孔凡洲：修订间差异
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中国科学院海洋研究所, 中国科学院海洋生态与环境科学重点实验室 | |||
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有害藻华 | |||
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《南黄海首次暴发“巨囊”生态型球形棕囊藻藻华》：2022年发表，报道了南黄海首次暴发“巨囊”生态型球形棕囊藻藻华的情况，对藻华的形成机制和生态影响进行了深入研究。 | |||
《球形棕囊藻“巨囊”生态型的有害藻华及其关键环境因子动态变化和尺度变异》：2024年发表，探讨了球形棕囊藻“巨囊”生态型的有害藻华动态变化及其关键环境因子，为理解藻华的发生和发展提供了重要依据。 | |||
《渤海海区的有害藻华与环境变化的综合影响相关的显著变化》：该论文研究了渤海海区的有害藻华与环境变化之间的关系，揭示了环境变化对藻华发生的影响机制。 | 《渤海海区的有害藻华与环境变化的综合影响相关的显著变化》：该论文研究了渤海海区的有害藻华与环境变化之间的关系，揭示了环境变化对藻华发生的影响机制。 | ||
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《基于人工智能的海洋绿藻检测与分析》：这篇论文介绍了利用人工智能技术对海洋绿藻进行检测与分析的方法，为海洋藻类的监测和研究提供了新的技术手段。 | 《基于人工智能的海洋绿藻检测与分析》：这篇论文介绍了利用人工智能技术对海洋绿藻进行检测与分析的方法，为海洋藻类的监测和研究提供了新的技术手段。 | ||
《北部湾海域球形棕囊藻色素特征揭示不同来源的藻华》：2022年发表，通过研究北部湾海域球形棕囊藻的色素特征，揭示了不同来源的藻华，对理解藻华的起源和传播具有重要意义。 | |||
《海州湾首次发现Takayama藻华，响应于溶解有机氮和磷》：2022年发表，报道了海州湾首次发现Takayama藻华的情况，并分析了溶解有机氮和磷对藻华的影响。 | |||
《AlgaeNet：一种从光学和SAR影像中检测浮游绿藻的深度学习框架》：2022年发表，介绍了一种基于深度学习的框架AlgaeNet，用于从光学和SAR影像中检测浮游绿藻，为藻类的遥感监测提供了新的方法。 | |||
2025年9月23日 (二) 17:09的版本
性别
男
工作单位
中国科学院海洋研究所, 中国科学院海洋生态与环境科学重点实验室
职称/职务
副研究员
主要研究方向
有害藻华
工作年限（从事该领域研究的起始时间）
24年（起始：2001）
论文著作
《南黄海首次暴发“巨囊”生态型球形棕囊藻藻华》：2022年发表，报道了南黄海首次暴发“巨囊”生态型球形棕囊藻藻华的情况，对藻华的形成机制和生态影响进行了深入研究。
《球形棕囊藻“巨囊”生态型的有害藻华及其关键环境因子动态变化和尺度变异》：2024年发表，探讨了球形棕囊藻“巨囊”生态型的有害藻华动态变化及其关键环境因子，为理解藻华的发生和发展提供了重要依据。
《渤海海区的有害藻华与环境变化的综合影响相关的显著变化》：该论文研究了渤海海区的有害藻华与环境变化之间的关系，揭示了环境变化对藻华发生的影响机制。
《基于人工智能的海洋绿藻检测与分析》：这篇论文介绍了利用人工智能技术对海洋绿藻进行检测与分析的方法，为海洋藻类的监测和研究提供了新的技术手段。
《北部湾海域球形棕囊藻色素特征揭示不同来源的藻华》：2022年发表，通过研究北部湾海域球形棕囊藻的色素特征，揭示了不同来源的藻华，对理解藻华的起源和传播具有重要意义。
《海州湾首次发现Takayama藻华，响应于溶解有机氮和磷》：2022年发表，报道了海州湾首次发现Takayama藻华的情况，并分析了溶解有机氮和磷对藻华的影响。
《AlgaeNet：一种从光学和SAR影像中检测浮游绿藻的深度学习框架》：2022年发表，介绍了一种基于深度学习的框架AlgaeNet，用于从光学和SAR影像中检测浮游绿藻，为藻类的遥感监测提供了新的方法。
