报告题目：机器学习在数据重构和模式后处理中的应用

报告人：夏江江，中国科学院大气物理研究所副研究员

报告时间：2021年6月18日14:00

主持人：王鑫 研究员

报告形式：线上报告

腾讯会议ID：399 972 902

报告摘要：基于机器学习算法（1）构建地面气象观测站点气象要素插补模型及研发无网格空间插值技术；（2）基于卫星资料的雷达回波反演研究；（3）以及发展基于机器学习的数值天气预报模式后处理技术。

报告人简介：

夏江江，中国科学院大气物理研究所，副研究员，研究生导师，中国气象服务协会人工智能委员会副主任委员，机器学习应用小组（RUMLA）负责人，气象大数据实验室特征工程组负责人。在国内外学术期刊已发表论文40余篇，承担和参加过各类项目20余项，其中包括国家重点研发计划专题、中科院先导专项专题、基金课题、行业专项骨干、科研机构和高校及公司企业横向课题等。研究领域为：结合气象大数据和数值天气预报模式，基于机器学习/深度学习等技术1）发展模式后处理方法，高时空分辨率数据集重构系统（重建天气气候信息）技术：无网格插值/插补、数据反演、降尺度、数据融合等；2）研发天气气候预报模型，包括天气预报模型和季节尺度极端天气气候事件预测模型；3）深度学习可解释性研究和大气科学基础理论研究。