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水研學(xué)科月訊|研究生學(xué)術(shù)信息匯總一覽(1.1-1.31)

通訊員: ;發(fā)布時間:2025-01-31  點擊數(shù):


1月4日德國波茨坦氣候影響研究所田穎琳博士學(xué)術(shù)報告

報告題目

極端天氣事件的非線性耦合物理過程研究

報告人

田穎琳 博士

邀請人

李志威 教授

時間

2025年1月4日(星期六)上午10:00

地點

八教8220會議室

報告人簡介:

田穎琳博士現(xiàn)為德國波茨坦氣候影響研究所(Potsdam Institute for Climate Impact Research, PIK)博士后。2024年6月博士畢業(yè)于清華大學(xué)水利水電工程系,師從王光謙院士和鐘德鈺教授,獲工學(xué)博士學(xué)位,同年獲清華大學(xué)優(yōu)秀博士論文、北京市優(yōu)秀畢業(yè)生。2018年6月本科畢業(yè)于武漢大學(xué)水利水電學(xué)院,獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位。博士期間曾訪問德國馬克斯普朗克生物地球化學(xué)研究所(MPI-BGC,合作導(dǎo)師為Axel Kleidon博士)和亥姆霍茲環(huán)境研究所(UFZ,合作導(dǎo)師為Jakob Zscheischler教授)。現(xiàn)主要從事基于因果網(wǎng)絡(luò)和可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)(Explainable Artificial Intelligence, XAI)的極端天氣事件的非線性耦合物理過程研究。

報告簡介:

近年來,全球極端高溫及干旱事件的發(fā)生頻次逐年增高,各大洲均有破紀(jì)錄高溫事件發(fā)生(如2022年我國長江流域熱浪干旱復(fù)合事件),其給生態(tài)系統(tǒng)、人類健康、內(nèi)河航運(yùn)以及電力系統(tǒng)等方面造成嚴(yán)重危害。因此,深入剖析此類極端事件背后的復(fù)雜物理機(jī)制,對于防災(zāi)減災(zāi)具有重要的現(xiàn)實意義。在溫帶,高壓系統(tǒng)與土壤水通常被視作影響熱浪強(qiáng)度及持續(xù)時間的關(guān)鍵要素。但是,這2項驅(qū)動因素及氣溫之間又存在非靜態(tài)、非線性的耦合交互作用。然而,目前尚無對此復(fù)雜過程的全球尺度定量研究。本報告中,將基于地表能量方程、因果網(wǎng)絡(luò)分析以及可解釋機(jī)器學(xué)習(xí),介紹極端高溫事件背后所涉及的非靜態(tài)、非線性以及耦合物理過程,旨在加深人們對極端高溫現(xiàn)象的理解,提升對極端天氣事件的預(yù)測預(yù)報水平與應(yīng)急防控能力。

1月7日美國賓州州立大學(xué)李培君博士后學(xué)術(shù)報告

報告題目

面向人類用水的可微水文模型的初探

報告人

李培君 博士后

邀請人

查元源 副教授

時間

2025年1月7日(星期二)上午9:00

地點

八教8220會議室

報告人簡介:

李培君,美國賓州州立大學(xué)(Penn State)博士后,研究方向為基于多源數(shù)據(jù)的水文模擬及模型開發(fā)。報告人于2023年在武漢大學(xué)獲得博士學(xué)位,期間榮獲武漢大學(xué)研究生學(xué)術(shù)創(chuàng)新獎學(xué)金。其博士后所在課題組為Chaopeng Shen教授領(lǐng)導(dǎo)的Multiscale Hydrologic Processes and Intelligence (MHPI)團(tuán)隊,致力于通過數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動方法和物理模型增進(jìn)對水文圈及相關(guān)子系統(tǒng)的認(rèn)識。報告人以第一作者身份發(fā)表SCI論文7篇,以第二作者身份獲得計算機(jī)軟件著作權(quán)2項。相關(guān)成果發(fā)表在Water Resources Research,Geoderma以及Journal of Hydrology等期刊,參與Water Resources Research,Communications Earth & Environment及Journal of Hydrology等期刊的審稿。

報告簡介:

水資源的管理和分配有賴于水文模型對水資源的準(zhǔn)確模擬和預(yù)測。近年來,隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,越來越多的研究致力于將數(shù)據(jù)驅(qū)動模型和物理機(jī)理模型相結(jié)合,形成一種新的可微(differentiable)水文模型。可微水文模型通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來優(yōu)化模型參數(shù),同時保留了物理機(jī)理模型的核心結(jié)構(gòu),實現(xiàn)近似甚至超越傳統(tǒng)水文模型的精度。可微水文模型能夠在數(shù)據(jù)相對較少時達(dá)到更好的模擬效果,并具有更強(qiáng)的可解釋性和通用性。另一方面,當(dāng)前水文模型中的一個重大不確定性來源于人類用水。如何在水文模型中合理加入人類用水的影響,成為提升模型模擬精度的重要方向。雖然國內(nèi)外關(guān)于人類用水的模型研究已有所發(fā)展,但現(xiàn)有模型在精細(xì)度和區(qū)域適用性上仍存在諸多不足。本研究基于可微分水文模型,充分利用多源觀測和統(tǒng)計再分析數(shù)據(jù),嘗試在水文模擬過程中盡可能多地反映人類活動的影響。結(jié)果表明,多源數(shù)據(jù)的使用以及相關(guān)模塊的開發(fā)能夠一定程度上改進(jìn)水文模型對人類活動響應(yīng)的刻畫。

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