沈浙奇

发布时间：2020-11-17浏览次数：5397

沈浙奇，男，副教授，研究生，博士学位

（Email: zqshen@hhu.edu.cn，Tel： ）

个人学术主页：

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个人简历：

沈浙奇，博士，河海大学副教授，硕士生导师，海洋技术系副主任。2007年学士、2012年博士毕业于浙江大学数学系，先后获数学与应用数学学士、计算数学博士学位，其后进入自然资源部第二海洋研究所，作为博士后从事物理海洋学专业的研究。

主要从事资料同化方法研究和耦合资料同化系统研发，在非线性的粒子滤波器同化和地球系统模式的耦合同化系统方面积累了大量工作经验，取得了一定成果。代表性成果包括：１）发展了粒子滤波器的混合算法和局地化粒子滤波器的算法，为解决大模式中粒子滤波器的退化问题提供了方案；２）建立了基于通用地球系统模式CESM的多源海洋观测资料耦合同化系统，采用集合滤波器方法实现了耦合模式的状态估计和物理参数估计；３）发展了耦合同化局地化方案和基于集合同化的目标观测公式。

发表论文40余篇，主持国家自然科学基金青年项目１项、面上项目1项、作为骨干参与“国家重点研发计划”两项、国家自然科学基金委重大基金一项、重点基金一项。2019年获得自然资源部第二海洋研究所“青年英才”称号，目前为自然资源部第二海洋研究所“青年海星学者”。2021年获得江苏省“双创博士”人才项目。

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学习经历：

 

2007 – 2012, 浙江大学数学系，计算数学，博士

2003 – 2007, 浙江大学数学系，数学与应用数学，学士

 

工作经历：

2020.8 - 至今， 河海大学海洋学院，副教授

2017.11 - 2020.7,自然资源部第二海洋研究所,卫星海洋环境动力学国家重点实验室，副研究员

2016.11 - 2017.7,加拿大北大不列颠哥伦比亚大学(UNBC),访问学者

2015.11 - 2017.11,自然资源部第二海洋研究所，卫星海洋环境动力学国家重点实验室，助理研究员

2012.7 - 2015.11,国家海洋局第二海洋研究所,博士后

  

研究方向：

  • 资料同化方法

  • 耦合资料同化系统

  • 参数估计方法应用


主讲课程：


 - 数学物理方法 （海洋20级_1, 海洋21级_1, 海技21级， 海洋22级）

 - 计算方法 （海技22级）

 - 业务化海洋学导论（海洋20级_1）


 - 数据同化理论与方法（硕博）


科研项目：


  • 国家自然科学基金面上项目，基于地球系统模式的耦合参数估计方法研究，2022/01 - 2025/12，主持

  • 中央高校基本科研业务费专项, 2021-2024, 主持

  • 江苏省创新创业（双创）博士项目，2021-2023，主持

  • 国家自然科学基金青年项目，粒子滤波器局地化算法研究，2017/01-2019/12，主持

  • 自然资源部第二海洋研究所科研业务费专项“青年英才”计划，基于DART-CESM集合同化系统的强耦合同化方法研究，2019/01-2020/07。主持

  • 国家重点研发计划“海洋环境安全保障”重点专项，全球高分辨率海洋资料同化技术研究与业务应用示范，2016/09 - 2020/12，参与（课题一）。

  • 国家重点研发计划“全球变化与应对”重点专项，高影响海-气环境事件预报模式的高分辨率海洋资料同化系统研发，2017/07 - 2022/06。参与（课题二）。

  • 国家自然科学基金重大项目，ENSO可预测性评估及预测实验，2017/01 - 2022/12，参与（课题四）。

  • 国家自然科学基金重点项目，近135年印度洋偶极子集合预报试验及可预报性研究，2016/01 - 2020/12，参与。

  • 国家海洋局科学技术司“全球变化与海气相互作用”专项，海洋动力系统可预报性研究，2016/01 - 2020/07，参与（课题三）。


论文论著：


Shen, Z., Chen, Y., Li, X., & Song, X. (2024). Parameter estimation for ocean background vertical diffusivity coefficients in the Community Earth System Model (v1.2.1) and its impact on  El Niño–Southern Oscillation forecasts. Geoscientific Model Development, 17(4), 1651–1665. https://doi.org/10.5194/gmd-17-1651-2024

Wang, R., & Shen, Z. (2024). A Deep Neural Network Ensemble Adjustment Kalman Filter and Its Application on Strongly Coupled Data Assimilation. Journal of Marine Science and Engineering, 12(108). https://doi.org/10.20944/preprints202312.0284.v1

Chen, Y., Shen, Z., Tang, Y., & Song, X. (2023). Ocean data assimilation for the initialization of seasonal prediction with the Community Earth System Model. Ocean Modelling, 183(102194). https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2023.102194

Li, X., Tang, Y., Shen, Z., Zhou, F., Song, X., Wu, Y., & Li, Y. (2023). A Region-Optional Targeted Observation Method and its Application in the Sea Surface Temperature Prediction Associated with the Indian Ocean Dipole. Journal of Geophysical Research: Oceans, 128(8).
Rao, W., Tang, Y., Wu, Y., Shen, Z., Song, X., Li, X., Lian, T., Chen, D., & Zhou, F. (2023). A new ensemble-based targeted observational method and its application in TPOS 2020. National Science Review, nwad231. https://doi.org/10.1093/nsr/nwad231

Shen, Z., & Tang, Y. (2022). A two-stage inflation method in parameter estimation to compensate for constant parameter evolution in Community Earth System Model. Acta Oceanologica Sinica, 41(2), 12.

Chen, Yihao, Zheqi Shen, and Youmin Tang. 2022. “On Oceanic Initial State Errors in the Ensemble Data Assimilation for a Coupled General Circulation Model.” Journal of Advances in Modeling Earth Systems 14(12). doi: 10.1029/2022MS003106.

Chen, Yihao, Zheqi Shen, Youmin Tang, and Xunshu Song. 2023. “Ocean Data Assimilation for the Initialization of Seasonal Prediction with the Community Earth System Model.” Ocean Modelling 183(102194).

Li, Xiaojing, Youmin Tang, Zheqi Shen, and Yi Li. 2023. “Spatial Variations in Seamless Predictability of Subseasonal Precipitation Over Asian Summer Monsoon Region in S2S Models.” Journal of Geophysical Research: Atmospheres. doi: https://doi.org/10.1029/2023JD038480.

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Shen, Z., & Tang, Y. (2015). A modified ensemble Kalman particle filter for non-Gaussian systems with nonlinear measurement functions. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 7(1), 50–66.

Gao, Y., Liu, T., Song, X., Shen, Z., Tang, Y., & Chen, D. (2020). An extension of LDEO5 model for ENSO ensemble predictions. Climate Dynamics. https://doi.org/10.1007/s00382-020-05428-7

Shen, Z., Tang, Y., & Li, X. (2017). A new formulation of vector weights in localized particle filter. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 143(709), 3268–3278. https://doi.org/10.1002/qj.3180

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Li, X., Tang, Y., Zhou, L., Yao, Z., Shen, Z., Li, J., & Liu, T. (2020). Optimal error analysis of MJO prediction associated with uncertainties in sea surface temperature over Indian Ocean. Climate Dynamics. https://doi.org/10.1007/s00382-020-05230-5
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Liu, T., Tang, Y., Yang, D., Cheng, Y., Song, X., Hou, Z., Shen, Z., Gao, Y., Wu, Y., Li, X., & Zhang, B. (2019). The relationship among probabilistic, deterministic and potential skills in predicting the ENSO for the past 161 years. Climate Dynamics. Climate Dynamics, 53(11), 6947–6960.
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Zhu, J., Shen, Z., & Chen, Z. (2012). Dispersion relations of the modes for open nonhomogeneous waveguides terminated by perfectly matched layers. JOSA B, 29(9), 2524–2530.
唐佑民, 郑飞, 张蕴斐, 沈浙奇#, 李俊德, & 方玥炜. (2017). 高影响海-气环境事件预报模式的高分辨率海洋资料同化系统研发. 中国基础科学, 19(119), 50–56.
张钰婷, 沈浙奇#, & 伍艳玲. (2021). 基于 CESM 模式的局地化粒子滤波器与集合卡尔曼滤波器同化实验. 海洋学报.
沈浙奇, 唐佑民, & 高艳秋. (2016). 集合资料同化方法的理论框架及其在海洋资料同化的研究展望. 海洋学报, 38(3), 1–14. https://doi.org/10.3969/j.issn.0253-4193.2016.03.001


研究生：

  

  • 张钰婷，2019级学术硕士（自然资源部第二海洋研究所），研究课题《粒子滤波器在通用地球系统模式(CESM)耦合同化中的应用》, zyt_ocean@163.com

  • 汪韧希，2021级学术硕士，毕业论文《深度学习在海洋大气数值模拟及资料同化中的应用》 ，wrx_17330937822@163.com

  • 陈溢豪，2020级博士（共同指导），毕业论文《基于地球系统模式和集合调整卡尔曼滤波器的海洋资料同化和季节预测研究》, wscyh2953917@126.com

  • 王淇，2022级专业硕士

  • 姚淞研，2023级专业硕士


学术兼职：

  • 江苏省海洋学会海洋-气象信息服务专业委员会 副主任委员

  • 全国海洋资料同化大会组委会成员

  • Frontiers in Mathematics of Computation and Data Science 评审编辑

  • 海洋学报英文版（Acta Oceanologica Sinica）, Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, Nonlinear Processes in Geophysics, 海洋学报, 热带海洋学报，大气和海洋科学快报 等审稿人