OceanCBM：海洋预报机械解释性的概念瓶颈模型

arXiv:2605.12639v1 公告类型：新 摘要：极端海洋现象不仅难以预测，而且难以诊断，因为仅靠准确的预测并不能揭示潜在的物理驱动因素。虽然最近的机器学习方法实现了强大的预测能力，但它们在很大程度上仍然是不透明的，并且对真实物理的保真度提供了有限的保证。我们介绍了 OceanCBM，这是第一个用于海洋动力学时空预测和机械询问的概念瓶颈模型 (CBM)。 OceanCBM 使用混合监督来预测混合层热含量（海洋热浪的关键前兆），同时通过源自地球物理流体动力学和“自由”概念的规定概念的中间层路由信息。这种设计在不过度约束模型的情况下强加了软物理结构，并且自由概念既规范了概念预测又捕获了残余物理过程。在集成初始化中，我们表明混合监督产生一致的机械表示，而仅预测和仅处方基线尽管预测性能相似，但仍学习高度可变的潜在结构。 OceanCBM 在不牺牲技能的情况下实现了可解释的、基于物理的表示，明确地描述了可解释性与性能的权衡。