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| 印度尼西亚海域中尺度涡的时空分布特征与机制研究 学位论文 理学博士, 中国科学院海洋研究所: 中国科学院大学, 2024 作者: 郝占久![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(21205Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:69/7  |  提交时间:2024/06/07 印尼海 中尺度涡 涡动能 西边界流 季风 |
| 降水和盐度效应在印尼贯穿流多年代变化中的作用 学位论文 理学博士, 中国科学院海洋研究所: 中国科学院大学, 2024 作者: 卢锡![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(19323Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:39/1  |  提交时间:2024/06/11 印尼贯穿流,降水,盐度效应,多年代变化,长期趋势 |
| 风应力不确定性对黑潮延伸体模态转变过程预报的影响 学位论文 理学博士, 中国科学院海洋研究所: 中国科学院大学, 2024 作者: 张卉![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(42492Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:41/0  |  提交时间:2024/06/11 黑潮延伸体 模态转变过程 条件非线性最优边界扰动方法 风应力不确定性 |
| 基于深度学习的ENSO建模及其预测和可预报性研究 学位论文 理学博士, 中国科学院海洋研究所: 中国科学院大学, 2024 作者: 周路![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(8710Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:37/0  |  提交时间:2024/06/08 深度学习 ENSO预测 混合建模方法 多变量三维场预测 物理可解释性分析 |
| 印太交汇区微微型浮游植物在硅循环中的贡献 学位论文 , 中国科学院海洋研 究所: 中国科学院大学, 2024 作者: 王凤![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(9057Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:50/1  |  提交时间:2024/06/07 印太交汇区 微微型浮游植物 生物硅 生产速率 海洋硅循环 |
| MXene改性摩擦纳米发电阴极保护技术研究 学位论文 理学博士, 中国科学院海洋研究所: 中国科学院大学, 2024 作者: 徐慧![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(20404Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:42/0  |  提交时间:2024/06/07 摩擦纳米发电机 阴极保护 MXene 海绵发电机 KANF |
| 黄海冷水团环流与近惯性振荡的特征与机制研究 学位论文 , 中国科学院海洋研究所: 中国科学院大学, 2024 作者: 胡义波![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(9795Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:44/0  |  提交时间:2024/06/14 黄海冷水团 黄海冷水团环流 锋面 温跃层 近惯性振荡 |
| 潮-流相互作用及荣成外海 2021 年赤潮事件的数值模拟研究 学位论文 , 中国科学院海洋研究所: 中国科学院大学, 2024 作者: 姜雯馨![](/image/person.jpg)
Adobe PDF(9059Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:111/0  |  提交时间:2024/06/21 |
| DeepBlue: Advanced convolutional neural network applications for ocean remote sensing 期刊论文 IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING MAGAZINE, 2023, 页码: 24 作者: Wang, Haoyu; Li, Xiaofeng
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| Retrieval of Subsurface Velocities in the Southern Ocean from Satellite Observations 期刊论文 REMOTE SENSING, 2023, 卷号: 15, 期号: 24, 页码: 19 作者: Xiang, Liang; Xu, Yongsheng ; Sun, Hanwei; Zhang, Qingjun; Zhang, Liqiang; Zhang, Lin; Zhang, Xiangguang; Huang, Chao ; Zhao, Dandan
Adobe PDF(4576Kb)  |   收藏  |  浏览/下载:73/0  |  提交时间:2024/04/07 subsurface velocity light gradient boosting machine (LightGBM) The Southern Ocean satellite observations long-term variability |