在当前数据爆炸的时代，需要解决的突出挑战包括：如何将数据驱动的机器深度学习 (MDL) 与科学驱动的动力模型相结合以推进科学？MDL如何既能获得益处，又能推进科学技术的发展？显然，科学驱动的MDL是一条健康的发展道路。事实上，MDL确实起源于我们对自然世界的理解——数学建模用于动态和物理过程，数据采样用于状态——贝叶斯定理指导模型与数据的结合。

如今，MDL在几乎所有领域都发挥着越来越重要的作用。特别是在具有强烈应用性质的海洋科学和工程领域，MDL是一个非常强大的工具，其发展和应用已成为热门话题。一方面，基于动力模型的再分析扩展了MDL的数据来源。另一方面，高精度动力建模需要MDL来突破由详细尺度相互作用中的非线性反馈带来的瓶颈。

基于此，JMSE 邀请了中国海洋大学的张绍晴教授和董军宇教授、哈尔滨工程大学的赵玉新教授、欧洲中期天气预报中心的左浩博士和山东科技大学的刘厂博士，共同创建特刊“Ocean Climate: Deep Learning, Statistical Methods and Dynamical Modeling (海洋气候：深度学习、统计方法与动力模型)”。在本期特刊中，我们征集涉及海洋科学和工程研究与应用中机器深度学习、统计方法和动力模型的最新进展的论文，包括先进的机器学习算法、统计方法和动力模型的新思想、数据同化、融合MDL的物理参数化等。我们提出这样一个概念：科学驱动的MDL模型将帮助我们进一步理解动态和物理过程，从而进一步推动科学技术的发展，潜在的主题包括但不限于以下内容：

融合MDL的气候和化学建模；

地球系统建模、数据同化和参数估计；

中尺度和亚中尺度海洋过程；

基于贝叶斯定理的MDL算法；

数据同化引导的MDL算法；

融合MDL的新数据同化算法；

融合MDL的参数化和参数估计；

先进的深度神经网络算法和统计方法；

先进的多尺度MDL模型；

MDL驱动的云和微观物理表达；

先进的动力建模方法和方案。

投稿截止日期：2025年2月10日

客座编辑

张绍晴 教授

中国海洋大学

中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室“筑峰人才工程”第一层次教授，山东省“泰山学者”特聘专家，青岛市“创新领军”人才。主持研发了世界范围内第一个耦合模式资料同化系统，该系统所作的年代际气候预测代表美国NOAA参与国际政府间气候协作组织第五次评估报告 (IPCC-AR5)。在高分辨率耦合地球系统模式研发和大气海洋耦合资料同化与预报初始化研究方面作出过杰出贡献，曾荣获NOAA杰出研究论文奖、美国联邦商业部研究和发展金牌奖。在《自然》子刊和《科学》子刊上发表过多篇前沿科学研究成果，在多个国际期刊上发表研究论文逾百篇。主持科技部国家重点研发计划 (“两洋一海”区域超高分辨率多圈层耦合延伸期预测系统) 突破区域超高分辨率多圈层耦合模式开发、结合动力降尺度的耦合资料同化系统研发过程中的关键技术，实现区域内动力环境多时空尺度、全要素和无缝隙涵盖的延伸期预测，建立了超高分辨率多圈层耦合延伸期数值预测系统。现致力于在国产众核异构超算上，研发国家级自主知识产权的高分辨率全球和超高分辨率区域地球系统模式，以及无缝隙天气气候预报预测系统，由此打造海洋及天气气候领域科研及实验预报预测平台。

研究领域：地球系统多圈层耦合模式和同化；地球系统可预报性等

赵玉新 教授

哈尔滨工程大学

哈尔滨工程大学智能科学与工程学院教授，国家级创新团队带头人。中国青年科技奖获得者，霍英东教育教学奖获得者。担任“先进导航与海洋智能装备技术”国家地方联合工程研究中心主任，“导航仪器”教育部工程研究中心主任，工信部研究型教学团队负责人，国家级虚拟教研室负责人，国家级一流本科课程负责人。曾在美国纽约州立大学、英国帝国理工学院访问学习。长期从事船舶导航与海洋仪器技术研究工作，主持国家重大专项课题、国家自然科学基金、行业技术基础科研等30余项。以第一完成人获得省部级技术发明一等奖2项，首届黑龙江省科学技术成果转化奖一等奖。主持获得中国自动化学会教学成果一等奖。出版学术著作4部，获得授权国家发明专利15项 (转让8项)，软件著作权6项。目前担任中国航海学会理事、中国惯性技术学会理事、黑龙江省自动化学会副理事长、IET (英国工程技术学会)  Fellow、IEEE高级会员。

研究领域：水下导航技术及应用；海洋传感器及业务化海洋学；智能航海技术等

董军宇 教授

中国海洋大学

中国海洋大学信息科学与工程学部部长、海德学院院长，国际计算机学会 (ACM) 青岛分会主席，法国Interdisciplinary Graduate School for the Blue Planet (ISBlue) 国际学术委员会委员。主持承担了科技部国际合作项目一项、国家自然科学基金项目六项，包括重大仪器 (自由申请) 项目一项、NSFC-山东联合基金一项，此外还主持承担了多个省部级项目。研发了分辨率达到毫米级的定点式海底地形获取设备，已应用于国家深海基地管理中心。

研究领域：海洋数据科学；机器学习；计算机视觉

左浩 博士

欧洲中期天气预报中心

欧洲中期天气预报中心海洋海冰耦合分析系统的负责人，研发了欧洲中期天气预报中心第五代全球海洋海冰集合分析-再分析系统 (OCEAN5)，该业务系统被用来为欧洲中期天气预报中心耦合预报系统 (中期/次季节/季节预报) 提供海洋和海冰的初始条件。OCEAN5的再分析产品 (ORAS5) 为了解和监测全球气候变化中海洋及海冰的作用提供了重要资源，并被广泛应用。主持了哥白尼海洋环境服务 (CMEMS) 中BRONCO和GLO-RAN等研究项目，欧盟H2020 AtlantOS和SPICES、ESA海平面气候变化倡议 (CCI-Sea Level)，以及欧盟FP7 MyOcean/MyOCEAN2等项目中一系列子课题的研究。

研究领域：海洋海冰模型及数据同化；耦合数据同化；海洋观测系统应用；海洋翻转环流与混合过程等

刘厂 博士

山东科技大学

山东科技大学海洋科学与工程学院教授，青岛市西海岸新区创新领军人才，长期从事人工智能海洋学、海洋信息智能应用领域的关键技术研究和装备研制工作，主持省重点研发计划“数字经济”重大专项、海洋环境保障装备研制和研究类项目等20余项。主持研制的海洋环境保障装备已在海洋领域得到推广应用；牵头研制的智能分析预报、多维可视化、航路规划与分析评估等技术成果已经在多家单位推广应用；主要科研成果获省部级科技奖励3项。

研究领域：人工智能海洋学；海洋信息智能应用等

了解更多特刊信息：https://www.mdpi.com/si/214912

进入期刊英文主页：https://www.mdpi.com/journal/jmse

JMSE 期刊介绍

主编：Charitha Pattiaratchi, The University of Western Australia, Australia

期刊内容主要涉及海洋工程、海岸工程、海洋环境科学、海洋生物学、物理海洋学、化学海洋学、海洋地质学、海洋能源、海洋污染、海洋灾害以及海洋水产养殖等一般领域的研究。

2023 Impact Factor：2.7

2023 CiteScore：4.4

Time to First Decision：16.9 Days

Acceptance to Publication：2.6 Days