第十九届“挑战杯”竞赛 2024 年度“揭榜挂帅”专项赛于 11 月中旬结束，我校计算机工程学院团队作品《感温海洋——中国东部海域海表温度预测模型的构建及应用研究》凭借自主研发的海表温度预测模型，为水产养殖、海洋养殖产业升级等水产养殖业提供一站式预测服务，获得了评委的高度肯定，荣获大赛二等奖。为什么要进行海表温度预测呢？预测模型是如何构建起来的呢？记者带着疑问走近这支团队，听听他们的故事。

“海水养殖中，海产品对温度比较敏感，上下浮动 1 至 2 摄氏度，就可能造成产量的减少。” 团队负责人计算机技术专业贾炳志同学向记者介绍道，近海养殖作为海水养殖行业主要的养殖方式，“精准预测养殖环境各项指标对提升养殖效率至关重要”。

“我们团队 10 人主要来自计算机工程学院、创新创业学院及海洋科学与水产学院，大家在海洋养殖领域有一定的研究基础，积累了丰富的实践经验和数据资源。”贾炳志告诉记者。于是在赛题发布后，团队凭本事“揭榜” ，以海温为切入点，积极投入到模型构建中。

数据少且不全面，是团队在模型研发中的痛点、难题。“海温预测模型的构建需要大量的数据支撑，只有这样才能提高数据检测的精细度。” 团队负责人贾炳志说道。模型构建需要不少的数据，少则2 到3 年，多则 20 年，没有这么完备的数据，模型构建也是“巧妇难为无米之炊”。

“那就在研发环节去解决。” 团队迎难而上，运用了时序卷积网络来处理和预测遥感大数据中的海表温度变化。在大规模时间序列数据处理任务中，时序卷积结合了传统 CNN 的特点和适应序列数据的能力，为构建模型并在精细度强化方面打下了坚实基础。一种双监督学习的时空聚类遥感大数据分析法，能有效提取高质量、高精准度的养殖参数数据，显著提高了模型预测准确度，核心技术属于国内首创。

直面业界需求，团队的科研成果也在实践中得到验证与完善。经过不断的修改与验证，模型已初具雏形，应用效果如何，能不能经得起实践的检验，还是要拿出来“遛一遛”才知道。团队拿着构建的模型，与相关合作企业进行软件测试，模型都完美通过，经过多次修正与完善，模型预测的精准度大幅提升，为海洋养殖提供了相对完备的技术支持。

模型在基于东海海域温度遥感大数据的龙须菜高效栽培关键技术及集成应用中，取得了良好成效，示范养殖 220 亩，总计收获2200 吨，对比传统技术亩产增收超 37%以上，还带动产业就业近千人次，新增产值 2000 元每亩，科研成果在广阔海域转化为现实生产力，结出丰硕成果。

攀登无止境，以海温预测模型为抓手建立完整的预测平台。“ 目前是选择海温这一要素，后期将不断完善模型，将叶绿素、盐度等要素都加进去，形成一个完整的海产品养殖预测系统。”贾炳志说道。以大赛为契机，以系统为着力点，最终构建一个完整的海洋检测平台，有效对接市场需求，这已经成为团队的共识了。在探索过程中，团队成员不断夯实理论基础，强化实践经验，聚焦学科前沿、积极服务社会经济发展需求 在不断完备的数据支撑和不断完善的研究应用下，平台卓越的预测能力将迎来广阔的发展前景，惠及更多的海洋养殖业，为海洋养殖行业转型升级提供更完备的支持。

据悉，“挑战杯”竞赛“揭榜挂帅”专项赛以“你来挑，我来战”为主题，崇尚“英雄不论出处，谁有本事谁揭榜”，秉承“ 以国家重大需求为导向、以竞争协同机制为手段、以解决实际问题为目标” 的思路，聚焦“卡脖子”技术，瞄准社会重大课题及现实问题，以“政企发榜、竞争揭榜、开榜签约” 的方式，通过“征榜—发榜—竞榜—评榜—夺榜” ，由政府、企业等单位提需求出题，组委会面向高校和社会广发“英雄帖” ，高校学生团队和青年科技人才团队打擂揭榜。2024 年度“揭榜挂帅”专项赛设置高校学生赛道和青年科技人才赛道，共吸引2.7 万余人参加，共有 6500 余件参赛作品，最终来自全国410 余所高校和企业的 1950 余件作品入围终审决赛。本次获奖作品参赛学生为贾炳志、王晨曦、俞新晨、董子宇、杨子萱、程习荃、贾露洁、金毓琳、王香懿、马培林，指导教师为李慧、周伟、环宇。该作品旨在构建一种基于遥感大数据的海洋生态环境要素智能预报模型，并探讨其在海洋渔业资源监测与管理中的应用。