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郭振海 教授
2019-09-11 16:49   审核人:

【个人简介】

郭振海,男,教授,生于1966年,研究生学历,博士学位。1997在北京大学地球物理系获博士学位,1999年在日本北海道大学低温科学研究所工作,2001年至今在中国科学院大气物理研究所工作。现任中国科学院大气物理研究所大气科学和流体力学数值模拟国家重点实验室副主任,兼任中国科学院大气物理研究所淮南研究院副院长、中国科学院大气物理研究所淮南气候环境综合观测站站长。


【研究方向】

1.大气湍流及其数值模拟

2.大气探测理论与方法

3.清洁能源利用过程中的大气科学问题


【在研项目】

1.地球系统模式公共软件平台研发,国家重点研发计划项目,课题负责人。

2.区域多要素精细化短临预报技术,重大专项临近空间系统项目,课题负责人。


【完成项目】

1.弱不稳定层结控制下的海洋行星边界层的数值模拟研究,国家自然科学基金项目(代码:41475013),项目负责人,2018年12月完成。


【发表论文】

1.Performance of the Wind Farm Parameterization Scheme Coupled with the Weather Research and Forecasting Model under Multiple Resolution Regimes for Simulating an Onshore Wind Farm,Advances in Atmospheric Sciences, 2019 年, SCI收录,第二作者(通讯作者).

2. Research and application of local perceptron neural network in highway rectifier for time series forecasting, Applied Soft Computing Journal, 2018年, SCI收录,第三作者.

3. Research on combined model based on multi-objective optimization and application in time series forecast, Soft Computing, 2018年, SCI收录,第三作者.

4.Multi-step wind speed and power forecasts based on a WRF simulation and an optimized association method, Applied Energy, 2017年, SCI收录,第二作者(通讯作者).

5.An improved multi-step forecasting model based on WRF ensembles and creative fuzzy systems for wind speed, Applied Energy, 2016年, SCI收录,第二作者.

6.A new wind speed forecasting strategy based on the chaotic time series modelling technique and the Apriori algorithm, Energy Conversion and Management, 2014年, SCI收录,第一作者.

7.Wind power assessment based on a WRF wind simulation with developed power curve modeling methods, Abstract and Applied Analysis, 2014年, SCI收录,第一作者.

8.Multi-step forecasting for wind speed using a modified EMD-based artificial neural network model, Renewable Energy, 2012年, SCI收录,第一作者.

9. A case study on a hybrid wind speed forecasting method using BP neural network, Knowledge-Based Systems, 2011年, SCI收录,第一作者.

10.A corrected hybrid approach for wind speed prediction in Hexi Corridor of China, Energy, 2011年, SCI收录,第一作者.



【联系方式】


电子邮件:gzh@lasg.iap.ac.cn

办公电话:010 82995163

手机号码:13911051775

QQ号码:1920117115


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