报告人简介：
陈生，中山大学大气科学学院教授、博导，主要从事遥感、GIS、水文气象、气象灾害监测与预报、气候变化、数据同化等方面研究。2009年8月-2016年8月在美国俄克拉荷马大学先进雷达研究中心/水文气象遥感实验室从事遥感定量降水估计及其在水文气象应用研究；2016年6-8月在美国科罗拉多州立大学访问，合作开展双偏振雷达定量降水估计研究；2016年8月入职中山大学大气科学学院，开展华南降水微物理特征和遥感定量降水估计研究、基于AI的短临预报研究以及基于多源遥感观测同化的模式预报研究。
目前，基于AI人工智能的短临天气预报系统、基于雷达和风云四号闪电同化的数值天气预报系统已经在华南某市气象局开展业务应用。在BAMS, WRR, JGR, JHM, JH, IEEE TGRS, IEEE STARS 等专业学术期刊累计发表论文70多篇，Google学术引用超过1800次。被NatureScientific Report, WRR、JHM、JH、IEEETGRS、IEEE JSTA RS 等20多个国内外知名专业期刊邀请为审稿人。
报告简介：
高质量精细化双偏振雷达定量降水估计产品在水文气象灾害预报预警领域具有重要的应用需求。为提高华南地区双偏振雷达定量降水估计产品精度，利用本地观测的雨滴谱分析华南地区的降水微物理特征，在此基础上建立基于面向对象和雷达波束信号衰减的双偏振雷达定量降水估计算法并实现业务化运行，实现对珠三角地区降水粒子的相态实时识别以及定量降水估计。为提高1-2小时短临天气预报精度，开发基于雷达观测和卷积长短时记忆（CONLSTM)的短临预报系统（AIMET)，以及基于雷达和风云四号卫星闪电观测的1-6小时短临预报系统(ASINS)。在华南地方气象部门的业务运行表明AIMET比传统的雷达外推方法的效果要好，ASINS系统预报比目前常用的区域模式预报效果好。
