张荣华，男，研究员, 博士生导师，国家特聘专家。1989年毕业于中国科学院大气物理研究所获博士学位；毕业后先后在中国科学院大气所、日本气象厅气象研究所、美国国家海洋大气管理局海洋资料中心、美国罗德岛大学、美国哥伦比亚大学和美国马里兰大学工作（曾任美国马里兰大学地球系统交叉科学研究中心资深科学家）；2013年全职回国后任中国科学院海洋研究所二级研究员。现任《Journal of Oceanology and Limnology》副主编、《海洋学报》主编助理、《Atmospheric and Oceanic Science Letters》编委等。2021年入选英国路透社发布的气候变化研究领域全球最具影响力1000位科学家榜单。

一、研究领域  

热带海气耦合模式、热带海洋-大气相互作用、厄尔尼诺-南方涛动（ENSO） 数值模拟和预测、年代际海洋气候变率、人工智能（AI）海洋学等研究领域。长期以来，其研究工作以海洋数值模式发展和模拟为重点，致力于海洋与地球其它分系统（特别是大气、海洋生物和化学）等耦合模式的发展和改进；建立了各种类型的海洋大气耦合模式；并用所发展的模式进行 年际/年代际气候异常(如厄尔尼诺南方涛动)数值模拟和相关物理过程诊断分析等跨学科研究；近年来，创造性地将海洋卫星遥感资料用于气候反馈过程参数化研究，有效地改进了海气耦合模式和地球系统模式，取得了国际领先的科研成果。                 

二、招生专业及方向

物理海洋学，海洋遥感与数值模拟、预测方法方向。

三、研究室及联系方式       

海洋环流与波动重点实验室，联系方式：rzhang@qdio.ac.cn 。   

四、承担的主要科研项目

    崂山科技创新项目（多圈层/多尺度海气耦合及对年际气候变率的影响），中国科学院战略性先导科技专项子课题（近百年-千年极端气候与太平洋-印度洋气候模态的联系），国家自然科学基金重点项目（热带太平洋海洋生物引发的加热与气候系统相互作用及对ENSO的影响）。                       

五、研究成果及奖励         

长期从事海洋和海气耦合模式研制、厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）模拟及预测、ENSO多变性及调制机理等研究，取得了有重要国际影响力并被广泛应用的系统性创新成果。2018年获气象科学技术进步成果奖一等奖（第三完成人，项目名称：ENSO集合预测系统研制与业务应用）。2021年由科学出版社出版了关于ENSO模拟和预测的专著一部，发表论文200余篇（其中SCI收录160余篇、第一作者的《Nature》封面亮点文章）。

张荣华研究员分别在2017年、 2019年、2020年度获“中国科学院优秀导师奖”，2021年度获中国科学院大学“领雁银奖-振翅奖” ；所培养的研究生在2016年度获中国科学院“院长优秀奖”、2019年度获中国科学院 “院长特别奖”；所培养的研究生在2017年度、2020年度分别获中国科学院优秀博士论文等荣誉。

六、代表性论文及著作

1. Zhou, Lu and Rong-Hua Zhang, A self-attention-based neural network for three-dimensional multivariate modeling and its skillful ENSO predictions, Science Advances, 9(10)(2023), eadf2827.

2. Gao, Chuan, Lu Zhou, and Zhang, R.-H. , A transformer-based deep learning model for successful predictions of the 2021 second-year La Niña condition, Geophysical Research Letters, 50(12) (2023), e2023GL104034.

3. Zhang, Rong-Hua, Guanghui Zhou, Hai Zhi, Chuan Gao, Hongna Wang, and Licheng Feng, Salinity interdecadal variability in the western equatorial Pacific and its effects during 1942-2018, Climate Dynamics, 60(2023), 1963-1985.

4. Ye, Shuoni, Rong-Hua Zhang, Hongna Wang, The role played by tropical cyclones-induced freshwater flux forcing in the upper-ocean responses: A case for Typhoon Yutu (2018), Ocean Modelling, 184(2023), 102211.

5. Shi, Qidong, R.-H. Zhang and Feng Tian, Impact of the Deep Chlorophyll Maximum in the Equatorial Pacific as Revealed in a Coupled Ocean GCM‐Ecosystem Model, Journal of Geophysical Research: Oceans, 128(2023), e2022JC018631.

6. Zhang, Qiushi, Yuchao Zhu, and Rong-Hua Zhang, Subsurface Thermohaline Biases in the Southern Tropical Pacific and the Roles of Wind Stress and Precipitation, Journal of Climate, 36(7)(2023), 2293-2309.

7. Zhang, Rong-Hua, Chuan Gao, and Licheng Feng, Recent ENSO evolution and its real-time prediction challenges, National Science Review, 9(4)(2022), nwac052.

8. Gao, Chuan, Maonan Chen, Lu Zhou, Licheng Feng and R.-H. Zhang, The 2020-2021 prolonged La Niña evolution in the tropical Pacific, Science China Earth Sciences, 65(12)(2022), 2248-2266.

9. Hu, Junya，Hongna Wang, Chuan Gao, Lu Zhou and R.-H. Zhang, Interdecadal wind stress variability over the tropical Pacific causes ENSO diversity in an intermediate coupled model, Climate Dynamics, 60(2023), 1831-1847.

10. Zhu, Yuchao, Rong-Hua Zhang, James N Moum, Fan Wang, Xiaofeng Li, Delei Li, Physics-informed Deep Learning Parameterization of Ocean Vertical Mixing Improves Climate Simulations, National Science Review, 9(8)(2022)， nwac044.

11. Zhou, Lu and Rong-Hua Zhang, A hybrid neural network model for ENSO prediction in combination with principal oscillation pattern analyses, Advances in Atmospheric Sciences, 39(6)(2022), 889-902.

12. Zhang, Qiushi, Yuchao Zhu, and Rong-Hua Zhang, Subsurface warm biases in the tropical Atlantic and their attributions to the role of wind forcing and ocean vertical mixing, Journal of Climate, 35(7)(2022), 2291-2303.

13. Chen, Lu, Rong-Hua Zhang, and Chuan Gao, Effects of Temperature and Salinity on Surface Currents in the Equatorial Pacific, Journal of Geophysical Research: Oceans, 127(4)(2022), e2021JC018175.

14. 张荣华，高川，王宏娜，陶灵江，2021：《中间型海洋-大气耦合模式及其ENSO模拟和预测》，科学出版社。

15. Tang, Zhijia, Rong-Hua Zhang, Hongna Wang, Shaoqing Zhang, and Hong Wang, Mesoscale Surface Wind-SST coupling in a High-resolution CESM over the KE and ARC regions, Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 13(12)(2021), e2021MS002822.

16. Tian, F., R.-H. Zhang, X. Wang, and H. Zhi, Rectified effects of interannual chlorophyll variability on the tropical Pacific climate revealed by a hybrid coupled physics-biology model, Journal of Geophysical Research: Oceans, 126(2021), e2021JC017263.

17. Tian, F., R.-H. Zhang, and X. Wang, Indian Ocean warming as a potential trigger for super phytoplankton blooms in the eastern equatorial Pacific from El Niño to La Niña transitions, Environmental Research Letters, 16(2021), 054040.

18. Tian, F., R.-H. Zhang, and X. Wang, Coupling ocean-atmosphere intensity determines ocean chlorophyll-induced SST change in the tropical Pacific,  Climate Dynamics, 56(11-12)(2021), 3775-3795.

19. Zhu, Yuchao Zhu, Rong-Hua Zhang, Delei Li and Dake Chen, The thermocline biases in the tropical North Pacific and their attributions, Journal of Climate,  34(5)(2021),1635-1648.

20. Zhang, R.-H., Yongqiang Yu, Zhenya Song, Hong-Li Ren, Youmin Tang, Fangli Qiao, Tongwen Wu, Chuan Gao, Junya Hu, Feng Tian, Yuchao Zu, Lin Chen, Hailong Liu, Pengfei Lin, Fanghua Wu, Lin Wang, A review of progress in coupled ocean-atmosphere model developments for ENSO studies in China, Journal of Oceanology and Limnology, 38(4)(2020), 930-961.