YingLan: A Multimodal Ocean Foundation Model for Unified Representation Learning from Heterogeneous Observations

📄 arXiv: 2610.29313v1 📥 PDF

作者: Sen Jia, Siqi Wei, Junyu Wang, Zijun Lv, Pan Liu, Meng Xu, Xiyou Fu, Yuxi Sun, Qiang Liu, Shuyu Zhang, Lin Mu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-10-21

💡 一句话要点

提出YingLan以解决多模态海洋建模中的异构观察问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态建模 海洋预测 动态编码 时空增量耦合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有海洋建模方法主要针对特定任务，难以处理来自不同来源的异构数据，限制了模型的通用性。
  2. YingLan通过动态编码、时空增量耦合和海洋状态演化感知预训练，提出了一种统一的多模态表示学习方法。
  3. 在深圳沿海的海表盐度预测任务中，YingLan的表现优于现有模型，显示出其在区域海洋预测中的有效性。

📝 摘要（中文）

多模态海洋建模面临数据结构、物理语义和时空特征的显著异质性。现有方法主要集中于特定任务的海洋建模，而从异构观察中学习可迁移表示仍然是一个未解决的问题。为此，本文提出YingLan，一个多模态海洋基础模型，集成了基于物理属性的动态编码、时空增量耦合（STIC）和海洋状态演化感知的预训练策略。动态编码机制生成基于物理语义和观察特征的自适应输入投影，灵活表示异构海洋变量。STIC通过潜在时间增量的跨尺度交互建模多尺度时空依赖性。预训练策略结合了掩蔽观察重建和时间演化目标，促进了不同预测视域下海洋状态表示的学习。YingLan在深圳沿海水域的七天海表盐度预测任务中实现了平均RMSE为0.687508 PSU，相较于LangYa、XiHe和GloNet2分别减少了0.58%、5.31%和12.42%的相对误差。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态海洋建模中由于数据异质性导致的表示学习困难。现有方法往往专注于特定任务，缺乏对异构观察的通用表示能力。

核心思路：YingLan通过引入基于物理属性的动态编码机制，结合时空增量耦合和海洋状态演化感知的预训练策略，旨在实现对异构海洋变量的灵活表示和有效学习。

技术框架：YingLan的整体架构包括三个主要模块：动态编码模块用于生成自适应输入投影，STIC模块用于建模多尺度时空依赖性，预训练模块则结合掩蔽观察重建和时间演化目标。

关键创新：YingLan的核心创新在于其动态编码机制和STIC的设计，使得模型能够有效处理不同来源的异构数据，并在不同预测视域下保持一致的海洋状态表示。

关键设计：模型在动态编码中考虑了物理语义和观察特征的适应性，STIC通过潜在时间增量的交互建模多尺度依赖性，预训练阶段则使用了掩蔽重建和时间演化目标的组合，确保了模型的学习效果。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

在深圳沿海的七天海表盐度预测任务中，YingLan实现了平均RMSE为0.687508 PSU，显示出相较于LangYa、XiHe和GloNet2分别减少了0.58%、5.31%和12.42%的相对误差，证明了其在区域海洋预测中的有效性。

🎯 应用场景

YingLan模型具有广泛的应用潜力，尤其在海洋科学、气候预测和环境监测等领域。通过提供更准确的海洋状态预测，该模型能够为政策制定和资源管理提供科学依据，促进可持续发展。未来，YingLan的技术可以扩展到其他领域的多模态数据处理与分析。

📄 摘要（原文）

Multimodal ocean modeling remains challenging due to substantial heterogeneity in data structures, physical semantics, and spatiotemporal characteristics across satellite imagery, gridded oceanographic fields, and buoy observations. Existing approaches largely focus on task-specific ocean modeling, while learning transferable representations from heterogeneous observations remains an open problem. To address this challenge, we propose YingLan, a multimodal ocean foundation model that integrates physics-attribute-conditioned dynamic encoding, Spatiotemporal Increment Coupling (STIC), and ocean-state evolution-aware pretraining. Specifically, the dynamic encoding mechanism generates adaptive input projections conditioned on physical semantics and observation characteristics, enabling flexible representation of heterogeneous ocean variables. STIC models multiscale spatiotemporal dependencies through cross-scale interactions of latent temporal increments. The pretraining strategy further combines masked observation reconstruction with temporal evolution objectives to facilitate the learning of coherent ocean-state representations across different prediction horizons. YingLan is implemented using MindSpore and trained on Huawei Ascend 910B NPUs, demonstrating its compatibility with domestic AI computing infrastructure. In a seven-day sea surface salinity (SSS) forecasting task conducted in the Shenzhen coastal waters, YingLan achieves an average RMSE of 0.687508 PSU, corresponding to relative error reductions of 0.58%, 5.31%, and 12.42% compared with LangYa, XiHe, and GloNet2, respectively. These results provide initial evidence of the model's effectiveness in regional ocean forecasting, while broader cross-task and cross-regional evaluations remain necessary to assess its generalization capabilities.