报告人:康杜娟 副教授 (上海交通大学海洋学院)
邀请人:周锋 研究员 周木平 副研究员
时 间:5月19日(周一)10:00-11:30
地 点:1号楼1304会议室
卫星海洋环境监测预警全国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:周锋 研究员 周木平 副研究员
会议时间:5月19日(周一)10:00-11:30
会议地点:1号楼1304会议室
腾讯会议:571-356-394
报告人:康杜娟 副教授 (上海交通大学海洋学院)
报告题目:基于能量分析和深度学习的涡旋-内波相互作用研究
报告人简介:康杜娟于2023年加入上海交通大学海洋学院,任副教授,博士生导师。长期致 力于研究海洋多尺度动力过程的相互作用及其对大气和生态系统的影响。建立两套多 尺度能量分析理论框架,被广泛用于研究与内波和涡旋相关的多尺度相互作用。开发并改进多种海洋模型和数值算法,具有丰富的多尺度模拟经验。近年来积极探索人工 智能对海洋多尺度过程的识别与预测,设计并讲授交叉前沿新课《人工智能海洋学》 和《机器学习在海洋学中的应用》。
报告摘要:涡旋和内波是海洋中广泛存在且至关重要的中小尺度动力过程,对海洋混合、能量交换、生态系统以及气候变化均有深远影响。二者常共存并发生复杂的非线性相互作用,其能量转换是海洋能量级联过程的关键环节,但对其时空特征和机制的认识尚不完善;另一方面,准确的涡-波分离是研究二者相互作用的前提和基础,然而传统分离方法存在计算效率低、SSH场适用性差等瓶颈,制约着SWOT等高分辨率卫星数据的应用。本报告将结合高分辨率数值模拟、多尺度能量分析和深度学习模型,探讨以上两个关键问题:包括内潮与中尺度涡和亚中尺度涡之间的能量级联特征和机制,以及基于3D-UNet、可用于SSH场的轻量化涡-波分离模型的开发。
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