中国海洋大学前沿交叉学术论坛（第三期） 暨创新交叉团队培育计划青年项目“人工智能和近海环境预测预报” 中期汇报考核研讨会

中国海洋大学前沿交叉学术论坛（第三期）

暨创新交叉团队培育计划青年项目“人工智能和近海环境预测预报”

中期汇报研讨会

学科交叉是未来科技快速发展的必由之路，也是我国实现科技自立自强的重要途径。聚焦交叉研究，由中国海洋大学科学技术处主办，“人工智能和近海环境预测预报”青年交叉团队承办的第三期中国海洋大学前沿交叉学术论坛将于11月26日上午在西海岸校区召开。

会议聚焦“人工智能和海洋科学”交叉前沿方向，探讨数据驱动方法在海洋科学领域的前沿应用和挑战，包括人工智能与近海环境预测预报的研究进展和成果，数据驱动的海洋现象预报与建模，海洋强非线性过程的数值刻画，以及基于观测的新科学认知发现等前沿研究成果的分享和讨论。本次论坛特别邀请了中国科学院海洋研究所李晓峰研究员、中国海洋大学陈学恩教授和张正光教授进行特邀报告，同时将邀请多位领域专家参与圆桌论坛，共同探讨交叉方向的研究挑战和发展方向。该会议的承办方“人工智能与近海环境预测预报”青年交叉团队是中国海洋大学创新交叉团队培育计划（青年项目）的首批资助团队。

本次论坛的具体信息如下：

会议时间：2022年11月26日（周六）上午09：30 - 12：30；

会议地点：中国海洋大学西海岸校区综合体第四会议室；

交通提示：青岛市黄岛区三沙路1299号中国海洋大学西海岸校区东区；

电子地图：https://www.amap.com/place/B0FFKKS5GT

会议主题：人工智能和近海环境预测预报

会议采取线上线下相结合的方式。根据疫情防控有关要求，现场人数不超过50人，仅限校内师生。线下参会人员请于11月25日（周五）20：00前，扫码填写在线表格登记。线上参会方式：腾讯会议，会议号：164-304-985 密码：990502。

参会人员登记表

会议议程

专家简介

讲者简介：李晓峰，中国科学院海洋研究所研究员，博士生导师，IEEE（电气和电子工程师协会）会士，中国科学院海洋研究所研究员、人工智能海洋学首席科学家，长期致力于卫星遥感和海洋科学前沿理论、海洋遥感大数据库建设和AI海洋学理论与应用研究工作，在国际学术刊物发表SCI论文200余篇，现任IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IEEE地球科学与遥感汇刊）、International Journal of Remote Sensing（国际遥感学报）、《海洋与湖沼》副主编，也是中科院同Science刊物创办新刊Journal of Remote Sensing（遥感学报（英文版））的执行主编，同时也任数字地球与大数据方向新刊物International Journal of Digital Earth（国际数字地球学报）和Big Earth Data（地球大数据）编委。

报告题目：人工智能海洋现象预报研究新进展

报告摘要：人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能与大数据紧密结合，在海量观测资料压缩、模型加速、非线性特征学习与建模等方面均具有显著的技术优势。有别于传统海洋学的知识驱动建模，通过数据驱动可实现数据到信息的可靠且高效的建模。本讲座将详细介绍人工智能技术在海洋现象的预报与建模等方面的最新研究成果。

讲者简介：陈学恩，中国海洋大学教授，博士生导师。1994年本科毕业于中国海洋大学应用数学专业，1997年获得中国海洋大学海洋学硕士学位，2004年获得德国汉堡大学海洋学博士学位。主要研究兴趣为数值模拟、内波与海洋混合、数据同化、海冰动力学、区域气候降尺度分析等。发表著作《规范化海上试验管理规程》、《渤黄动海月平均风和气温场图集（1960-2007）》、《德国科学考察船编队-未来十年战略需求》等。任IAPSO中国委员会主席；先后主持国家863计划主题项目、国家重点研发计划项目；获国家科技进步奖、教育部自然科学奖和教育部科学技术进步奖。主要研究方向：海洋环流动力学数值模拟、海洋仪器设备海上试验。

报告题目：一个区域非静力海洋环流潮汐模型及其在南海的应用

报告摘要：为实现对海洋内孤立波等强非线性海洋过程的数值刻画，建立区域非静力海洋环流潮汐模型成为重要研究手段。本研究基于分裂算子法和压力修正法，实现了模型非静压近似的刻画，并选取与之相适配的开边界方案，完成了区域非静力海洋环流潮汐模型ORCTM（Oceanic Regional Circulation and Tide Model）的测试。随后，将该模型用于南海环流的模拟和南海内孤立波的模拟，结果表明，该模型能够刻画南海的典型中尺度涡-环流相互作用和中尺度涡-内孤立波相互作用过程。

讲者简介：张正光，中国海洋大学教授，博士生导师，任职于中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室。从事海洋中尺度涡以及亚中尺度过程的研究。以第一作者在Science, Nature Communications, GRL, JGR等国际权威杂志上发表学术论文。主持承担了国家自然科学基金面上项目和优秀青年基金项目。兼任学术期刊Frontiers in Marine Science客座编辑。

报告题目：中尺度涡精细结构与海表叶绿素分布

报告摘要：占据海洋动能90%的中尺度涡广泛分布于各个大洋，对于大洋环流系统与海洋生态系统有重要作用。中尺度涡及其亚中尺度精细结构能够导致几十米每天的较强垂向运动，可以将海洋次表层的营养盐带入真光层促进海洋浮游植物的生长。这使得高分辨率的卫星遥感的叶绿素分布中，能够看到中尺度涡及其精细结构所对应的空间构型，这是在全球范围对中尺度涡精细结构进行观测一个重要手段。首先，针对螺旋叶绿素带这一种典型的亚中尺度精细结构，综合利用高度计与水色卫星数据发现其是涡旋上的Vortex Rossby波，验证了使用叶绿素分布进行动力分析的可能性。之后使用EfficientNet深度学习网络，对中尺度涡上叶绿素分布进行自动分类，识别出了6类典型的空间分布构型，并发现这些构型在中尺度涡的演化过程中能够相互转化，并具有对全球海洋初级生产力产生重要贡献的潜力。

创新交叉团队培育计划青年项目“人工智能与近海环境预测预报”简介

中国海洋大学创新交叉团队培育计划是学校在中央高校基本科研业务费中设立，旨在促进多学科交叉，培育高水平创新团队和科技领军人才。该计划分为“重点创新交叉团队”和“青年创新交叉团队”两类，其中青年创新交叉团队第一批申报于2020年初启动，2020年8月立项，首批共资助4项，“人工智能与近海环境预测预报”是获得首批资助的创新交叉团队培育计划（青年项目）之一。

我国海洋经济约占据经济总量的10%，近海环境的持续恶化对海洋经济的可持续发展带来了巨大挑战。研究多要素耦合影响下的近海环境演变机理和生态灾害预测预报不仅是科研热点，更是海洋经济可持续发展的重要支撑。然而，多重人为社会经济活动作用下的近海陆-海-气多界面耦合过程极为复杂，不论是多圈层耦合中对多源、异构跨模态数据融合，还是数值模式中对不同尺度过程的精细模拟和高效计算，均已超出了海洋科学的范畴，亟需进行学科交叉。

本团队在人工智能、大数据计算、物理海洋、海洋化学、应用数学和区域经济交叉背景下，开展融合地球科学多圈层（海洋、大气、陆地）以及社会经济圈的近海环境智能一体化精细预测预报技术研究。主要包括：1）结合大数据融合方法实现近海多圈层数据耦合机制，构建高维复杂统计预测模型，全面解析自然变化和社会经济活动对环境演变的复合效应，发展近海环境大数据预测体系；2）结合深度学习方法实现近海生态动力学模型参数优化，设计关键参数时空智能预测方法，提升数值模式的模拟精度，解译物理、生物地球化学的复杂机理和未知规律，发展近海环境数值预报体系。3）设计加速算法和新型并行迭代模型，提升近海环环境数值预报的运行效率。