近日，华东师范大学河口海岸全国重点实验室葛建忠研究员团队在采用融合物理信息的神经网络（PINN）求解非稳态流体运动方面取得突破。研究主要针对极坐标系下的浅水方程，建立了结合控制方程与稀疏数据的机器学习模型，实现了对方程的高精度求解。该方法重点解决了机器学习模型应用于极坐标系中可能出现的边界不连续问题，为PINN模型的发展与应用提供了重要启示。相关成果近日以Modeling Non‐Stationary Wind‐Induced Fluid Motions With Physics‐Informed Neural Networks for the Shallow Water Equations in a Polar Coordinate System为题发表于地球科学国际权威期刊Water Resources Research。
近日，华东师范大学河口海岸全国重点实验室葛建忠研究员团队在黄海南部近岸洋流动力过程研究中取得重要进展。相关研究成果以Shifting Dynamics for Coastal Upwelling and Surface Cold Water Patch: A Synergy of HF-Radar, in-site Observation, Satellite, and Numerical Model为题，发表于地球科学国际权威期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing。
