主  题：基于深度学习方法的电离层天气学模型的构建

    报告人：陈  洲  博士

    时  间：2019年12月26日(周四）12:30

    地  点：高研院会议室（建工楼B1210）

【报告摘要】电离层是空间科学领域中与人类活动最为密切的区域，会直接影响着依赖于电波传播为手段的各种天基、地基技术系统。相关理论和经验模型虽然已发展了半个多世纪，但在短期局部小尺度条件下的“电离层天气学”方面的模拟研究一直以来都是一个难题。而电离层有着十分丰富的全球观测数据，这就为依赖于大数据而发展起来的深度学习技术，在电离层中的应用创造了极其有利条件。因此本次报告将针对电离层天气学的时空变化特性，采用多种重要的深度学习算法试图构建出高精度的电离层天气学模型。

【报告人简介】陈洲，本科毕业于华中师范大学，硕博毕业于武汉大学，现任南昌大学空间科学与技术研究院助理研究员。近年来，发表SCI论文10多篇，并主持和参与多项国家和省部级课题项目，其中国家自然基金面上、青年项目各一项并参与军民融合子课题一项。目前主要工作是利用谱白化技术和深度学习最新算法研究电离层天气学的时空特性。相关研究工作和论文发表于JGR、GRL、APJ和ASR等期刊上。

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