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王勇

助理教授

办公电话:

电子邮件: yongw@mail.tsinghua.edu.cn

研究组主页:

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
2012-2013 美国能源部西北太平洋国家实验室 访问学者
2013-2014 美国怀俄明大学 访问学者
工作经历
2015-2018:清华大学地球系统科学系 博士后
2018-至今:清华大学地球系统科学系 助理教授
研究兴趣
人类活动与气候变化
1.城市化及其气候影响
2.土地利用及其土地覆盖变化的气候影响
3.人为排放气溶胶及其气候影响
4.陆面蒸散发及其在全球变暖背景下变化
5.沙尘气溶胶及其全球变暖背景下变化
6.野火及其气候效应
对流-云-降水-气溶胶 1.积云对流及其参数化 2.云微物理及其参数化 3.对流-云-降水-气溶胶相互作用 陆气相互作用
奖励荣誉
1.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;
2:在著名的Zhang-McFarlane对流参数化方案中考虑对流随机性,改进后的该方案被清华大学地球系统科学系的CIESM地球系统模式采用;
3:主持国家自然科学基金面上和青年项目各一项,参与科技部重点研发项目;
研究概况
职称 助理教授 办公电话
电子邮件 yongw@mail.tsinghua.edu.cn 研究组主页
教育背景 2006-2010 南京信息工程大学大气科学专业 本科<br>
2010-2015 中国科学院大气物理研究所气象学专业 博士<br>
2012-2013 美国能源部西北太平洋国家实验室 访问学者<br>
2013-2014 美国怀俄明大学 访问学者
工作经历 2015-2018:清华大学地球系统科学系 博士后 <br>
2018-至今:清华大学地球系统科学系 助理教授
研究兴趣 人类活动与气候变化<br>
1.城市化及其气候影响<br>
2.土地利用及其土地覆盖变化的气候影响<br>
3.人为排放气溶胶及其气候影响<br>
4.陆面蒸散发及其在全球变暖背景下变化<br>
5.沙尘气溶胶及其全球变暖背景下变化<br>
6.野火及其气候效应<br>
对流-云-降水-气溶胶
1.积云对流及其参数化
2.云微物理及其参数化
3.对流-云-降水-气溶胶相互作用
陆气相互作用
奖励荣誉 1.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;<br>
2:在著名的Zhang-McFarlane对流参数化方案中考虑对流随机性,改进后的该方案被清华大学地球系统科学系的CIESM地球系统模式采用;<br>
3:主持国家自然科学基金面上和青年项目各一项,参与科技部重点研发项目;<br>

SCI学术论文

2020年

1.Wang, Y., Xia, W., Liu, X., … & Zhang, G. J. (2020). Disproportionate Control on Aerosol Burden by Light Rain. Nature Geoscience.

2.Sun, W., Wang, B., Wang, Y.* … Yang, M. (2020). Parameterizing Subgrid Variations of Land Surface Heat Fluxes to the Atmosphere Improves Boreal Summer Land Precipitation Simulation with the NCAR CESM1.2. Geophys. Res. Lett.

3.Han, Y., Zhang, G. J., Huang, X., & Wang, Y. (2020). A moist physics parameterization based on deep learning. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 12(9), e2020MS002076.

4.He, Y., Wang, B., Liu, L., Huang, W., Xu, S., Liu, J., Wang, Y., ... & Lin, Y. (2020). A DRP‐4DVar‐Based Coupled Data Assimilation System With a Simplified Off‐Line Localization Technique for Decadal Predictions. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 12(4), e2019MS001768.

5.He, Y., Wang, B., Huang, W., Xu, S., Wang, Y., Liu, L., Wang, Y., ... & Huang, X. (2020). A new DRP-4DVar-based coupled data assimilation system for decadal predictions using a fast online localization technique. Climate Dynamics, 1-19.

6.Jiang, Y., Yang, X. Q., Liu, X., Qian, Y., Zhang, K., Wang, M., Li F., Wang Y., & Lu, Z. (2020). Impacts of wildfire aerosols on global energy budget and climate: The role of climate feedbacks. Journal of Climate, 33(8), 3351-3366.

7.Lin, Y., Huang, X., Liang, Y., Qin, Y., Xu, S., Huang, W., Xu, F., Liu, L., Wang, Y. ... & Wang, L. (2020). Community Integrated Earth System Model (CIESM): Description and Evaluation. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 12(8), e2019MS002036.

2019年

8.Zhang, G. J., Song, X., & Wang, Y. (2019). The double ITCZ syndrome in GCMs: A coupled feedback problem among convection, clouds, atmospheric and ocean circulations. Atmospheric Research, 229, 255-268.

9.Zhang, M., Liu, X., Diao, M., D'Alessandro, J. J., Wang, Y., Wu, C., ... & Xie, S. (2019). Impacts of representing heterogeneous distribution of cloud liquid and ice on phase partitioning of Arctic mixed‐phase clouds with NCAR CAM5. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(23), 13071-13090.

2018年

10.Wang, Y., G. J. Zhang, and Y. Jiang, (2018). Linking Stochasticity of Convection to Large-Scale Vertical Velocity to Improve Indian Summer Monsoon Simulation in the NCAR CAM5. J. Climate, 31, 6985–7002.

11.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.

2017年

12.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.

13.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.

2016年

14.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.

15.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.

2015年

16.Luo, T., Wang, Z., Zhang, D., Liu, X., Wang, Y., and Yuan, R. (2015). Global dust distribution from improved thin dust layer detection using Atrain satellite lidar observations, Geophysical Research Letters.

2014年

17.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.

18.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.

19.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.

20.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.