題目🤴：面向智慧航運時代的車/港/船高精度視覺導航研究初探

報告摘要：

智能航運、智能船舶是建設交通強國、海洋強國和製造強國的關鍵著力點🛏。基於計算機視覺、人工智能和深度學習等方法突破智能車/港/船的駕駛環境感知瓶頸已成為領域內的研究焦點。本次研討會主要聚焦於自動化碼頭和智能船舶場景下人😣、車、船舶高精度視頻軌跡提取與分析工作。

個人簡介：陳信強🥤，沐鸣2博士後，任職於上海海事大學物流科學與工程研究院♝🙋🏻‍♀️，講師，碩導，主研領域為智能交通視頻分析與理解、海事交通大數據挖掘🏇🏻。近三年以第一作者身份SCI論文20余篇👌🏿，其中6篇論文入選ESI高被引，以通信作者身份發表SCI論文20余篇，入選愛思唯爾2022高被引科學家榜單。近三年以第一發明人申請/授權國際/國內發明專利13項，軟著3項。受邀擔任Journal of Advanced Transportation等4個SCI期刊客座編輯，主持國家自科基金青年項目、中國博士後基金、國家水運安全工程中心開放基金等5項目。

題目：平流層QBO幹擾東亞冬季地表氣溫對ENSO的響應

報告摘要：

厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）在東亞冬季地表氣溫預測中起著至關重要的作用，許多研究都試圖利用ENSO提高季節預測水平。然而，受諸多因素的影響🌽，使用ENSO進行預測仍存在很大的不確定性和挑戰。研究表明，平流層準兩年振蕩（QBO）會幹擾東亞冬季地表氣溫對ENSO的響應，地表氣溫對厄爾尼諾（拉尼娜）事件的響應在QBO的西風（東風）位相期間變得相當弱。近幾十年來，這種幹擾呈增加的趨勢🐦，影響了ENSO作為地表氣溫季節預測因子的可用性。QBO對東亞地表氣溫的調節主要是通過影響副熱帶緯向風和北太平洋波活動來實現的。考慮到QBO的周期性運動🚅🆔，QBO可能成為改善東亞地表氣溫季節預測的因子。

個人簡介：張如華👕，青年副研究員，主要研究平流層對流層相互作用、以及海洋和平流層在季節氣候預測中的聯合應用。