地球系统数值模拟与预测预报
方向简介
我校在海洋热浪跨洋盆遥相关研究领域取得新进展
2026-05-21(13)次
近日，物理海洋教育部重点实验室在Nature Communications（《自然·通讯》）期刊在线发表题为“Spring–Summer Caribbean Sea Marine Heatwaves Tied to Previous Winter Indian Ocean Marine Heatwaves”（春夏季加勒比海海洋热浪与前冬印度洋海洋热浪相关联）的最新研究成果。研究首次揭示了印度洋与加勒比海之间海洋热浪的跨洋盆、跨季节的遥相关，阐明了其中的跨洋盆联动路径和动力学机制，为提前数月预测加勒比海海洋热浪提供了一个前兆信号。成果由海洋与大气学院/未来海洋学院/物理海洋教育部重点实验室在读博士生李泽宇为第一作者，中国海洋大学“筑峰人才工程”第一层次李建平教授担任通讯作者合作完成。 海洋热浪是海水温度异常升...
动力系统深度学习模型具有优越的去噪能力
2025-04-30(104)次
近日，物理海洋教育部重点实验室在Machine Learning: Science and Technology（《机器学习：科学与技术》）期刊发表题为“Robust prediction of chaotic systems with random errors using dynamical system deep learning” (《利用动力系统深度学习对具有随机误差的混沌系统进行稳健预测》) 的最新研究成果，该研究建立了噪声条件下动力系统深度学习(DSDL)模型，通过对比当代水平的机器学习方法和动力方法，DSDL表现出优越的预测精度和稳定性，有效削弱了混沌系统预测中观测误差的影响。该成果由实验室/海洋与大气学院在读博士生武子翔为第一作者，“筑峰人才工程”第一层次李建平教授为通讯作者的科研团队合作完成。 现实世界中，混沌...
基于动力系统深度学习方法预测无穷维非线性动力系统
2025-04-09(189)次
近日，物理海洋教育部重点实验室在Machine Learning: Science and Technology（《机器学习：科学与技术》）期刊发表题为“Dynamics-based predictions of infinite-dimensional complex systems using Dynamical System Deep Learning method”（《基于动力系统深度学习方法预测无穷维复杂系统》）的最新成果。该研究表明动力系统深度学习方法（DSDL）方法在预测复杂的无穷维动力系统（IDDS）时展现出显著优势，预测效果显著超越ANN、RC-ESN、LSTM、NG-RC及SINDy等已有机器学习方法。该成果由实验室/海洋与大气学院在读博士生李淏为第一作者，“筑峰人才工程”第一层次李建平教授为通讯作者的研究团队合作完成。
物理过程导向的CESM1-H中双热带辐合带偏差改善的理解
2025-01-14(113)次
近日，物理海洋教育部重点实验室在Geophysical Research Letters期刊发表题为“The Process‐Oriented Understanding on the Reduced Double‐ITCZ Bias in the High‐Resolution CESM1”(《物理过程导向的CESM1-H中双热带辐合带偏差改善的理解》)的最新研究成果，通过对比CESM1高低分辨率模式，深入探究了提高分辨率之后双热带辐合带偏差改善的物理机制。该成果由实验室在读硕士研究生董恩泽为第一作者，宋丰飞教授为通讯作者等共同合作完成。图1：观测以及CESM1高低分辨率模式热带(a-c)年平均和(d-f)春季降水及(g)双热带辐合带指数。 根据观测数据，在东太平洋区域，赤道两侧只在北半球春季存在两条降雨带（北半球远强于南半球），而在年平...
我校在多模式耦合同化再分析研究领域取得新进展
2024-08-01(10)次
我校在耦合地球系统模式中的多参数估计方法研究中取得新进展
2024-05-22(10)次