报告一:大型海洋物理模拟器-旋转水池的建设和应用;报告二:A Purely Data-driven Transformer-Based Coupled Ocean-Atmosphere Model for ENSO Research

24年第6次

发布日期:2024-03-28 阅读:325

报告人:董昌明 教授、张荣华 教授(南京信息工程大学)

邀请人:连涛 研究员、谢晓辉研究员、刘婷副研究员

时    间:3月29日(周五)9:30-12:00

地    点:1号楼15楼会议室


卫星海洋环境动力学国家重点实验室为增进学术交流,促进实验室对外开放,组织系列“海星系列学术讲座”,邀请国内外知名专家与青年科研人员分享前沿科学动态,讨论最新学术成果,欢迎大家踊跃参加。

召集人:连涛 研究员、谢晓辉 研究员、刘婷 副研究员

会议时间:3月29日(周五)9:30-12:00

会议地点:5号楼6楼会议室

线上腾讯会议:762-118-004

腾讯会议链接https://meeting.tencent.com/dm/ByA8tavJcIg3

报告一

报告人:董昌明 教授(南京信息工程大学)

报告题目:大型海洋物理模拟器-旋转水池的建设和应用

报告人简介:董昌明,教授,博士生导师,于1997年和2002年分获中国科学院海洋研究所和哥伦比亚大学博士学位、基金委海外资深专家、科技部重点研发专项首席科学家,中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会主任委员。现任南京信息工程大学海洋科学学院院长,人工智能海洋联合研究院院长、国际地球流体研究中心主任。主要研究方向:海洋多尺度动力学、区域海洋数值模拟、实验地球流体力学和人工智能海洋学等。发表学术论文180余篇,其中SCI论文150多篇,出版专著六部。 

报告摘要:实验室物理模型实验作为地球流体力学的主要研究手段之一,具有成本相对较低、可控性和可重复性强等优点,可以有效避免数值模型的人为假设带来的误差,也可避免极端观测环境等因素带来的困扰。其中,旋转水池是在地球流体力学基础研究中不可替代的实验设施。报告人将首先介绍目前国内外已有的大中小型旋转水池的基本情况和应用场景,然后详细阐述南京信息工程大学国际地球流体研究中心即将竣工的大型旋转水池的建设情况、管理架构和运行方式。作为目前全球最大的旋转水池实验平台,实验室将设立理论与数值计算、物理实验、和数字孪生三个团队,专注于地球流体力学基础理论、气候变化、海洋环境、海洋资源等研究方向,助力地球科学的发展。同时采用与国际接轨的合作管理科研实验室的新型模式,旨在推动国内外科研机构在地球流体力学、海洋动力学、大气科学等相关领域的深度科研合作。

报告二

报告人:张荣华 教授(南京信息工程大学)

报告题目:A Purely Data-driven Transformer-Based Coupled Ocean-Atmosphere Model for ENSO Research

报告人简介:张荣华,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;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、中国科学院海洋研究所工作。现任南京信息工程大学海洋科学学院教授、Journal of Oceanology and Limnology副主编、《海洋学报》主编助理、Atmospheric and Oceanic Science Letters 编委。主要研究方向: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。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。

报告摘要:A novel deep learning (DL)-based transformer model, named the 3D-Geoformer, has been developed for ENSO-related modeling studies in the tropical Pacific. Multivariate input predictors and output predictands are selected to adequately represent ocean-atmosphere interactions; so, this purely data driven model is configured in such a way that key fields for the coupled ocean-atmosphere system are collectively and simultaneously utilized, including upper-ocean temperature and surface wind stress fields, which represents the coupled ocean-atmosphere interactions known as the Bjerknes feedback in the region. It is demonstrated that the 3D-Geoformer can not only have its ability to effectively improve prediction skills of sea surface temperature variability in the eastern equatorial Pacific, but also explain how and why it is so, thus enhancing model explainability.


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