刘亚豪，副研究员，硕士生导师，物理海洋学博士。主要从事中国近海上层海洋动力学研究，具体研究方向包括中国近海灾害性海洋动力过程、黑潮与东海水交换、近海海洋环境微波遥感等。先后承担国家自然科学基金项目、国家重点研发计划项目子课题，中科院先导A专项专题、国家863计划子课题等国家及地方各级科研项目课题近10项，在黑潮与中国近海水交换、中国近海海洋动力过程数值模拟和遥感反演等研究领域取得一系列研究成果。已在国内外SCI刊物发表论文20余篇。
一、研究领域
海洋环境微波遥感，海洋环流数值模拟，大数据算法的海洋学应用
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
三、研究室及联系方式
海洋环流与波动重点实验室，yhliu@qdio.ac.cn，0532-82898516
四、承担的主要科研项目
1、国家自然科学基金项目，基于全流域示踪方法的黑潮与东海陆架双向水交换通量研究，2022-2025，主持，已批准立项
2、国家自然科学基金项目，海浪谱宽度与波高概率密度分布的关系及其在台风浪高度计遥感反演中的应用，2015-2017，主持，已结题
3、863子课题，高海况海洋动力环境多源微波遥感信息提取技术研究，2013-2016，主持，已结题
4、中科院先导专项专题，暖池区初级生产力遥感应用研究，2013-2017，主持，已结题
5、国家重点研发计划课题，重大海洋动力灾害承灾体脆弱性调查与评价，2016-2021，参与，在研
6、国家重点研发计划课题，卫星微波遥感产品的实时验证与校正技术，2016-2021，参与，在研
7、中科院地球大数据科学工程专题，印度洋风暴潮灾害特征分析，2018-2022，主持，在研
五、研究成果及奖励
环流方面，发展了一种基于全流域示踪的通量计算方案，发现黑潮入侵东海陆架的实际通量比之前的计算值约高30%。遥感方面，建立一套星载有效波高观测的实时校正算法模型，使遥感数据与浮标数据的总体相关系数从0.92增大至0.97。五年来共主持研究课题6个，发表论文17篇（其中SCI16篇，JCR一区5篇），其中作为第一或通讯作者发表SCI论文6篇（其中JCR一区2篇）。
六、代表性论文及著作
Hu, Fang, Yahao Liu*, Zhenhua Xu, Yijun Hou*. 2020. Bidirectional volume exchange between Kuroshio and East China Sea shelf water based on a whole-region passive-tracing method. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125(5): e2019JC015528.
Mo, Dongxue, Yahao Liu*, Yijun Hou, Ze Liu. 2019. Bimodality and growth of the spectra of typhoon-generated waves in northern South China Sea. Acta Oceanologica Sinica, 38(11): 70-80.
Hu, Po, Yahao Liu*, Yijun Hou, Yuqi Yin. 2018. An early forecasting method for the drift path of green tides: A case study in the Yellow Sea, China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 71: 121-131.
Hou, Yijun, Yahao Liu*, Po Hu, Zheng Wang. 2017. Nonlinear dynamics of Kuroshio intrusion in the Luzon Strait. Science China Earth Sciences, 60(4): 761-769.
Liu, Yahao, Yijun Hou, Po Hu, Ze Liu. 2015. Effect of wave-spectrum width on the probability density distribution of wind-wave heights. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 33(5): 1124-1131.
Hou, Yijun, Xingwei Jiang, Yahao Liu*. 2015. China coastal seas under severe sea state: remote sensing and dynamics studies. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 33(5): 1101-1103.
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