基本信息
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职业迁徙
个人简介
陈大可,1957年9月22日生于湖南省长沙市,物理海洋学家,中国科学院院士
2015年12月增选为中国科学院院士
陈大可长期从事物理海洋学基础研究,推动了ENSO研究的发展进程,创建了一个有效的垂向混合模型阐释了海洋混合的物理机制。
陈大可的研究领域包括:热带/副热带海洋环流模拟;海气相互作用和厄尔尼诺预测; 近岸海洋动力与生态过程研究;极地气候变化和海冰预报; 深海混合与热盐环流研究;卫星遥感在海洋与气候研究中的应用。他在近海、大洋和气候研究领域都有重要建树。特别是系统开发了厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)预测模式,突破了限制ENSO预测水平和可预测性评估的关键瓶颈,推动了ENSO研究的发展进程;系统阐释了海洋混合的物理机制,创建了一个新颖有效的垂向混合模型,为攻克湍流混合这一物理海洋学重大难题提供了新的理论和方法 。
陈大可在沿岸上升流的数值模拟、营养盐的垂向混合、湍流混合参数化、锋面与内潮的机制、南极海冰年际变化、及厄尔尼诺预报等方面作出开创性的研究,主持改进与运行的拉蒙特模式是国际上预报厄尔尼诺最成功的模式之一,也是美国国家海洋大气局发布短期气候预报的主要依据之一
2015年12月增选为中国科学院院士
陈大可长期从事物理海洋学基础研究,推动了ENSO研究的发展进程,创建了一个有效的垂向混合模型阐释了海洋混合的物理机制。
陈大可的研究领域包括:热带/副热带海洋环流模拟;海气相互作用和厄尔尼诺预测; 近岸海洋动力与生态过程研究;极地气候变化和海冰预报; 深海混合与热盐环流研究;卫星遥感在海洋与气候研究中的应用。他在近海、大洋和气候研究领域都有重要建树。特别是系统开发了厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)预测模式,突破了限制ENSO预测水平和可预测性评估的关键瓶颈,推动了ENSO研究的发展进程;系统阐释了海洋混合的物理机制,创建了一个新颖有效的垂向混合模型,为攻克湍流混合这一物理海洋学重大难题提供了新的理论和方法 。
陈大可在沿岸上升流的数值模拟、营养盐的垂向混合、湍流混合参数化、锋面与内潮的机制、南极海冰年际变化、及厄尔尼诺预报等方面作出开创性的研究,主持改进与运行的拉蒙特模式是国际上预报厄尔尼诺最成功的模式之一,也是美国国家海洋大气局发布短期气候预报的主要依据之一
研究兴趣
论文共 274 篇作者统计合作学者相似作者
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主题
期刊级别
合作者
合作机构
Advances in Atmospheric Sciencespp.1-5, (2024)
Science China Earth Sciencesno. 2 (2024): 639-640
Ocean-Land-Atmosphere Research (2024)
Lifei Lin,Chundi Hu,Bin Wang,Renguang Wu,Zeming Wu,Song Yang,Wenju Cai,Peiliang Li, Xuejun Xiong,Dake Chen
Nature Communicationsno. 1 (2024): 2155-2155
Nature Communicationsno. 1 (2024): 1-10
Journal of Geophysical Research: Atmospheresno. 6 (2024)
Ocean-land-atmosphere research (2023)
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