报告题目：大数据辅助地球系统数值模拟
报告人：黄小猛 副教授（清华大学地球系统科学系）
邀请人：赵坤 教授
报告时间：2019年4月26日（周五）上午10:50
地点：大气科学楼D103报告厅
报告内容：地学大数据对我们是巨大的挑战，同时也是巨大的机遇。本报告将讲述如何利用大数据辅助地球系统数值模拟，通过清华大学地球系统科学系的一些实际案例，特别是基于深度学习的云模式替代方案、利用因果关系网络的海冰预测分析和深度学习预报ENSO三项工作，帮助研究人员从新的视角，用新的方法去寻找新的发现。
报告人简历：黄小猛，清华大学地球系统科学系副教授，国家超级计算无锡中心总工，博士生导师，地球系统数值模拟教育部重点实验室常务副主任。分别于2000年、2003年和2007年在武汉大学、华中科技大学、清华大学获学士、硕士和博士学位。主要从事高性能计算、大数据和地球系统数值模拟方面的研究工作。主持承担了多项国家重点研发计划、973计划、863计划和国家自然科学基金项目，在国内外学术期刊上发表论文80余篇，其中SCI收录40余篇。代表性工作包括：（1）研制了可扩展至万核规模的海洋模式正压求解器，被NCAR的CESM模式正式采用；（2）基于深度学习技术研制的ENSO预报系统被海洋环境预报中心正式采用；（3）研制了高速模式输入输出异步I/O库大幅提高了国内地球系统模式的I/O效率；（4）研制了国际首个完全基于GPU技术的海洋模式POM.gpu, 显著加快模式运行效率的同时有效降低了模式的运行功耗。