梁朋 广东海洋大学, 海洋与气象学院, 副教授，硕士研究生导师。主要研究方向：1）海洋动力环境模拟与预报，2）海洋环境可预报性研究；3）人工智能预报与反演。主持国家自然科学基金1项，国家重点研发计划子课题1项，横向课题4项。作为骨干人员参与国家重点研发2项，国家自然科学基金项目3项。以第一或通讯作者发表论文7篇，其中SCI论文4篇；第一发明人授权国内发明专利3项。

主持项目：

1）国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 黑潮入侵南海衰退过程的可预报性研究, 主持

2）国家重点研发项目，子课题，岛礁海域流致漂移规律研究，主持

3）高维度初始误差计算，横向，主持

4）基于正交CNOP的黑潮入侵南海智能化集合预报研究，横向，主持

5）珠海海上安全及应急能力提升，南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 重点项目子课题，主持

6）高分辨率海洋与气象要素收集与统计分析，横向，主持

7）重点海区多源异构观测数据收集及标准化处理，横向，主持

论文：

1） Liang P, Mu M, Wang Q, et al.（2019） Optimal precursors triggering the Kuroshio intrusion into the South China Sea obtained by the conditional nonlinear optimal perturbation approach[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 124(6): 3941-3962.

2） Yang, L., Murtugudde, R., Zheng, S., Liang P*, Tan, W., Wang, L., Feng, B & Zhang, T. (2022). Seasonal variability of the Pacific South Equatorial Current during the Argo era. Journal of Physical Oceanography, 52(10), 2289-2304.

3）You, J., Liang, P.*, Yang, L., Zhang, T., Xie, L., & Murtugudde, R. (2025). Mechanisms of intraseasonal oscillation in equatorial surface currents in the Pacific Ocean identified by neural network models. Journal of Geophysical Research: Oceans, 130(2), e2024JC021514.

4）Liang, P., Liang, Y., Wang, Q., Yang, L., & Zhang, T. (2026). The Fastest Growing Initial Error and Identification of Sensitive Area for Targeted Observation in Predicting the Kuroshio Intrusion into the South China Sea with a High-Resolution Regional Ocean Model. Ocean Modelling, 102679.

5） 杨丽娜, 吴奇儒, 陈旺, 刘成龙, & 梁朋*. (2021). 太平洋南赤道流体积输运的年际变异. 广东海洋大学学报.

6） 杜小彤，梁朋*，杨丽娜，&刘成龙. 基于卫星地转流线的表层黑潮入侵南海的年际与年代际变化 .海洋科学进展.（已接收）

7） 梁朋, 管守德, 赵玮, & 张军. (2014). 热带气旋各个要素对于海表面降温的影响. 中国海洋大学学报：自然科学版(8), 7.

8） Yang, L., Murtugudde, R., Zhou, L., & Liang P. (2020). A potential link between the Southern Ocean warming and the South Indian Ocean heat balance. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125(12), e2020JC016132.

9） Yang, L., Zhao, X.,Liang, P., Zhang, T., Xie, L., & Murtugudde, R. (2023). Wind and heat forcings of the seasonal and interannual sea level variabilities in the southwest Pacific. Journal of Physical Oceanography, 53(9), 2171-2187.

10）Qian J, Wang Q, Liang P, et al.（2024）. Deep learning–based ensemble forecast and predictability analysis of the Kuroshio intrusion into the South China Sea[J]. Journal of Physical Oceanography, 54(7): 1503-1517.

11) Wang Q, Qian J, Mu M, Liang P, et al. (2025). The predictability study of oceanic deep learning models: Taking Kuroshio intrusion into South China Sea as an example[J]. Ocean Modelling, 102622.

12) Wu Q, Yang L, Liang P. (2026). Seasonal and interannual variability of the Pacific South Equatorial Countercurrent based on Argo profiles[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 131(1): e2025JC023053.

发明专利：

1）梁朋，游济铭，仉天宇，杨丽娜 2025.一种基于卫星遥感数据反演海洋表层流速的方法. CN 119066963 B

2）梁朋，梁永浩，仉天宇，杨丽娜 2025.一种基于多模态神经网络的海流数值预报智能经验订正方法及系统. CN 120046121 B

3）梁朋，梁永浩，仉天宇，杨丽娜.2026.一种考虑海洋垂向结构特征的三维水动力环境预报系统. CN 120874679 B