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陈 杰

职称:教授,硕士生/博士生导师(专业学位、学术学位)

邮箱:jiechen@whu.edu.cn

研究领域及招生方向:

研究方向:气候变化下的水文响应,气象水文耦合预报、陆气耦合

招生专业:水文水资源

招生类型:专业学位硕士、学术学位硕士、专业学位博士、学术学位博士

教育背景:

2001.09-2005.07  西北农林科技大学林学院,本科

2005.09-2008.07  西北农林科技大学资源与环境学院,硕士

2008.09-2011.07  加拿大魁北克大学工程学院,博士

工作经历:

2011.08-2015.12  加拿大魁北克大学工程学院,博士后

2016.02-至今     bat365在线平台,教授

开设课程:

《气象与气候学》(本科生、课程负责人)

《地球系统水碳循环》(本科生、参与)

《环境与社会发展》(本科生、参与)

《高等水文学》(研究生、参与)

代表性科研项目:

国家自然科学基金面上项目,基于气象预报多维后处理的流域径流集合预报研究(2021.01~2024.12,主持)

国家自然科学基金面上项目,基于非一致性的多维降尺度模型及其在径流响应中的应用研究,(2018.01-2021.12,主持)

湖北省自然科学基金杰出青年基金项目,基于统计和动力预测信息融合的湖北省季节性干旱预测,(2020.03-2023.03,主持)

国家自然科学基金长江水科学联合基金,人类活动影响下长江流域水文资料一致性分析研究(2022.01-2025.12,参与)

国家自然科学基金重点项目,流域水文水资源与社会耦合系统新理论新方法研究(2016.01-2020.12,参与)

国家重点研发计划课题,全球极端水文事件风险评估及中国适应对策(2017.07-2022.12,参与)

学术兼职:

2019至今  国际水资源学会(IWRA)中国委员会常务理事

2019至今  国际水文科学协会(IAHS)中国委员会地表水专委会副主席

2023至今中非水协学术委员会委员

2019至今  《Journal of Hydrology》副主编

2017至今  《Hydrology Research》副主编

奖励与荣誉:

中国水力发电工程学会水电英才奖(2022,排名第1)

大禹水利科学技术进步奖三等奖(2021,排名第5)

湖北省科技进步一等奖(2020,排名第5)

共青团湖北省委“全省向上向善好青年” (2020,排名第1)

加拿大魁北克大学年度最佳博士学位论文(2012,排名第1)

加拿大总督学术金牌奖章(2011,排名第1)

代表性学术成果:

专著:

陈杰等著,统计降尺度方法及水文应用,北京:科学出版社,2021,09,ISBN


论文:

[1] Xu W., J. Chen*, X. J. Zhang, L. Xiong, H. Chen, 2022. A framework of integrating heterogeneous data sources for monthly streamflow prediction using a state-of-the-art deep learning model. Journal of Hydrology, 614, 128599.

[2] Gu L., J. Chen*, J. Yin*, L. J. Slater, H.-M. Wang, Q. Guo, M. Feng, H. Q, T. Zhao, 2022. Global increases in compound flood-hot extreme hazards under climate warming. Geophysical Research Letters, 49, e2022GL097726. https://doi.org/10.1029/2022GL097726

[3] Chen J., R. Arsenault, F. P. Brissette, S. Zhang, 2021. Climate change impact studies: Should we bias correct climate model outputs or post-process impact model outputs? Water Resources Research, 57, e2020WR028638.

[4] Chen J., X. Li, J.-L. Martel, F. P. Brissette, X. J. Zhang, A. Frei, 2021. Relative importance of internal climate variability versus anthropogenic climate change in global climate change. Journal of Climate, 34, 465-478.

[5] Li W., L. Li, J. Chen*, Q. Lin, H. Chen, 2021.Impacts of land use and land cover change and reforestation on summer rainfall in the Yangtze River basin. Hydrology & Earth System Science, 25, 4531–4548.

[6] Guo Q., J. Chen*, X. J. Zhang, C.-Y. Xu, H. Chen, 2020. Impacts of using state-of-the-art multivariate bias correction methods on hydrological modeling over North America. Water Resources Research, 56, e2019WR026659.

[7] Gu L., J. Chen* , J. Yin* , C.-Y. Xu, and J. Zhou, 2020. Responses of precipitation and runoff to climate warming and implications for future drought changes in China. Earth’s Future, 8, e2020EF001718. https://doi.org/10.1029/2020EF001718.

[8] Wang H.-M., J. Chen*, C.-Y. Xu, H. Chen, S. Guo, P. Xie, X. Li, 2019. Does the weighting of climate simulations result in a better quantification of hydrological impacts? Hydrology & Earth System Science, 23, 4033–4050.

[9] Chen J., H. Chen, S. Guo, 2018. Multi-site precipitation downscaling using a stochastic weather generator. Climate Dynamics, 50 (5-6), 1975–1992.

[10] Wang H.-M., J. Chen*, A.J. Cannon, C.Y. Xu, H. Chen, 2018. Transferability of climate simulation uncertainty to hydrological climate change impacts. Hydrology & Earth System Science. 22, 3739-3759.

[11] Chen J., F. Brissette, D. Chaumont, M. Braun, 2013. Finding appropriate bias correction methods in downscaling precipitation for hydrologic impact studies over North America. Water Resources Research, 49, 4187–4205.

[12] Chen J., F. Brissette, A. Poulin, R. Leconte, 2011. Overall uncertainty study of the hydrological impacts of climate change for a Canadian watershed. Water Resources Research, 47, W12509, https://doi:10.1029/2011WR010602.

[13] Chen J., F. Brissette, R. Leconte, 2011. Uncertainty of downscaling method in quantifying the impact of climate change on hydrology. Journal of Hydrology, 401, 190–202.

[14] 顾磊,陈杰*,尹家波,郭强,王惠民,周建中,2021,气候变化下中国主要流域气象水文干旱潜在风险传播. 水科学进展,32(3),321-333.

[15] 南天一,陈杰,丁智威,李威,陈华,2023,基于深度学习的青藏高原多源降水融合. 中国科学:地球科学,53(4): 836 – 855.


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