统计力学与气候系统讲座预告:Zoom连线欧洲,报名互动答疑-集智俱乐部


气候系统(climate system)是典型的复杂系统,但近年来传统的气候模型在准确度、预测能力和可解释性上都遇到了瓶颈。而随着统计力学(statistical mechanics,又称统计物理)方法在气候系统研究中广泛应用,科学家对气候动力学、极端天气成因、气候变化与气候变异等,都建立了更深刻的认识。

 

北京师范大学系统科学学院特别邀请气候系统与统计力学领域的著名学者 Valerio Lucarini 教授,以《气候的统计力学》(Statistical Mechanics of Climate)为主题,展开线上讲座,与国内的研究者、爱好者交流该领域的最新进展。

 

集智俱乐部将对讲座进行全程直播。讲座和提问交流均为英文。



主讲人介绍


统计力学与气候系统讲座预告:Zoom连线欧洲,报名互动答疑-集智俱乐部

Valerio Lucarini


  • 英国雷丁大学 行星地球数学中心主任兼统计力学教授

  • 前德国汉堡大学 理论气象学教授

  • 皇家气象学会和数学及其应用研究所 研究员

  • 多次获欧洲地球科学联合会奖项

  • 研究方向:气候动力学(Climate Dynamics)、极端天气(Extreme Events)、非平衡系统的统计力学(Statistical Mechanics on Non-equilibrium Systems)、动力系统(Dynamical Systems)、随机过程(Stochastic Processes)、非线性光学(Nonlinear Optics)



讲座主题:气候与统计物理


无论从科学或是人类和环境福祉的角度,理解跨层级的气候变异和气候对强迫的响应是一项重要的工作。在本次讲座中,Valerio Lucarini 教授会介绍使用动力系统理论和非平衡统计力学的方法,来分析气候对扰动的响应。他最近的主要研究工作致力于为气候科学研究提供更强大的数学和物理基础。

 

Valerio Lucarini 教授首先会从热力学角度介绍气候动力学,然后将集中讨论气候系统对扰动的平稳响应机制,并且将介绍如何将 Ruelle 响应理论有效地应用于气候预测中。最后,他会总结接近临界相变时系统的反应,这些反应会很多样。如果时间允许,他还会介绍多种竞争性气候状态的性质。



线上参与方式:

Zoom 网络视频会议


参会人员在电脑或手机下载 Zoom 软件,选择“加入会议”输入会议 ID 号码,即可在线参会。


Zoom软件官方下载地址:

https://zoom.us/download#client_4meeting

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Zoom 会议时间:4月30日16:00-17:00

Zoom 会议ID:98480387082

本次 Zoom 会议为开放式会议,无需注册即可参与。



问题征集


非常感谢您参加此次讲座,欢迎您扫描下方二维码留下您的问题,即有机会在讲座交流环节得到 Valerio Lucarini 教授的解答。


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集智读者福利


我们为集智俱乐部读者争取到 5 个邀请名额,可以在 Zoom 直播间以语音提问的方式与 Valerio Lucarini 教授互动。


获得语音提问资格的方式:

扫描下方二维码,申请与主讲人语音互动资格:


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集智公开直播地址:

https://live.bilibili.com/8091531



气候科学与统计物理研究文献推荐


Valerio Lucarini 教授的研究涉及多个主题,成果丰富。我们在集智斑图整理了他在气候科学和统计物理方面的一系列经典研究,作为资料供你参考。详情请扫描下方二维码查看:


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https://pattern.swarma.org/path?id=61     



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系列课程:复杂性与临界现象


北京师范大学系统科学学院陈晓松老师的研究生课程 《复杂性与临界现象》 ,课程内容包含:复杂系统与复杂性简介、统计系统理论、平衡态系统临界现象、非平衡与复杂系统临界现象四个方面。


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前沿论文解读1:基于复杂性方法,长时间预测厄尔尼诺现象的强度


来自波茨坦气候影响研究所的孟君和樊京芳博士,北京师范大学陈晓松教授以及合作者,提出了一种基于熵理论的方法来预测厄尔尼诺事件的强度。对于刚刚到来的2020年,基于下文中提出的 System Sample Entropy 的方法,论文作者预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生,并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件。

论文题目:

Complexity-based approach for El Niño magnitude forecasting before the spring predictability barrier

论文地址:

http://www.pnas.org/content/117/1/177


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https://campus.swarma.org/course/1192

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论文题目:

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论文地址:

http://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2019GL084649


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