研究方向: | 海洋环流可预报性与目标观测研 |
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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: | 0532-82898519 |
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 Research、Deep Sea Research、SCIENCE 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。
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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 |
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 |
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 |
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. |
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