OKG-LLM: Aligning Ocean Knowledge Graph with Observation Data via LLMs for Global Sea Surface Temperature Prediction

📄 arXiv: 2508.00933v1 📥 PDF

作者: Hanchen Yang, Jiaqi Wang, Jiannong Cao, Wengen Li, Jialun Zheng, Yangning Li, Chunyu Miao, Jihong Guan, Shuigeng Zhou, Philip S. Yu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-31

💡 一句话要点

OKG-LLM：利用大语言模型对齐海洋知识图谱与观测数据，用于全球海表温度预测

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 海表温度预测 海洋知识图谱 大型语言模型 图嵌入 知识融合

📋 核心要点

  1. 现有海表温度预测方法未能充分利用领域知识，限制了预测精度的提升，面临整合领域知识的挑战。
  2. 提出OKG-LLM框架，构建海洋知识图谱，利用图嵌入学习知识，并与数值数据对齐，结合LLM进行预测。
  3. 实验结果表明，OKG-LLM在真实数据集上优于现有方法，展示了其有效性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

海表温度（SST）预测是海洋科学中的一项关键任务，支持天气预报、渔业管理和风暴跟踪等多种应用。现有的数据驱动方法虽然取得了显著成功，但往往忽略了过去几十年积累的丰富领域知识，限制了预测精度的进一步提高。最近，大型语言模型（LLM）的出现突显了整合领域知识以用于下游任务的潜力。然而，由于整合海洋领域知识和数值数据的挑战，LLM在SST预测中的应用仍未得到充分探索。为了解决这个问题，我们提出了海洋知识图谱增强的LLM（OKG-LLM），这是一个用于全球SST预测的新框架。据我们所知，这项工作首次系统地构建了一个专门用于表示SST预测的各种海洋知识的海洋知识图谱（OKG）。然后，我们开发了一个图嵌入网络来学习OKG中全面的语义和结构知识，捕捉各个海域的独特特征以及它们之间复杂的关联。最后，我们将学习到的知识与细粒度的数值SST数据对齐和融合，并利用预训练的LLM来建模SST模式，以实现准确的预测。在真实数据集上的大量实验表明，OKG-LLM始终优于最先进的方法，展示了其有效性、鲁棒性和推进SST预测的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决全球海表温度（SST）的精确预测问题。现有数据驱动方法虽然有效，但忽略了海洋领域中大量已有的知识，例如洋流、气候模式等，导致预测精度难以进一步提升。如何有效地将这些领域知识融入到预测模型中，是当前方法面临的痛点。

核心思路：论文的核心思路是构建一个海洋知识图谱（OKG），将领域知识以结构化的方式表示出来，然后利用图嵌入技术学习OKG中的知识表示，并将其与数值SST数据融合，最后利用大型语言模型（LLM）学习SST的变化模式并进行预测。这样设计的目的是为了充分利用领域知识，提高预测精度和可解释性。

技术框架：OKG-LLM框架主要包含三个阶段：1) 海洋知识图谱构建：构建包含海洋领域知识的OKG，例如海域、洋流、气候现象等。2) 知识图谱嵌入：使用图嵌入网络学习OKG中节点和边的表示，捕捉海洋区域的特征和区域间的关联。3) 知识融合与预测：将图嵌入学习到的知识与数值SST数据对齐融合，输入到预训练的LLM中，利用LLM强大的建模能力进行SST预测。

关键创新：该论文最关键的创新在于首次系统性地构建了专门用于SST预测的海洋知识图谱，并将其与LLM结合。与以往仅依赖数值数据的方法相比，OKG-LLM能够有效利用领域知识，提高预测精度和可解释性。此外，利用图嵌入网络学习OKG的表示，能够捕捉海洋区域的特征和区域间的复杂关联，为LLM提供更丰富的输入信息。

关键设计：在知识图谱嵌入阶段，论文可能采用了TransE、GraphSAGE等图嵌入算法，并针对海洋知识图谱的特点进行了调整。在知识融合阶段，可能采用了注意力机制等方法，将图嵌入向量和数值SST数据进行有效融合。损失函数的设计可能包括预测误差损失和知识图谱嵌入损失，以保证预测精度和知识表示的准确性。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OKG-LLM在真实数据集上 consistently 优于 state-of-the-art 的方法，证明了其有效性。具体的性能提升数据（例如，RMSE降低百分比、相关系数提升等）需要在论文中查找。该研究验证了将领域知识融入到数据驱动模型中的有效性，为未来的海洋预测研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于天气预报、渔业管理、航运安全、海洋环境保护等领域。更准确的海表温度预测有助于提高天气预报的准确性，优化渔业资源管理，保障航运安全，并为应对气候变化提供科学依据。未来，该方法可扩展到其他海洋要素的预测，例如海平面高度、盐度等，为海洋科学研究提供更强大的工具。

📄 摘要（原文）

Sea surface temperature (SST) prediction is a critical task in ocean science, supporting various applications, such as weather forecasting, fisheries management, and storm tracking. While existing data-driven methods have demonstrated significant success, they often neglect to leverage the rich domain knowledge accumulated over the past decades, limiting further advancements in prediction accuracy. The recent emergence of large language models (LLMs) has highlighted the potential of integrating domain knowledge for downstream tasks. However, the application of LLMs to SST prediction remains underexplored, primarily due to the challenge of integrating ocean domain knowledge and numerical data. To address this issue, we propose Ocean Knowledge Graph-enhanced LLM (OKG-LLM), a novel framework for global SST prediction. To the best of our knowledge, this work presents the first systematic effort to construct an Ocean Knowledge Graph (OKG) specifically designed to represent diverse ocean knowledge for SST prediction. We then develop a graph embedding network to learn the comprehensive semantic and structural knowledge within the OKG, capturing both the unique characteristics of individual sea regions and the complex correlations between them. Finally, we align and fuse the learned knowledge with fine-grained numerical SST data and leverage a pre-trained LLM to model SST patterns for accurate prediction. Extensive experiments on the real-world dataset demonstrate that OKG-LLM consistently outperforms state-of-the-art methods, showcasing its effectiveness, robustness, and potential to advance SST prediction. The codes are available in the online repository.