研究方向: | 物理海洋学 |
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岗 位: | 副研究员 |
部 门: | 海洋环流与波动重点实验室 |
联系方式: | 0532-82896523 |
电子邮件: | gaochuan@qdio.ac.cn |
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博士,副研究员。主要研究方向为热带海气相互作用、ENSO数值模拟和预测及资料同化。利用IOCAS ICM对ENSO的动力过程进行模拟分析,提出了ENSO起源的新机制,并建立了IOCAS ICM的同化预报系统,开展对ENSO的可预报性及预测改进的研究;此外,利用混合型海气耦合模式(HCM)揭示了多圈层过程对ENSO的调制机理及对气候环境的影响。2016年度荣获中国科学院院长优秀奖,博士学位论文被评为2017年度中国科学院优秀博士学位论文。目前合作发表学术论文18篇,其中SCI论文15篇;主持和参与国家自然科学基金、国家重点研发计划项目和中国博士后科学基金等5项。 |
2011.09-2016.07,中国科学院大学,物理海洋学,博士 2007.09-2011.07,河北科技大学,信息与计算科学,学士 |
2019.05-今,中国科学院海洋研究所,海洋环流与波动重点实验室,副研究员 2018.12-2019.12,美国科罗拉多大学博尔德分校,访问学者 2018.07-2019.04,中国科学院海洋研究所,海洋环流与波动重点实验室,助理研究员 2016.07-2018.06,中国科学院海洋研究所,海洋环流与波动重点实验室,博士后 |
1、国家自然科学基金青年科学基金项目,四维变分资料同化方法在简单海气耦合模式中的应用及其对ENSO实时预报的改进(41705082),2018.01-2020.12,总经费:25万元,主持,在研 2、中国博士后科学基金,基于ICM的四维变分资料同化方法改进ENSO的模拟和预报(2016M602197),2017.1-2018.12,总经费:5万元,主持,结题 3、青岛博士后应用研究项目,基于中等复杂程度海气耦合模式对2014-15年厄尔尼诺事件的二次变暖过程的诊断分析和预报,2017.01-2018.12,总经费:5万元,主持,结题 4、国家重点研发计划重点专项课题,中小尺度海气相互作用对延伸期预测的影响(2017YFC1404102),2017.7-2020.12,总经费:273万元,骨干,在研 5、国家自然科学基金委重大项目课题,ENSO多变性及其与太平洋年代际变率等的关系(41690122(41690120)),2017.1-2021.12,总经费:400万元,骨干,在研 |
[1] Tao, LJ,Gao, C., and R.-H., Zhang, 2019: Model parameter-related optimal perturbations and their contributions to El Ni?o prediction errors, Climate Dynamics, 52(3-4):1425-1441 [2]Gao, C., Zhang RH, Wu XR and Sun JC, 2018: Idealized experiments for optimizing model parameters using a 4D-Variational method in an intermediate coupled model of ENSO, Adv. Atmos. Sci., 35(4): 410-422. doi: 10.1007/s00376-017-7109-z [3] Tao LJ,Gao, C., and Zhang RH, 2018: ENSO predictions in an ICM influenced by removing initial condition errors in the sensitive areas: A target observation perspective. Adv Atmos Sci., 35(7): 853-867. doi: 10.1007/s00376-017-7138-7 [4]Gao, C., Zhang, R. H., 2017: Roles of atmospheric wind and entrained water temperature (Te) in the second-year cooling of the 2010-12 La Ni?a event. Climate Dynamics. 48(1) : 597-617 [5]高川,王宏娜,陶灵江,张荣华,2017, IOCAS ICM及其ENSO实时预测试验和改进.海洋与湖沼,48(6):1289-1301 [6] Zhang, R. H., andGao, C., 2016: Role of subsurface entrainment temperature (Te) in the onset of El Ni?o events, as represented in an intermediate coupled model. Climate Dynamics, 46(5), 1417-1435 [7]Gao, C., Wu, X. R., and Zhang, R. H., 2016: Testing a four-dimensional variational data assimilation method using an improved intermediate coupled model for ENSO analysis and prediction. Adv. Atmos. Sci., 33(7) : 875-888. [8] Zhang, R. H., andGao, C., 2016: The IOCAS intermediate coupled model (IOCAS ICM) and its real-time predictions of the 2015-16 El Ni?o event. Science Bulletin. 61(13): 1061-1070. [9] Zhang, R. H.,Gao, C., Kang, X., Zhi, H., Wang, Z., & Feng, L, 2015: ENSO Modulations due to Interannual Variability of Freshwater Forcing and Ocean Biology-induced Heating in the Tropical Pacific. Scientific Reports, 5: 18506. [10]高川,陈锦年,王宏娜,汪洋, 2014: 2011/2012年我国冷冬与中部型La Ni?a事件的联系.海洋科学进展,32(3):306-315 |
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