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海洋科学

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海洋科学

你要是刷到这个帖子，说明你八成正在纠结要不要选海洋科学这个专业。现在在海洋研究所做物理海洋学研究，算不上什么大佬，但对这个专业的前前后后、里里外外还算有点发言权。这篇帖子我会尽量用大白话说，涉及到具体的学习规划和行业看法，都是我这些年摸爬滚打得出来的真实感受。文章有点长，但看完之后你应该能对这个专业有个比较立体的判断。

专业定位与背景

很多人听到”海洋科学”四个字，第一反应是”哦，研究大海的”，或者”是不是毕业了去当海员”。结果进来之后发现完全不是回事。海洋科学是正经的理学学位，属于地球科学下面的一个分支，跟地质学、大气科学是平级的。它不是教你怎么看海、怎么开船，而是用物理的方法、化学的方法、生物的方法、地质的方法，从不同角度去理解大海为什么是现在这个样子、为什么会发生各种变化。

从学科框架来说，海洋科学主要包括四大块。物理海洋学，研究海水的温度、盐度、密度，海流、海浪、潮汐，大气跟海洋之间的热量和动量交换。化学海洋学，研究海水的化学组成，营养盐、微量元素，海水里的碳循环和氮循环。生物海洋学，研究海洋里的浮游植物、浮游动物、游泳动物、底栖生物，海洋生态系统是怎么运转的。海洋地质学，研究海底地形是怎么形成的、海底沉积物是怎么堆积的、海底板块是怎么运动的。这四个方向各有各的研究方法和思维逻辑，但彼此之间又有很深的联系——比如海洋环流会影响营养盐的分布，营养盐又会影响浮游植物的生长，浮游植物又会反过来影响海水的化学成分。本质上，海洋是一个复杂的耦合系统，单从一个角度入手往往是不够的。

这几年海洋科学在国内的发展挺快的。建设海洋强国是国家战略，蓝色经济、海上风电、深海资源开发、海洋生态修复这些领域都在扩张，对海洋科学人才的需求也在增加。2021年到2025年是”十四五”海洋经济发展规划期，各地在布局海洋牧场、海洋碳汇、海洋新能源这些方向。我读研那会儿，海洋碳汇还是一个比较小众的方向，现在已经成为研究热点了。行业的扩张意味着更多的机会，但也要看到，海洋科学毕竟是一个基础学科，不是那种毕业就能对口高薪就业的应用型专业，你得做好长期深耕的准备。

院校选择与特色方向

开设海洋科学专业的高校数量不算多，但分布挺有意思。沿海城市基本都有，从北到南依次是：中国海洋大学（青岛）、厦门大学（厦门）、中山大学（广州/珠海）、上海海洋大学（上海）、浙江海洋大学（舟山）、海南大学（海口），这些是老牌的海洋院校。再就是一些综合大学的海洋学院，比如同济大学海洋与地球科学学院、南京大学地理与海洋科学学院、复旦大学大气与海洋科学系，还有中国科学院大学各个海洋研究所的联培项目。

各院校的特色方向差别挺大。中国海洋大学的物理海洋学是国家重点学科，在海洋环流、海浪、潮汐这些方向实力很强，师资力量也是最雄厚的。厦门大学的海洋科学偏向海洋生物学和海洋化学，在海洋生态学、海洋生态修复这些方向有很深的积累，厦大海洋与地球学院在国内外都有影响力。上海海洋大学偏向海洋渔业科学和海洋生物学，如果对海洋生物和海洋生态感兴趣，可以考虑。海南大学依托南海的区位优势，在南海海洋科学、热带海洋科学这些方向有自己的特色。同济大学的海洋地质学一直是国内最强的，深海地质、海洋地球物理这些方向在国际上都很有地位。

选择学校的时候，建议看一下目标院校的导师研究方向和实验室平台，而不是光看专业排名。我当时选学校的时候，专门看了各个学校物理海洋学方向的导师名单和研究课题，最后选了中国科学院海洋研究所的联培项目，直接跟着研究所的导师做课题，条件比高校好得多。读研究生跟对导师比什么都重要，这个后面还会再提到。

适合人群分析

这个话题我一定要好好说说，因为见过太多人进来之后后悔的。选专业之前，一定要诚实地问自己几个问题。

第一，你对自然科学有没有发自内心的兴趣。海洋科学是理学，不是那种背一背就能过的专业。物理、化学、生物、数学，这些学科的知识都要用到，而且要真的理解，不是浮光掠影地知道一点概念就够了的。如果你高中时就对物理、化学、生物这些科目有好奇心，愿意去深究一些现象背后的原因，那学起来会顺畅很多。我在高中时就对自然现象特别好奇，比如为什么海水是蓝色的、为什么会有潮汐，这些问题在当时没有答案，但这种好奇心一直驱动着我往前走。

第二，你能不能接受出海调查的生活。这个太重要了，一定要提前说清楚。海洋科学研究需要出海采集数据，少则几天，多则几个月。在船上工作不是旅游，风吹日晒是小事，晕船才是真正的大敌。我在出海之前以为自己身体挺好的，结果第一次出海就吐得昏天黑地，三天没怎么吃东西，后来慢慢适应了，但这个过程真的很煎熬。我有一个本科同学，晕船特别严重，后来再也不敢出海了，只能选择做数据分析类的方向，但这类岗位数量少，竞争也激烈。我在第一次出海之前，对海上的生活有过很多浪漫的想象，什么”面朝大海春暖花开”，去了才发现完全是另一回事。所以我对所有想选这个专业的同学的建议是：一定一定在大二的时候找机会参加一次出海实习，亲身感受一下再做决定，别光凭想象。

第三，你有没有继续深造的打算。海洋科学的本科教育是打基础，真正的专业能力要到研究生阶段才能培养出来。本科毕业直接就业的对口岗位不多，薪资也普遍偏低。我本科班上大部分同学都选择了读研，最终拿到博士学位的有好几个，还有一部分出国深造了。我自己也是本科毕业之后继续读研，现在在研究所做科研工作，这条路走下来整体还算顺利。当然不是说本科毕业就没出路，有些同学去了海洋仪器公司做技术支持，待遇也还可以，但整体来说深造的性价比更高。

第四，你愿不愿意接受相对有限的就业选择和不算高的薪资天花板。海洋科学不是那种毕业就能拿高薪的专业。研究所、高校的薪资跟互联网、金融比起来差了一个数量级。海洋局、气象局这些体制内岗位薪资更低，但胜在稳定。我有些同学转去了其他行业做数据分析、教育培训，收入比做海洋科学研究高多了。这个没有对错，就是看你更看重什么。我在找工作的时候也犹豫过，但最终还是选择了留在海洋科研这条路上，因为做自己感兴趣的事情对我来说更重要。

四年路线图

接下来这部分是重点，我会按年级来写，每个年级都有几件必须要做的事情。都是我踩过坑之后的经验总结，可以直接照着做。

大一：打基础、建认知

大一的课程主要是通识课和专业导论课，课业压力不算重，但有几件事必须做好。

数学和物理一定要认真学。大一的高等数学、普通物理学是后面所有课程的地基，流体力学、海洋动力学、物理海洋学全都建立在这些基础之上。我在读大一的时候，高数课基本没怎么认真听过，觉得高中数学够用了，结果大二学流体力学的时候，那些微分方程、偏微分方程看起来就像天书一样，不得不死磕补了好一阵才赶上来。我室友比我聪明，大一的时候就认真刷题了，后来学流体力学的时候轻松得多。教训就是：大一的高数线代一定要学扎实，别糊弄过去。

英语也别放松。海洋科学领域最前沿的研究成果基本都是英文文献，很多专业术语用英文理解反而更准确。很多同学进了大学之后就忽视了英语学习，等读研的时候发现读英文文献特别吃力，这时候再补就晚了。我大一的时候就坚持读一些英文的海洋学科普文章，到后来读专业文献的时候就顺畅很多。

除了课堂学习，多去听海洋科学的学术讲座。我在大一的时候听了一场中国科学院海洋研究所老师的报告，讲的是西太平洋黑潮的研究，那是我第一次近距离接触到真实的海洋科学研究。那场讲座让我意识到，海洋科学研究不是坐在办公室里看海那么简单，而是需要大量的观测数据和数学物理分析，非常有意思。正是那场讲座让我下定了继续深造的决心。

大二：深入四大分支学科

大二是最关键的一年，开始接触四大分支学科的专业基础课，承上启下，决定你最后选什么方向。

流体力学这门课一定要重点对待。这门课是公认最难的课之一，涉及大量的数学推导和物理概念，层流与湍流、边界层理论、N-S方程，每一个拿出来都是硬骨头。我在学流体力学的时候，前几章还勉强跟得上，学到湍流那部分的时候整个人都是懵的，翻了好几本参考书，找了好几个视频教程，才慢慢理解了湍流的物理本质。大二学流体力学的时候我养成了一个习惯，每学完一章就去找相关的习题做，错题反复看，直到把每一个概念都弄清楚为止。到了后来学海洋环流的时候，才发现流体力学的基础打得有多扎实有多重要。

四大分支基础课在这个阶段全部上完了。《物理海洋学基础》讲海水的温盐密特性、大气环流和海洋环流的关系；《化学海洋学基础》讲海水的化学组成和生物地球化学循环；《海洋生物学基础》讲海洋生物多样性和生态系统；《海洋地质学基础》讲海底地形地貌和板块构造。每一门课都是一个大世界的入口，你需要在这一年里慢慢摸索自己对哪个方向最感兴趣。我在学这四门课的时候，物理海洋学基础给我留下的印象最深——学到海洋环流的那一章时，第一次理解了墨西哥湾流为什么会让欧洲比同纬度地区温暖那么多，那种”原来是这样”的豁然开朗感让我彻底喜欢上了物理海洋学这个方向。

大二下学期有一门课叫《海洋调查方法》，既有理论课也有实验课。实验课会让你亲手操作CTD采水器、ADCP测流仪、浮游生物拖网这些专业设备。我到现在都记得第一次用CTD设备测量真实海水温度和盐度时的兴奋感，那种亲手从海里获取数据的感觉跟做习题完全不一样。出海实习也是在大二下学期或者暑假进行的，我当时参加的是一次为期五天的近海调查，住的船上条件挺艰苦的，但学到了很多在课本上看不到的东西。

还有一件事要提一下：大二下学期开始，有意识地培养编程能力。MATLAB或者Python，至少要熟练掌握一个。海洋科学的数据处理和数值模式都离不开编程，早点学比晚点学好太多。

大三：专业深化与科研入门

大三是最关键的一年，专业课最密集，也是确定研究方向的关键期。

大三上学期开始上各分支的核心课。《海洋环流》是物理海洋学方向的核心课，讲大洋环流的风生环流和热盐环流机制、边界流与中尺度涡旋、厄尔尼诺与南方涛动现象，还有海气耦合对全球气候的影响。这门课我学得特别认真，把教材看了三遍，公式推导全部手写了一遍，每次有新发现的时候那种兴奋感真的很上头。如果你选了物理方向，《海浪理论与数值模拟》这门课也要认真学，数值模式是现代海洋研究的核心工具，我现在工作中每天都在用ROMS模式跑模拟，刚读研的时候光搭环境就折腾了两个月才跑通第一个案例。

《海洋生态系统》《海洋沉积学》《海洋地球化学》是其他三个方向的核心课。虽然我最后没选这些方向，但学过这些课之后对整个海洋科学体系的理解完全不一样了。做物理方向的研究，如果完全不懂海洋生态系统的运作逻辑，很多问题就没法理解全面。我强烈建议不管选哪个方向，四大分支的核心课都要认真学。

大三下学期，科研训练和毕业论文开题阶段开始了。我当时进了物理海洋学实验室，跟着导师做课题。整个过程是从读文献开始的，导师给了大概三十篇核心论文，让我先泛读再精读，一开始全是英文，看得特别慢，一篇文献要啃好几天，后来慢慢找到了感觉，速度就提上来了。读文献是最磨人但也最有收获的一个环节，你会在这个过程中慢慢知道这个领域都在研究什么问题、用什么方法、已经做到了什么程度。然后是数据处理，用MATLAB和Python处理ADCP海流数据和CTD温盐深数据。再然后是跑数值模式，跑通第一个案例花了差不多两个月，那段时间压力很大，每天都在调试代码。最后是写小论文，从初稿到终稿改了十几遍，导师对每一个逻辑细节都抠得很严格。

这一年的经历让我真正体会到了科研是怎么回事——不是按照课本做题，而是要去探索未知的东西，解决没有标准答案的问题。这个转变比学会任何一门具体课程都重要。

大三暑假我没有回家，留校准备毕业论文的开题和保研材料。我的毕设课题是关于西北太平洋黑潮流量的年际变化分析，用的是再分析数据和卫星遥感数据。做毕设的那几个月让我完整地走了一遍从选题、文献调研、数据获取、数据处理、结果分析、论文写作的全流程，虽然最后做出来的东西现在看来挺粗糙的，但这个过程本身就是最好的学习。

大四：毕业论文与升学准备

大四上学期，核心任务就是毕业论文。我在写论文的那三个月里，把之前学到的东西全部调动起来，从数据清洗到统计方法到图表制作，每一步都需要认真对待。论文写完之后还要做答辩汇报，答辩之前我在宿舍对着镜子练习了十几遍，最后还算顺利通过了。

下学期的重点是升学准备。我在大三下学期就确定了要读研，目标是中国科学院海洋研究所的物理海洋学方向。保研的流程大概是这样的：大三下学期开始关注各个高校和研究所的夏令营信息，参加目标院校的宣讲和面试，准备成绩单、个人陈述、推荐信等材料。材料准备挺繁琐的，每所学校的要求都不一样，要提前做规划。我最后拿到了海洋研究所和厦大的保研名额，仔细考虑之后选了海洋研究所，跟着现在的导师做物理海洋学研究。读研选导师比选学校重要一百倍，我在选导师的时候专门找了在读的师兄师姐打听导师的为人和课题组的氛围，最后选了一个研究方向我对口、导师人又好的课题组，这一步走对了。

核心课程体系

这部分说一下海洋科学专业到底学些什么课，以及哪些课是真正重要的。

四大分支基础课包括《物理海洋学基础》《化学海洋学基础》《生物海洋学基础》《海洋地质学基础》，这四门课是整个专业的认知框架，学完之后你会对海洋科学的全貌有一个系统的认识。我在本科期间把这四门课学了三遍，每学一遍都有新的收获。

四大分支深化课是《海洋环流》《海洋生态系统》《海洋沉积学》《海洋地球化学》。深化课是各个方向的入门课程，内容比基础课深入很多。《海洋环流》是我学得最认真的一门课，这门课把我之前学的流体力学和物理海洋学基础串联起来了，让我第一次真正理解了海洋环流的物理机制。

方法课是《海洋调查方法》《海洋数据分析》《数值模拟方法》《遥感原理与应用》。方法课是实操技能课，《海洋调查方法》教你出海怎么采水、怎么测流、怎么取沉积物样本；《海洋数据分析》教你怎么处理时间序列、怎么做谱分析；《数值模拟方法》教你ROMS、FVCOM这些主流海洋模式怎么用。方法课的重要性被很多人低估了，等你读研或者找工作的时候就会发现，方法课学的东西是吃饭的家伙。

基础课是《高等数学》《线性代数》《概率论与数理统计》《普通物理学》《化学原理》《生物学基础》。这些课程是所有课程的地基，看起来跟海洋没有直接关系，但后面学专业课的时候处处都会用到。

能力栈

海洋科学毕业生如果想有竞争力，需要构建几层能力。

第一层是编程能力，这是最重要的，没有之一。MATLAB和Python是两条腿走路，缺一不可。MATLAB在海洋科学领域用了很多年，很多老的课题组的代码都是MATLAB写的。Python是现在的趋势，numpy、pandas、xarray、matplotlib这些库在数据处理和可视化上特别方便，而且现在AI工具基本全是Python生态。我读研之后才开始系统学Python，一开始觉得跟MATLAB差不多，后来发现Python在处理大规模数据和接AI工具上比MATLAB好用太多。学会用xarray读取和处理NetCDF格式的海洋遥感数据，用matplotlib或者cartopy绑制海流图和海温图，这些都是基本操作。建议尽早开始学，可以从处理一些公开的海洋数据集入手。

第二层是数值模式能力。ROMS、FVCOM、POM这些主流海洋数值模式，至少要掌握一到两个。数值模式是现代海洋研究的核心工具，通过数值模式，科学家可以在计算机上模拟海洋的环流、温度、盐度的时空变化，预测未来的海洋状态。我当时读研之后花了三个月才把ROMS跑起来，跑通第一个案例的过程特别折磨人，但掌握之后就打开了新世界的大门。

第三层是统计分析能力。时间序列分析、谱分析、EOF经验正交函数分解、相关分析、回归分析，这些都是海洋学常用的统计方法。我在工作中每天都在用这些方法做数据分析。统计分析能力要跟编程结合起来，用Python的scipy和statsmodels库做统计分析，效率比用Excel高很多。

第四层是出海调查能力。CTD采水、ADCP测流、浮游生物拖网、沉积物采样，这些是出海调查的基本功。我本科期间参加过三次出海实习，出海调查能力就是在那时候练出来的。出海调查需要经过专业培训，了解海上安全规范和仪器操作规程，新人出海一定要跟着有经验的人，不要自己乱动设备。

第五层是学术写作和汇报能力。写论文和做报告是科研工作的日常，学术写作有它特定的范式和规范。我在读研之后才真正系统地学会了学术写作，一开始导师改我的初稿，改完之后满篇红色，后来慢慢学会了怎么组织逻辑、怎么引用文献、怎么表述结果。做汇报也一样，怎么在十五分钟之内把一个复杂的研究问题讲清楚，让听众快速理解你的核心贡献，这是需要训练的。

升学与就业方向

这一部分应该是很多人最关心的，我就直接了。

先说深造。海洋科学专业的本科就业对口率不高，大部分毕业生最终选择了继续读研。读研有三条路：保研、考研、出国。保研需要前三年的成绩排名靠前，最好在年级前百分之十到百分之十五，同时英语六级要通过，发表过学术论文是加分项。考研的竞争这几年越来越激烈，需要认真准备政治、英语、数学和专业课，我见过考研初试分数很高但面试被刷的，也见过初试分数一般但面试逆袭的。出国读研也是一个好选择，美国Woods Hole海洋研究所、Scripps海洋研究所，欧洲的NCK海洋科学中心，澳大利亚的AIMS海洋研究所，日本的JAMSTEC海洋研究开发机构，都有很好的海洋科学研究项目，出国读博对开阔眼界和提升学术水平都很有帮助。我有一个师姐后来去了Scripps读博，她说那边的研究资源和学术氛围比国内大部分院校都要好。

本科毕业直接就业不是不可以，但选择面确实比较窄。海洋局和气象局的事业编制岗位，稳定但薪资偏低，硕士进去可能月薪六七千，博士会高一些，但跟互联网行业比差距很大。海洋监测和环保公司这几年在扩张，海洋环境监测、生态修复、海洋工程环评这些方向需要海洋科学背景的人才，月薪大概八千到一万五之间。海上风电是国家大力发展的新能源方向，海上风电场址选择和海洋环境评估需要海洋科学专业知识，这个方向这两年发展得挺快的，月薪大概一万到一万六。我本科有个同学毕业去了海上风电公司做海洋环境评估，待遇还不错。

海洋仪器公司和数据服务公司也是选项，主要是技术支持、售后服务、技术文档编写这类岗位，薪资在八千到一万五之间。也有同学完全转行了，去教育培训、咨询公司、知识产权公司，做什么的都有，收入因人而异。我在找工作的时候也纠结过，研究所的薪资跟互联网公司比确实差了不少，但做自己喜欢的事情对我来说更重要，这个决定只有你自己能做。

避坑与踩雷案例

这一部分是核心精华，全是我自己和周围同学踩过的坑，认真看完能省很多力气。

第一个坑，对出海调查的辛苦严重估计不足。我前面已经反复强调过了，但还是要再说一次。出海调查不是坐游轮看风景，是实打实的体力活。晕船是最大的问题，有些人晕一次就彻底崩溃了，有些人适应几次之后能好一些，但这个因人而异。我第一次出海的时候，同行的一个同学吐了三天没吃什么东西，全程躺着下来的，后来他再也不敢出海了，只能选择做数据分析方向，但数据分析方向的岗位竞争激烈，而且很多研究课题需要结合出海观测数据来做，他能选的课题就受到了很大限制。我的建议是，大二暑假的时候一定要找机会参加一次真实的出海实习，感受一下再做决定，不要光靠想象来判断自己能不能适应。

第二个坑，忽视编程能力的培养。这个坑是我自己踩的，现在想起来还有点后悔。海洋科学的工作本质上就是处理数据和跑模式，这两件事都需要编程。我在本科的时候，C语言和Python课都是应付过去的，觉得会用Excel就够了。结果读研之后，处理ADCP数据和海温数据全靠写代码，我一下子傻眼了，只能从头开始学Python和MATLAB，花了好几个月才补上来。我室友比我有远见，本科的时候就自己折腾数据处理脚本，读研之后上手特别快，第一年就开始发论文了。所以本科期间一定要把编程学扎实，不要觉得差不多就行。

第三个坑，过早确定研究方向，结果发现不适合。我在选方向的时候也差点踩坑。大二上学期学完化学海洋学基础之后，我一度觉得海洋化学方向很有意思，海洋地球化学听起来也挺高大上的。但学了《海洋环流》之后，才发现自己真正感兴趣的是物理方向，海洋里的流体运动、能量传递、厄尔尼诺现象这些才是我真正想研究的东西。好在我当时只是大二下学期，还有调整的空间，最后在选毕业论文课题的时候果断选了物理方向。我有一个同学就没这么幸运了，他大一就决定走海洋化学方向，花了很多时间学化学海洋学的东西，结果大三接触了数值模式之后才发现，数据和模式才是他真正感兴趣的，这时候再调整就已经很被动了。

第四个坑，对本科就业薪资抱有不切实际的幻想。海洋科学的就业薪资在所有理工科专业里算中下水平，如果你是冲着毕业拿高薪来的，这个专业大概率会让你失望。我本科有一个同学，读了研究生之后发现课题组的经费不太稳定，导师也经常为项目申请发愁，课题组的氛围也比较压抑，读到一半的时候特别后悔当初选了这个专业。选择研究方向和课题组之前，一定要多方打听，了解清楚这个方向的行业前景、课题组的经费状况和导师的为人。我选择现在的课题组之前，专门找了在读的师兄师姐聊了很久，了解了导师的带教风格、课题组的经费情况和毕业生的去向，综合考虑之后才做的决定，这个决定到现在看来还是对的。

AI与新产业对海洋科学的影响

这个话题这两年讨论得特别多，我在研究所也每天都在跟这些东西打交道，聊聊我的真实感受。

AI对海洋数据处理的改变是最直接的。卫星遥感数据里的云遮挡一直是个大问题，传统的插值方法效果一般，用深度学习模型来处理缺失数据，精度提升了不少。我在工作中现在用卷积神经网络来处理海表温度遥感数据，比以前用Excel手动插值的结果好了不少，整个流程也快了很多。但有一点要清醒认识到：工具升级了，不等于学科基础不重要了。AI可以帮你处理数据，但它不能帮你理解物理机制，不能告诉你为什么海水会这样流动。海洋科学的核心竞争力最终还是看你对海洋物理过程的理解有多深。

机器学习在海洋现象识别上也用得越来越多了。传统上识别海洋涡旋需要人工设定阈值参数，现在用机器学习模型可以从数据中自动学习识别规律，准确率和效率都比人工方法高。但这些工具目前主要还是辅助手段，没有完全替代传统方法。

海洋大模型是一个值得关注的趋势。气象领域有了盘古大模型之后，海洋领域也在探索类似的路线，用深度学习模型来预测海温、海浪、海冰、厄尔尼诺现象等多种变量。这个方向还在早期阶段，效果还没有完全超过传统数值模式，但潜力很大。我在参加学术会议的时候，发现国内好几个团队都在做海洋大模型，国家重点实验室和商业公司都有参与。

AI不会让海洋科学这个学科消失，但会改变从事海洋科学研究的方式和方法。能够用好AI工具的人会比不会用的人有竞争优势，这个趋势现在已经很明显了。我在读研期间专门花时间学了深度学习和机器学习的基础知识，这些在现在的工作中经常用到。但核心的物理海洋学知识依然是最重要的，AI是工具，学科基础是地基，两者缺一不可。

推荐阅读

最后这部分推荐一些我看过觉得有用的学习资源，不多，但都是精挑细选的。

第一本，《物理海洋学》（胡敦欣主编）。这是国内物理海洋学最权威的教材，内容系统全面，从海水的物理性质到海洋环流再到海气相互作用，全部覆盖。我在本科期间把这本书看了不止一遍，每读一遍都有新的理解。读物理海洋学方向的同学，这本书是必读的。

第二本，《海洋科学导论》（冯士笮主编）。这是海洋学入门级的教材，内容覆盖面广，写得比较通俗，适合大一的时候通读一遍建立整体认知。我在刚进大学的时候读的这本书，算是我的海洋科学启蒙读物。

第三本，《Introduction to Physical Oceanography》（Robert H. Stewart著）。这是美国高校物理海洋学课程常用的教材，英文写得比较平易，比很多中文学教材更容易理解。我在学《海洋环流》这门课的时候，把这本书作为主要参考书，很多章节读了三遍以上。

第四本，《Marine Geology》（E. Seibold & J. H. Berger著）。这是海洋地质学领域的经典教材，内容涵盖海底地形、板块构造、海洋沉积物等，海底地质方向的同学可以读一读。我当时在选毕业论文方向的时候读了这本书的前几章，对海底地质学有了基本的了解。

除了书籍，还有一些公众号和平台值得关注。“中国海洋学会”和”海洋知圈”会发布海洋领域的学术动态和行业资讯，没事刷一刷可以了解行业动态。“Climate Data Operators”和”PANOPLY”这两个工具网站虽然不是读物，但用好这两个工具对处理和分析海洋数据非常有帮助。还有一些高质量的学术会议和讲座，比如全国海洋学大会和国际物理海洋学会议，有机会的话多参加，听一听领域内最新的研究进展。

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