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自然资源部第2海洋研究所导师教师师资介绍简介-应俊

本站小编 Free考研考试/2021-04-17

姓名应俊
出生年月1988年7月
学位学历理学博士
职称副研究员
职务卫星海洋环境动力学实验室团支部书记
研究方向气候变化,热带海气相互作用
联系方式电话:
邮箱:yingjun@sio.org.cn


工作简历2016 年 7 月- 2019 年 12 月 助理研究员 职称,单位:自然资源部第二海洋研究所
2019年12月-至今, 副研究员职称,单位:自然资源部第二海洋研究所

科研成果及奖励科研成果:
1.系统性地揭示了全球变暖下热带太平洋海温增暖型的形成机制。
2.提出云—辐射反馈和气候态海洋纬向翻转环流是预估全球变暖下热带太平洋海温增暖型不确定性的主要来源。
3.揭示出大气环流对海温的异常响应是预估未来ENSO振幅变化的重要不确定性来源。
奖励:
1. 中国科学院大气物理研究所优秀博士学位论文奖(2016年)
2.中国科学院优秀博士学位论文奖(2017年)
3.领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文奖(2017年)

代表性发表论文1. Ying Jun, Ping Huang, 2016, and Ronghui Huang, Evaluating the formation mechanisms of the equatorial Pacific SST warming pattern in CMIP5 models. Advances in Atmospheric Sciences, 33(4): 433-441.
2. Ying Jun and Ping Huang, 2016, Cloud-radiation feedback as a leading source of uncertainty in the tropical Pacific SST warming pattern in CMIP5 models. Journal of Climate, 29: 3867-3881.
3. Ying Jun and Ping Huang, 2016, The large-scale ocean dynamical effect on uncertainty in the tropical Pacific SST warming pattern in CMIP5 models. Journal of Climate, 29: 8051-8065.
4. Ying Jun, Ping Huang, Tao Lian and Hongjian Tan, 2019, Understanding the effect of an excessive cold tongue bias on projecting the tropical Pacific SST warming pattern in CMIP5 models. Climate Dynamics, 52: 1805-1818.
5. Ying, Jun., Ping Huang, T. Lian, and D. Chen, 2019: Intermodel Uncertainty in the Change of ENSO’s Amplitude under Global Warming: Role of the Response of Atmospheric Circulation to SST Anomalies. Journal of Climate, 32: 369-383.
6. Ying Jun., Ping Huang, and T. Lian, 2019, Changes in the sensitivity of tropical rainfall response to local sea surface temperature anomalies under global warming. International Journal of Climatology, 39: 5801-5814.
7. Huang Ping and Jun Ying, 2015, A multimodel ensemble pattern regression method to correct the tropical Pacific SST change patterns under global warming. Journal of Climate, 28: 4706-4723.
英文专著:
1. Ying Jun, Sources of Uncertainty in the Tropical Pacific Warming Pattern under Global Warming Projected by Coupled Ocean-Atmosphere Models. Singapore: Springer, 2019, ISBN 978-981-329-843-9.

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