近日，北極海冰國際預測網絡（SIPN-Arctic）發布了針對北極海冰範圍的季節預測報告，該項目聚焦北極9月海冰範圍預測，匯集數值模擬與(yu) AI模型預測結果，吸引多個(ge) 國際機構參與(yu) 。在2025年6月、7月、9月的預測報告中，由中國科學院海洋研究所人工智能海洋學研究組開發的SICNet_IOCAS模型，超過英國氣象局、美國海洋與(yu) 大氣管理局、美國航空航天局、德國阿爾弗雷德·韋格納研究所、加利福尼亞(ya) 大學洛杉磯分校、東(dong) 京大學、哥倫(lun) 比亞(ya) 大學等機構的預測結果，排名第一。

 SIPN-Arctic啟動於(yu) 2013年，旨在提升對北極海冰季節至多年尺度的預測能力。近年來，海洋研究所依托自主研發的SICNet_IOCAS海冰預測模型，連續多次參與(yu) SIPN-Arctic並獲得前三名。

 2025年，研究團隊進一步優(you) 化SICNet_IOCAS預測模型，增強模型對海冰空間範圍的預測能力。目前，SICNet_IOCAS在提前4個(ge) 月預測出的6月和提前3個(ge) 月預測出的7月的榜單中，均排名第一。其對6月、7月的預測值分別為(wei) 478.5萬(wan) 和472.4萬(wan) 平方公裏，與(yu) 9月的觀測值475萬(wan) 平方公裏非常接近，超過了國內(nei) 外20餘(yu) 個(ge) 模型的預測結果。

 此次參賽由中國科學院海洋研究所副研究員任沂斌、王雲(yun) 鶴和研究員李曉峰負責，相關(guan) 研究得到了國家自然科學基金、中國科學院戰略先導科技專(zhuan) 項等項目的資助。

 近年來，中國科學院海洋研究所人工智能海洋學研究組圍繞極地海冰的遙感監測與(yu) AI預測開展了係列研究，在極地多尺度海冰預測、高分辨率數據集構建方麵取得了係列成果，並服務於(yu) 國產(chan) 衛星建設等重要項目。