学术报告

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讲座:观测偏差/算子、位置误差等在数据同化中的重要性

时间:2020-07-14浏览:92来源:数理与统计学院作者:王国强

讲座题目

观测偏差/算子、位置误差等在数据同化中的重要性

主办单位

数理与统计学院

协办单位

统计与数据计算系

讲座时间

7月1819:00-20:00

主讲人

金建炳博士

讲座地点

在线网络直播---腾讯会议(会议号:745934886

主讲人简介

金建炳博士,南京信息工程大学环境科学与工程学院校聘教授。2009年考入哈尔滨工业大学,分别获得学士、硕士学位。2015年赴荷兰代尔夫特理工大学留学,2019获得博士学位。同年加入荷兰应用科学院,任助理科学家。2020年入职南信大。金博士主要研究兴趣包括数据同化理论/应用、大气数值模式开发及机器学习在数值模式领域的应用。前期在观测资料偏差校正、观测算子质量控制等数据同化应用领域积累了较多经验,并发表高水平论文多篇。

讲座内容简介

本报告主要讨论观测偏差/算子、位置误差等在数据同化应用过程中的重要性。数据同化常常被用来修订数学物理模型中的初值/边界场、参数不确定性问题,其通过结合实际观测资料实现了对模型的校正,从而提高模型实时预测精度。同化分析过程中,要求模式背景场和观测场二者变量要素相匹配;而实际应用中观测偏差、观测算子不准确性、位置误差等问题不可避免存在。如何修订上述误差是提高同化算法准确性的关键。报告将以气溶胶(沙尘暴)数值模型数据同化为背景讨论上述问题。



南京信息工程大学金建炳教授在线为澳门百乐门师生作学术报告


7月18日晚上,南京信息工程大学金建炳教授应数理与统计学院及数学建模社邀请通过腾讯会议为广大师生作了题为“观测偏差/算子、位置误差等在数据同化中的重要性”的学术报告。报告会由数理与统计学院王国强教授主持。

金建炳教授首先介绍了观测误差、模拟误差的含义及其产生的具体原因。接着,金教授阐述了数据同化的理论基础:贝叶斯定理和观测算子、数据同化的优缺点以及机器学习和数据同化方法的共性和个性。最后,金教授详细讲解了数据同化技术在气溶胶卫星观测误差和沙尘暴位置误差校正的具体应用。

金教授的报告既有广度也有深度,开阔了大家的思路和视野,加深了对数据同化方法在实际应用研究中的认识,对提高广大师生的科研能力与水平将会起到良好的促进作用。报告结束后,与会的教师和同学们就报告的内容提出了自己感兴趣的问题,金教授给出了详细的解答,让聆听报告的师生们受益匪浅。

据悉,金建炳博士,南京信息工程大学环境科学与工程学院教授。2009年考入哈尔滨工业大学,分别获得学士、硕士学位。2015年赴荷兰代尔夫特理工大学留学,2019获得博士学位。同年加入荷兰应用科学院,任助理科学家。2020年南京信息工程大学。金博士主要研究兴趣包括数据同化理论/应用、大气数值模式开发及机器学习在数值模式领域的应用。前期在观测资料偏差校正、观测算子质量控制等数据同化应用领域积累了较多经验,并发表高水平论文多篇。

  

  


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