Jie Feng

结合人工智能和数值模型以改进短中期降水预测

预测可预报性极限的一种新方法

探索人工智能基础集成天气预测模型中热带气旋路径预报的优越物理机制

机器学习天气预报模型中热带气旋的误差增长动力学与可预报性

用一种新的概率匹配损失函数增强临近预报和短期降水预报的机器学习模型

知识的界限：数据同化中观测增益与信息混沌损失的平衡

FuXi-ENS：一种用于高效且准确的集合天气预报的机器学习模型

云垂直结构对热带气旋发展的影响：基于In-Fa (2021)的一个案例分析

基于物理学的机器学习天气模型快速扰动生成器，用于热带气旋路径的高效集合预报

中国气象局全球预报系统的大气运动矢量综合质量控制算法及其对分析和预报的影响

用于集合预测的增长型初始扰动的最佳分布: Lorenz-96模型中的理论和应用