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2022年6月，中国海洋学会批准依托南京信息工程大学成立人工智能海洋学专业委员会。在人工智能发展浪潮下，一门新兴交叉学科冉冉升起。在海洋科学、人工智能、大气科学、计算机科学等领域专家学者的努力下，人工智能海洋学正担负起推动我国海洋学研究事业发展的一份使命，为智慧海洋的建设添砖加瓦。《人工智能海洋学基础及应用》应运而生，该教材主编为董昌明教授，其余作者均来自南京信息工程大学人工智能海洋联合研究院。通过学习，读者将初步掌握如何利用人工智能（包括卷积神经网络、循环神经网络等）作为工具，开展海洋学领域研究。尽管人工智能具有强大的数据处理能力，但是海洋科学领域的先验知识对于建立有效模型有很大帮助，可以指导我们进行输入参数的选择和输出结果的分析。将人工智能领域和海洋领域知识相结合，才能更有效地帮助我们揭示现实海洋世界的奥秘。
5 }0 L A5 f! G 本书共分为9章
: d, @3 p) l& Y 较为全面地介绍了人工智能海洋学的相关知识
6 S$ P0 ?9 \' ?$ t% u1 t; P# w) e 第 1 章简要地介绍了人工智能与人工智能海洋学的发展历程及本书的结构和内容。 ( C2 i ^3 E* ?; a+ p: c4 N
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▲人工智能发展历程
0 e: h- K! g' M 第 2 章主要介绍了大数据的概况、海洋大数据的发展历程、定义及特征、数据来源、处理分析、大数据平台与管理系统；经过该部分的学习，读者将了解海洋大数据的具体定义和特征，以及如何存储、管理和挖掘海洋大数据中的信息，并将其通过可视化技术展示。
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" g7 _- f- h1 \& R2 l4 t ▲海洋大数据处理分析流程
+ Y$ `- ~; P t, Q- J8 P! { 第 3 章简单介绍了Python语言；人工智能软件开发的主要语言是Python。本章介绍了Python的安装与运行，以及Python常用的基本变量类型、函数和类、循环与判断、库。经过该部分的学习及实际操作训练，读者将初步学会使用Python语言进行海洋数据与图像的分析处理和可视化，为开发和使用人工智能软件奠定基础。 1 P: x9 o! F) w
第 4 章介绍了人工智能基础；人工智能主要通过机器学习的方法来实现，神经网络是目前机器学习中使用较广泛的技术之一。该章介绍了人工智能的基本概念，着重介绍了几种神经网络，包括 BP 神经网络、前馈神经网络、模糊神经网络等，特别详细介绍了如何搭建和初步使用 BP 神经网络。经过该部分的学习，读者将从概念和实践两个方面了解到什么是神经网络，如何搭建神经网络并完成图像识别等任务。
7 V! k3 B3 X! I' @! |0 i* a0 q 第 5 章介绍了深度学习、卷积神经网络的基础结构和常用的4类卷积神经网络架构，以及基于卷积神经网络的语义分割等；同时，还介绍了如何搭建和使用卷积神经网络。
/ V) W# ~4 k- _ 第 6 章介绍了介绍了循环神经网络、长短时记忆网络(LSTM)以及门控循环单元等，同时也介绍了循环神经网络的搭建和使用。 % [% O, W& v* s' p, O7 |1 B' L
第 7 章介绍了人工智能海洋学在海洋特征智能识别的应用。不同于通过物理或数学的传统算法进行识别，人工智能海洋学能够在准确性和时效性等方面突破局限。该章节以海洋涡旋、海洋内波、海表溢油、海冰、海洋藻类、海上船只的识别和监测为例，具体介绍了各类智能识别和监测方法。这些方法能从卫星遥感资料为主的各种海洋数据中识别海洋中的物理、生物、环境特征，具有重要的理论意义和应用价值。 8 k4 g: d0 Y- d" Q" V6 _
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+ f( k* h- ^, t+ h0 ]; J, G 第 8 章介绍了人工智能海洋学在海洋参数智能预测的应用；人工智能的算法能从海洋这个有噪声、非线性的复杂动态系统中获得时序发展特征，进而实现高效而准确的预测。通过该章学习，读者可以了解到海洋气候、近岸风暴潮、海洋波浪、海面风速、海表温度等海洋关键过程参数的智能预测的方法。
, [0 I* x% g) _3 m8 e 第 9 章介绍了人工智能海洋学在动力参数智能估算和模式误差智能订正的应用；由于网格分辨率的限制，小于网格尺度的物理过程无法在数值模式中得到模拟。同时，在复杂的海洋中也存在许多动力机制尚不清楚的物理过程，这也限制了数值模式结果的准确性。但是，这些不足能通过人工智能海洋学对动力参数的智能估算和参数化方案的改进得到一定程度的解决。该章节还介绍了利用人工智能进行模式误差智能订正，这一方向在海洋科学研究中尚处于开始阶段，仅作为补充。该章节最后介绍了研究更为成熟的大气模式湿物理参数的智能估算。 . H. X9 l% O0 E5 t& i' u
主编简介
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董昌明南京信息工程大学教授，博士生导师。目前担任南京信息工程大学海洋科学学院副院长、海洋科学系系主任、国际地球流体研究中心主任、人工智能海洋联合研究院院长等职。分获中国科学院和美国哥伦比亚大学博士学位，并在普林斯顿大学和加州大学洛杉矶分校完成博士后工作。随后在美国加州大学洛杉矶分校和埃尔卡密诺学院从事科研教学10余年，于2014年回国加盟南京信息工程大学海洋科学学院。 0 ]2 x/ W4 ]" Q& N1 k
董昌明教授长期从事物理海洋学研究，研究方向为海洋数值模拟、地球流体力学、人工智能海洋学等。董教授和他的团队在海洋中尺度涡旋、次中尺度过程、海洋模式参数化和人工智能海洋学等方面做出了大量创新性工作。目前已发表学术论文160余篇，出版专著和教材6部，包括《海洋涡旋探测与分析》《海洋绿色能源》《郑和下西洋中的海洋学》《物理海洋学导论》《海洋数值模拟》和《人工智能海洋学基础及应用》。 : E3 K2 T. W1 m' F
本文摘编自《人工智能海洋学基础及应用》一书前言和第一章，有删减，图片来源于本书，标题为编者所加。
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主编 董昌明 2 }. M. x3 w! P1 c; J, E; m
副主编 韩 莹 徐广珺 张 琪 谢文鸿 周书逸
7 V$ X; V9 y2 y: j3 V1 N9 Q 责任编辑：王腾飞
5 I( \6 X; W3 l1 V 人工智能海洋学是一门融合人工智能和海洋学的新兴交叉学科，本书旨在详尽充实地介绍人工智能海洋学的相关知识。本书共分 9 章，介绍了海洋大数据、 Python 语言、人工智能基础(神经网络、深度学习、卷积神经网络和循环神经网络)、海洋特征智能识别、海洋参数智能预测、动力参数智能估算和模式误差智能订正等，深入浅出地介绍了人工智能技术在海洋学中的应用。 ' Y; W8 c( ^+ T |$ ~# V
本书可供海洋科学以及相关学科的师生阅读，也可供从事海洋开发研究的科研人员参考。 0 g1 r, S2 e! j. `& w6 D
作者其他作品 1 @" t3 Z$ ^, X1 \: D h7 r. B
本书为“十三五”江苏省高等学校重点教材，旨在全面、系统介绍海洋数值模拟的基本理论和方法及当前常用的海洋数值模式。本书共分8章，从海水运动基本控制方程出发，介绍数值模拟的基本理论，包括方程的推导、离散和求解，另外重点介绍海洋模式中常用的参数化方案，最后介绍海流模式、波浪模式、海气耦合模式等的研究进展和应用实例。全书以学为主，深入浅出，教材内容易被学生接受和理解；理论实践结合，读者可以学以致用。
3 e3 l9 o! T( r2 v7 O& r4 H+ ?7 u 本书为“十三五”江苏省高等学校重点教材，旨在全面、系统反映物理海洋学的原理方法以及相关学科知识。本书共分11章。首先，从海洋科学基础知识展开，通过物理海洋方程组阐述海水运动的基本规律；然后，介绍潮汐、地转流、埃克曼流与惯性流、风生大洋环流、深层环流、波浪、海洋中的大尺度波动和海洋内波等海洋中的关键物理过程；最后，以专题形式介绍海洋科学中的一些前沿研究方向。全书以学为主，深入浅出，内容易被接受和理解；理论与实践相结合，重难点突出，读者可学以致用。
- k- E3 K+ Z8 q* J 本书从专业视角剖析郑和下西洋中的海洋学问题，详细解析郑和航海中所遇到的季风、海流与区域性海洋状况。从东海海段、南海海段、马六甲海峡、印度洋海域、非洲沿海地区 5 个方面分区划段分析郑和下西洋的历史故事与航海过程中涉及的海洋学问题。通过对历史资料、历史古迹考察，以及对海洋、大气和气候原始资料处理，原创性地再现了郑和下西洋的海上经历。本书结合历史，从严谨而科学的独特角度，重新审视、接触、了解郑和下西洋的全景全貌。希望借此增强我国海洋实力的多层次多角度发展，同时希望本书也可以为“海上丝绸之路”建设贡献力量。
, b; D4 s( b* }0 z1 j 海洋约占地球表面积的2/3，蕴藏着大量可再生能源，又称绿色能源。本书从物理海洋学基本理论出发，在海洋能源原理、开发技术、对环境的影响等几个方面详细介绍各种海洋绿色能源：波浪能、潮汐能、温差能、盐差能、近岸风能，同时还对中国近海海洋绿色能源的蕴藏量、开发现状和前景进行介绍。 % C+ d" V6 O! R: T% s( D) k
当人们认识到我们这个星球的海洋中充满中尺度涡旋，一个迫切要求就是探测并分析这些涡旋，海洋学家为此做了很大努力，而且取得了显著成果。本书回顾中尺度海洋涡旋的多种探测方法，重点介绍基于流场矢量几何特征的涡旋探测方法，包括从欧拉型观测和数值模拟资料及拉格朗日型数据中探测涡旋。还介绍从合成孔径雷达图片和水色卫星图片中寻找涡旋的方法，探测三维涡旋的方法，基于涡旋数据库的涡旋分析和应用，大气对海洋涡旋的响应，海洋涡旋研究的一些前沿问题。 5 L$ J/ z/ F7 }7 j- ^3 N0 x
（本文编辑：洪弘）
! h- G2 ]: a% p0 i5 _! u9 ^ 地球为你而转！
$ ~7 v' o/ N! s' `" V 欢迎关注：赛杰奥（sci_geo）
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