近日，中国科学院海洋研究所李晓峰研究团队与美国哥伦比亚大学研究团队合作，在ENSO对南极海冰可预测性影响研究方面取得重要进展。利用海洋所研究团队开发的深度学习模型SIPNet，量化了ENSO不同位相对南极海冰线性和非线性可预测性的...
近日，中国科学院海洋研究所胡珀研究团队研发了一种风暴潮快速预报方法，通过将数值模式和神经网络技术相结合，实现了台风风暴潮的准确快速预报，相关成果在国际期刊ADVANCES IN ATMOSPHERIC SCIENCES发表。
近日，中国科学院海洋研究所李晓峰团队在《美国国家科学院院刊》（PNAS, Proceedings of the National Academy of Sciences）发表题为"Advancing Forecasting Capabilities: A Contrastive Learning Model for Forecasting Tropical C...
近日，中国科学院海洋研究所尹宝树研究团队利用自主构建的海气通量观测塔收集到的高频率风速湍流数据，揭示了不同大气稳定度条件下涌浪在波浪边界层内对风应力的调制作用。相关成果在期刊Journal of Geophysical Research: Oceans发表。
近日，中国科学院海洋研究所王凡团队在《自然-通讯》期刊（Nature Communications）发表了题为“Emergence of the North Pacific heat storage pattern delayed by decadal wind-driven redistribution”的研究论文。该研究揭示了太平...
近日，中国科学院海洋研究所王凡团队在深海近惯性能量产生机制研究上取得新进展，相关成果在国际学术期刊Geophysical Research Letters发表。
近日，中国科学院海洋研究所李晓峰研究团队基于深度学习技术，提出了一种高效求解海洋动力学偏微分方程（PDE）的新方法，并成功应用于描述海洋内孤立波的KdV方程组求解。
近日，中国科学院海洋研究所徐永生团队在基于卫星观测重构水下三维流场的研究中取得了突破性进展。相关研究成果发表在国际期刊《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》上。
近日，海洋所王凡团队在印度洋中层水团的研究中取得新进展，提出在位势涩度-位势密度坐标下以体积极小值识别水团边界的新方法并评估了气候模式，指出当前气候模式对水团性质和露头区模拟的普遍偏差及其成因，对改进气候模式、提高气候...
长周期气候变异由于持续时间长、机制复杂，加之对其变化因素的理解仍然不足，至今难以实现有效预测。近日，中国科学院海洋研究所徐永生团队在利用人工智能提升太平洋十年涛动（PDO）预测能力方面取得突破性进展，相关研究成果发表于国...
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