近日，中国科学院海洋研究所人工智能海洋学研究组在印度洋偶极子（IOD）这一关键气候现象的预测研究方向取得进展。相关成果以“Deep Learning Reveals ENSO's Footprint on the Indian Ocean Dipole: Insights From the Eastern Pacif...
近日，北极海冰国际预测网络（SIPN-Arctic）发布针对2025年9月北极海冰范围的季节预测报告，由中国科学院海洋研究所人工智能海洋学研究组开发的SICNet_IOCAS模型，超过英国气象局（Met Office）、美国海洋与大气管理局（NOAA）、美国...
近日，中国科学院海洋研究所海洋热力学过程与气候变化研究组联合麻省理工学院团队在《自然-通讯》期刊（Nature Communications）发表了题为“Inter-basin contrast in the Southern Ocean warming”的研究论文。该研究揭示了南大洋上...
近期，中国科学院海洋研究所深海动力学研究组基于长期连续潜标观测，观测发现赤道西太平洋深层1500~3000米存在较强季节内变异，其平均动能量级达10 cm2 s-2，并存在季节循环，研究进一步揭示了深层季节内变异的动力机制，并建立起能量...
近日，中国科学院海洋研究所海洋动力与生态环境模拟与预报研究组基于建立的太平洋-印度洋区域海洋动力模拟系统（MPIOS），揭示了局地季风调控棉兰老-新几内亚汇聚区不同平衡态之间发生季节转换的动力机制，并提出了汇聚区平衡态变化对...
近日，中国科学院海洋研究所人工智能海洋学研究组、海洋热力学过程与气候变化研究组发表系列综述文章，系统总结了人工智能（AI）在海洋智能预报、海洋遥感和海岸带监测研究中的最新进展。这些工作全面展示了人工智能在推动海洋科学认...
近日，中国科学院海洋研究所海洋热力学过程与气候变化研究组在印尼贯穿流（ITF）年际变异机理研究方面取得了系列成果。最新研究成果“Suppressed changes of the Makassar Strait Throughflow during the 2020–2023 ‘triple-dip’ L...
近日，中国科学院海洋研究所近海动力环境研究及其工程应用研究组利用CUDA技术对海洋研究所自主研发的风暴潮数值模式IOCASM（Implicit Ocean Current and Storm Surge Model）进行全面加速，成功构建了新一代GPU-IOCASM。GPU-IOCASM在...
近日，中国科学院海洋研究所李晓峰研究员团队基于全球卫星观测与实测资料，构建了基于深度学习的海洋水色基础模型（Ocean Color Foundation Model，OCFM），实现了多种海洋水色参数的反演与精确估计。相关成果近日发表于地球科学和...
近日，中国科学院海洋研究所王凡团队携手南京信息工程大学张荣华教授、崂山实验室蔡文炬院士等，在Nature Communications发表题为“Projection of ENSO using observation-informed deep learning”的研究论文。该研究开创性地利用观...
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