和环境，这进一步加深了人们对海洋波浪的了解，为海洋科学研究提供了更多可能性。
未来神经网络工具不断完善后，不仅可以用来为船舶提供预警，让船员能够提前得知巨浪来临，从而寻求庇护，采取紧急停机等措施，最小化巨浪对船舶的影响，降低船舶受损风险，保障生命安全。
此外，神经网络工具可以为近海平台提供安全保障，在近海平台工作的人员可根据预警采取防护或应急措施，减少安全事故和经济损失。还可以通过预测波浪的高度、周期和方向等参数，设计更合理的港口布局和防波堤结构，从而降低建设成本，提高港口的安全性和效率。
要将这种预测方法应用于实际的海洋监测和预警系统，还需要进一步地改进和优化。例如，可以通过使用更复杂的神经网络架构、结合更多的海洋物理信息，或者利用更高分辨率的空间数据来提高预测的准确性并为应急预留时间。
神经网络工具的使用场景逐渐增多，如华为云盘古气象大模型能实现全球气象秒级预报、台风路径预测、强降水等气象要素预报等，帮助人们更好地应对天气变化，减少气象灾害带来的损失，为各行业的决策和运营提供更准确的气象信息支持。我们期待在未来，该技术能够更广泛地应用于更多领域，帮助我们更好地理解和利用这个神秘的蓝色星球。
参考文献：
[1]Breunung, Thomas;Balachandran, Balakumar.FREAK WAVE FORECASTING: A DATA-DRIVEN APPROACH[J].Proceedings of the International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering - OMAE,2022,Vol.2
[2]Breunung, Thomas;Balachandran, Balakumar.Data-driven, high resolution ocean wave forecasting and extreme wave predictions.[J].Ocean Engineering,2023,Vol.268: 0
[3]Breunung, Thomas;Balachandran, Balakumar.Prediction of freak waves from buoy measurements.[J]Scientific Reports,2024,14:16048
（文章内容来源于中国科普博览。）