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研究生导师

钟琦



姓名: 钟琦 理学博士,教授

Email: zhongq@cma.gov.cn


科研和研究生招生方向:

1、数值预报的深度学习后处理

2、灾害天气和气候的数值模拟


个人简介

钟琦,中国科学院理学博士,中国气象局干部学院教授,学科带头人,成都信息工程大学研究生导师,现任干部学院新技术部副主任,世界气象组织WMO服务委员会(SERCOM)气候服务委员会能力发展专家组 (ET-CDC)核心成员。首批气象高层次科技创新人才计划“青年气象英才”,首批中国气象局干部学院教学团队“人工智能气象应用教学团队”带头人,首批全国气象教学团队“短时临近预报教学科研团队”骨干成员,入选首批国家留学基金委-中国气象局联合培养人才工程“气象科技骨干人才培养项目”。欧洲地球物理联合会会员,美国气象学会会员,中国气象学会会员,美国运筹学和管理科学研究协会会员。

钟琦博士主持和骨干参加国家重点研发计划、科技部重大科学研究973计划、国家自然科学基金重点项目、面上项目和青年项目等国家级科研项目10余项,发表学术论文40余篇,获得软件著作权5项,主持编写教材6本,参与出版专著3本。主要教学内容为:人工智能气象应用,数值预报,集合预报,暴雨强对流。主要研究方向为:数值预报的深度学习订正,灾害天气和气候的数值模拟。

曾赴美国华盛顿大学大气科学系进行交流访问,师从著名气象学家Cliff Mass教授开展地形强降水的高分辨率数值模拟研究。曾赴以色列特拉维夫参加气候变化和沙漠化过程评估和监测学习。赴欧洲中期天气预报中心,进行海洋大气可预报性和集合预报学习。参加国际会议交流9次。


目前承担科研项目:

1. 国家重点研发计划“重大自然灾害监测预警与防范”重点专项课题,“基于精细化评估的强降水预报订正方法研究”(2018YFC1507606),主持

2. 国家自然科学基金重点项目,“川藏铁路建设关键区夏季强降水多时空尺度特征及其影响机制研究”(42030611),学术骨干(3/10

3. 国家自然科学基金面上项目,“东亚冬季气候与北极下垫面温度变化的关联” 41675095),学术骨干(2/7

4. 中国气象局创新发展专项,“针对重点流域和关键保障点的公里级精细化气象要素智能网格预报和协调融合技术研究”(CXFZ2023J001),子任务负责

5. 中国气象局干部学院重点项目,“基于卫星观测的深度学习对流检测研究”(2024CMATCZD13),主持


目前授课:

“人工智能发展及其在精准数字预报中的应用”,“基于多源资料的智能预报”,“数值预报概论”,“常用业务数值预报检验评估及应用”,“集合预报及业务应用”、“云和降水物理”,“气象科技英语”,“台风暴雨强对流”。


代表性成果:

Zhong Q*, Zhang Z, Yao X, Hou S, Fu S, Cao Y, Jing L. 2024. Improved forecasting via physics-guided machine learning as exemplified using 217extreme rainfall event in Henan. Science China Earth Sciences, 67(5): 16521674.

Zhong Q*, Sun Z, Chen H, Li J, Shen L. 2022. Multi model forecast biases of the diurnal variations of intense rainfall in the Beijing-Tianjin-Hebei region. Science China Earth Sciences, 65(8): 14901509.

Jing L, Zhong Q*, Li X,Wang X, Shen L, Cao Y. Using Deep Learning to Identify Circulation Patterns of Intense Rainfall in the Beijing-Tianjing-Hebei Region. Atmosphere, 2023, 14, 930. https://doi.org/10.3390/atmos14060930. (SCI: 3.29)

Li W L, Xia R D, Zhong Q*, and Wang Y Q. 2021: Vorticity and moisture budget analyses on a plateau vortex that cause an intense rainfall event within the Qaidam Basin. Atmos. Sci. Lett. DOI: 10.1002/asl.1040.

Zhong Qi*, Zhong Qing, Xiao Ziniu. 2013. Improving energetic characters of baroclinic wave with a Physical Conserving Fidelity model. Front. Earth Sci. 7(3): 341-350.

Conrick, R. J., C. F. Mass and Q. Zhong, 2018: Simulated Kelvin_Helmholtz Waves Over Terrain and Their Microphysical Implications. J. Atmos. Sci, 75, 2787-2800.

XIAO, Z.-N, Dong S., ZHONG Q., Numerical simulation of climate response to ultraviolet irradiation forcing. Advances in Climate Change Research, 2019,10(3)133-142.

Yuefeng LiZiniu XiaoWenjing ShiQi Zhong, etc. Interannual variations in length of day and atmospheric angular momentum, and their seasonal associations with El Niño/Southern Oscillation-like sea surface temperature patterns. Frontiers of Earth Science, 2017, 11(4):751-764.

Zhong Qi*Zhong QingThe Development of a Physical Conservation Fidelity Global Spectral Model -From Dynamic Framework to a Full Model. Atmospheric and Oceanic Science Letters1(1):33-352008.

Fu S.-M., Z. Mai, J.-H. Sun, W.-L. Li, Q. Zhong, J.-R. Sun, and Y.-C. Zhang, 2021: A semi-idealized modeling study on the long-lived eastward propagating mesoscale convective system over the Tibetan Plateau, China Earth Sci. DOI10.1007/s11430-020-9772-1

钟琦*, 方祖亮, 孙卓, 王秀明, 张智察. 基于特征工程的强降水物理要素提取及分析. 计算机科学与应用, 2022, 12(1): 147-157.

钟琦,钟青,沈元芳等.物理守恒律保真全球谱模式辐射—云—对流过程的改进.气候与环境研究,2011,16(4):407-418.

钟琦,钟青.物理守恒保真计算与理想斜压不稳定波模拟的改进.高原气象,2010,29(5):1119-1125.

钟琦,张萌. 极锋理论—长波理论—数值预报的发展和内在联系.气象科技进展,2013,(1):68-69.

钟琦, 李跃凤, 赵亮, 董仕, 胡宜昌. 太阳紫外辐照度影响东亚冬季气候的研究进展. 地球科学前沿, 2018, 8(2): 422-430.

钟琦,薛童,朱禾,叶梦殊. 面向预报员的精细化数值预报产品应用培训需求研究.气象科技进展,2020,10(2): 45-52.

钟琦,短期培训中实践性教学模式的运用,中外教育研究,2010(4)191-192.

肖子牛,钟琦,尹志强,周立旻,宋燕,等。太阳活动年代际变化对现代气候影响的研究进展。地球科学进展,2013,28(12): 1335-1348.

陈正洪,钟琦,申丹娜。从气象学员到水文气象预报开拓者——章淹教授访谈录.中国科技史杂志.201839(3)361-374.

张云荣,钟琦. ECMWF预报系统对2010年夏极端天气事件的预报检验.气象科技进展,2011, 1(2):59.

胡晓梅,钟琦.城市气象灾害监测的现状与发展探析.河北工程大学学报,2009,26(3):17-18.

许小峰等,现代气象业务丛书-《气象防灾减灾》。北京:气象出版社.2013.(姓氏笔画排名)。“十二五”时期国家重点图书

肖子牛等,《气候与气候变化基础知识》,北京:气象出版社。2014. (姓氏笔画排名)。

钟琦,俞小鼎等。《集合预报及其在天气预报中的应用》,中国气象局干部学院教材,2015.

强降水临近预报机器学习订正系统V1.0.计算机软件著作权2020SR1579426.中华人民共和国国家版权局,3/52020.

基于多源数据融合和特征工程集成的强降水关键要素提取软件V1.0.计算机软件著作权2020SR1260712.中华人民共和国国家版权局,2/52020.

强降水短临预报人工智能订正多源数据集构建软件,2022SR0172942,1/7, 2021.

降水短临预报Spatial EvolutionNet订正软件,2021SR2059606,1/6, 2021.

强降水预报的IEA-FNN订正软件,2021SR2043529,1/6, 2021.



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