宫响 | 人工智能海洋技术场景化应用山东省工程研究中心

A Transfer Learning–CNN Framework for Marine Atmospheric Pollutant Inversion Using Multi-Source Data Fusion

Wed, 08 Oct 2025 00:00:00 +0000

大气污染物（CO、O3、SO2、NO2）沉降通量数据集

Wed, 08 Oct 2025 00:00:00 +0000

信息卡片

中文名称: 大气污染物（CO、O3、SO2、NO2）沉降通量数据集
英文名称: Atmospheric Pollutant Deposition Flux Data Set (CO, O₃, SO₂, NO₂)
DOI: [https://doi.org/10.3390/atmos16101168]
CSTR: [https://www.mdpi.com/2073-4433/14/3/467]
数据集编码:
数据共享方式: 完全共享
授权许可方式:
学科分类: 化学海洋
数据量: 686MB

基本信息

时间范围: 2014年01月01日至2021年12月31日
水平分辨率: 0.75° x 0.75°
空间区域:
垂直分辨率: -
经度范围: 116.25°E~123.75°E
时间分辨率: 3h
纬度范围: 35.25°N~42.75°N
存储格式: nc
要素信息: time，latitude，longitude，CO，O3，SO2，NO2
关键词: 深度学习，沉降通量，CO、O3、SO2、NO2
资助项目编码:
资助项目:

数据联系信息

数据生产者: 贾兴斌
单位: 青岛科技大学数理学院
联系方式: 18409351359
中心联系人: 宫响
联系方式: gongxiang@qust.edu.cn

数据使用声明

声明内容: 为尊重知识产权、保障生产者和数据服务提供者的权益，请数据使用者在基于本数据所产生的研究成果（包括项目评估报告、验收报告，以及学术论文或毕业论文等）中标注数据来源，并按照[文献引用方式]标注需引用的参考文献，同时将可公开成果提交到本平台。
引用方式:数据来源于青岛科技大学数理学院，数据提供者:贾兴斌。
致谢方式: 感谢青岛科技大学数理学院贾兴斌提供数据支撑。

Multi-Routine-Data Driven Spatio-Temporal Short-Term Predictions for Surface Ozone in China

Wed, 14 May 2025 00:00:00 +0000

A Dual-attention Embedded CNN Model for Estimating Mixed Layer Depths in the Bay of Bengal

Wed, 19 Mar 2025 00:00:00 +0000

Variations in ocean mixed layer depth (MLD) show a significant impact on energy balance in the global climate systems and marine ecosystems. So far, the accuracy of modeling MLD, especially in the region with complex ocean dynamics, remains a challenge. This thus calls for an emergency using Artificial intelligence (AI) approach to improve the assessment of the MLD. In this study, we introduce a novel convolutional neural network model based on a dual-attention module (DA-CNN) to estimate the MLD in the Bay of Bengal (BoB) by integrating multi-source remote sensing data and Argo gridded data. Compared with the original CNN model, the DA-CNN model exhibits superior performance with notable improvements in the annual average RMSE and R2 values by 13.0% and 8.4%, respectively, while more accurately capturing the seasonal variations in MLD. Moreover, the results using the DA-CNN model show minimum RMSE and maximum R2 values, in comparison to the calculation by the random forest (RF), neural network (ANN) model, and the Hybrid Coordinate Ocean Model (HYCOM). Accordingly, our findings suggest that the newly developed DA-CNN model provides an effective advantage in studying the MLD and the associated ocean processes.

2014年-2020年大气污染物及气象数据集

Fri, 14 Mar 2025 00:00:00 +0000

信息卡片

中文名称: 2014年-2020年大气污染物及气象数据集
英文名称: Atmospheric Pollutants and Meteorological Data Set 2014-2020
DOI: [https://doi.org/10.3390/su17062546]
CSTR: [https://www.mdpi.com/2073-4433/14/3/467]
数据集编码:
数据共享方式: 完全共享
授权许可方式:
学科分类: 化学海洋
数据量:

基本信息

时间范围: 2014年01月01日至2020年09月19日
水平分辨率: 不固定
空间区域: 山东半岛
垂直分辨率: -
经度范围: 116.25°E~123.75°E
时间分辨率: 天
纬度范围: 35.25°N~42.75°N
存储格式: CSV
要素信息: CO,O3,SO2,NO2,PM10,PM2.5,空气质量指数(AQI)，气温(Temp)，气压(STP)，相对湿度(RH)，风速(WS)和风向(WD)
关键词: 山东半岛，2014-2020年，大气污染物，气象参数
资助项目编码:
资助项目:

数据联系信息

数据生产者: 贾兴斌汪国菊
单位: 青岛科技大学数理学院
联系方式: 18409351359，15505458272
中心联系人: 宫响
联系方式: gongxiang@qust.edu.cn

数据使用声明

声明内容: 为尊重知识产权、保障生产者和数据服务提供者的权益，请数据使用者在基于本数据所产生的研究成果（包括项目评估报告、验收报告，以及学术论文或毕业论文等）中标注数据来源，并按照文献引用方式标注需引用的参考文献，同时将可公开成果提交到本平台。
引用方式:数据来源于青岛科技大学数理学院，数据提供者:贾兴斌，汪国菊。
致谢方式: 感谢青岛科技大学数理学院贾兴斌提供数据支撑。

A New Hybrid Deep Sequence Model for Decomposing, Interpreting, and Predicting Sulfur Dioxide Decline in Coastal Cities of Northern China

Fri, 14 Mar 2025 00:00:00 +0000

第二届数学与海洋信息科学研讨会暨人工智能技术海洋场景化应用山东省工程研究中心揭牌仪式（第二轮通知）

Mon, 14 Oct 2024 00:00:00 +0000

数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科；海洋信息科学是一个海洋科学、信息科学、人工智能等多学科交叉的新兴学科。数学和海洋信息科学有着密不可分的联系：数学为海洋信息科学提供了数据分析处理、建模、分析和解决问题的强大理论工具和方法，而海洋信息科学为数学提供了丰富的实践场景，特别是人工智能的融入与应用进一步增强了两个学科的交叉融合。

为促进数学与海洋信息科学交叉学科的发展，推动数学、海洋科学、信息科学与人工智能的深度融合和创新。青岛科技大学、中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会将于2024年11月在青岛市联合举办第二届数学与海洋信息科学研讨会。

本届研讨会的主题为“数学与海洋技术”，将涵盖应用数学、应用统计学、人工智能海洋学、物理海洋学、海洋测绘学、海洋环境科学等多个学科。会议将通过特邀报告、专题报告等形式，促进学术交流与合作。我们热忱邀请从事相关领域的研究人员、专业人士和研究生参加此次盛会，共同探讨海洋科技的最新进展和未来方向！

一、会议组织单位

主办单位：

青岛科技大学

中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会

国际数字地球学会中国数字海洋专业委员会

承办单位：

青岛科技大学数理学院

中国海洋大学信息科学与工程学部

自然资源部第一海洋研究所

青岛阅海信息服务有限公司

人工智能技术海洋场景化应用山东省工程研究中心

协办单位：

青岛市人工智能海洋技术创新中心

青岛海慧智风能源科技有限公司

二、会议专题

（1）海洋大数据挖掘分析技术

（2）海洋数学技术及应用

（3）人工智能海洋技术及应用

（4）海洋大数据智能化服务

三、特邀报告

乔方利研究员自然资源部第一海洋研究所
李晓峰研究员中科院海洋研究所
陈戈教授中国海洋大学
董昌明教授南京信息工程大学
董军宇教授中国海洋大学
高振会教授山东大学
艾波教授青岛阅海信息服务有限公司

四、重要会议信息

会议时间：2024年11月15日-11月17日
会议地点：青岛科技大学崂山校区第三报告厅

（地址：青岛市崂山区松岭路99号）

会议报到：

11月14日14:00-22:00 地点：青岛大公岛酒店

11月15日07:30-09:30 地点：会场入口

五、参会方式

会议注册

请用微信扫二维码进行注册。

会议不收取注册费。食宿由会务组统一安排，费用自理。

六、住宿信息

住宿酒店：青岛大公岛酒店（距离科技大学2000米）

酒店地址：青岛市崂山区仙霞岭路48号

预定方式：请拨打酒店前台电话：0532-83958866，报“科技大学会议”进行预定；备注：入住姓名+手机号码。

酒店名称

房型

价格（含单早）

青岛大公岛酒店

商务大床房

280元/间

高级双床房

280元/间

六、会务联系

朱老师（住宿）联系电话：15054213717

张老师（注册）联系电话：18669734783

宫老师（会务）联系电话：13210086655

第二届数学与海洋信息科学研讨会暨人工智能技术海洋场景化应用山东省工程研究中心揭牌仪式（第一轮通知）

Thu, 12 Sep 2024 00:00:00 +0000

一、会议组织单位

主办单位：

青岛科技大学

中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会

国际数字地球学会中国数字海洋专业委员会

承办单位：

青岛科技大学数理学院

中国海洋大学信息科学与工程学部

自然资源部第一海洋研究所

青岛阅海信息服务有限公司

人工智能技术海洋场景化应用山东省工程研究中心

青岛市人工智能海洋技术创新中心

协办单位：

青岛海慧智风能源科技有限公司

二、会议专题

（1）海洋大数据挖掘分析技术

（2）海洋数学技术及应用

（3）人工智能海洋技术及应用

（4）海洋大数据智能化服务

三、重要会议信息

会议时间：拟定于2024年11月上旬，会期3天。
会议地点：山东省青岛市崂山区。

四、参会方式

1. 会议注册

会议注册链接：https://jsj.top/f/pnoXuA。请用微信扫如下二维码加入微信会议群，后续相关通知将在会议群同步发布。

2. 会议注册费

正式代表1000元/人；学生代表600元/人（凭学生证报到注册）。

3. 缴费方式

现场缴费、银行转账汇款。

备注：会议注册费包含餐饮费、会议场地费、会议资料费、服务费等。会议住宿及交通费用自理，会务组将协助预订。

银行转账汇款：

户名：青岛科技大学

账号：226004115032

开户行：中国银行青岛商邱路支行

缴费备注：单位简称+参会人姓名+数学与海洋会议，如“青科大张三数学与海洋会议”。

五、酒店信息

见第二轮通知。

六、会务联系

朱老师（住宿）联系电话：15054213717

张老师（注册）联系电话：18669734783

宫老师（会务）联系电话：13210086655

Hydrographic Control on Subsurface Chlorophyll Maximum in the Northern South China Sea in Autumn

Wed, 14 Aug 2024 00:00:00 +0000

基于随机森林模型的太阳辐射中长期变化分析

Tue, 28 May 2024 00:00:00 +0000

Evolution of 3-D Chlorophyll in the Northwestern Pacific Ocean Using a Gaussian-activation Deep Neural Network Model

Tue, 21 May 2024 00:00:00 +0000

Estimation of the barrier layer thickness in the Indian Ocean based on hybrid neural network model

Fri, 03 Nov 2023 00:00:00 +0000

Estimation of the Barrier Layer Thickness in the Indian Ocean Based on Hybrid Neural Network Model

Fri, 03 Nov 2023 00:00:00 +0000

Persistent Mixing Bursts in the Equatorial Pacific Thermocline Induced by Persistent Equatorial Waves

Fri, 05 May 2023 00:00:00 +0000

Deep Sequence Learning for Prediction of Daily NO2 Concentration in Coastal Cities of Northern China

Mon, 27 Feb 2023 00:00:00 +0000

信息卡片

中文名称: 中国北方沿海城市NO₂浓度预测数据集
英文名称: Dataset for prediction of daily NO₂ concentration in coastal cities of northern China
DOI: [https://doi.org/10.3390/atmos14030467]
CSTR:
数据集编码:
数据共享方式:
授权许可方式: CC BY 4.0（论文开放获取许可）
学科分类: 大气环境 / 空气污染预测
数据量: 55.5M

基本信息

时间范围: 2014年—2020年
水平分辨率: 城市站点数据（非格点）
空间区域: 中国山东半岛沿海城市
垂直分辨率: 地面空气质量监测数据
经度范围:
时间分辨率: 日平均
纬度范围:
存储格式: csv
要素信息: NO₂；PM₂.₅；PM₁₀；SO₂；CO；O₃；相对湿度；气压；风速；气温
关键词:
资助项目编码: U1906215；42175129；S2022KY029
资助项目: 山东联合基金；国家自然科学基金；青岛科技大学研究生自主创新专项

数据联系信息

数据生产者:
单位: 空气质量监测数据平台；中国气象数据服务中心
联系方式:
中心联系人:
联系方式:

数据使用声明

声明内容: 为尊重知识产权、保障生产者和数据服务提供者的权益，请数据使用者在基于本数据所产生的研究成果（包括项目评估报告、验收报告，以及学术论文或毕业论文等）中标注数据来源，并按照[文献引用方式]标注需引用的参考文献，同时将可公开成果提交到本平台。
引用方式:
致谢方式:

Deep Sequence Learning for Prediction of Daily NO2 Concentration in Coastal Cities of Northern China

Mon, 27 Feb 2023 00:00:00 +0000

Estimation of Nitrate Concentration and Its Distribution in the Northwestern Pacific Ocean by a Deep Neural Network Model

Thu, 23 Feb 2023 00:00:00 +0000

基于时间序列疏系数模型的太阳辐射年际变化趋势预测

Mon, 13 Feb 2023 00:00:00 +0000

Reconstruction of Monthly Surface Nutrient Concentrations in the Yellow and Bohai Seas from 2003–2019 Using Machine Learning

Sun, 09 Oct 2022 00:00:00 +0000

Exploring the Sensitivity of Visibility to PM2.5 Mass Concentration and Relative Humidity for Different Aerosol Types

Mon, 14 Mar 2022 00:00:00 +0000

Selective Grazing of Zooplankton on Phytoplankton Defines Rapid Algal Succession and Blooms in Oceans

Sat, 05 Mar 2022 00:00:00 +0000

Improved Perceptron of Subsurface Chlorophyll Maxima by a Deep Neural Network: A Case Study with BGC-Argo Float Data in the Northwestern Pacific Ocean

Fri, 28 Jan 2022 00:00:00 +0000

经典相关系数及统计功效对比研究

Wed, 19 Jan 2022 00:00:00 +0000

Contributions of Natural Climate Variability on the Trends of Seasonal Precipitation Extremes over China

Wed, 01 Sep 2021 00:00:00 +0000

Effects of Tide-Surge Interactions on Storm Surges along the Coast of the Bohai Sea, Yellow Sea, and East China Sea

Tue, 15 Jun 2021 00:00:00 +0000

Factors Contributing to Rapid Decline of Arctic Sea Ice in Autumn

Tue, 15 Jun 2021 00:00:00 +0000

The Precipitation Variability of the Wet and Dry Season at the Interannual and Interdecadal Scales over Eastern China (1901–2016): The Impacts of the Pacific Ocean

Thu, 25 Mar 2021 00:00:00 +0000

南海北部次表层叶绿素最大值年际变化特征分析

Thu, 18 Mar 2021 00:00:00 +0000

Strengthened Ocean-Desert Process in the North Pacific over the Past Two Decades

Tue, 02 Feb 2021 00:00:00 +0000

基于Angstrom-Prescott模型和空间插值的山东省月太阳辐射再估算

Tue, 09 Jun 2020 00:00:00 +0000

基于Elman神经网络的日总辐射曝辐量预估

Tue, 15 Oct 2019 00:00:00 +0000

公众能否准确评价政府环保成效——基于CGSS2015的实证分析

Sun, 01 Sep 2019 00:00:00 +0000

中国“十二五”期间环境规制效率时空差异与驱动机制研究

Mon, 15 Jul 2019 00:00:00 +0000

Variability of Summer Precipitation Events Associated with Tropical Cyclones over Mid-Lower Reaches of Yangtze River Basin: Role of the El Niño–Southern Oscillation

Thu, 09 May 2019 00:00:00 +0000

Fertilization of the Northwest Pacific Ocean by East Asia Air Pollutants

Mon, 06 May 2019 00:00:00 +0000

Process Analysis of PM2.5 Pollution Events in a Coastal City of China Using CMAQ

Mon, 18 Feb 2019 00:00:00 +0000

基于广义回归神经网络的日总辐射曝辐量预估

Mon, 28 Jan 2019 00:00:00 +0000

Right Linear Map Preserving the Left Spectrum of 2x2 Quaternion Matrices; Pp. 378–386

Tue, 23 Oct 2018 00:00:00 +0000

ESTIMATION OF DAILY IRRADIATION EXPOSURE OF GLOBAL RADIATION USING ELMAN NEURAL NETWORK

Sun, 07 Oct 2018 00:00:00 +0000

Linear Map Preserving the Right Spectrum of Quaternion Matrices

Tue, 18 Sep 2018 00:00:00 +0000

Assessment Model of State Fragility and Its Application Based on Climate Change

Fri, 30 Mar 2018 00:00:00 +0000

Promotion Effect of Asian Dust on Phytoplankton Growth and Potential Dissolved Organic Phosphorus Utilization in the South China Sea

Wed, 14 Feb 2018 00:00:00 +0000

Analytical Solution of the Nitracline with the Evolution of Subsurface Chlorophyll Maximum in Stratified Water Columns

Wed, 10 May 2017 00:00:00 +0000

Contributions of Physical and Biogeochemical Processes to Phytoplankton Biomass Enhancement in the Surface and Subsurface Layers during the Passage of Typhoon Damrey

Mon, 09 Jan 2017 00:00:00 +0000

Modeling Seasonal Variations of Subsurface Chlorophyll Maximum in South China Sea

Wed, 09 Jul 2014 00:00:00 +0000

南海北部次表层叶绿素最大值年际变化特征的数值模拟研究

Wed, 01 Jan 2014 00:00:00 +0000

南海北部次表层叶绿素最大值年际变化特征的数值模拟研究

Sun, 01 Jan 2012 00:00:00 +0000

A Collaboration-competition Network Model for Teachers Based on BA Growing Networks

Tue, 12 Aug 2008 00:00:00 +0000

发展中区域环境经济优化模型和最优控制策略

Sun, 15 Jun 2008 00:00:00 +0000

一类投资竞赛模型的稳定性分析

Fri, 30 May 2008 00:00:00 +0000

课堂教学质量的模糊综合评判

Sat, 29 Mar 2008 00:00:00 +0000