高川 - 中国科学院海洋研究所 -

个人简介

博士，副研究员。利用IOCAS ICM对ENSO的动力过程进行模拟分析，提出了ENSO起源的新机制，并建立了IOCAS ICM的同化预报系统，开展对ENSO的可预报性及预测改进的研究；此外，利用混合型海气耦合模式（HCM）揭示了多圈层过程对ENSO的调制机理及对气候环境的影响。2016年度荣获中国科学院院长优秀奖，博士学位论文被评为2017年度中国科学院优秀博士学位论文。目前合作发表学术论文18篇，其中SCI论文15篇；主持和参与国家自然科学基金、国家重点研发计划项目和中国博士后科学基金等5项。教育经历 2011.09-2016.07，中国科学院大学，物理海洋学，博士 2007.09-2011.07，河北科技大学，信息与计算科学，学士工作经历 2019.05-今，中国科学院海洋研究所，海洋环流与波动重点实验室，副研究员 2018.12-2019.12，美国科罗拉多大学博尔德分校，访问学者 2018.07-2019.04，中国科学院海洋研究所，海洋环流与波动重点实验室，助理研究员 2016.07-2018.06，中国科学院海洋研究所，海洋环流与波动重点实验室，博士后主持或参加主要科研项目情况 1、国家自然科学基金青年科学基金项目，四维变分资料同化方法在简单海气耦合模式中的应用及其对ENSO实时预报的改进（41705082），2018.01-2020.12，总经费：25万元，主持，在研 2、中国博士后科学基金，基于ICM的四维变分资料同化方法改进ENSO的模拟和预报（2016M602197），2017.1-2018.12，总经费：5万元，主持，结题 3、青岛博士后应用研究项目，基于中等复杂程度海气耦合模式对2014-15年厄尔尼诺事件的二次变暖过程的诊断分析和预报，2017.01-2018.12，总经费：5万元，主持，结题 4、国家重点研发计划重点专项课题，中小尺度海气相互作用对延伸期预测的影响（2017YFC1404102），2017.7-2020.12，总经费：273万元，骨干，在研 5、国家自然科学基金委重大项目课题，ENSO多变性及其与太平洋年代际变率等的关系（41690122（41690120）），2017.1-2021.12，总经费：400万元，骨干，在研

研究领域

主要研究方向为热带海气相互作用、ENSO数值模拟和预测及资料同化。

近期论文

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[1] Tao, LJ, Gao, C., and R.-H., Zhang, 2019: Model parameter-related optimal perturbations and their contributions to El Ni？o prediction errors, Climate Dynamics, 52(3-4):1425-1441 [2] Gao, C., Zhang RH, Wu XR and Sun JC, 2018: Idealized experiments for optimizing model parameters using a 4D-Variational method in an intermediate coupled model of ENSO, Adv. Atmos. Sci., 35(4): 410-422. doi: 10.1007/s00376-017-7109-z [3] Tao LJ, Gao, C., and Zhang RH, 2018: ENSO predictions in an ICM influenced by removing initial condition errors in the sensitive areas: A target observation perspective. Adv Atmos Sci., 35(7): 853-867. doi: 10.1007/s00376-017-7138-7 [4] Gao, C., Zhang, R. H., 2017: Roles of atmospheric wind and entrained water temperature (Te) in the second-year cooling of the 2010-12 La Ni？a event. Climate Dynamics. 48(1) : 597-617 [5] 高川，王宏娜，陶灵江，张荣华，2017, IOCAS ICM及其ENSO实时预测试验和改进. 海洋与湖沼，48(6):1289-1301 [6] Zhang, R. H., and Gao, C., 2016: Role of subsurface entrainment temperature (Te) in the onset of El Ni？o events, as represented in an intermediate coupled model. Climate Dynamics, 46(5), 1417-1435 [7] Gao, C., Wu, X. R., and Zhang, R. H., 2016: Testing a four-dimensional variational data assimilation method using an improved intermediate coupled model for ENSO analysis and prediction. Adv. Atmos. Sci., 33(7) : 875-888. [8] Zhang, R. H., and Gao, C., 2016: The IOCAS intermediate coupled model (IOCAS ICM) and its real-time predictions of the 2015-16 El Ni？o event. Science Bulletin. 61(13): 1061-1070. [9] Zhang, R. H., Gao, C., Kang, X., Zhi, H., Wang, Z., & Feng, L, 2015: ENSO Modulations due to Interannual Variability of Freshwater Forcing and Ocean Biology-induced Heating in the Tropical Pacific. Scientific Reports, 5: 18506. [10] 高川, 陈锦年, 王宏娜, 汪洋, 2014: 2011/2012年我国冷冬与中部型La Ni？a事件的联系. 海洋科学进展，32（3）：306-315