​个人简介

卢文芳，1989年出生，福建泉州人，新奥门31999“百人计划”、福建省高层次人才C类，现任海洋动力过程与气候教研室（系）副主任。曾获亚洲大洋洲地球科学学会（AOGS）2016年年会海洋学分会最佳海报奖、国家公派奖学金、博士研究生国家奖学金等多项奖励。知乎海洋、海洋科学领域优秀回答者。目前已发表第一/通讯作者SCI论文18篇，包括中科院二区以上论文14篇。主持国家自然基金青年基金、重点研发子任务、中国博士后基金、广东省/福建省科技厅自然基金、南海所开放课题等科研项目。担任国际英文期刊Ocean-Land-Atmosphere Research（OLAR）青年编委、Remote Sensing期刊客座编辑、中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会委员、GRL/JGR/TGRS/RS等数十种国际期刊审稿人。

研究兴趣广泛，指导的研究生获国家奖学金、校级优秀硕士学位论文、新奥门31999“博英汇学术沙龙”二等奖等奖励。

欢迎海洋、环境、大气、地理等专业学生报考！加入我们，一起探索人工智能等前沿计算方法及其海洋应用！

科研项目

科技部重点研发 海浪—风暴潮数值模式及综合预警报技术 参与
广东省自然基金面上项目
南海北部三维温度结构智能重建与应用
 主持
厦门大学MEL高级访问学者基金 “智能-动力”耦合预报技术研究，合作者：江毓武 主持
中央高校基本科研业务费 珠江口海域中华白海豚对海洋动力响应机制研究 主持
国家自然科学青年基金 亚中尺度过程对冬季吕宋藻华现象的生态效应研究 主持
中国博士后基金项目二等 模拟亚中尺度过程对冬季吕宋藻华现象的生态效应 主持
福建省自然基金面上项目 福建省近岸有害藻华机理和过程的模拟研究  主持

教育经历

2013.09 – 2017.12 厦门大学-特拉华大学（XMU-UD）博士 物理海洋学/Oceanography 双博士  
2011.09 – 2013.06 厦门大学硕士 环境管理，之后硕博连读转博士项目  
2007.09 – 2011.06 厦门大学本科 理学/经济学 双学士  

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数据产品

[1] Ocean Projection and Extension Neural network (OPEN) 全球1º×1º逐月海洋热含量数据集1993-2020 

    | Github链接 | SciDB链接 | RS文章 |

[2] OPEN-LSTM 全球1º×1º逐月海洋热含量数据集1993-2020

     | SciDB链接 | RSE文章 |

[3] SCSDCT：南海4km逐日遥感叶绿素DCT重建数据集2005-2019 

    | Github链接 | 科学数据银行 | TGRS文章 |

    | 应用1 - Wang-TGRS2022 - 冬季吕宋海区叶绿素的季节间尺度调控 | 

    | 应用2 - Lu-RS2022 - 海洋藻华事件提取和分析应用框架：以冬季吕宋藻华为例 |

    | 应用3 - Wang-AOS2022 - 南海叶绿素长期趋势（衰退、时空变化变弱） |

[4] Reconstructed Coastal Acidification Database (ReCAD-NAACOM-pCO2) 美国东海岸逐月表层二氧化碳分压数据集1993-2021

    | 科学链接 | ESSD文章 |

学术专著

参与编撰《Artificial Intelligence Oceanography》学术专著部分章节。全文下载链接。

  1. 学术专著：Lu, W., & Su, H. (2023). Ocean Heat Content Retrieval from Remote Sensing Data Based on Machine Learning. In Artificial Intelligence Oceanography (pp. 125-145). Singapore: Springer Nature Singapore.
  2. 学术专著：Su, H., Lu, W., Wang, A., & Zhang, T. (2023). AI-Based Subsurface Thermohaline Structure Retrieval from Remote Sensing Observations. In Artificial Intelligence Oceanography (pp. 105-123). Singapore: Springer Nature Singapore.

代表性成果（标示*代表通讯作者）

  1. Wu, Z., Lu, W.*, Roobaert, A., Song, L., Yan, X. H., & Cai, W. J. (2025). A machine-learning reconstruction of sea surface pCO 2 in the North American Atlantic Coastal Ocean Margin from 1993 to 2021. Earth System Science Data. (DOI)
  2. Ren, H., Lu, W.*, Xiao, W., Zhu, Q., Xiao, C., & Lai, Z. (2024). Intraseasonal response of marine planktonic ecosystem to summertime Madden-Julian Oscillation in the South China Sea: A model study. Progress in Oceanography. (DOI)
  3. Yang, G., Wang, Q., Feng, J., He, L., Li, R., & Lu, W.*, Liao, E., Lai, Z. 2024. Can Three-dimensional Nitrate Structure be Reconstructed from Surface Information with Artificial Intelligence? – A Proof-of-concept Study. Science of The Total Environment. (DOI) (本文一作为本科生，研究得到中大新奥门31999和中大教务部报道)
  4. Liu, Y., Lu, W.*, Wang, D., Lai, Z., Ying, C., Li, X., Han, Y., Wang, Z., & Dong, C. (2024). Spatiotemporal wave forecast with transformer-based network: A case study for the northwestern Pacific Ocean. Ocean Modelling.  (DOI)
  5. Wang, T., Sun, Y., Su, H., & Lu, W.* (2022). Declined trends of chlorophyll-a in the South China Sea over 2005-2019 from remote sensing reconstruction. Acta Oceanologica Sinica. (DOI)
  6. Lu, W, Gao, X, Wu, Z, Wang, T, Lin, S, Xiao, C, & Lai, Z (2022). Framework to Extract Extreme Phytoplankton Bloom Events with Remote Sensing Datasets: A Case Study. Remote Sensing. （DOI）
  7. Lu W, Wang J, Jiang YW, Chen Z, Wu W, Yang L, Liu Y. 2022. Data-Driven Method with Numerical Model: A Combining Framework for Predicting Subtropical River Plumes. Journal of Geophysical Research: Oceans. (全文)
  8. Su H, Zhang T, Lin M, Lu W*, and Yan XH*. 2021. Predicting Subsurface Thermohaline Structure from Remote Sensing Data Based on Long Short-Term Memory Neural Networks. Remote Sensing of Environment. 
  9. Wang T, Yu P, Wu ZL, Lu W*, Liu X, Li QP, and Huang B. 2021. Revisiting the Intraseasonal Variability of Chlorophyll-a in the Adjacent Luzon Strait With a New Gap-Filled Remote Sensing Data Set. IEEE: Transactions on Geoscience and Remote Sensing. (研究得到广东省海洋遥感重点实验室新闻、福州大学数研院新闻报道)
  10. Ding Y, Chen Zuoqi, Lu W*, and Wang X*. 2021. A CatBoost approach with wavelet decomposition to improve satellite-derived high-resolution PM2.5 estimates in Beijing-Tianjin-Hebei. Atmospheric Environment. 
  11. Su H, Zhang H, Geng X, Qin T, Lu W*, Yan X-H. 2020. OPEN: A New Estimation of Global Ocean Heat Content for Upper 2000 Meters from Remote Sensing Data. Remote Sens. (本文章得到IPCC第六次评估报告的引用，并在图2.26作为其中一套全球海洋热含量数据集，与其他数据集进行比较。得到《地球大数据支撑联合国可持续发展目标报告》的采纳。)
  12. 刘勇, 卢文芳*, 应超等. 日本“3.11”海啸引起的乐清湾共振研究. 海洋学研究. 
  13. Lu W, Su H, Yang X, et al. 2019. Subsurface temperature estimation from remote sensing data using a clustering-neural network method. Remote Sensing of Environment. (福州大学新闻网、厦门大学国家重点实验室新闻报道)
  14. Lu W, Luo Y-W, Yan X, et al. 2018a. Modeling the Contribution of the Microbial Carbon Pump to Carbon Sequestration in the South China Sea. Science China Earth Sciences.
  15. Lu W, Oey L-Y, Liao E, et al. 2018b. Physical modulation to the biological productivity in the summer Vietnam upwelling system. Ocean Science.
  16. 卢文芳, 罗亚威, 严晓海, et al. 2018. 模拟“微型生物碳泵”对南海储碳的贡献. 中国科学: 地球科学. (Science旗下媒体EurekAlert报道)
  17. Lu W, Yan X-H, Han L, et al. 2017. One-dimensional ocean model with three types of vertical velocities: a case study in the South China Sea. Ocean Dynamics.
  18. Lu W, Yan X-H, Jiang Y 2015. Winter bloom and associated upwelling northwest of the Luzon Island: A coupled physical-biological modeling approach. Journal of Geophysical Research: Oceans.
  19. Lu W, Jiang Y, Lin J 2013. Modeling Propagation of 2011 Honshu Tsunami. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics.
  20. Liao E, Lu W, Yan X-H, et al. 2015. The coastal ocean response to the global warming acceleration and hiatus. Scientific Reports. (该文章的poster斩获AOGS2016最佳海报奖)