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杨毅

【来源:欢迎来到公海7108线路 | 发布日期:2010-12-13 | 【选择字号:
杨毅,男,江苏盱眙人,1980年生,博士,教授,博士研究生导师,副院长,甘肃省气候资源开发及防灾减灾重点实验室副主任。甘肃省高等学校地理、环境类专业教学指导、认证与教材建设委员会委员,世界天气研究计划中国委员会(CNC-WWRP)委员,甘肃省气象局西北区域数值预报省级创新团队科学顾问,《气象与环境学报》和《干旱气象》编委。2002年毕业于兰州大学大气系,获理学学士学位,2007年获理学博士学位,随后留校工作至今。曾两次到美国Oklahoma大学客座访问。
 
E-mail:yangyi@lzu.edu.cn
 
研究方向:
资料同化、多普勒雷达资料反演和中小尺度数值模拟。
 
学习和工作经历:
1998-09~2002-06 兰州大学大气系学士
2002-09~2007-06 欢迎来到公海7108线路博士
2007-10~2010-04 欢迎来到公海7108线路讲师
2008-07~2009-09 美国俄克拉荷马大学CAPS 访问学者
2010-05~2015-05 欢迎来到公海7108线路副教授
2015-05~至今欢迎来到公海7108线路教授
2017-06~2018-06美国俄克拉荷马大学CIMMS访问学者
 
主持、参加的科研项目
12、主持国家气象中心项目:气象雷达资料数值预报应用系统建设(二期第二年)径向风同化子系统项目(2021.09-2022.09,99.22万) 
11、主持国家气象中心项目:气象雷达资料数值预报应用系统建设(二期第一年)径向风同化子系统项目(2020.06-2021.06,80万)
10、主持国家气象中心项目:气象雷达资料数值预报应用系统建设(一期)径向风同化子系统项目(2019.03-2020.04,89.4万)
9、参加国家重点研发计划项目:“副热带地区区域模式关键技术及其应用”第2课题(No.2017YFC1502102,2018.01-2021.12,60万)
8、主持国家自然科学基金:“基于动态下垫面和Nudging同化技术的高时空分辨率气候场构建研究”(No.41675098,2017.01-2020.12,68万)
7、主持干旱气象科学研究基金项目:“兰州C波段多普勒雷达质量控制系统研制”(No. IAM201513, 2015.11.01-2017.10.31)
6、参加973项目:雷电重大灾害天气系统的动力-微物理-电过程和成灾机理第6课题No.2014CB441406,2014.01-2018.12,58.15万
5、参加国家自然科学基金重点项目:人类活动对气候变化的影响:减少数值模拟不确定性的方法及其应用研究(No.41330527,2014.01-2018.12)
4、主持国家自然基金:基于地/天基激光雷达资料边界层高度诊断、同化及应用(No.41375109 ,2014.01-2017.12,85万)
3、主持国家自然科学基金:闪电定位网资料同化技术研究(No.41175092,2012.01-2015.12,63万)
2、主持甘肃省自然科学基金:面向业务灾害性精细数值天气预报的多普勒雷达回波反射率同化关键技术研究(No. 1010RJZA118 ,2010.01-2012.12)
1、主持国家青年自然科学基金:提高用集合卡尔曼滤波方法同化雷达资料的效率的研究(No.40805044 ,2009.01-2011.12)
 
指导的学生:
1、在读
刘鹏(博士)、甘茹蕙(博士)、李红(博士)、杨志达(博士)、解潜(博士)、郭树昌(博士)、王学森(硕士)、孔祥伟(硕士)、尹泽伦(硕士)、顾凯强(硕士)、吕志可(硕士)
2、已毕业
杨丽丽(硕士、甘肃省环境监测中心站)、王莹(硕博士、南京信息工程大学)、马媛媛(硕博士、中科院西北生态环境资源研究院)、韩文宇(硕士、兰州环境保护局)、李红(硕士、中国气象局兰州干旱气象研究所、甘肃省优秀硕士论文)、买小平(硕士、国家海洋环境预报中心)、党蕊君(博士、国防科技大学)、蔺而亮(硕士、中国人民解放军某部、甘肃省优秀硕士论文)、李巧(硕士、中科院地理所)
 
表彰/奖励:
5、中国气象服务协会气象科技创新奖二等奖:“新能源预测关建技术创新及其应用推广”,2/7,2020年。
4、第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛甘肃省分赛优秀创新创业导师,2020年
3、甘肃省优秀硕士论文指导教师,2017,2021年.
2、教育部自然科学奖二等奖、4/4、2007年,获奖项目“多普勒雷达资料的反演研究”
1、甘肃省气象学会首届青年优秀科技论文一等奖,2010年
 
知识产权:
9. 刘鹏,杨毅,一种风云四号卫星闪电成像仪资料同化方法,发明专利号ZL201911073689.X
8、杨毅,甘茹蕙,一种同化雷达及闪电资料的方法,发明专利号ZL201910346062.0;
7、杨毅,马锁堂,王莹,基于图像识别的多普勒雷达径向速度退模糊方法,发明专利号ZL201710011017.0;
6、杨毅,韩文宇,王莹,用于强对流天气预报的同化地闪转换代理雷达回波的方法,发明专利号ZL201611024898.1;
5、杨毅,李红,党蕊君,一种有云情况下激光雷达资料反演边界层高度的方法,发明专利号ZL201610961387.6;
4、杨毅,党蕊君,李红,反演边界层高度的方法、装置、计算机设备及存储介质,发明专利号ZL201710774967.9;
3、王莹,杨毅,一种运用物理初始化同化地闪资料的方法,发明专利号ZL201410110400.8;
2、杨毅,陈欣,一种基于多普勒雷达资料的层云与对流云自动识别方法,发明专利号:ZL201210071837.6;
1、杨毅,马锁堂,“多普勒雷达径向风退模糊软件”,  软件著作权登记号:2014SR045955;
 
教学相关:
13、杨毅、张飞民、靳双龙等:大气科学专业创新创业实践教学方法改革与实践,兰州大学2021年度校级教学成果奖二等奖,2021.
12、王澄海、杨毅、张飞民等:《数值天气预报》课程混合式教学方法改革与实践,兰州大学2021年度校级教学成果一等奖,2021.
11、杨毅,中国高等教育学会理科教育专业委员会高等理科教育研究课题:大气科学学科跨学科人才培养模式的研究,2020.
10、杨毅,王金艳,李旭,隆霄,张飞民:虚拟仿真实验教学省级一流课程《青藏高原大地形的动力和热力作用虚拟仿真实验》,2020.
9、王澄海、杨毅、张飞民、隆霄、陈思宇:线上线下混合式一流课程《数值天气预报》,2020
8、杨毅,张飞民,王澄海,2020:《数值天气预报基础》,气象出版社。
7、王澄海,杨毅,隆霄,2020:《大气数值模式及模拟》修订版,气象出版社。
6、王澄海、杨毅、张飞民、隆霄和陈思宇《数值天气预报》甘肃省高等学校教学团队,2019
5、隆霄*,王澄海,杨毅.数值天气预报课程教学与实践的改革研究,高等理科教育, 2014,26-29;
4、王金艳*,程一帆,杨毅等.气象统计与预报方法课程研究式教学模式探索,高等理科教育, 2014,21-22
3、王澄海、隆霄、杨毅,《数值天气预报》甘肃省精品课程,2012
2、王澄海,隆霄,杨毅, 2011:《大气数值模式及模拟》,气象出版
1、王澄海*,杨毅.大气科学专业人才培养中的“三·三”式课堂与实践教学模式.高等理科教育,2011(6):148-151;
 
学术论文:
57. Dang, R., Qiu, X., Yang, Y.* & Zhang, S.(2022) Observation system simulation experiments (OSSEs) for assimilation of the planetary boundary-layer height (PBLH) using the EnSRF technique. Q J R Meteorol Soc, 1– 24. 
56. Gan, R., Yang, Y.*, Qiu, X., Liu, P., Wang, X., & Gu, K.(2022).A scheme to suppress spurious convection by assimilating the 'zero' column maximum vertical velocity. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 127, e2021JD035536.
55. Liu P, Yang, Y.*, Xin Y, Wang C. Impact of Lightning Data Assimilation on Forecasts of a Leeward Slope Precipitation Event in the Western Margin of the Junggar Basin. Remote Sensing. 2021; 13(18):3584. https://doi.org/10.3390/rs13183584
54. Liu P, Yang, Y.*, Lai A, Wang Y, Fierro AO, Gao J, Wang C. Assimilating FY-4A Lightning and Radar Data for Improving Short-Term Forecasts of a High-Impact Convective Event with a Dual-Resolution Hybrid 3DEnVAR Method. Remote Sensing. 2021; 13(16):3090. https://doi.org/10.3390/rs13163090
53. Gan, R., Yang, Y.*, Qiu, X., Wang, R., Qiu, X., & Zhu, L. (2021). Assimilation of themaximum vertical velocity converted from total lightning data through the EnSRF method. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 126, e2020JD034300. https://doi.org/10.1029/2020JD034300
52. Xie, Q., Yang, Y.*, Qiu, X. et al. 3D-var assimilation of GTS observation with the gravity wave drag scheme improves summer high resolution climate simulation over the Tibetan Plateau. ClimDyn (2021). https://doi.org/10.1007/s00382-021-05720-0
51. Erliang Lin,Yang, Y.*, et al. Impacts of the radar data assimilation frequency and large-scale constraint on the short-term precipitation forecast of a severe convection case[J]. Atmospheric Research 257, 2021. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105590
50. Gan, R., Yang, Y.*, Xie, Q. et al. Assimilation of Radar and Cloud-to-Ground Lightning Data Using WRF-3DVar Combined with the Physical Initialization Method—A Case Study of a Mesoscale Convective System. J Meteorol Res 35, 329–342 (2021). https://doi.org/10.1007/s13351-021-0092-4
49. Mai Xiaoping, QiuXiaobin*, Yang Yi*, Ma Yuanyuan, Impacts of Spectral Nudging Parameters on Dynamical Downscaling in Summer over Mainland China. Frontiers in Earth Science8,538(2020). https://doi.org/10.3389/feart.2020.574754
48. Liu Peng, Yang, Y.*, Gao Jidong, Wang Yunheng, Wang Chenghai. An Approach for Assimilating FY4 Lightning and Cloud Top Height Data Using 3DVAR,Frontiers in Earth Science 10; https://doi.org/10.3389/feart.2020.00288
47. Zhida Yang, Peng Liu, Yi Yang*, Convective/Stratiform Precipitation Classification Using Ground-Based Doppler Radar Data Based on the K-Nearest Neighbor Algorithm,Remote Sens. 2019, 11(19), 2277; https://doi.org/10.3390/rs11192277
46. Ma, Yuanyuan,Yang, Yi*,Qiu, Chongjian,et al. Evaluation of the WRF-Lake Model over Two Major Freshwater Lakes in China[J]. JOURNAL OF METEOROLOGICAL RESEARCH,2019,33(2):219-235.
45. Ruijun Dang, Yi Yang*, Xiao-Ming Hu, Zhiting Wang and Shuwen Zhang. A Review of Techniques for Diagnosing the Atmospheric Boundary Layer Height (ABLH) Using Aerosol Lidar Data.  Remote Sens.  2019, 11(13), 1590; https://doi.org/10.3390/rs11131590.
44. Ruijun Dang ,Yi Yang *,Hong Li ,Xiao-Ming Hu ,Zhiting Wang ,Zhongwei Huang,Tian Zhou  andTiejun Zhang. Atmosphere Boundary Layer Height (ABLH) Determination under Multiple-Layer Conditions Using Micro-Pulse Lidar. Remote Sens. 2019, 11(3), 263; https://doi.org/10.3390/rs11030263
43. Ma, Y., Yang, Y*. & Wang.How essential of the balance between large and small scale features to reproduce precipitation during a sudden sharp turn from drought to flood.Climate Dynamics. 2019,52:5013–5029. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4445-3
42. Gan R, Yang Y*, Ma Y. Modelling the impacts of the Pacific Ocean sea surface temperature anomalies on a drought event in southwestern China with a piecewise‐integration method. Int J Climatol. 2019,39(2):799–813. https://doi.org/10.1002/joc.5843
41. Wang Y, Yang, Y*, Jin S. Evaluation of Lightning Forecasting Based on One Lightning Parameterization Scheme and Two Diagnostic Methods[J]. Atmosphere, 2018, 9(3),99.
40. Liu P, Qiu X, Yang, Y *, et al. Assessment of the Performance of Three Dynamical Climate Downscaling Methods Using Different Land Surface Information over China[J]. Atmosphere, 2018, 9(3):101.
39. Mai, X. , Ma, Y. , Yang, Y. *, Li, D. , &Qiu, X. . (2017). Impact of grid nudging parameters on dynamical downscaling during summer over chinese mainland. Atmosphere, 8(10), 184.
38. 李红, 杨毅*,党蕊君,天基、地基资料反演边界层高度比较研究[J].激光与光电子学进展,2017,54(6).
37. Li, H., Y. Yang*, X.-M. Hu, Z. Huang, G. Wang, B. Zhang, and T. Zhang  (2017),  Evaluation of retrieval methods of daytime convective boundary layer height based on lidar data, J. Geophys. Res. Atmos., 122, 4578–4593, doi:10.1002/2016JD025620.
36. Li, H., Y. Yang*, X.-M. Hu, Z. Huang, G. Wang, and B. Zhang: Application of convective condensation level limiter in convective boundary layer height retrieval based on lidar data, Atmosphere 2017, 8(4), 79; doi:10.3390/atmos8040079
35. Wang, Y., Y. Yang*,  Dongxia Liu, Dongbin Zhang, Wen Yao, Chenghai Wang: A Case Study of Assimilating Lightning-Proxy Relative Humidity with WRF-3DVAR. Atmosphere 03/2017; 8(3):20, DOI:10.3390/atmos8030055
34. Ma, Y.,Y. Yang*, X. Mai, C. Qiu, X. Long, C. Wang: Comparison of Analysis and Spectral Nudging Techniques for Dynamical Downscaling with the WRF Model over China. Advances in Meteorology 01/2016; 2016(2-3):1-16., DOI:10.1155/2016/4761513
33. Lili Yang, Yi Yang*, Peng Liu, Lina Wang: Radar-Derived Quantitative Precipitation Estimation Based on Precipitation Classification. Advances in Meteorology 01/2016; 2016(11):1-16., DOI:10.1155/2016/2457489
32. Ruijun Dang, Hong Li, Zhiguo Liu, and Yi Yang*, “Statistical Analysis of Relationship between Daytime Lidar-Derived Planetary Boundary Layer Height and Relevant Atmospheric Variables in the Semiarid Region in Northwest China,” Advances in Meteorology, vol. 2016, Article ID 5375918, 13 pages, 2016. doi:10.1155/2016/5375918
31. 甘茹蕙, 马媛媛, 杨毅,等. 兰州地区突发性夜间增温的统计特征[J]. 兰州大学学报(自科版), 2016, 52(5):652-659.
30. 杨丽丽, 王莹, 杨毅*. 利用WRF3D-Var同化多普勒雷达反演风场试验研究[J]. 冰川冻土, 2016,38(1): 107-114
29. 韩文宇, 杨丽丽, 杨毅*. C波段雷达资料在强降水过程中的应用[J]. 干旱气象, 2016(1):154-162.
28. 王莹, 杨毅*, 邱晓滨. 集合均方根滤波同化地闪资料的试验研究[J]. 干旱气象,2015,33(5):761-768.
27. 李红, 马媛媛, 杨毅*. 基于激光雷达资料的小波变换法反演边界层高度的方法[J]. 干旱气象, 2015(1):78-88.
26. 杨丽丽, 杨毅*, 张廷龙,等. 基于双多普勒雷达及闪电资料分析一次强降水过程[J]. 高原气象, 2015, 34(2):546-555.
25. MA Yuanyuan, Yi Yang*, Xiao-Ming Hu, et al. Characteristics and mechanisms of the sudden warming events in the nocturnal atmospheric boundary layer: A case study using WRF[J]. Journal of Meteorological Research, 2015, 29(5):747-763, DOI: 10.1007/s13351-015-4101-3
24. Yang Yi*, Ying Wang, and Kefeng Zhu(2015), “Assimilation of Chinese Doppler Radar and Lightning Data Using WRF-GSI: A Case Study of  Mesoscale Convective System,” Advances in Meteorology, vol. 2015, Article ID 763919, 17 pages. doi:10.1155/2015/763919
23. Zhu, K. F., Y. Yang, and M. Xue*, 2015: Percentile-based neighborhood precipitation verification and its application to a landfalling tropical storm case with radar data assimilation. Adv. Atmos. Sci., 32(11), 1449–1459, doi: 10.1007/s00376-015-5023-9.
22. Zhang F, Yang Y, Wang C*. The Effects of Assimilating Conventional and ATOVS Data on Forecasted Near-Surface Wind with WRF-3DVAR[J]. Monthly Weather Review, 2015, 143(1):153-164.doi: http://dx.doi.org/10.1175/MWR-D-14-00038.1
21.韩文宇,杨丽丽,杨毅*,一次强对流过程的多普勒雷达反演及预警分析,干旱气象2014,32 ( 5) : 810 - 818
20. Ying Wang, Yi Yang*, Chenghai Wang(2014), Improving forecasting of strong convection by assimilating cloud-to-ground lightning data using the physical initialization method, Atmospheric Research, Volume 150, December 2014, Pages 31-41, ISSN 0169-8095, http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosres.2014.06.017.
19. 马媛媛,杨毅*,胡小明,戚友存,张曼,WRF中三种边界层参数化方案对新疆“2·28”大风过程模拟的对比分析,沙漠与绿洲气象,2014,8(3):8-18。
18. Yang, Y.*, X. Chen, and Y. Qi (2013), Classification of convective/stratiform echoes in radar reflectivity observations using a fuzzy logic algorithm, J. Geophys. Res. Atmos., 118, 1896–1905, doi:10.1002/jgrd.50214.
17. Yang, L., Y. Yang*, Y. Qi, X. Qiu, and Z. Gong (2013), A Case Study of Radar-derived Quantitative precipitation Estimation, Advanced Materials Research, 4541-4546,doi: 10.4028/www.scientific.net/AMR.726-731.4541.
16. Wang, Y., Y. Yang*, F Zhang, L. Yang,(2013),Improve the forecast of surface-layer wind in wind power farm with WRF-3DVAR, Advanced Materials Research, Vols. 724-725,480-484, doi:10.4028/www.scientific.net/AMR.724-725.480.
15. Yang Yi*, Gong Zhongqiang, Wang Jinyan, et al., 2011: Time-expanded sampling approach for Ensemble Kalman Filter: Experiment assimilation of simulated soundings. Acta Meteor. Sinica, 25(5), 558-567, doi: 10.1007/s13351-011-0502-0.
14. Yang Yi*, Chen Donghui and Gan Li,et al.,2011: Three-dimensional gridding and mosaic of reflectivities from multiple radars with a two-step variational method. International Conference on Remote Sensing, Environment and Transportation Engineering, RSETE 2011 – Proceedings. p2778-2781, DOI: 10.1109/RSETE.2011.5964891
13. YangYi *, XiaobinQiu, Zhenghu Wang, Deyao Wen and Aimei Shao. Assimilation of Multi-Time Radar Observations with WRF-based Ensemble Kalman Filter. 2010, 2nd International Conference on Information Science and Engineering, ICISE2010 – Proceedings. p6470-6473, DOI: 10.1109/ICISE.2010.5689539
12. Yang Yi*, Zhang Xuanze, Wen Deyao,WangZhenghu and Shao Aimei,2010:Is it better to assimilate the Doppler radar radial velocity directly than Retrieved Winds with Ensemble Kalman Filter? 2010, 2nd International Conference on Information Science and Engineering, ICISE2010 – Proceedings, p3801-3804, DOI: 10.1109/ICISE.2010.5691924
11. Xunming Wang* ,Fahu Chen, Jiawu Zhang, Yi Yang, Jijun Li, EerdunHasi, CaixiaZhang,Dunsheng Xia, 2009. Climate, desertification, and the rise and collapse of China's historical Dynasties. Human Ecology, 2010, 38(1):157-172, DOI: 10.1007/s10745-009-9298-2
10. Xunming Wang*, Yi Yang, Zhibao Dong, 2009. Responses of dune activity and desertification to twenty-first century global warming in China. Global Planetary and Change, doi: 10.1016/j.gloplacha.2009.02.004.
9. Yang Yi, QiuChongjian*, Gong Jiandong and Huang Jing. The The WRF 3DVar System Combined with Physical Initialization for Assimilation of Doppler Radar Data. Acta MeteorologicaSinica, 2009,23(2):129-139。
8. 杨毅,邱崇践*,龚建东,黄静. 三维变分和物理初始化方法相结合同化多普勒雷达资料的试验研究. 气象学报,2008,66(4):479-488
7. 杨毅,邱崇践* ,龚建东,希爽. 利用3维变分方法同化多普勒天气雷达资料的试验研究.气象科学,2008,28(2):124-132
6. 杨毅,邱崇践* ,龚建东,邓莲堂,希爽. 同化多普勒雷达风资料的两种方法比较.高原气象,2007,26(3):547-555
5. Yang, Y., C. Qiu*, and J. Gong, Physical initialization applied in WRF-Var for assimilation of  Doppler radar data, Geophys. Res. Lett., 2006, 33, L22807, doi: 10.1029/2006GL027656
4. 杨毅,邱崇践*,龚建东. 多普勒雷达资料在中尺度模式中的应用。http://www.paper.edu.cn论文编号:200609-383
3. 杨毅,邱崇践*。利用多普勒雷达资料分析一次强降水过程的中尺度流场。高原气象,2006,25(4):1-7
2. 杨毅,邱崇践*,多普勒雷达资料格点化方案的比较研究,干旱气象,2004,22(2):6-10。
1. Yang, Y., C. Qiu*, A Case Study on the Stream Structure of Mesoscale Convection Systems by Using Single-Doppler Radar(in English), The Second China-Japan Workshop on Heavy Rainfall Experiment and Study, Oct.30~Nov.3, 2003, Wuhan, China .Abstract, 13.

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