知识图谱赋能大模型，全球海面温度预测迎来新突破
摘要
本文介绍一项来自复旦大学、香港理工大学等机构的最新研究——OKG-LLM框架。该框架首次将海洋知识图谱（OKG）与大语言模型（LLM）深度融合，通过结构化领域知识与精细数值观测数据的协同对齐，实现全球海面温度的高精度预测，在九项基线模型对比中全面超越现有最先进方法。
一、研究背景：海面温度预测为何如此重要？
海面温度（Sea Surface Temperature，SST）是影响全球气候变化的核心变量之一。它不仅与天气预报、风暴追踪、渔业管理等实际应用息息相关，还深刻影响着海洋生态系统的健康与稳定。过去十年间，SST预测已逐步发展为一个横跨海洋科学与计算机科学的活跃交叉研究领域，并在全球气候应对与海洋经济决策中发挥着不可替代的支撑作用。
从技术层面看，SST预测本质上是一类时间序列预测任务。随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等数据驱动方法相继被引入这一领域，并展现出相当亮眼的预测性能。然而，这些方法存在一个系统性缺陷：它们几乎完全依赖数值观测数据本身，忽视了几十年来海洋科学积累的丰富领域知识。
事实上，气候带分布、洋流走向、季风系统格局以及ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）现象等专业知识，与全球各海域的SST变化规律存在极为紧密的物理关联。以秘鲁寒流为例，它连接着东太平洋冷舌区域，为赤道东太平洋的SST变化提供了重要的物理解释框架。忽视这些有价值的语义知识，不可避免地限制了现有数据驱动方法进一步提升预测精度的潜力。
与此同时，以GPT、Llama、DeepSeek为代表的大语言模型（LLM）正在学术界和工业界迅速崛起，展现出跨领域理解与推理的卓越能力，并已初步被应用于时间序列预测任务。然而，如何将LLM的语言推理能力与精细的数值SST数据有效结合，仍是一个尚待系统探索的重大挑战。
正是在这一背景下，本文提出了海洋知识图谱增强大语言模型框架（Ocean Knowledge Graph-enhanced LLM，OKG-LLM），致力于从根本上解决领域知识与数值数据融合这一核心难题。
二、核心挑战：横亘在知识与数据之间的两道鸿沟
OKG-LLM的提出，正是为了直面两个长期困扰该领域的根本性挑战。
挑战一：如何系统化地表示并利用复杂的海洋领域知识？
现有的数据驱动SST预测模型，往往难以有效捕捉海洋现象背后的高层次相关性。海洋知识涉及地理区域、洋流系统、气候带、季风模式等多种异质性实体，它们之间的相互关系错综复杂，难以用传统的数值特征直接表达。如何将这些分散在学术文献、气象数据库与地理信息系统中的知识整合为机器可用的结构化形式，是第一道难题。
挑战二：异质性知识与精细数值SST数据之间的模态鸿沟。
另一个根本性挑战在于，知识模态与数值数据之间存在深刻的粒度差异与语义鸿沟。目前基于LLM的时间序列预测方法，通常采用一套粗粒度的文本提示词来统一描述整个数据集，即"一刀切"策略。然而，海洋具有高度的区域异质性——赤道太平洋与北大西洋的SST模式截然不同，同一套宏观知识无法精准指导各个具体海域的预测。如何在宏观领域知识与区域精细数据之间实现有效的细粒度对齐，是第二道难题。
三、OKG-LLM框架：从知识图谱到精准预测的系统性方案
针对上述两大挑战，研究团队提出了完整的OKG-LLM技术方案，其核心思路可概括为：构建知识图谱、编码知识特征、对齐知识与数据、融合驱动预测。
3.1 海洋知识图谱（OKG）的构建
这是整个框架的基础工程，也是本文最具开创性的贡献之一。
研究团队基于本体论设计思路，构建了一个以海洋基本概念为核心的知识图谱OKG。在实体类型设计上，最细粒度的实体为"区域"（Region），代表具体的空间预测单元。每个区域"位于"（located_in）某个海域（Sea），海域"属于"（part_of）某个大洋（Ocean）。此外，还涵盖洋流（Ocean Currents）和季风气候（Monsoon Climates）等重要海洋现象。
实体之间通过四类核心关系相互关联：located_in（位于）、part_of（属于）、influenced_by（受影响于）、adjacent_to（毗邻于）。
在知识获取策略上，团队采用两步映射法。第一步，利用维基百科（Wikipedia）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）等权威外部知识源，确定洋流、季风气候等地理实体的近似边界范围。第二步，依据每个区域的经纬度坐标，将其映射至对应的知识实体，从而解决了直接通过坐标关联细粒度区域与宏观海洋现象的技术难点。
下表展示了OKG的统计信息：
表1：OKG统计信息
| 实体类型 | 数量 |
|---|---|
| 区域（Regions） | 1,715 |
| 洋流（Currents） | 22 |
| 季风（Monsoons） | 5 |
| 大洋（Oceans） | 6 |
| 海域（Sea Areas） | 81 |
| 合计 | 1,829 |
整个知识图谱由1,829个跨五类的独立实体组成，这些实体通过4,602条三元组相互连接，构成了OKG的事实基础。
值得特别指出的是，OKG是目前已知的第一个专门为SST预测而设计的细粒度开源海洋知识图谱，其构建思路和数据成果预计将惠及海洋科学领域更广泛的数据驱动研究。
3.2 OKG-LLM预测框架的整体架构
OKG-LLM框架由四个核心模块构成，整体设计如图所示（见图，OKG-LLM框架示意图）：
模块一：时间序列编码模块（Time Series Encoding Module）
给定输入SST数据，该模块首先对N个区域的各自时间序列进行独立归一化处理，然后通过编码网络提取时序特征嵌入，捕捉SST数据中的时间动态规律。
模块二：知识图谱编码模块（Knowledge Graph Encoding Module）
该模块负责从构建好的OKG中提取知识特征。通过图嵌入网络，同时学习OKG中的语义信息（各实体的属性描述）与结构信息（实体间的拓扑关系），生成综合的知识增强嵌入向量，既捕捉各海洋区域的独特特性，也建模不同区域之间的复杂相关性。
模块三：LLM赋能对齐模块（LLM-Empowered Alignment Module）
这是整个框架最具创新性的核心模块。该模块采用区域级检索与交叉注意力（Cross-Attention）机制，实现时序特征嵌入与知识图谱嵌入之间的细粒度融合对齐，从而解决"一刀切"带来的粒度失配问题。融合后的多模态表示进一步输入到预训练的冻结LLM中，利用LLM强大的表示与推理能力学习高维模式。
模块四：预测输出模块（Prediction Output Module）
LLM的输出结果随后被输入一个可训练的Transformer解码器，用于建模SST变化的时空依赖关系。最终，解码器的输出经过线性层映射，生成最终的SST预测结果。
整个流程形成了一个端到端的闭环：从原始观测数据与结构化领域知识的双路输入，经过知识-数据的深度对齐融合，到LLM加持的高维表示学习，再到最终的精准预测输出。
四、知识图谱与LLM结合的技术逻辑
要深刻理解OKG-LLM为何能够超越现有方法，需要理解其背后的技术逻辑。
从知识图谱视角看：知识图谱（KG）作为表示领域知识的强大工具，已在众多应用场景中验证了其价值。通过以结构化方式表示实体及其相互关联，KG能够为各类任务提供比传统数据驱动方法更深层的理解与更准确的预测。然而，现有的KG应用（如GraphRAG、KG2RAG等）主要面向文本数据，尚未有效解决知识图谱与细粒度数值数据之间的"粒度差异"挑战。
从LLM视角看：现有的LLM时间序列预测方法，通常仅将LLM作为通用特征编码器，缺乏专业领域知识的有效注入。对于海洋这样具有高度区域异质性的复杂系统，仅靠数值特征和通用语言理解能力，难以支撑精准的区域差异化预测。
OKG-LLM的核心贡献正在于此：它首次系统性地将结构化海洋领域知识（通过OKG建模）与精细数值观测数据（SST时序数据）进行了有效整合，并通过LLM的桥接实现了两者的深度融合，从而同时克服了现有KG方法和LLM方法各自的局限性。
五、实验验证：在九项基线上全面领先
研究团队在真实世界的全球SST数据集上进行了大规模实验验证，OKG-LLM在所有评估指标上均超越了九项对比基线方法，充分展示了其有效性与鲁棒性。
消融实验进一步证实，框架中的每个核心组件——知识图谱编码模块与细粒度对齐模块——都对模型的优越性能贡献显著，缺少任意一个组件均会导致性能的明显下降。
嵌入空间可视化分析（t-SNE可视化，见图）则从直观层面揭示了OKG集成的作用机制：通过引入知识图谱，时间序列嵌入与结构化领域知识融合后，在特征空间中形成了针对不同大洋和洋流的清晰聚类，而未融合知识的基线嵌入则缺乏这种有意义的语义结构。这一结果有力地证明，OKG-LLM成功地构建了一个语义丰富的特征空间，有效提升了SST预测的准确性。
六、相关工作对比：OKG-LLM的独特定位
为了更清楚地认识OKG-LLM的创新价值，有必要梳理其与已有工作的关系与差异。
与纯数据驱动SST预测方法的对比：CNN、RNN、Transformer等模型在SST预测中取得了重要进展，但均未涉及领域知识的利用，在捕捉高层次海洋相关性方面存在先天局限。OKG-LLM通过引入结构化知识，弥补了这一缺口。
与LLM时间序列预测方法的对比：现有LLM方法（如TEMPO、GPT4TS等）将LLM应用于时间序列，但多采用粗粒度提示，且专为通用场景设计，缺乏针对海洋领域的专业知识注入。OKG-LLM则通过区域级细粒度对齐，实现了"因地制宜"的知识驱动预测。
与知识图谱增强预测方法的对比：UUKG等城市时空预测领域的KG方法为OKG提供了参考借鉴，但这些方法尚未被拓展至SST预测场景。GraphRAG、KG2RAG等方法主要聚焦于文本信息检索，面对精细数值数据时面临严峻的粒度不匹配挑战。OKG-LLM则是首个在细粒度数值SST数据场景下，将KG与LLM进行系统性整合的框架。
七、主要贡献总结
本研究的核心贡献可归纳为三个层面：
框架贡献：提出了OKG-LLM这一全新框架，将语义与结构化海洋知识与真实世界观测数据相整合，借助LLM的能力实现更精准的SST预测。据悉，这是首次将领域特定海洋知识与观测数据统一用于SST预测的系统性尝试。
资源贡献：构建了OKG——首个专门为海洋科学SST预测设计的细粒度开源知识图谱。该知识图谱已公开发布，预期能够为海洋科学领域更广泛的数据驱动研究提供价值。
实证贡献：在真实世界全球SST数据集上开展了系统性实验，OKG-LLM在九项基线模型的全面对比中均取得了最优表现，充分验证了方法的有效性与优越性。
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