姓　　名：王勇
职　　称：助理教授
办公电话：
电子邮件：yongw@mail.tsinghua.edu.cn



教育背景 2006-2010：南京信息工程大学大气科学专业 本科
2010-2015：中国科学院大气物理研究所气象学专业 博士（导师：王斌，刘小红）
2012-2013：美国能源部西北太平洋国家实验室 访问
2013-2014：美国怀俄明大学 访问

工作经历 2015-2018：清华大学地球系统科学系 博士后（合作导师：张广俊）
2018-至今：清华大学地球系统科学系 助理教授

研究兴趣 全球气候模式积云对流参数化；
全球气候模式云微物理参数化；
全球气候模式次网格过程的随机参数化；
包含乘性/加性噪声的非线性和线性随机过程；
沙尘和黑碳气溶胶在全球气候模式中的不确定性；
对流、云、气溶胶、降水及气候的相互作用；
城市化及其对对流和气候的影响。？全球气候模式积云对流参数化；
全球气候模式云微物理参数化；
全球气候模式次网格过程的随机参数化；
包含乘性/加性噪声的非线性和线性随机过程；
沙尘和黑碳气溶胶在全球气候模式中的不确定性；
对流、云、气溶胶、降水及气候的相互作用；
城市化及其对对流和气候的影响。

奖励荣誉 发展了一套基于经典冰晶异质核化理论的沙尘和黑碳混合云冰晶异质核化参数化方案，该方案已经被美国国家大气研究中心（NCAR）下一代地球系统模式中大气分量模式（CESM2-CAM6）、美国能源部气候模式（E3SM）以及挪威的气候模式（NorESM）采用；
在著名的Zhang-McFarlane对流参数化方案中考虑对流随机性，改进后的该方案已接入清华大学地球系统科学系的CIESM地球系统模式中。

学术成果 近期发表论文（截止到2018.4）：
Wang, Y., Zhang, D., Liu, X., & Wang, Z.(2018). Distinct contributions of ice nucleation, large-scale environment, and shallow cumulus detrainment to cloud phase partitioning with NCAR CAM5. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123.
Wang, Y., Zhang, G. J., & He, Y.-J. (2017).Simulation of precipitation extremesusing a stochastic convective parameterization in the NCAR CAM5 under different resolutions. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 122.
Yujun He, Bin Wang, Mimi Liu, Li Liu, Yongqiang Yu, Juanjuan Liu, Ruizhe Li, Cheng Zhang, Shiming Xu, Wenyu Huang, Qun Liu, Yong Wang, Feifei Li (2017). Reduction of initial shock in decadal predictions using anew initialization strategy, Geophys. Res.Lett.,44, 8538–8547,
Chen S., J. Huang, Y. Qian, C. Zhao, L. Kang, B. Yang, Y. Wang, Y. Liu, T. Yuan, T. Wang, X. Ma and G. Zhang, （2017）， An Overview of Mineral Dust Modeling over East Asia. J. Meteor. Res., 31, doi: 10.1007/s13351-017-6142-2.
Wang, Y.^*, G. J. Zhang, and G. C. Craig (2016), Stochastic convective parameterization improves the simulation of tropical precipitation variability in the NCAR CAM5. Geophys. Res. Lett., 43, doi: 10.1002/2016GL069818.
Wang, Y., and G. J. Zhang (2016), Global Climate Impacts of Stochastic Deep Convection Parameterization in the NCAR CAM5, Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 8, doi:10.1002/2016MS000756.
Luo, T., Wang, Z., Zhang, D., Liu, X., Wang, Y., and Yuan, R. (2015). Global dust distribution from improved thin dust layer detection using A‐train satellite lidar observations, Geophysical Research Letters.
Wang, Y., Liu, X., Hoose, C., and Wang, B.（2014）， Different contact angle distributions for heterogeneous ice nucleation in the Community Atmospheric Model version 5, Atmos. Chem. Phys., 14, 10411-10430, doi:10.5194/acp-14-10411-2014.
Wang, Y. and Liu, X.（2014）， Immersion freezing by natural dust based on a soccer ball model with the Community Atmospheric Model version 5: Climate effects, Environ. Res. Lett., 9, 124020, doi:10.1088/1748-9326/9/12/124020.
English, J. M., J. E. Kay, A. Gettelman, X. Liu, Y. Wang, Y. Zhang, and H. Chepfer (2014), Contributions of clouds, surface albedos, and mixed-phase ice nucleation schemes to Arctic radiation biases in CAM5, Journal of Climate, 27, 5174–5197.
Komurcu, M., T. Storelvmo, I. Tan, U. Lohmann, Y. Yun, J. E. Penner, Y. Wang, X. Liu, and T. Takemura (2014), Inter-comparison of the cloud water phase among global climate models, Journal of Geophysical Research, 119, doi:10.1002/2013JD021119.
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