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张茜茹^1,2，陈益玲^1,2，李长军^1,2，周笑天^1,2，崔雅琴^1,2，李芸^1,2，张平^1,2（山东省气象防灾减灾重点实验室；山东省气象数据中心）.两种融合降水实况分析产品在山东地区的适用性评估[J].海洋气象学报,2023,第2期姚梦颖¹，吴梦雯^2,1，刘建勇¹，娄小芬³，郑林晔⁴（浙江省气象科学研究所；中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室；浙江省气象台；福建省气象台）.浙江区域台风暴雨多模式QPF融合技术应用试验[J].海洋气象学报,2023,第2期谈欣¹，张秀再^2,3，许芝也²，翟梦思²，周丽娟²（南京信息工程大学长望学院；南京信息工程大学电子与信息工程学院；南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心）.烟尘气溶胶对星地量子通信性能的影响[J].海洋气象学报,2023,第2期杜雪晴¹，李建平^2,3,4,5，李飞¹（中国海洋大学海洋与大气学院；中国海洋大学深海圈层与地球系统前沿科学中心；中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室；中国海洋大学未来海洋学院；崂山实验室）.海面温度半球间偶极子模态对7—11月北半球平均热带气旋强度年代际变化的调控[J].海洋气象学报,2023,第2期赵振驰¹，许士斌¹，黄菲^1,2,3，董茹月⁴，陈文聪⁵，樊婷婷⁶（中国海洋大学海洋与大气学院；中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室；中国海洋大学海洋高等研究院；国家海洋局北海环境监测中心；中国气象科学研究院人工智能气象应用研究所；青岛科技大学数理学院）.东海黑潮暖舌对热带气旋“派比安”（1807）强度的影响[J].海洋气象学报,2023,第2期秦泉^1,2，胡先锋^1,2，李峰^1,2，王晗^1,2，段金馈^1,2，韩东枫^1,2，顾琛³（山东省气象防灾减灾重点实验室；山东省气候中心；山东科技大学测绘与空间信息学院）.面向国产高分辨率卫星的浒苔绿潮遥感监测算法对比[J].海洋气象学报,2023,第2期张翠华^1,2,3，李元华⁴，冯洋³（中国气象局雄安大气边界层重点开放实验室；河北省气象与生态环境重点实验室；河北省石家庄市气象局；河北省气象信息中心）.石家庄地区输电线路雷击事故发生的气象条件[J].海洋气象学报,2023,第2期赵海军^1,2，潘玲³，毛子卿⁴（山东省气象防灾减灾重点实验室；临沂市气象局；日照市气象局；喀什地区气象局）.山东省持续性短时强降水过程物理量特征分析[J].海洋气象学报,2023,第1期王皘^1,2，钱传海¹，董林¹，向纯怡¹，许映龙¹，张玲¹，李勋³（国家气象中心；中国气象科学研究院；海南省南海气象防灾减灾重点实验室）.台风“梅花”(2212)的主要特点和路径预报难点分析[J].海洋气象学报,2023,第1期曾晨¹，朱俊²，李季^3,4，杨一帆⁵（苏州市气象局；南京科略环境科技有限责任公司；山东省气象防灾减灾重点实验室；山东省气象工程技术中心；德国莱布尼兹对流层研究所）.苏州地区黑碳气溶胶分布特征及来源分析[J].海洋气象学报,2023,第1期李美欣^1,2,3，吴莹^1,2,4，鲍艳松^1,2,4（南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心；南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室；聚光科技(杭州)股份有限公司；南京信息工程大学大气物理学院）.OMI和TROPOMI的中国对流层NO₂污染数据的时空对比分析[J].海洋气象学报,2023,第1期曹越男，刘涛，王慧，张增海（国家气象中心）.2022年秋季海洋天气评述[J].海洋气象学报,2023,第1期陈亚楠（山东省气象防灾减灾重点实验室；山东省气象科学研究所）.冬季北大西洋涛动和乌拉尔山阻塞环流对欧亚大陆变冷的协同影响[J].海洋气象学报,2023,第1期谭晓伟（中国气象局地球系统数值预报中心；中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室）.边界层高度和动量粗糙度的不确定性对台风“天鸽”(1713)模拟的影响[J].海洋气象学报,2023,第1期刘升源^1,2,3，潘裕山^1,2,3，徐建军^1,2,4，张宇^1,2,3，叶桂苓^1,2,3（中国气象局-广东海洋大学南海海洋气象联合实验室；广东海洋大学南海海洋气象研究院；广东海洋大学深圳研究院；广东海洋大学海洋与气象学院）.不同驱动场对东亚区域再分析系统中华南台风降水影响的对比研究[J].海洋气象学报,2023,第1期于斌¹，孙媛媛¹，张守业²，苏峰¹，李鹏¹（91206部队航空气象教研室；92689部队气象台）.基于CALIPSO卫星数据的吕宋海峡云时空特征统计分析[J].海洋气象学报,2023,第1期张玉洁^1,2，李恒昶^1,2，涂爱琴^1,2（山东省气象防灾减灾重点实验室；山东省气象工程技术中心）.济宁S波段双线偏振多普勒雷达数据质量分析[J].海洋气象学报,2023,第1期黎梦雅^1,2，时晓曚³，吴晓京⁴，衣立^1,2（中国海洋大学深海圈层与地球系统前沿中心；中国海洋大学海洋与大气学院；青岛市气象台；国家卫星气象中心）.基于卷积神经网络的西北太平洋夜间海雾/低云卫星检测方法研究[J].海洋气象学报,2023,第1期首页上一页 1 2 尾页共有2页，转到页

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