张  坤 副研究员

海洋环流可预报性与目标观测研
研究方向: 海洋环流可预报性与目标观测研
岗  位: 副研究员
部  门: 海洋环流与波动重点实验室
联系方式: 0532-82898519
电子邮件: kzhang@qdio.ac.cn
个人网页: https://www.researchgate.net/profile/Kun-Zhang-100
  理学博士,研究兴趣为海洋、大气的非线性动力学、可预报性及目标观测在提高海洋预报中的应用。近年来,主要从事黑潮的可预报性与目标观测研究,建立了能够处理高维变量的非线性优化系统,为在业务化模式中开展相关研究工作奠定了技术基础;系统地研究了源区黑潮的可预报性,揭示了影响其预报准确性的主要因子和物理机制,基于此设计了源区黑潮的最佳观测位置(阵列),为提高其预测水平提供了科学支撑。目前,在Journal of Geophysical ResearchDeep Sea ResearchSCIENCE CHINA Earth Sciences等行业高端期刊已发表论文14篇,主持国家自然科学基金青年科学基金、中国博士后基金项目等多个课题。

教育经历

2010.09-2017.06,中国科学院海洋研究所,硕士、博士

2006.09-2010.07,山东大学,学士

工作经历

2022.09-至今,中国科学院海洋研究所,副研究员

2017.10-2018.01,沙特国王科技大学,访问学者

2017.07-2022.09,中国科学院海洋研究所,助理研究员

主持或参加主要科研项目情况

1.国家自然科学基金青年基金,源区黑潮流量季节性变化的可预报性和目标观测研究,主持

2.国家自然科学基金重大项目,东海-太平洋间沟弧盆体系对西边界流下层逆流形成及大洋-近海物质能量交换影响研究,课题负责人

3.国家自然科学基金重大项目,海洋环境-生物互作关系及其演化趋势的信息集成与智能分析,参与

4.中国博士后基金项目,源区黑潮流量季节性下降的适应性观测网构建,主持

5.横向课题,三维目标观测系统设计方法,主持

6.中国科学院大气物理研究所LASG国家重点实验室开放课题,主持

发表的代表性文章(限10篇)

1.Zhang Kun; Wang Qiang; Yin Baoshu (2022): Decadal sea surface height modes in the low-latitude northwestern Pacific and their contribution to the North Equatorial Current transport variation.Journal of Oceanography, 1-15.       

2.Zhang Kun; Mu Mu; Wang Qiang; Yin Baoshu; Liu Shixuan (2019): CNOP-based adaptive observation network designed for improving upstream Kuroshio transport prediction.Journal of Geophysical Research: Oceans, 24(6): 4350-4364.       

3.Zhang Kun; Mu Mu; Wang Qiang (2020); Increasingly important role of numerical modeling in oceanic observation design strategy: A Review.Science China Earth Sciences, 63(11): 1678-1690.       

4.Zhang Kun; Mu Mu; Wang Qiang; Identifying the sensitive area in adaptive observation for predicting the upstream Kuroshio transport variation in a 3-D ocean model, Science China Earth Science, 2017, 60(5): 866-875.       

5.Zhang Kun; Wang Qiang; Mu Mu; Liang Peng; Effects of optimal initial errors on predicting the seasonal reduction of the upstream Kuroshio transport, Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 2016, 116: 220-235.      

6.Gao Yong Li; Mu Mu;Zhang Kun*(2020):Impacts of parameter uncertainties on deep chlorophyll maximum simulation revealed by the CNOP-P approach.Journal of Oceanology and Limnology,2020, 38, 1382–1393.      

7.Mu Mu;Zhang Kun*; Wang Qiang (2022): Recent progress in applications of the conditional nonlinear optimal perturbation approach to atmosphere-ocean sciences. Submitted toChinese Annals of Mathematics, Series B.

8.Zhou Li; Wang Qiang; Mu Mu;Zhang Kun(2021). Optimal Precursors Triggering Sudden Shifts in the Antarctic Circumpolar Current Transport Through Drake Passage.Journal of Geophysical Research: Oceans, 126(12).

9.张坤;穆穆;王强(2021);数值模式在海洋观测设计中的重要作用:回顾与展望.中国科学:地球科学.