第二届数学与海洋信息科学研讨会暨人工智能海洋技术场景化应用山东省工程研究中心揭牌仪式在山东青岛成功举办
2024年11月14日-16日,由青岛科技大学、中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会、国际数字地球学会中国数字海洋专业委员会共同主办,青岛科技大学数理学院、中国海洋大学信息科学与工程学部、自然资源部第一海洋研究所、青岛阅海信息服务有限公司、人工智能海洋技术场景化应用山东省工程研究中心承办,青岛市人工智能海洋技术创新中心、青岛海慧智风能源科技有限公司协办的第二 …
A selection of recent papers

Variations in ocean mixed layer depth (MLD) show a significant impact on energy balance in the …

Estimating ocean subsurface thermohaline information from satellite data is vital for understanding ocean dynamics and El Niño. This paper presents a double-output Residual Neural Network (DO-ResNet) to estimate ocean subsurface temperature (OST) and salinity (OSS) in the tropical Western Pacific using multi-source remote sensing data. The model, trained and validated with Argo data, shows strong performance, with average RMSE and R² values of 0.34°C (0.05 psu) and 0.91 (0.95) for OST (OSS). DO-ResNet outperforms other models, effectively capturing spatial features and displaying strong seasonal adaptability. This research introduces a new AI method for estimating OST and OSS.

As a ubiquitous motion phenomenon in the ocean, mesoscale eddies play a key role in the transport and distribution of global heat, salinity, energy and marine biochemical processes. The Kuroshio-Oyashio extension region is one of the regions with most abundant eddy activities in the global ocean, and it is also a hot spot for air-sea interaction in the mid-latitudes. As the intersection of the subtropical circulation and the subpolar circulation in the North Pacific, this sea area has complex ocean fronts and large-scale circulation systems, resulting in rich and diverse mesoscale eddy phenomena. The study of mesoscale eddies in the Kuroshio-Oyashio extension region is of great significance for understanding the contribution of oceanic mesoscale phenomena in mid-latitude air-sea interactions and global multi-scale energy balance. Based on satellite observations, in situ observations of Argo profiles, and reanalysis data, this dissertation systematically studies the surface features, vertical structures and sources of the mesoscale eddies in the Kuroshio-Oyashio extension ocean.
2024年11月14日-16日,由青岛科技大学、中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会、国际数字地球学会中国数字海洋专业委员会共同主办,青岛科技大学数理学院、中国海洋大学信息科学与工程学部、自然资源部第一海洋研究所、青岛阅海信息服务有限公司、人工智能海洋技术场景化应用山东省工程研究中心承办,青岛市人工智能海洋技术创新中心、青岛海慧智风能源科技有限公司协办的第二 …
日前,山东省发展和改革委员会公布了2024年认定的山东省工程研究中心名单,由数理学院牵头,信息科学技术学院、数据科学学院和生物工程学院联合申报,自然资源部第一海洋研究所、青岛阅海信息服务有限公司作为联合建设单位的“人工智能海洋技术场景化应用山东省工程研究中心”成功获批。
针对当前气候模式模拟共性偏差问题,自然资源部第一海洋研究所通过引入小尺度海浪在海洋混合和海气通量上的作用,发展了两代耦合海浪的地球系统模式FIO-ESM,能够有效减缓模拟偏差,提高模拟和预测能力。本报告将围绕耦合海浪分量模式这一特色,以FIO-ESM模式中引入的浪致混合、斯托克斯漂流对海气通量作用、海浪飞沫对热通量作用和海表温度日变化过程等4种特色物理过程为 …
尚华哲,中国科学院空天信息创新研究院研究员,从事云宏观参量和微物理参量多角度偏振遥感反演及应用研究。担任青年科学基金(B类,原优青项目)、国家重点研发青年科学家项目等负责人。在大气遥感和大气物理等领域核心期刊Remote Sensing of Environment、Atmospheric Chemistry and Physics等发表SCI论文40余篇。 …
整合海洋动力环境预报数据和搜救漂移预测模型,面向我国和东南亚各海区提供一键式海洋水文气象和搜救漂移预测服务,实现“远程应急请求—漂移预测计算—结果展示—搜救方案生成”交互式、自动化、高效率海上搜救辅助决策,将漂移预测工作时间从原来的数小时缩短至目前的不到1分钟。
集成海洋环境预报数据、船舶AIS数据和漂移预测模型,研发基于最优搜寻理论的海上搜救智能决策算法,实现了珠港澳海上目标物漂移轨迹精准预测及搜救智能辅助决策。