物理海洋学
 朱聿超,男,副研究员,山东省TS学者青年专家、海洋所汇泉学者。2018年于中国科学院大学获得物理海洋学博士学位。研究内容主要包括气候模式系统性误差的研究以及人工智能技术在地球科学中的应用,构建了国际上首个基于深度学习的海洋垂向混合参数化方案,有效提升了海洋和气候模式的模拟性能;系统地研究了气候模式在热带太平洋的模拟能力,首次揭示了热带太平洋次表层误差的成因。在 NSRJPOJCGRL 等国际期刊发表第一作者论文多篇,主持国家自然科学基金青年、面上项目等。受邀担任 GRLJAMSGMD 等杂志的审稿人以及国家自然科学基金函评专家。

一、研究领域 

人工智能海洋学、地球系统模式的评估及优化

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      

中国科学院海洋环流与波动重点实验室,邮箱:yuchaozhu@qdio.ac.cn

四、承担的主要科研项目

1. 山东省TS学者青年专家,基于人工智能技术的气候数值模式评估及优化,2025.01-2027.12,主持

2. 国家自然科学基金面上项目,气候模拟中海洋次表层温盐误差的成因和影响,2023.01-2026.12,主持

3. 国家自然科学基金青年科学基金项目,海洋垂向混合参数化方案对模式系统性误差的影响机制研究,2020.01-2022.12,主持

4. 中国博士后科学基金面上资助,基于 Argo 资料的海洋垂向混合参数化优化方案,2018.10-2020.7,主持

5. 青岛市博士后应用研究项目,2020-2022,主持

五、研究成果及奖励        

山东省TS学者青年专家、中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会首届委员、海洋所汇泉学者人才称号,研究成果曾入选“2022年度中国海洋与湖沼十大科技进展、中国科学院海洋研究所重大成果。       

六、代表性论文及著作

[1] Zhu, Y., Zhang, R.-H., Moum, J. N., Wang, F., Li, X., Li, D., 2022. Physics-informed deep learning parameterization of ocean vertical mixing improves climate simulations. Natl. Sci. Rev. 9 (8).

[2] Zhu, Y., Zhang, R.-H., Li, D., 2022. An ocean modeling study to quantify wind forcing and oceanic mixing effects on the tropical North Pacific subsurface warm bias in CMIP and OMIP simulations. Clim. Dyn. 58 (3), 999-1014.

[3] Zhu, Y., Zhang, R.-H., Li, D., Chen, D., 2021. The Thermocline Biases in the Tropical North Pacific and Their Attributions. J. Climate 34 (5), 1635-1648.

[4] Zhu, Y., Zhang, R.-H., Sun, J., 2020. North Pacific Upper-Ocean Cold Temperature Biases in CMIP6 Simulations and the Role of Regional Vertical Mixing. J. Climate 33 (17), 7523-7538.

[5] Zhu, Y., Zhang, R.-H., 2019. A Modified Vertical Mixing Parameterization for Its Improved Ocean and Coupled Simulations in the Tropical Pacific. J. Phys. Oceanogr. 49 (1), 21-37.

[6] Zhu, Y., Zhang, R.-H., 2018. An Argo-Derived Background Diffusivity Parameterization for Improved Ocean Simulations in the Tropical Pacific. Geophys. Res. Lett. 45 (3), 1509-1517.

[7] Zhu, Y., Zhang, R.-H., 2018. Scaling wind stirring effects in an oceanic bulk mixed layer model with application to an OGCM of the tropical Pacific. Clim. Dyn. 51 (5), 1927-1946.

[8] Zhu, Y., Zhang, R.-H., 2023. A deep learning–based U-Net model for ENSO-related precipitation responses to sea surface temperature anomalies over the tropical Pacific. Atmospheric and Oceanic Science Letters, 100351.