《海洋大数据分析预报技术指南》（征求意见稿）

本指南提供了基于大数据技术开展海洋分析预报模型研发、运行与检验评估的全流程技术指导。本指南面向海洋要素、海洋现象及海洋灾害等对象，系统规范了从需求分析、数据准备、关联分析、方法选型、模型构建到运行与检验各环节的技术要点与实施要求。本指南强调利用多源广域、多模态的海洋大数据，通过数据清洗、标准处理与质量控制构建数据资源池，借助特征分析与影响因子挖掘确定关键关联因子，并依据应用场景与数据特性选用适宜的算法模型。在模型构建中引入物理约束以提升预报精度，最终通过后报试验与试运行检验确保模型稳定可靠，旨在推动海洋大数据分析预报业务化进程。

需求分析

本指南明确了需求分析的技术要点，要求针对具体的分析预报对象，梳理并确定所需样本数据的来源、类型、内容及空间与时间属性。数据来源涵盖了海洋观监测、调查、管理、国际合作及互联网收集等多种渠道，数据类型则包括海洋环境、地理、遥感及管理数据等，以确保全面获取支撑预报任务的基础信息。

数据准备

本指南规定了数据准备需依次完成样本采集、处理评估与数据资源池建设。处理评估环节重点明确了数据清洗、标准处理、质量控制及质量评估的具体方法，旨在将原始数据转化为标准、可信的高质量数据集。数据资源池建设则通过数据变换、融合与降尺度等技术，制作长时序、高分辨率的网格化融合数据集，为模型训练提供坚实的数据基础。

模型构建与运行检验

本指南对模型构建提出了明确要求，包括确定性能指标、搭建模型与调优参数三个步骤。在模型搭建中提倡加入物理约束，以增强模型的物理解释性与预报准确性。模型建成后，必须经过不少于六个月的后报试验和不少于一个月的试运行检验评估，确认其精度与稳定性后方可正式投入运行，并持续开展第三方对比检验和迭代完善。