题目：面向智慧航运时代的车/港/船高精度视觉导航研究初探

报告摘要：

智能航运、智能船舶是建设交通强国🎼、海洋强国和制造强国的关键着力点🧍‍♂️。基于计算机视觉、人工智能和深度学习等方法突破智能车/港/船的驾驶环境感知瓶颈已成为领域内的研究焦点🛷。本次研讨会主要聚焦于自动化码头和智能船舶场景下人、车🧗🏿‍♂️、船舶高精度视频轨迹提取与分析工作。

个人简介👜：陈信强👩，万事娱乐博士后💇🏻‍♂️，任职于上海海事大学物流科学与工程研究院，讲师，硕导👆🏿，主研领域为智能交通视频分析与理解💂🏿‍♂️、海事交通大数据挖掘。近三年以第一作者身份SCI论文20余篇，其中6篇论文入选ESI高被引，以通信作者身份发表SCI论文20余篇🤽‍♂️，入选爱思唯尔2022高被引科学家榜单🐜。近三年以第一发明人申请/授权国际/国内发明专利13项，软著3项。受邀担任Journal of Advanced Transportation等4个SCI期刊客座编辑，主持国家自科基金青年项目🙇🏿‍♂️、中国博士后基金🩰、国家水运安全工程中心开放基金等5项目。

题目：平流层QBO干扰东亚冬季地表气温对ENSO的响应

报告摘要📒：

厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）在东亚冬季地表气温预测中起着至关重要的作用，许多研究都试图利用ENSO提高季节预测水平。然而，受诸多因素的影响🫃🏼，使用ENSO进行预测仍存在很大的不确定性和挑战。研究表明🧑🏽‍🍼，平流层准两年振荡（QBO）会干扰东亚冬季地表气温对ENSO的响应👩🏽‍⚖️，地表气温对厄尔尼诺（拉尼娜）事件的响应在QBO的西风（东风）位相期间变得相当弱。近几十年来，这种干扰呈增加的趋势🔯🧽，影响了ENSO作为地表气温季节预测因子的可用性。QBO对东亚地表气温的调节主要是通过影响副热带纬向风和北太平洋波活动来实现的。考虑到QBO的周期性运动，QBO可能成为改善东亚地表气温季节预测的因子。

个人简介：张如华🙅🏽‍♀️，青年副研究员🤩，主要研究平流层对流层相互作用🫶🏿、以及海洋和平流层在季节气候预测中的联合应用🙋🏼‍♂️◾️。