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人工智能海洋学发展前景
1
作者
董昌明
王子韵
+6 位作者
谢华荣
徐广珺
韩国庆
周书逸
谢文鸿
沈向宇
韩磊
《海洋学研究》
CSCD
北大核心
2024年第3期2-27,共26页
随着海洋观测数据和数值模式产品的爆发式增长,人工智能方法在海洋学研究中展现出巨大的潜能。该文首先回顾了海洋大数据科学的发展历程,并详细介绍了人工智能在海洋现象识别、海洋要素与现象预报、海洋动力参数估算、海洋预报误差订正...
随着海洋观测数据和数值模式产品的爆发式增长,人工智能方法在海洋学研究中展现出巨大的潜能。该文首先回顾了海洋大数据科学的发展历程,并详细介绍了人工智能在海洋现象识别、海洋要素与现象预报、海洋动力参数估算、海洋预报误差订正和海洋动力方程求解中的研究现状。具体地,阐述了海洋涡旋、海洋内波和海冰等海洋现象的智能识别研究,海面温度、厄尔尼诺-南方涛动、风暴潮、海浪和海流的智能预测研究,数值模式中海洋湍流过程参数化方案的智能估算研究以及海浪、海流等海洋现象预报误差的智能订正研究。此外,还讨论了物理机制融合和傅里叶神经算子在海洋运动方程智能求解中的研究进展。该文立足于当前人工智能海洋学的发展现状,旨在全面展示人工智能技术在海洋学领域的优势和潜力,并聚焦于海洋数字孪生和人工智能大模型两个新兴的研究热点,展望未来人工智能海洋学的发展方向,为海洋学者提供启示和参考。
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关键词
海洋
人工智能
特征识别
参数估算
预报误差订正
海洋动力方程求解
海洋
数字孪生
大模型
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职称材料
题名
人工智能海洋学发展前景
1
作者
董昌明
王子韵
谢华荣
徐广珺
韩国庆
周书逸
谢文鸿
沈向宇
韩磊
机构
南京信息工程大学天长研究院
南京信息工程大学海洋科学学院
南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)
广东海洋大学电子与信息工程学院
浙江海洋大学海洋科学与技术学院
清华大学地球系统科学系
南京星遥科技有限公司
南京信息工程大学大气科学学院
出处
《海洋学研究》
CSCD
北大核心
2024年第3期2-27,共26页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFC3008200)。
文摘
随着海洋观测数据和数值模式产品的爆发式增长,人工智能方法在海洋学研究中展现出巨大的潜能。该文首先回顾了海洋大数据科学的发展历程,并详细介绍了人工智能在海洋现象识别、海洋要素与现象预报、海洋动力参数估算、海洋预报误差订正和海洋动力方程求解中的研究现状。具体地,阐述了海洋涡旋、海洋内波和海冰等海洋现象的智能识别研究,海面温度、厄尔尼诺-南方涛动、风暴潮、海浪和海流的智能预测研究,数值模式中海洋湍流过程参数化方案的智能估算研究以及海浪、海流等海洋现象预报误差的智能订正研究。此外,还讨论了物理机制融合和傅里叶神经算子在海洋运动方程智能求解中的研究进展。该文立足于当前人工智能海洋学的发展现状,旨在全面展示人工智能技术在海洋学领域的优势和潜力,并聚焦于海洋数字孪生和人工智能大模型两个新兴的研究热点,展望未来人工智能海洋学的发展方向,为海洋学者提供启示和参考。
关键词
海洋
人工智能
特征识别
参数估算
预报误差订正
海洋动力方程求解
海洋
数字孪生
大模型
Keywords
oceanography
artificial intelligence
feature identification
parameter estimation
prediction error correction
solution of ocean dynamic equation
digital twin oceans
large models
分类号
P73 [天文地球—海洋科学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能海洋学发展前景
董昌明
王子韵
谢华荣
徐广珺
韩国庆
周书逸
谢文鸿
沈向宇
韩磊
《海洋学研究》
CSCD
北大核心
2024
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