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    姓 名: 季焱

    出生年月: 1995年09月

    国 籍: 中国

    性 别: 男

    导 师: 智协飞教授

    职 称: 讲师

    最高学历: 博士

    所属系部: 大气与遥感系

    毕业院校: 南京信息工程大学

    研究方向: 人工智能与数值天气预报;短临降水预报;城市内涝预报预警

    办公地点: 尚善楼504

    邮 箱: yanj@cwxu.edu.cn

    主讲课程:气象统计分析、全球气候变化及应对



教育背景:

2021.01-2023.01 德国于利希研究中心 国家公派联合培养

2017.09-2023.12 南京信息工程大学 硕博连读 气象学专业

2013.09-2017.06 南京信息工程大学 本科 大气科学专业

工作经历:

2024.02-至今 无锡学院 大气与遥感学院讲师



2023年

Ji Y, Bing G, Michael Langguth,et al. 2023. CLGAN: A GAN-based video prediction model for precipitation nowcasting.Geoscientific Model Development 16: 2737–2752.

Ji Y, Zhi X F,Peng T,et al. 2023.Conditional Ensemble Model Output Statistics forPostprocessing of Ensemble Precipitation Forecasting.Weather and Forecasting https://doi.org/10.1175/WAF-D-22-0190.1

Ji Y, Zhi X F,Wu Y,et al. 2023. Regression Analysis of Air Pollution and PediatricRespiratory Diseases based on Interpretable Machine Learning.Frontiers inEarth Science 11:1105140.

Lv Y,Zhi X F, Ji Y,et al. 2023.Improving Subseasonal-to-Seasonal Prediction ofSummer Extreme Precipitation over Southern China Based on a Deep LearningMethod.Geophysical Research Letters.

Ding S Y,Zhi X F, Ji Y,et al. 2023.Deep Learning for Daily 2-m TemperatureDownscaling.Earth and Space Science.

Kong D, Zhi X,Ji Y, et al.2023.Precipitation Nowcasting Based on Deep Learningover Guizhou, China. Atmosphere 14: 807.

Wang T, Zhang Y, Zhi X,Ji Y.2023.Multi-Model Ensemble Forecasts of Surface AirTemperatures in Henan Province Based on Machine Learning.Atmosphere 14(3): 520.

2022年

Ji Y, Zhi X F, Ji L Y,et al. 2022. Deep-Learning-Based Post-Processing DeepLearning Based Post-Processing For Probabilistic Precipitation Forecasting.Frontiers in Earth Science 10:978041.

Bing G, Michael Langguth,Ji Y,et al. 2022. Temperature forecasting by deeplearning methods.Geoscientific Model Development 15: 8931–8956.

Zhi X, Cui B,Ji Y, et al. 2022.Prediction of water level in urban waterlogging areabased on deep learning approach.2022 AEECA Annual Meeting.

Zhu D, Zhi X F, Zin M S,Ji Y. 2022. Interdecadal Variability of Heavy Rainfall underNortheast Cold Vortex Over Northeast China.Atmosphere 13: 354.

2021年

Ji L Y, Luo Q X,Ji Y,et al.2021.Probabilistic Forecasting of the 500 hPaGeopotential Height over the Northern Hemisphere Using TIGGE Multi-modelEnsemble Forecasts.Atmosphere https://doi.org/10.3390/atmos12020253.

智协飞,张珂珺,田烨,季焱.2021.基于神经网络和地理信息的华东及华南地区降水概率预报. 大气科学学报 44(3): 381–393.

2020年

Ji Y, Zhi X F, Huo Z Q,et al. 2020. Downscaling of Precipitation Forecasts Based onSingle Image Super-Resolution.EGU 2020 Annual Meeting.

Peng T, Zhi X F,Ji Y. 2020. Prediction Skill of Extended Range 2-m Maximum AirTemperature Probailistic Forecasts Using Machine Learning Post-ProcessingMethods.Atmosphere 11: 823.

智协飞,王田,季焱.2020.基于深度学习的中国地面气温的多模式集成预报研究. 大气科学学报 43(3): 435–446.

彭婷,智协飞,董颜,王玉虹,季焱.2020.基于贝叶斯模式平均方法的东亚地区地面2m气温预报改进.中国科技论文 14(5):575–581.

2019年

Ji Y, Peng T, Ji L Y, et al. 2019. Quantitative Precipitation Forecasts: Model OutputStatistics Based on a Deep Convolutional Neural Network.AOGS 2019 AnnualMeeting.

Ji L Y, Zhi X F, Simmer C,Ji Y. 2019. Multi-Model Ensemble Forecast ofPrecipitation Based on an Object-Based Diagnostic Evaluation.Monthly WeatherReview doi: 10.1175/MWR-D-19-0266.1.

发明专利

1. 季焱,智协飞,张永宏等.一种基于多气象要素的短临降水集合预报及降尺度方法, ZL202311518550.8

2. 季焱,智协飞,张永宏等.一种基于深度学习的强降水空间整体相似度的强降水预报订正方法, ZL 2023 1 1518546.1

3. 季焱,智协飞,张永宏等.一种基于Diffusion和ViT的降尺度方法,ZL 2023 1 1525721.X

4. 智协飞,吕阳,季焱,朱寿鹏.基于改进卷积神经网络的城市积水水位预测方法及系统,ZL202210815291.4

5.智协飞,吕阳,季焱,朱寿鹏.一种基于人工智能的精细化城市积水水位拟合方法,ZL202210605679.1

6.吕阳,智协飞,季焱,朱寿鹏.一种基于多通道卷积神经网络的次季节台风生成预报方法,ZL202310174997.1

7.丁姝妍,智协飞,王靖宇,吕阳,季焱.一种基于深度学习的模式预报产品降尺度方法,ZL202310437043.5



(1)2024/09-2027/08,江苏省基础研究计划(自然科学基金)青年项目“基于不确定性溯源的中国东部极端降水的萌现约束预估及其可靠性评估”(主持/在研)

(2)2024/06-2026/05,气象灾害教育部重点实验室&气象灾害预报预警与评估协同创新中心联合开放课题“基于不确定性溯源的中国东部极端降水的萌现约束预估及其可靠性评估”,(主持/在研)

(3)2022/06-2023/10,江苏省研究生创新计划项目“多种集合方案预估中国极端气候的对比研究”(主持/结题)

(4)2017/07-2022/06,国家重点研发计划项目“全球增暖1.5℃下东亚气候系统的响应及其情景预估”(参与/结题)



招聘电话:80560151