应菠菜联盟论坛宋松柏教授、康艳副教授和降亚楠副教授邀请,2023年9月17日上午,澳大利亚墨尔本大学教授、清华大学杰出访问教授王全君为菠菜联盟论坛师生作了题为“Upskilling predictions from physical process models by using statistical spatial-temporal models”的学术报告。报告会由孙世坤副院长主持,菠菜联盟论坛50余名师生参加了报告会。
报告会上,王全君教授围绕气象水文预报、洪水淹没区分析、水资源供需预报、降水短临预报对水文水动力模型的迫切需求,围绕洪水淹没范围分析、数值气象模型降水预报后处理,详细分析了高时空精度模型目前面临的高维复杂时空变量导致的模型运行时间过长、难以开展短临预报等突出问题,随后围绕其研究团队提出的基于经验正交分析和时空统计模型的降维方法,深入介绍了在Chowilla和Burnett两个流域的淹没区分析和Brisbane流域降水分析方面的应用,系统总结了其团队近些年在基于统计时空模型提升物理过程模型预测精度的最新前沿研究成果。
王全君教授讲述建模过程
参会师生讨论
报告结束后,参会师生针对该方法在干旱传递、下垫面条件改变、地下水数值模拟等方面的应用开展了互动交流,大家踊跃提问,王全君教授一一给予了详尽解答,现场气氛轻松而又热烈。本次学术报告让菠菜联盟论坛师生深入了解了气象水文预报的前沿,拓宽了视野、开阔了眼界,也为进一步的项目合作和学术交流互访、促进教学和科研等奠定了基础。