学科交叉背景下应用海洋学课程教学改革与实践

摘 要：近年来，随着人工智能时代的到来和海洋强国战略的实施，传统的海洋科学人才培养方法已经无法满足时代和国家的需求。社会对于既懂科学、又懂技术的，具备可用性、复合型、有成长性的海洋科学人才的需求日益迫切。为了满足这一需求，深圳大学应用海洋学教学体系针对以往存在的教学问题和短板，实施专业交叉融合和人才培养体系优化。具体措施包括针对海洋科学与人工智能领域的交叉，更新和扩充教学内容;采用项目驱动、问题导向、学生中心的教学方法;采用多元化的课程评价方式;促进产学研融合实践教学。通过这些措施，深圳大学应用海洋学教学体系实现“宽口径、厚基础、强能力、全面发展”的海洋人才培养目标。这种综合性、交叉性和实践性的教学模式不仅可以满足当前社会和国家的需求，也能够为学生提供更广阔的发展空间，培养更具创新精神和实践能力的海洋科学人才。

关键词：学科交叉;海洋科学;人工智能;改革对策;海洋强国战略

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）27-0011-06

Abstract： In recent years， the rise of artificial intelligence（AI） and China's maritime power strategy have made it clear that traditional methods of cultivating marine science talent are no longer sufficient to meet the country's development needs. There is an urgent demand from society for ocean scientists who possess not only scientific and technological expertise， but also usability， versatility， and growth potential. To address the shortcomings of previous teaching systems， the Applied Oceanography teaching group at Shenzhen University has implemented interdisciplinary education and optimized the talent training system. The strategies adopted include updating teaching content to incorporate the application of AI in oceanography， using project-driven， problem-oriented， and student-centered teaching methods， employing diversified curriculum evaluation methods， and promoting the integration of enterprises， universities， and research institutes in practical teaching. Through these measures， Shenzhen University's Applied Oceanography teaching system has achieved the goal of cultivating ocean talents with "wide caliber， solid foundation， strong ability， and comprehensive development". This comprehensive， interdisciplinary， and practical teaching mode can not only meet the country's needs but also provide students with greater potential for development， and cultivate ocean science talents with a more innovative spirit and practical ability.

Keywords： interdisciplinary; Oceanography; artificial intelligence; reform strategies; maritime power strategy

我国国务院于2021年底发布批复，原则同意了《“十四五”海洋经济发展规划》，明确开发与保护海洋资源的相关战略，协调资源开发与保护的关系，切实维护我国海洋资源权益，构建海陆连通，有效提高我国海洋竞争力，发展合作共赢、人海和谐、依海强国富国。在信息化的时代背景下，如何寻求积极有效的教学模式，准备体系化的教学素材，培养既懂科学又懂技术的、可用的、复合型的、有成长性的海洋科学人才，对海洋科学专业教师提出了新的挑战。

学科交叉是当前科研、教学发展的趋势之一，其在海洋科学领域的应用也日益受到重视[1-2]。随着人工智能技术的发展，深度学习方法在海洋数据挖掘任务中表现出色，特别是在海洋动力灾害的短期预报和应急响应方面具有很大的潜力[3-4]。传统数值模型计算所需时间较长，限制了其在突发性海洋动力灾害的预报上的应用。而深度学习模型在处理大规模数据时具有很高的计算效率，并且在预测结果时效性方面具有优势[5]。因此，人工智能技术在海洋科学领域的应用将有助于实现海洋灾害预报的时空精细化和预报要素的多样化、定量化和时效性等方面的需求。随着新技术与课程教学改革的不断融合，海洋科学专业教师需要更新多学科专业技术，积极将最新的信息技术应用到教育教学改革中。这将有助于提高学生的综合素质和创新能力，培养更多具备跨学科知识和技能的综合型人才，进而推动海洋科学领域的发展，提升国家核心竞争力。

深圳大学海洋科学专业建立于2011年，历经10年发展，于2021年形成较完备的应用海洋学教学体系，其建设强调学科的交叉性、应用性与综合性（图1）。然而，从计算机技术发展适应角度看，该教学体系仍存在内容呆板落后，不具备适应现代海洋学发展的时代性与前沿性;当前的应用海洋学教育侧重于海洋灾害的动力机制介绍及传统计算流体力学基础知识讲解，在基于人工智能的海洋灾害预警预报上还没有建立起相对成熟的纵向布局;此外，海洋教学在实践方面仍停留在计算机实验和传统流体力学实验上，无法有效地提升学生的科技创新能力和拓宽学生的专业领域知识。因此，现有的人工智能在应用海洋学教学体系和教学方式方面不能适应建设中国特色海洋强国的战略发展目标，应有效创新升级应用海洋学课程教学内容，丰富教学形式，开发更高效先进的教学方式和模式。

一 应用海洋学教学内容与教学目的

（一） 教学内容

应用海洋学的主要研究方向是应用海洋科学原理和方法解决海洋问题，特别是与海洋环境、资源和灾害相关的问题。应用海洋学当前的课程教学内容涉及海洋生物学、海洋气象、海洋资源利用及开发、海洋环境保护、海洋灾害和海洋工程等[6]。其主要教学内容如下所述。

1）海洋灾害是应用海洋学的重要教学内容之一。现阶段，海洋灾害涵盖海洋生物、海洋地质、海洋气象和海洋污染灾害等[7]。海洋灾害学的教学目标是研究这些灾害的成因、特征、演变规律和影响，研究海洋灾害的预测和预警技术，通过建立数学模型和计算机模拟，模拟海洋环境中的物理、化学和生物过程，预测和评估不同海洋灾害的发生、演化和影响，提高海洋灾害的预测和预警能力，为海洋灾害防治和应急响应提供科学依据。

2）海洋环境保护的教学内容涉及海洋生态环境、海洋生物多样性、海洋资源三大方面的保护，以及海洋污染防治、海洋环境监测和评估及海洋法律和政策[8]。通过研究海洋污染的来源、类型、特点和影响，海洋生物多样性的分布、变化和保护措施，海洋生态系统的结构、功能和演化规律，海洋资源的分布、利用和管理，海洋环境监测和评估的方法、技术和标准，以及国际海洋法律和政策，保护海洋环境，促进海洋可持续发展。

3）海洋气象是研究海洋大气相互作用及其对海洋环境和人类活动的影响的学科。海洋气象教学内容通常包括海洋气象、海洋天气现象、海洋气象要素、大气环流、海洋气象预报、海洋气象应用[9]。通过学习海洋气象，学生能够了解海洋大气系统的基本特征，掌握海洋气象要素的测量和分析方法，了解海洋气象现象的成因和影响，掌握海洋气象预报的基本原理和方法，并能够将所学知识应用于海洋资源开发、航运、渔业、海上救援和海洋环境保护等方面。

4）海洋生物学是研究海洋中各种生物的起源、结构、功能、分布、分类、生态和演化等方面的学科[10]。教学内容包括海洋生态学、海洋生物的生理学、形态学与分类学、海洋生物的分布与生态环境、海洋生物的演化与多样性、海洋生物的保护与利用及海洋生物技术。通过相关学习，了解海洋生态系统的结构和功能，并为生态环境保护提供科学依据。

5）海洋工程是研究海洋环境下的建筑、机械和电气工程问题的学科，其教学内容通常包括海洋工程基础、海洋工程设计、海洋机械、海洋电气、海洋结构安全及海洋资源开发[11]。通过学习工程力学、材料力学、结构力学等工程学基础知识，海洋工程设计的基本原理和方法，海洋电气系统的设计和制造，海洋能源开发和利用的技术和方法，掌握如何设计和建造安全的海洋结构。

综上所述，应用海洋学是一门涉及面广、内容抽象、技能要求高的学科，涉及海洋科学、工程学、环境科学、生物学、地球物理学、地质学、化学和气象学等多个领域的知识。它研究如何利用海洋资源，保护海洋环境，以及在海洋中开展各种人类活动。应用海洋学的教学目的就是让学生掌握基础知识和技能，为保护海洋环境、利用海洋资源、提高海洋灾害的预测和治理能力做出贡献。

（二） 教学目的

深入了解行业动向和需求，坚持“立足深圳，服务南海沿海，面向全国”的服务面向定位，切入行业主流，紧密结合行业需求，建成与国家战略和地方海洋经济社会发展相适应的特色应用海洋学专业教学体系。秉承“既要顶天，又能立地”的海洋人才培养理念，理论与应用并重，科研与实践并举，着力培养既懂科学、又懂技术的可用的、复合型的、有成长性的人才，既能满足广东省、粤港澳大湾区和深圳市海洋发展的需求，同时也能满足各涉海部委的需求，实现“宽口径、厚基础、强能力、全面发展”的海洋人才深圳本土培养目标，将思想政治教育贯穿在研究生教育全程，体现在管理与培养研究生的所有环节，并通过与实践活动有机结合的方式深入思想政治教育，培养具有良好的思想道德和较高的人文科学素养的海洋科学专业高级人才。

二 当前应用海洋学教学存在问题

（一） 教学内容陈旧，教学中难以体现最新成果

在人工智能技术高速发展的背景下，应用海洋学课程知识点涉及面广，包括物理海洋学、化学海洋学、生物海洋学及海洋地质等基础知识;同时，涉及计算流体力学、地理信息系统、人工智能等经典与现代技术学习，包括网格划分策略和数值方法、程序设计和调试、数值解的显示和评估、知识表示、问题搜索、机器学习、遗传算法等。此外，海洋灾害预警预报技术从最初的基于超级计算机的数值预报模型，发展到基于人工智能的部分量化预报模型，特别是针对图像处理的深度学习技术，目前已被广泛应用于海浪、海温、风暴潮等海洋要素的中短期预报[3-5]，海洋三维温盐结构的快速反演[12]，中尺度涡、绿潮等海洋生态灾害的智能识别[13-14]等。但是，当前应用海洋学教育存在和前沿实践技术脱节的现象，海洋应用学教育无法及时追溯到海洋科学领域中人工智能技术的最新运用进展，这也在一定程度上导致教育活动与专业性实践化人才培养的脱节，无法真正促进海洋科学的进步发展，也无法使学生掌握最前沿的海洋应用技术。所以，怎样发展横向教育系统、实现多学科交融，帮助学生及时了解海洋应用前沿技术，促进学生更好地将海洋理论知识运用到战略实践之中，亟需教育工作者全面改革教学大纲，进行完善的学科设计。

（二） 教学方法传统，与国家及社会需求脱节

现阶段，传统海洋科学理论教学仍占据高校海洋应用教学的主导，讲授内容仍侧重于各种海洋环境灾害动力机制介绍及传统计算流体力学基础知识，教学模式仍停留在课堂灌输层面，采用传统的“填鸭式”授课模式，严重禁锢学生的创新思维。同时，部分教师本身的专业方向缺少交叉学科的理论知识，无法支撑起掌握交叉学科教育理念，更无法充分利用现阶段高速发展的人工智能技术融汇至教育模式中，禁锢了教育思路的拓展和学生培养方式的创新。然而，随着大数据时代的到来，许多线上网络课程被开发出来，为学生丰富了知识学习方式，更满足了许多学生的个性化学习需求。与此同时，高校培养的人才与实际社会需要的人才无法有效接轨的问题日益突出，成为目前国家和社会亟需解决的问题[15]。现阶段，许多高校教师停留在象牙塔中，未能充分了解当前海洋类企业人才需求和未来发展趋势，无法及时调整变革教学内容，导致学校人才培养与社会人才需求无法有效匹配。当前亟需正确认知社会与国家人才的实际需求情况，调整教学内容，创新教学模式，从学生的角度出发，进行更加丰富完善的个性化人才建设。

（三） 评价方式单一，无法体现学生综合素质

为有效培养人才、推动海洋科学教育的长效发展，科学的课程评价体系建设尤为重要。应用海洋学课程考核体系课程大多采用传统的单一的教学评价模式，限制了课程评价的内源认知与多元化发展，无法有效促进教学体系的升级。以深圳大学应用海洋学、海洋灾害的成因与数值预报等课程的评价体系为例，由日常课堂表现评价和期末考试成绩作为课程评价指标（比例为4∶6），日常课堂表现采用随堂测试、课后作业、文献翻译等形式为主。期末考试的试卷往往以客观题为主，评价学生对课程大纲要求的理论知识的学习情况，缺乏对学生课程理论应用实践、科研创新能力的评价。考察过程未考虑到学生的兴趣爱好和学习特点，造成客观性差，缺乏多样性和灵活性，不能准确反映学生的学习水平，难以发掘学生的潜力和优点。同时，传统教学评价方法大多以纸质方式进行，反馈及时性较差，往往无法及时发现学习过程中的问题，从而及时调整教学策略，影响教学效果。对应用海洋学教育内容应构建起科学全面、系统完善的评价体系，充分发挥其对课程建设的积极指导价值，有效研发学科交叉背景下应用海洋学教育特色课程评价系统，践行教育评价体系的深入改革创新。

（四） 课程脱节，难以适应我国海洋经济发展需求

应用海洋学各课程涉及海洋科学、计算机科学的多种先进技术，难度较大。在教师综合素质有待提升、实验教学计划落后、教学资源不足的现状下，目前实践教学普遍薄弱，局限于潮汐调和分析预报、环境流体动力学模型（the Environmental Fluid Dynamics Code）等设计简单的实验编程与模型应用，所涉及的均为已被淘汰的老旧应用技术，导致学生在课程内容掌握方面缺少主动性和创造性，使学生缺乏实践经验和与行业接轨的能力。与此同时，人工智能技术和思维逻辑还未充分运用到实践课程教学中，教师采用给予学生特定的基础程序，让学生在此基础上进行简单的设计与修改，限制了学生的开拓创新思维培养，更桎梏了学生实践创新能力的开发，这种教育模式与“宽口径、厚基础、强能力、全面发展”的海洋人才的培养目标不匹配，无法有效培养出满足我国海洋科学发展需求的人才。怎样将先进的人工智能技术有效运用到海洋科学实践课程之中，使学生将理论知识融会贯通到实践工作方面，是相关教育研究领域亟需解决的问题。

三 课程教学改革创新探讨

（一） 更新教学内容，构建学科交叉融合纵横向知识体系

深圳大学应用海洋学教学体系包含应用海洋学、海洋灾害的成因与数值预报、海洋管理概论、智慧海洋技术与应用和海洋法等专业特色课程（图1），其课程教学内容需要与海洋科学导论、物理海洋学、化学海洋学等基础课程有显著的差异，需要体现出教学的特色和高度。课程具有学科交叉特性显著，专业知识点繁多，学习难度较大的特点。其中，交叉学科教育理念已经成为给学科赋能、促进现代科技发展的重要源动力，国内外高校越来越重视课程的多学科综合一体化。深圳大学充分利用学科综合优势，集合计算机与软件学院、生命与海洋科学学院优秀教师力量，推进应用海洋学课程体系教学内容改革，使学科理论教学与实践教学紧跟人工智能发展前沿。例如，在海洋大数据的背景下，应用遗传算法、关联规则法等算法，挖掘提取有价值的信息，从而更有效地了解海洋环境要素间的时空关联;在海浪预报方法讲授中，在讲授数值求解海浪能量方程的第三代海浪模型的基础上，进一步介绍基于贝叶斯网络、长短期记忆人工神经网络等深度学习模型的有效波高智能化预报方法;在讲授基于海流-生态耦合模型对赤潮等生态灾害的预报方法基础上，进一步介绍基于循环神经网络、多层感知器等深度模型的智能化预方法，让学生牢固树立“科学为技术服务，技术需要以科学为依托”的思想，深刻理解多学科交叉联合应用的优势。

（二） 改革教学方法，启发式教学培养学生科研能力

亟需转变传统的灌输式课堂教育模式，由“以教师为中心”向“教师-学生”研讨式教学方式转变。根据现代学生自主学习能力不断提升的现象，开发我国MOOC特色线上教学模式，引导学生通过自学方式学习自己感兴趣的课程，并在线进行随堂测试评价知识掌握情况，由此，教师能够实时掌握学生对课程内容的掌握情况，并进行探究式课程设计，了解学生的兴趣点，引导课堂讨论，提高学生的参与度，为学生进行高效的答疑解惑，总结概括学生学习的实际情况。此外，MOOC的发展也对教师提出了更高的专业要求，教师需要具备随时扩展补充MOOC线上课程中所缺少理论知识的能力。同时，在教学过程中使用案例法，利用丰富的多媒体资源，使教学内容形象化，增强课程的实用性。例如，以针对黄海绿潮灾害建立的“黄海绿潮灾害应急遥感监测与预测预警系统”为经典案例，系统介绍海洋生态灾害的遥感监测技术、实时同化预报技术、智能化预警预报技术，提高知识点的趣味性和课堂学习的主动性。与此同时，随着人工智能技术的不断创新，其在海洋科学中的应用也无法被全面地在课堂教学中传授给学生。因此，应用海洋学的课堂学习人数应限制在20～30人，以便于开展“翻转课堂”教学与学术研讨。教师可以让学生分组，完成科学选题、资料调研、文献综述及小组汇报，使所有学术都能参与到自主学习与个性化学习中，激发学生对人工智能背景下应用海洋学的浓厚兴趣，对学生的综合能力培养具有积极促进作用。

（三） 完善评价机制，采用多元化课程评价方式

由于应用海洋学多学科内容交叉、应用实践要求高的特点，单纯通过一张试卷和几个实验进行考核，很难体现出培养“既要顶天，又能立地”的海洋人才教学目标。采用综合考察的方式，兼顾基础知识掌握、实践能力和专业素养三个方面，通过学生与教师互评、线上线下有机结合、定性定量分析评价、过程与总结性考核科学结合的评价体系，培养优质的海洋科学人才。所以，深圳大学积极促进教学评价方式的多元化发展，增加专题讨论论坛、企业课堂研究评价、口头汇报展示评价、小组项目评价等方式，提高过程性考核占比。积极开展编程类计算机实践课程，开拓更多具有交叉学科特性的应用课题研究项目，补充海洋类课程的评价体系，有效培养创新型人才，从而加强对学生综合素质的评价。同时，在期末考试试卷中引入部分开放性题目，要求学生针对政府及社会需求，自主设计海洋灾害预警预报系统（如自主设计，可应用于台风影响下的粤港澳大湾区海洋动力灾害的智能预警预报系统），通过多维度的课程评价体系，对学生的自主创新能力、自主学习能力、团队合作能力、动手实践能力进行综合评价，充分考核学生的海洋专业素养和运用人工智能等高科技技术解决海洋应用难题的能力。

（四） 产学研协同育人，强化实践教学环节

社会经济的发展离不开科技的进步与革新，优化人才培养模式和科技成果转化是国家重要的发展战略。产教融合和校企合作能够使学生直接参与到企业的研究项目之中，将企业的工程案例及其处理方案纳入海洋科学教育范畴，提高学生案例分析与问题处理能力、创新及团队合作能力，是海洋科学教育的重要发展趋势之一。同时，《全国海洋经济发展“十三五”规划》《粤港澳大湾区发展规划纲要》《中共中央、国务院关于支持深圳建设中国特色社会主义先行示范区的意见》强调支持深圳建设全球海洋中心城市，深圳在国家海洋战略领域的地位不断提升。在此背景下，深圳大学积极了解最新的行业动态和企业需求，探索校企合作教学模式，与深圳市海洋发展研究促进中心、中海油信息科技有限公司、深圳市朗诚科技股份有限公司等国家高新技术企业积极合作，共建实习实训基地，将基于人工智能的海洋观测数据质量控制与智能分析、海洋灾害预警预报等技术引入课程实践环节，形成产学研深度融合。积极开展学术论坛、学术讲座、学术会议等活动，增强大学与企业间的学术交流;通过讨论反思，让学生在实践中结合理论、发现问题、解决问题。此类教学模式激发了学生的学习热情，培养了学生的实践能力，激励学生自主思考，挖掘学生的潜能，同时培养学生的科研能力和自主创新能力。

四 结束语

当前以人工智能、大数据、物联网、互联网及虚拟仿真技术等为代表的信息技术不断取得突破，世界正处于新一轮科技革命的孕育兴起时期[16]。时代对高校教师的教学改革基础新的要求，各高校正大力开展学科交叉课程建设工作[17-18]。本文以深圳大学应用海洋学教学体系的教学改革为例，针对课程目标和特色，面对当前教育方面的问题，亟需全面探索和创新教育的内容、模式、评价体系和实践教学方法等（图2）。在学科交叉的大背景下，教学内容前沿化与学科交叉综合化、采用“翻转课堂”等激发学生自主创新性的教学方法、注重考察学生的综合素质、加强基于产学研教学实践，实现满足建设我国海洋强国战略目标的实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质、复合型海洋科学人才要求。

随着国家对海洋经济的重视和发展需求，海洋科学专业教师需要积极探索新的教学模式和教育手段，以适应信息化时代的需求。其中，一些具有应用价值和前瞻性的技术，如人工智能、云计算、大数据等，已经在海洋科学领域得到广泛应用。教师可以结合这些新技术和工具，开展创新的课程设计和实践活动，提高学生的创新思维和实践能力。同时，教师还需要根据新的教育需求和目标，建立更加完善的教学体系和教材体系，包括课程设置、课程内容、课程评价等方面的优化和调整，以培养更具综合素质和竞争力的海洋科学人才。此外，海洋科学专业教师还应积极参与科研工作，不断更新自身的学术知识和技能，紧密结合海洋科学研究的前沿和实践需求，引领学科交叉和创新，为培养具有较强应用实践与创新能力的新时代海洋科学人才提供学术支撑和指导。

参考文献：

[1] 孙永福，杜星，宋玉鹏，等.人工智能在海洋工程地质领域的应用[J].海岸工程，2022，41（4）：340-350.

[2] 庄一凡，吴德烽.基于科教融合与人工智能的船海人才培养探索[J].集美大学学报（教育科学版），2021，22（4）：59-62.

[3] 朱晓雯，侯宇，刘玉海，等.深度学习方法在海浪有效波高数据高分辨率处理中的应用[J].中国海洋大学学报（自然科学版），2020，50（11）：22-29.

[4] 余璇，石绥祥，徐凌宇，等.基于深度学习的赤潮发生预报方法研究[J].海洋通报，2021，40（5）：566-577.

[5] 屈远，高志一，蔡靖泽，等.数值模型和智能模型的海浪预报能力比较[J].海洋预报，2022，39（5）：17-26.

[6] 《应用海洋学学报》[J].应用海洋学学报，2020，39（2）：304.

[7] 姜志浩，蔡勤禹.我国海洋灾害演变趋势分析（1949—2020）[J].防灾科技学院学报，2022，24（2）：90-99.

[8] 张海文.《中华人民共和国海洋环境保护法》发展历程回顾及展望[J].环境与可持续发展，2020，45（4）：79-84.

[9] 丁锋，顾润源.海洋气象功能区分类初探[J].海洋湖沼通报，2020（3）：89-94.

[10] 孙聪，徐林，侯卓妮，等.基于应用型人才培养需求的海洋生物学实习教学改革[J].教育教学论坛，2020（45）：155-157.

[11] 张敏，袁文永，孟珣.建设海洋强国战略背景下船舶与海洋工程专业课程体系改革探索——以中国海洋大学为例[J].大学，2022（35）：37-40.

[12] XIAO C， TONG X， LI D， et al. Prediction of long lead monthly three-dimensional ocean temperature using time series gridded Argo data and a deep learning method[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation， 2022（112）：102971.

[13] 张家灏，邓科峰，聂腾飞，等.基于机器学习的海洋中尺度涡检测识别研究综述[J].计算机工程与科学，2021，43（12）：2115-2125.

[14] 赵尊强，陈鑫，刘慧芳，等.基于改进FCN网络的GOCI绿潮分类研究[J].软件导刊，2020，19（3）：69-73.

[15] 吕婧，杜立彬.新工科背景下海洋技术专业人才培养模式的探索与实践[J].山东教育，2022（25）：38-39.

[16] 黄茂勇，叶姗.人工智能赋能高职院校“课堂革命”：技术逻辑与行动框架[J].教育与职业，2023（1）：82-89.

[17] 周喜存，柯尊斌.地方高水平大学促进学科交叉融合的策略与通路[J].高教学刊，2023，9（3）：13-16.

[18] 黄玉，李立，孙伟民，等.海洋强国背景下创新型研究生培养模式探索[J].高教学刊，2022，8（27）：158-161.

基金项目：广东省高等学校特色专业建设项目“深圳大学海洋科学专业”（839-0000027162）;深圳大学学科交叉课程建设项目“海洋灾害的成因与数值预报”（860-000001022115）;深圳大学教学改革研究项目“海洋强国战略视野下海洋管理概论课程思政建设与融合创新”（JG2022124）

第一作者简介：牛茜如（1989-），女，汉族，山东青岛人，博士，副研究员，硕士研究生导师。研究方向为物理海洋学。

*通信作者：牟林（1977-），男，汉族，山东青岛人，博士，二级教授。研究方向为物理海洋学。