一、成员介绍
数字海洋科研团队，经过十多年的建设，形成由计算机、数理、海洋遥感、信息工程等多学科背景组成高水平科研团队，其中教授4人，副教授5人，讲师/工程师5人，在校硕/博士82人，是一支思想进步、团结奋进、追求卓越的团队。
二、主要研究方向
团队以国家基础性战略资源“海洋大数据”为驱动，聚焦于知识驱动的多源海洋大数据管理与安全共享、海洋信息深度分析与挖掘、海洋大场景智能计算、面向复杂决策的海洋智慧服务等前沿开展研究，覆盖大数据分析、人工智能与深度挖掘、高性能计算、智能服务等重要新兴信息技术领域。
三、主要科研成果
主持国家科技部重点研发计划项目、国家自然科学基金等国家级项目12项，上海市地方能力建设项目、上海市自然基金、上海市扬帆计划等省部级项目10项，其他项目9项；发表论文120篇，其中SCI论文22篇；授权发明专利29项，软件著作权12项；出版专著、教材2本；近年来，荣获上海市三八红旗集体、2022年度海洋科技进步奖一等奖、上海市科技进步奖二等奖、上海市教学成果奖二等奖、中国产学研合作创新成果奖一等奖、中国专利奖优秀奖、上海市研究生课程思政示范团队等数十项科研教育类奖项。
四、主要研究内容
1、海洋时空大数据传输监控与预报发布系统
该项目构建一套上海海洋环境观测预报数据传输监控展示与产品发布系统，实现对上海沿海海洋观测数据、遥感产品可视化集成展示与观测数据实时监控、数值预报产品可视化、海况初频的二次开发及优化，系统实现了对东海预报中心整个预报过程的全程监控，包括观测数据采集传输、数值模型计算及最后的可视化。系统实现了对预报过程的计算管理等工作，并将整个过程已直观的形式进行了可视化，基于大数据技术实现了整个预报过程的全面监控及加速。
2、基于机器学习的海洋时空大数据智能分析及其在海洋灾害中的重大应用
风暴潮灾害预报是防灾减灾决策的重中之重，它涉及天气海洋、地理、近岸工程四大系统以及海浪、潮流众多模型的协后处理。针对潮灾预见期短、信息获取难和长时预报精度要求高问题，首创性提出了一个基于时空序列模式挖掘和机器学习的预扣模型参数预估方法。针对风暴潮灾害多模型耦合计算中工作流、数据流复杂，数据时空尺度匹配难等问题，首次提出了一个以cean-Artifact为中心的多粒度协作框架，实现天气、海洋、地里近岸工程等大型数值计算系统的无缝集成与高效数据交换。
五、产教融合工作
团队坚持产学研合作，积极与涉海部门和企业对接，以计算机科学核心理论和技术着力解决海洋信息服务、智能分析等领域的关键问题，打造海洋创新人才培养平台。2008年参与国家“数字海洋”信息基础框架建设以来，与20多家涉海企事业单位联合制定系统化实践体系，与东海海洋工程勘察设计研究院共建上海市第一批研究生工程硕士实践基地，入选上海市示范级专业学位研究生实践基地，为涉海企事业单位培训相关技术人员达2000多人次。
