報告時間：2025年5月20日（周二）9：00 -11：00
報告地點：敏學樓406會議室
報告人簡介：
復旦大學大氣與海洋科學系副教授，2017年畢業于中國科學院大氣物理研究所。主要研究方向為高影響天氣和氣候事件的可預測性，深入探討了大氣初始不確定性、邊界不確定性等因素對極端天氣事件生成和預報的影響，并提出了有效的目標觀測方案，以減小預報不確定性。已在國際SCI期刊上發表論文30余篇，主持了國家自然科學基金青年項目和面上項目各一項，作為核心骨干參與了國家自然科學基金基礎科學中心項目、重大項目以及科技部重點研發項目等多個國家級科研項目。
報告摘要：
松弛試驗，即將模型預測結果不斷地向分析場逼近，是一種有效識別大氣可預報性來源的有效手段。利用這一技術，本研究探究了動力模型（IFS）和AI模型（Pangu-Weather和AIFS）對歐亞地區極端事件的可預測性。結果表明，通過北極松弛試驗，所有模型均可以提高歐亞地區極端事件的預報技巧。但相比于動力模型，AI模型的改善效果較為有限。這一差異可能是由于AI模型在表征北極-歐亞聯系方面較弱導致的。總體而言，AI模型中不同緯度之間的聯系較弱，尤其是熱帶與中緯度之間的聯系，這可能與AI模型中熱帶區域變率較低有關。
誠邀感興趣的師生參加！
人工智能學院
2025年5月19日
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