陈丽
- 电话: +86 138 7654 3210
- 邮箱: chen.li@email.com
- 位置: 北京, 中国
- LinkedIn: chenli-atmospherics
简介
拥有十年以上大气与空间科学研究经验,专注于气候建模、卫星数据分析及空间天气预报。成功领导多个项目,通过优化数值模型将短期天气预报准确率提高15%,为国家气象局提供关键决策支持。
精通复杂大气现象的物理机制,具备独立设计和执行大型科研项目的能力,致力于通过前沿科学研究应对全球气候变化挑战。
工作经历
高级研究员, 中国科学院大气物理研究所 -- 北京, 中国
九月 2018 – 至今
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领导“青藏高原气候变化与影响”项目,利用高分辨率区域气候模型模拟未来50年气候趋势,发表SCI论文5篇。
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开发新的卫星数据同化算法,将全球数值天气预报模型的初始场精度提升10%,显著改善预报性能。
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指导并培训初级研究员及研究生团队,成功搭建一套用于空间天气事件预测的实时预警系统,服务于国家航天任务。
大气科学家, 中国气象局国家气象中心 -- 北京, 中国
七月 2013 – 八月 2018
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参与国家级中期天气预报模式的研发与改进,优化边界层参数化方案,使台风路径预报误差平均减少8%。
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负责卫星遥感数据(如FY系列卫星)的接收、处理与质量控制,为业务预报提供高质量观测数据。
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撰写多份气候评估报告,分析极端天气事件(如干旱、洪涝)的发生机制与长期变化趋势,为政府决策提供科学依据。
教育背景
北京大学, 大气科学 博士 -- 北京, 中国
九月 2008 – 六月 2013
南京信息工程大学, 大气科学 学士 -- 南京, 中国
九月 2004 – 六月 2008
技能
气候建模与数值模拟: WRF, CESM, CAM, CMIP6, 有限差分法, 谱方法
数据分析与处理: Python (NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Xarray), R, MATLAB, Fortran, CDO, NCL, GIS
卫星遥感与空间天气: FY系列卫星数据处理, MODIS, GOES, 太阳风暴预测, 地磁扰动分析
专业知识: 大气动力学, 大气物理学, 气候学, 空间等离子体物理, 数据同化, 机器学习在气象中的应用
语言: 普通话 (母语), 英语 (流利)