摘要:海洋三维温盐场信息是描述海洋物理属性特征和掌握海洋物理运动过程的重要参数，获取准确的海洋三维温度和盐度信息对于认识海洋、开发利用海洋和海洋科学研究等具有重要意义。随着人工智能与深度学习方法的发展，采用深度学习方法的海洋次表层三维温盐场智能探测研究成为热点之一。从海洋温盐观测数据集、传统机器学习方法三维温盐智能探测、一般神经网络三维温盐智能探测和深度学习三维温盐智能探测等方面展开，对与海洋三维温盐场智能探测相关的研究进展进行综述，最后针对三维温盐场智能探测存在的问题和未来的发展趋势进行了总结和展望。

摘要:掌握南海三维温盐场特征对于研究南海海洋动力环境及其对海洋气候变化的影响具有重要意义。基于海洋再分析数据 GLORYS12V1 和 AVHRR OISST 数据，开展了南海温盐空间分布及季节变化分析， 以及海表温度对台风过程的响应特征分析。分析结果表明：南海海表温度一般为 25~32℃，最高温度出现在 8 月的黄岩岛附近海域，海表盐度一般为 32~35 psu，最高盐度出现在 7 月的东海附近海域；温盐垂向结构表现为表层高温低盐，随着深度增加温盐季节性变化越小。南海地区温跃层深度存在明显季节变化特征，秋冬季节温跃层深度大于春夏两季。根据“威马逊”台风期间海表温度变化特征分析海表温度对台风过程的响应， 台风期间南海水体垂向混合作用增强，海表温度降温明显。