工业海洋数据如何填补科学数据空白

HUB 海洋和教科文组织政府间海洋学委员会

工业海洋数据如何填补科学数据空白

工业海洋数据如何填补科学数据空白 2000 1250 海洋十年

在海洋领域开展业务的私营公司和供应商收集了大量海洋学和气象学数据。只有少数公司意识到,这些现有数据对于填补科学数据空白、为决策提供信息和制定可持续解决方案是多么重要。因此,为了科学或政策制定者的利益,这些数据往往不向公众开放。当今工业界不公开共享数据的原因有很多,包括法律和技术障碍,或认为数据具有财务和竞争敏感性。此外,公司并不一定看到共享数据的价值,也不确定哪些数据集可能是推动我们对海洋的科学认识所必需的。

利用工业数据改进海洋气候模型

2023 年 3 月,挪威非营利性基金会 HUB Ocean 与联合国教科文组织政府间海洋学委员会(IOC)合作,将海洋科学家和私营公司聚集在一起,以了解科学需要哪些数据,并探讨共享这些数据可能带来的共同利益。

为了确定讨论的框架,研讨会重点讨论了海洋建模及其在应对联合国海洋科学促进可持续发展十年("海洋十年")所确定的关键挑战方面的作用。海洋数值模式吸收了大量数据,用于描述海洋过程和改进预报,而这两点对于发展科学认识、改进近海和沿海工业设施以及海上作业都至关重要。

我们讨论了三个切实可行的建模用例,所有这些用例都被认为能为产业界带来商业价值,而且公司提供数据被认为是可行的,从而填补了对海洋和气候过程认识方面的空白。

优化离岸设计和操作

讨论的用例之一是改进风浪预报,时间尺度从一小时到 20 年不等。建模结果将用于优化近海操作,包括更好地计划干预和降低维护成本。建模结果还有助于优化基础设施设计,使其更加安全耐用。该模型所需的数据包括风速、波高、海流、气温、气压、高时间分辨率海平面(例如每 15 分钟)、高分辨率水深测量(5-50 米单元大小)数据、地貌以及海底生境和土壤。这类数据目前由能源公司从其海上平台实时收集,不属于商业敏感数据,因此可以共享。

有关海洋哺乳动物交流方式的数据可以共享。© 海洋图片库/尼克-波兰斯基

降低预测极端天气的成本

另一个建模案例将估计偶发性极端天气事件(如风暴潮、流星雨、热浪等)对工业资产和海上作业的影响。早期预警系统和及时预报将帮助工业降低成本、改善运营规划、保护建筑、设计更坚固的基础设施和港口,以应对未来的极端天气事件,随着气候变化的加剧,极端天气事件可能会变得更加频繁。该模型所需的数据可由公司提供,包括高分辨率水深测量数据、水流地震数据、沿岸风流数据、遥控潜水器 ROV 的海流数据、浮标和沿岸海洋动力应用雷达 (CODAR) 的波浪数据等变量。

估算沿海大陆架对人类和工业的影响

第三个建模案例将估算海岸和浅海陆架过程的影响,如海岸侵蚀、沉积动力学和湿地等生境的退化对海底电力和光纤电缆等设施的影响。这种建模不仅对沿海和浅海陆架的工业资产很重要,而且对生活在海边的不断增长的人口和沿海地区特大城市的数量也至关重要。除了前几种情况中重要的海洋数据外,这种情况还需要高空间分辨率和局部尺度的沉积、潮汐、人类活动和地形数据。

汇集历史海洋数据点可以填补科学数据空白。©海洋图片库/杰夫-赫斯特

两个成功范例

在许多公司看来,解锁几十年前的现有历史工业数据具有挑战性,不过,在目标明确的情况下,也有多个利益相关方共享海洋数据的成功案例。汤姆森等人(2014 年)的论文中描述了这样一个例子:英国石油公司向多所大学捐赠了墨西哥湾开发项目的高分辨率地球物理数据集,用于教学和研究,以了解海底和浅层次地质情况。同样,MAREANO项目在挪威海洋产业共享数据的基础上建立了数据产品和地图。

实现开放的数据共享环境

HUB Ocean 和教科文组织政府间海洋学委员会(IOC/UNESCO)联合开展的这项工作的一个关键要素是帮助制定数据收集和共享原则,从一开始就将这些原则纳入业务规划和合同协议中。例如,许可方、公司和近海数据收集承包商之间的服务合同应包括数据管理和共享条款。石油钻井平台和风力涡轮机等固定设施可用作观测站,安装大量海洋传感器。海洋中现有的电缆也可以配备电信电缆记录器,以收集深海噪音数据,如地震和海洋哺乳动物通信,以及温度和盐度等变量(如智能电缆倡议)。政府间海洋学委员会及其新的海洋十年数据和信息战略将提供支持和新的指导政 策,促进更多的数据共享活动。

公开邀请 总部设在欧洲的 EMODnet 数据输入门户网站和 HUB Ocean 自身的全球云原生海洋数据平台等先进数据基础设施,致力于降低数据共享和流动的技术门槛,为数据的上传、托管和共享提供一个可互操作的环境。我们希望,上述具体的建模案例以及对所需数据的进一步明确,能够启动多家公司的类似数据捐赠倡议。

因此,我们在此向从事海洋产业的公司发出公开邀请:您的非敏感数据能派上什么用场?

海洋数据可以帮助科学家了解一个物种的种群状况,并预测其未来可能发生的变化。© 海洋图片库/阿曼达-科顿

参考资料
Thomson, James A., Thorn, Barbara, and Julieta Tucker."如何成功执行石油技术数据捐赠项目"。2014 年 5 月在德克萨斯州休斯顿举行的近海技术大会上提交的论文。doi: https://doi.org/10.4043/25189-MS

联系方式:Anna Silyakova ()
Anna Silyakova(anna.silyakova@oceandata.earth)
Louis Demargne(l.demargne@unesco.org)

Louis Demargne 是联合国教科文组织的数据和知识管理官员(左),Anna Silyakova 是 HUB Ocean 的科学负责人(右)。
Louis Demargne 是联合国教科文组织的数据和知识管理官员(左),Anna Silyakova 是 HUB Ocean 的科学负责人(右)。

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本文最初发表于此处

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