Ocean data assimilation

海洋资料同化

基本信息

  • 批准号:
    327695-2006
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.4万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2009-01-01 至 2010-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

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项目成果

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Tang, Youmin其他文献

Predictability of the Indian Ocean Dipole in the coupled models
耦合模型中印度洋偶极子的可预测性
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
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Recent increases in tropical cyclone rapid intensification events in global offshore regions.
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
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Toward an optimal observational array for improving two flavors of El Nino predictions in the whole Pacific
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2022-06-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Hou, Meiyi;Tang, Youmin;Shen, Zheqi
  • 通讯作者:
    Shen, Zheqi
Forecasting the Indian Ocean Dipole With Deep Learning Techniques
  • DOI:
    10.1029/2021gl094407
  • 发表时间:
    2021-10-28
  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 作者:
    Liu, Jun;Tang, Youmin;Chen, Dake
  • 通讯作者:
    Chen, Dake

Tang, Youmin的其他文献

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{{ truncateString('Tang, Youmin', 18)}}的其他基金

A systematic and extensive investigation of Indian Ocean Dipole predictability
印度洋偶极子可预测性的系统而广泛的研究
  • 批准号:
    RGPIN-2018-06213
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
A systematic and extensive investigation of Indian Ocean Dipole predictability
印度洋偶极子可预测性的系统而广泛的研究
  • 批准号:
    RGPIN-2018-06213
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
A systematic and extensive investigation of Indian Ocean Dipole predictability
印度洋偶极子可预测性的系统而广泛的研究
  • 批准号:
    RGPIN-2018-06213
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
A systematic and extensive investigation of Indian Ocean Dipole predictability
印度洋偶极子可预测性的系统而广泛的研究
  • 批准号:
    RGPIN-2018-06213
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
A systematic and extensive investigation of Indian Ocean Dipole predictability
印度洋偶极子可预测性的系统而广泛的研究
  • 批准号:
    RGPIN-2018-06213
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Improving atmosphere-ocean prediction on time scales ranging from days tro seasons: assimilation of Argo data and the construction of ensemble predictions
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  • 批准号:
    327695-2011
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Climate Prediction and Predictability
气候预测和可预测性
  • 批准号:
    1000215823-2009
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs
Improving atmosphere-ocean prediction on time scales ranging from days tro seasons: assimilation of Argo data and the construction of ensemble predictions
改进从季节到天数的时间尺度上的大气-海洋预测:Argo数据的同化和集合预测的构建
  • 批准号:
    327695-2011
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Improving atmosphere-ocean prediction on time scales ranging from days tro seasons: assimilation of Argo data and the construction of ensemble predictions
改进从季节到天数的时间尺度上的大气-海洋预测:Argo数据的同化和集合预测的构建
  • 批准号:
    327695-2011
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Climate Prediction and Predictability
气候预测和可预测性
  • 批准号:
    1000215823-2009
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Canada Research Chairs

相似国自然基金

Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
  • 批准号:
  • 批准年份:
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  • 批准年份:
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    2010
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相似海外基金

Study on ensemble forecast using a high-resolution ocean data assimilation system
高分辨率海洋资料同化系统集合预报研究
  • 批准号:
    23K13174
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Data assimilation of satellite snow thickness products in the Arctic Ocean
北冰洋卫星雪厚产品数据同化
  • 批准号:
    2390206
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Studentship
A study of predictabiliy of marine ecosystem in the Arctic Ocean and its adjucent regions based on an ice-ocean coupled data assimilation system
基于冰海耦合资料同化系统的北冰洋及其邻近区域海洋生态系统可预测性研究
  • 批准号:
    17KK0014
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research)
Simulation of air-sea CO2 flux in an ocean model: understanding processes and using data assimilation
海洋模型中海气二氧化碳通量的模拟:理解过程并使用数据同化
  • 批准号:
    2072326
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Studentship
Extraction of coupled atmosphere-ocean modes using ensemble-based data assimilation and its application to short-range prediction
使用基于集合的数据同化提取大气-海洋耦合模式及其在短程预测中的应用
  • 批准号:
    17K05663
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Improving atmosphere-ocean prediction on time scales ranging from days tro seasons: assimilation of Argo data and the construction of ensemble predictions
改进从季节到天数的时间尺度上的大气-海洋预测:Argo数据的同化和集合预测的构建
  • 批准号:
    327695-2011
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Development for data assimilation of satellite-derived sea surface salinity maps in coastal seas into an ocean model by using ocean color satellite images.
利用海洋颜色卫星图像,将沿海海域卫星海表盐度图的数据同化为海洋模型。
  • 批准号:
    16K13882
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
Improved Arctic Ocean heat and freshwater transport and climate prediction by an interactive thin- and thick- ice data assimilation in an OGCM
通过 OGCM 中的交互式薄冰和厚冰数据同化,改善北冰洋热量和淡水输送以及气候预测
  • 批准号:
    16K17805
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Hybrid data assimilation for coupled atmosphere-ocean models
大气-海洋耦合模型的混合数据同化
  • 批准号:
    NE/M001482/1
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Research Grant
Investigation of predictability of tropical cyclones with an atmosphere-ocean coupled data assimilation
利用大气-海洋耦合数据同化研究热带气旋的可预测性
  • 批准号:
    26800247
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 1.4万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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知道了