近海溶解氧浓度是衡量海洋生态系统健康的关键指标，直接影响水生生物生存与碳循环平衡。BYE24bio数值模型作为当前海洋环境监测领域的先进工具，通过多维度数据整合与动态模拟，实现了对溶解氧空间分布的高精度预测。

模型核心原理

BYE24bio基于流体动力学与生物地球化学耦合算法，将水文参数（如温度、盐度、流速）、气象数据（风速、光照）及生物耗氧过程纳入统一计算框架。模型通过三维网格划分海域，每小时迭代求解氧气的扩散、消耗与再生过程，尤其注重浮游植物光合作用与有机物分解的时空差异性。

关键数据输入

1. 环境基础数据：卫星遥感反演的表层温度、现场CTD仪测量的垂向剖面数据；

2. 生物参数：浮游植物丰度、细菌代谢率等通过自动监测浮标获取；

3. 人为影响因子：沿岸排污口位置与污染物负荷数据。

预测流程

模型首先校准历史观测数据，优化参数敏感性权重。运行时采用数据同化技术，将实时传感器数据与模拟结果动态融合，显著提升短期预测准确性。例如在渤海湾应用中，模型对突发低氧事件的预测误差小于0.5mg/L。

应用价值

- 预警赤潮与缺氧区，指导水产养殖作业调整；

- 评估陆源污染治理效果，支撑蓝色海湾生态修复；

- 为碳中和研究提供溶解氧-碳循环关联分析基础。

随着物联网与AI技术的发展，BYE24bio模型正通过机器学习优化参数反演效率，未来将实现公里级分辨率的全球近海溶解氧动态预报，为海洋可持续发展提供更强决策支持。