刘玉宝:南京信息工程大学气象科学技术研究院科技院长

        刘玉宝，男，南京信息工程大学教授，博士生导师，研究方向为中小尺度天气NWP和AI/DL；云雾物理和人工影响天气；气象灾害预警预报。                              

    教育背景 (Education):  

       1993-1995: National Center for Atmospheric Research (NCAR), USA, Post-Doctor

       1989-1992: 北京大学 (Beijing University)，大气物理学，博士

       1983-1986: 中国气象科学研究院 (CAMS/SMA)，大气物理学，理学硕士

       1979-1983: 南京气象学院 （南京信息工程大学, NUIST），大气物理学，理学学士

       1997-1999: Concordia University (Canada)，Computer Science, Graduate.

       工作经历 (Professional Career):  

        2019 － 至今，教授（博导），南京信息工程大学；科技院长，南京信大气象科学技术研究院

        1999 － 2019，Project Scientist 3，National Center for Atmospheric Research（NCAR),USA

        1995 － 1999，Res.Associate. McGill University, Canada

        1986 － 1992，助理研究员，中国气象科学研究院

      学术兼职 (Scientific Servce and honors):  

        2014 - 2018，海外高层次专家，中国电力科学研究院

        2021 - 至今，学术委员会委员，中国气象科学研究院

        2021 - 至今，学术委员会委员，中国电工学会电力气象学会

        2019 - 至今，学术委员会副主任，中国气象局人工影响天气重点实验室

        2019 - 至今，中心主任，精细化区域地球模拟和信息中心，南京信息工程大学

        2020 - 至今，科技院长，南京信大气象科学技术研究院

      个人专长 (Work Experience and Expertise):  

1．从事云和天气数值模拟研究、模式研发和运用30年。对中小尺度天气、云和降水物理、大气边界层和地表地面层物理、大气湍流和各类强天气现象的摸拟、特别是中小尺度大气资料同化及能源、航空、减灾防灾业务应用，有深入研究。近20年里，主持或作为项目首席科学家与国内10多个国内企事业单位、美国政府、公司及其他国际多个国家政府的合作研发重大气象应用科研项目。目前核心攻关项目包括中国人工影响天气中心合作，发展新一代精细化人工影响天气数值天气模拟和预报技术。

2．作为美国国家大气科学研究中心应用研究实验室（NCAR/RAL）中、小、微尺度数值天气资料同化和预报模式研发和业务应用的首席专家，带领10多个具有博士、硕士学位的科研人员和机软件工程师，研发针对天气较为敏感的各类应用领域的气象预报和资源分析模式系统。领导发展的中、小、微尺度数值天气资料同化和预报模式技术，包括：RTFDDA：公里和次公里实时四维天气资料同化和预报系统；Ensemble-RTFDDA：云解析模式集合四维天气资料同化和和概率预报系统； RTFDDA-LES：甚高分辨率实时四维天气资料同化和大涡模拟（LES）技术； Climate-FDDA：四维资料同化和降尺度分辨率区域和局地天气再分析技术；4D-REKF：新一代无间隙四维天气集合卡曼滤波资料同化和概率预报技术；ANKF和QR-EnCalib：类聚卡曼滤波AI误差订正技术和集合预报概率校准技术。

3．该数值预报模式系统已应用于：8个美国10个地区和部门，美国、韩国和中国风能和太阳能预报和资源评估、飓风预报和模拟、法国海军微气候、以色列空军气象预报、沙特气象局业务气象预报、中东战场气象、美国反恐毒气扩散预报和城市应急、森林防火气象服务、人工影响天气、奥林匹克气象服务及西非天气预报等，广泛应用于100多个国家和地区。

4．作为国家电网公司的海外高层次特聘专家，在中国电力科学研究院创建支撑国家电网公司电力调度、特高压输电线路运行和维护、输电电网规划和新能源功率预报等的电力气象研究中心， 建立电力气象专业服务的实时业务数值天气预报系统，并培养一只电力气象专业研究人才团队。与NCAR和内蒙古气象局合作，为内蒙古电力公司发展集合风功率预报技术和业务预报系统。与中国电力投资公司新能源分公司合作，发展高分辨率精细化数值预报系统和集合风功率预报系统。

5．为深圳市气象局建立了世界一流的大城市微气候再分析数值模式系统和6年气候再分析资料库，快速更新城市精细化数值天气预报系统（RUUPPS）和快速更新城市积涝预报系统（RUUFFS）。这些先进的数值天气模式技术有力的挖掘深圳市多年发展的世界领先的四维天气观测网的使用价值，有效改进深圳市气象局城市气候服务、公众常规气象预报和灾害性天气预警的能力。

6. 近三年，指导团队师生开展了基于AI深度学习气象应用研究，包括卫星云观测3D云雷达发射率反演技术（Wang等2023）、3D辐射传输效应订正技术（Zhou等2022）、对流短临预报技术（Li等2023）、模式预报误差订正技术（Qin等2023）和边界层结构反演技术（Fan等2023）。这些技术为改进卫星、雷达资料同化技术和提升集合同化与预报能力开辟新的路径。