齐继峰， 博士，研究员，硕士生导师。2014年于中国科学院大学获得物理海洋学博士学位。2014年至今在中国科学院海洋研究所工作。2015年入选中国科学院沈阳分院与山东省科学院青年科学家合作伙伴项目。2018-2019年在美国加州大学洛杉矶分校JIFRESSE研究所任访问学者。目前主要从事海洋动力过程及其气候环境效应、人工智能海洋学等的相关研究，主要科研成果包括：揭示了热带太平洋盐度的变化机理及其与ENSO的关系；深入研究了不同类型El Nino对热带太平洋盐度影响以及ENSO对南海盐度的影响机理；理清了西南太平洋副热带模态水低频变异的主要特征和机理；建立了基于多源卫星观测数据的海洋三维温盐场的反演与预测模型。近年来，共发表科研论文40多篇，其中在J. Geophys. Res.、Environ. Res. Lett. J. Marine. Syst.等国内外高水平期刊发表第一作者和通讯作者论文16篇。主持承担了国家自然科学基金面上项目，国家自然科学基金青年项目，国家重点研发计划课题、国家重点研发计划课题子课题、中科院重点部署项目和山东省自然科学基金面上项目等在内的多项重要课题。

一、研究领域 

1. 大洋水团变异及其气候效应

2. 人工智能海洋学

3. 印度洋-太平洋环流系统、热盐结构多尺度变异及其气候效应研究

二、招生专业及方向（请与招生目录一致，可参见附件）

物理海洋学专业：海洋环流与气候环境效应，人工智能及其在海洋中的应用

三、研究室及联系方式      

中国科学院海洋环流与波动重点实验室

电话：0532-82898839  Email:Jfqi@qdio.ac.cn

四、承担的主要科研项目

1．国家自然科学基金 （面上项目）：南太平洋副热带模态水潜沉率的年际、年代际变化及其对热带太平洋的影响研究，（主持）

2．国家自然科学基金 （青年项目）：源区黑潮次表层高盐水的时空变化特征和机制研究，（主持）

3. 国家重点研发计划 子课题，精细化海气界面观测技术与通量过程认知，（主持）

4. 海洋国家实验室十四五重大项目子课题：海气界面淡水通量、水循环对海水盐度和年际变率的影响，（主持）

5. 山东省自然科学基金（面上项目）：台湾以东黑潮次表层高营养盐水的来源、变异及入侵东中国海的研究，（主持）

6. 国家重点研发计划课题：近海海洋环境水动力研究，（主持）

7. 部委重点实验室基金：基于FIO-ESM模式的南太平洋副热带模态水潜沉率的 年际、年代际变化及机制研究，（主持）

五、研究成果及奖励                                 

六、代表性论文及著作

[1]Qi, Jifeng*, Zhang, Linlin, Yin, Baoshu, Li, Delei, Xie, Bowen, & Sun, Guimin. 2023. Advancing Ocean Subsurface Thermal Structure Estimation in the Pacific Ocean: A Multi-Model Ensemble Machine Learning Approach. Dynamics of Atmospheres and Oceans, 101403.

[2]Qi, Jifeng*, Qu, Tangdong, & Yin, Baoshu. 2023. Meta-learning-based Estimation of the Barrier Layer Thickness in the Tropical Indian Ocean. Environ. Res. Commun. 5 091005. https://doi.org/10.1088/2515-7620/acf9e1 

[3] Zhao Yizhi, Qi Jifeng, Zhu Shanliang et al., 2023. Estimation of the barrier layer thickness in the Indian Ocean based on hybrid neural network model. Deep Sea Research. https://doi.org/10.1016/j.dsr.2023.104179 

[4]Qi, Jifeng*, Sun Suimin, Xie Bowen, Li Delei, Yin Baoshu，2023. Deep learning to estimate ocean subsurface salinity structure in the Indian Ocean using satellite observations. Journal of Oceanology and Limnology, https://doi.org/10.1007/s00343-023-3063-z 

[5]Qi Jifeng*, Xie Bowen, Li Delei, Chi Jianwei, Yin Baoshu and Sun Guimin，2023. Estimating thermohaline structures in the tropical Indian Ocean from surface parameters using an improved CNN model. Front. Mar. Sci. 10:1181182. doi: 10.3389/fmars.2023.1181182

[6]Qi Jifeng, Du Yan, Chi Jianwei, Yili Daling & Yin Baoshu, 2022, Impacts of El Ni？o on the South China Sea surface salinity as seen from satellites. Environ.Res.Lett., 17,054040. http://doi.org/10.1088/1748-9326/ac6a6a 

[7]Qi Jifeng, Chuanyu Liu, Jianwei Chi, Delei Li, Le Gao, and Baoshu Yin，2022. An Ensemble-Based Machine Learning Model for Estimation of Subsurface Thermal Structure in the South China Sea. Remote Sens, 14(13):3207. https://doi.org/10.3390/rs14133207.

[8]Dong Lin, Qi Jifeng*, Yin Baoshu, Zhi Hai, Li Delei, et al. 2022. Reconstruction of Subsurface Salinity Structure in the South China Sea Using Satellite Observations: A LightGBM-Based Deep Forest Method. Remote Sensing 14(14): 3494. https://doi.org/10.3390/rs14143494.

[9]Gu Chen, Qi Jifeng*, Zhao Yizhi, et al. 2022. Estimation of the Mixed Layer Depth in the Indian Ocean from Surface Parameters: A Clustering-Neural Network Method. Sensors, 22, 5600. https://doi.org/10.3390/s22155600 

[10]Qi Jifeng, Qu Tangdong, Yin Baoshu, Chi Jianwei, 2020. Variability of the South Pacific western Subtropical Mode Water and its relationship with ENSO during the Argo period. Journal of Geophysical Research: Oceans.  https://doi.org/10.1029/2020JC016134 

[11]Qi Jifeng, Zhang Linlin, Qu Tangdong, et al., 2019. Salinity variability in the tropical Pacific during the Central-Pacific and Eastern-Pacific El Nino events. Journal of Marine Systems, 2019, 199: 103225

[12]Qi Jifeng, Yin, Baoshu, Xu Zhenhua et al., 2018. Spatiotemporal variations of the surface Kuroshio east of Taiwan derived from satellite altimetry data. J.Oceanol.Limnol., 36(1):77:91

[13]Qi Jifeng, Yin, Baoshu, Zhang, Qilong, Yang, Dezhou et al., 2017. Seasonal variation of the Taiwan Warm Current Water and its underlying mechanism. Chin.J.Oceanol.Limonol., 35(5), 1045-1060

[14]Qi Jifeng, Yin, Baoshu, Zhang, Qilong et al., 2014. Analysis of seasonal variation of water masses in East China Sea. Chin.J.Oceanol.Limonol., 32(4): 958-971.

[15]齐继峰，尹宝树，张启龙，杨德周，陈海英. 2016. 东海与邻近海域水、热、盐通量的季节变化研究. 海洋学报, 38(11):1-19.

[16]齐继峰，尹宝树，杨德周，徐振华. 2014. 东海黑潮流量的年际和年代际变化.  海洋与湖沼，45(6): 1141-1149.