杨毅，男，江苏人，1980年生，博士，教授，博士研究生导师，副院长。甘肃省领军人才（第二层次），首批甘肃省陇原青年英才，第四批甘肃省飞天学者特聘教授，全国气象教学名师。甘肃省高等学校地理、环境类专业教学指导、认证与教材建设委员会委员，世界天气研究计划中国委员会（CNC-WWRP)委员，中国气象服务协会雷达气象水文技术委员会副主任委员，国防科技大学“海天英才”带教导师，甘肃省气象局西北区域数值预报省级创新团队科学顾问，《干旱气象》和《气象与环境学报》编委，《高原气象》和《沙漠与绿洲气象》青年编委。
2002年毕业于全讯600cc大白菜大气系，获理学学士学位，2007年获理学博士学位，随后留校工作至今。曾两次到美国Oklahoma大学客座访问。
E-mail:yangyi@lzu.edu.cn
研究方向:
资料同化、数值天气预报、短期气候预测
学习和工作经历：
1998-09~2002-06 全讯600cc大白菜大气系学士
2002-09~2007-06 600cc全讯白菜自助注册博士
2007-10~2010-04 600cc全讯白菜自助注册讲师
2008-07~2009-09 美国俄克拉荷马大学CAPS 访问学者
2010-05~2015-05 600cc全讯白菜自助注册副教授
2015-05~至今600cc全讯白菜自助注册教授
2017-06~2018-06美国俄克拉荷马大学CIMMS访问学者
主持、参加的科研项目：
16、主持甘肃省科学技术协会2023年创新驱动助力工程项目重点项目：多源观测资料同化技术与CALMET降尺度方法对新能源近地层风速预测的改进研究（GXH20230817-7，2023.08-2024.08）
15、主持国家自然科学基金：数值模拟研究下垫面增植和人为碳减排对中国陆地区域“碳中和”的影响（No.42275162, 2023.01-2026.12, 55万元）
14、主持中国气象局地球系统数值预报中心项目：CMA-GFS同化系统效果评估及利用双偏振雷达改进云分析系统（2022.12-2023.12，80万元）
13、主持中国气象局地球系统数值预报中心项目：天气雷达反射率直接同化子系统（2022.06-2023.06，55.5万元）
12、主持国家气象中心项目：气象雷达资料数值预报应用系统建设（二期第二年）径向风同化子系统项目（2021.09-2022.09，99.22万）
11、主持国家气象中心项目：气象雷达资料数值预报应用系统建设（二期第一年）径向风同化子系统项目（2020.06-2021.06，80万）
10、主持国家气象中心项目：气象雷达资料数值预报应用系统建设（一期）径向风同化子系统项目（2019.03-2020.04，89.4万）
9、参加国家重点研发计划项目:“副热带地区区域模式关键技术及其应用”第2课题（No.2017YFC1502102，2018.01-2021.12，60万）
8、主持国家自然科学基金：“基于动态下垫面和Nudging同化技术的高时空分辨率气候场构建研究”（No.41675098，2017.01-2020.12，68万）
7、主持干旱气象科学研究基金项目：“兰州C波段多普勒雷达质量控制系统研制”（No. IAM201513, 2015.11.01-2017.10.31）
6、参加973项目：“雷电重大灾害天气系统的动力-微物理-电过程和成灾机理”第6课题（No.2014CB441406，2014.01-2018.12，58.15万）
5、参加国家自然科学基金重点项目：人类活动对气候变化的影响：减少数值模拟不确定性的方法及其应用研究（No.41330527，2014.01-2018.12）
4、主持国家自然基金：基于地/天基激光雷达资料边界层高度诊断、同化及应用（No.41375109 ，2014.01-2017.12，85万）
3、主持国家自然科学基金：闪电定位网资料同化技术研究（No.41175092，2012.01-2015.12，63万）
2、主持甘肃省自然科学基金：面向业务灾害性精细数值天气预报的多普勒雷达回波反射率同化关键技术研究（No. 1010RJZA118 ,2010.01-2012.12）
1、主持国家青年自然科学基金：提高用集合卡尔曼滤波方法同化雷达资料的效率的研究（No.40805044 ，2009.01-2011.12）
指导的学生：
在读：
李红（博士）、杨志达（硕博连读）、解潜（硕博连读）、郭树昌（硕博连读）、尹泽伦（硕士）、顾凯强（硕博连读）、吕志可（硕士）、赵永红（硕士）、李泽楷（硕士）、刘一博（硕士）、苏士翔（博士）、朱姜韬（博士）、孔祥伟（博士）、张钰（硕士）、王轩南（硕士）、卞非凡（硕士）、邓威龙（硕士）、张喆（硕士）
已毕业：
杨丽丽（硕士、甘肃省环境监测中心站）、王莹（硕博连读、南京信息工程大学）、马媛媛（硕博连读、中科院西北生态环境资源研究院）、韩文宇（硕士、兰州环境保护局）、李红（硕士、中国气象局兰州干旱气象研究所、甘肃省优秀硕士论文）、买小平（硕士、国家海洋环境预报中心）、党蕊君（硕博连读、国防科技大学）、蔺而亮（硕士、中国人民解放军某部、甘肃省优秀硕士论文）、李巧(硕士、中科院地理所)、刘鹏（硕博连读、美国俄克拉荷马大学）、孔祥伟（硕士、甘肃省气象局）、王学森（硕士、山东电力工程咨询院）、甘茹蕙（硕士和博士、全讯600cc大白菜）
表彰/奖励：
14、全国气象教学名师，2024年
13、甘肃省科技进步奖三等奖：甘肃河西风能太阳能高分辨率数值预报系统，2/8,2024年
12、甘肃省领军人才（第二层次），2023年
11、《青藏高原大地形的动力和热力作用虚拟仿真实验》国家级一流本科课程，2023年
10、全国气象教学团队，2/8，2022年
9、2021年度甘肃省专利发明人奖，2022年
8、第四批甘肃省飞天学者特聘教授，2022年
7、首批甘肃省陇原青年英才，2022年
6、2021年全讯600cc大白菜第十一届大学生创新创业大赛暨第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛全讯600cc大白菜选拔赛优秀指导教师，2021年
5、中国气象服务协会气象科技创新奖二等奖:“新能源预测关建技术创新及其应用推广”，2/7,2020年
4、第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛甘肃省分赛优秀创新创业导师，2020年
3、甘肃省优秀硕士论文指导教师，2017，2021年
2、教育部自然科学奖二等奖、4/4、2007年，获奖项目“多普勒雷达资料的反演研究”
1、甘肃省气象学会首届青年优秀科技论文一等奖，2010年
知识产权：
16、基于云计算平台的风电功率预测系统，软件著作权登记号：2024SR0521968；
15、基于深度学习方法的闪电临近预报系统，软件著作权登记号：2024SR0521155；
14、基于数值天气预报背景场再订正的多普勒雷达径向速度退模糊系统，软件著作权登记号：2024SR1178779；
13、甘茹蕙，杨毅，一种抑制虚假对流的方法，发明专利号ZL202110651804.8，授权公告日2023年3月10日；
12、郭树昌，杨毅，刘鹏，甘茹蕙，杨志达，基于卷积神经网络的闪电频数预报方法，发明专利号ZL202010836991.2，授权公告日2022年11月4日；
11、蔺而亮，杨毅，陈东辉，一种用于雷达资料高频同化的Nudging逼近多时刻3DVar分析场方法，发明专利号ZL202110650892.X，授权公告日2022年8月23日；
10、甘茹蕙，杨毅，郭树昌，一种通过同化闪电资料改进强对流预报的方法，发明专利号ZL202110089247.5，授权公告日2022年5月27日；
9、刘鹏，杨毅，一种风云四号卫星闪电成像仪资料同化方法，发明专利号ZL201911073689.X，授权公告日2022年2月22日；
8、杨毅，甘茹蕙，一种同化雷达及闪电资料的方法，发明专利号ZL201910346062.0，授权公告日2021年5月4日；
7、杨毅，马锁堂，王莹，基于图像识别的多普勒雷达径向速度退模糊方法，发明专利号ZL201710011017.0，授权公告日2019年2月19日；
6、杨毅，韩文宇，王莹，用于强对流天气预报的同化地闪转换代理雷达回波的方法，发明专利号ZL201611024898.1，授权公告日2019年6月28日；
5、杨毅，李红，党蕊君，一种有云情况下激光雷达资料反演边界层高度的方法，发明专利号ZL201610961387.6，授权公告日2019年2月5日；
4、杨毅，党蕊君，李红，反演边界层高度的方法、装置、计算机设备及存储介质，发明专利号ZL201710774967.9，授权公告日2019年7月9日；
3、王莹，杨毅，一种运用物理初始化同化地闪资料的方法，发明专利号ZL201410110400.8，授权公告日2016年8月17日；
2、杨毅，陈欣，一种基于多普勒雷达资料的层云与对流云自动识别方法，发明专利号：ZL201210071837.6，授权公告日2014年3月26日；
1、杨毅，马锁堂，“多普勒雷达径向风退模糊软件”， 软件著作权登记号：2014SR045955。
教学相关：
24、入选全国气象教学名师，2024年
23、教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）高度学校虚拟仿真教学创新实验室项目：大气科学虚拟仿真教学实验室，2/5,2024年
22、《青藏高原大地形的动力和热力作用虚拟仿真实验》国家级一流本科课程，1/5，2023年
21、甘肃省教学成果培育项目：虚实结合的数字化大气科学实验教学模式创新与实践探索，1/9，2023年
20、杨毅等，教育部高等教育司2022年度基础学科拔尖学生培养计划2.0研究课题：大气科学学科中外拔尖学生培养模式比较研究（No.20222168），2022年
19、甘肃省教学成果培育项目：面向国家一流课程建设的混合式教学方法 SV2QR 研究，2/5，2022年
18、王澄海，张飞民，杨毅等，线上线下混合式教学的SV2QR方法及实践，高教学刊，2022（29）:31-34
17、王金艳，杨毅，李旭等，一流课程建设背景下的高校实验课程改革——以大气科学虚拟仿真实验课程为例，高教学刊，2022（22）：23-27
16、入选全国气象教学团队，2022年（王澄海、杨毅、张飞民、杨凯、沈学顺、隆霄、陈思宇、张铁军，第202207号）
15、杨毅，全讯600cc大白菜2021年度隆基教育教学奖“隆基教学骨干奖”，2022
14、王天河, 唐靖宜, 杨毅. 中美高校大气科学本科人才专业能力培养的比较与思考[J]. 高等理科教育, 2021(3):74-79
13、杨毅、张飞民、靳双龙等：大气科学专业创新创业实践教学方法改革与实践，全讯600cc大白菜2021年度校级教学成果奖二等奖，2021
12、王澄海、杨毅、张飞民等：《数值天气预报》课程混合式教学方法改革与实践，全讯600cc大白菜2021年度校级教学成果一等奖，2021
11、杨毅，中国高等教育学会理科教育专业委员会高等理科教育研究课题：大气科学学科跨学科人才培养模式的研究，2020
10、杨毅，王金艳，李旭，隆霄，张飞民：虚拟仿真实验教学省级一流课程《青藏高原大地形的动力和热力作用虚拟仿真实验》，2020.
9、王澄海、杨毅、张飞民、隆霄、陈思宇：线上线下混合式一流课程《数值天气预报》，2020
8、杨毅，张飞民，王澄海,2020:《数值天气预报基础》,气象出版社
7、王澄海，杨毅，隆霄，2020：《大气数值模式及模拟》修订版，气象出版社
6、王澄海、杨毅、张飞民、隆霄和陈思宇《数值天气预报》甘肃省高等学校教学团队，2019
5、隆霄*，王澄海，杨毅.数值天气预报课程教学与实践的改革研究，高等理科教育， 2014,26-29
4、王金艳*，程一帆，杨毅等.气象统计与预报方法课程研究式教学模式探索，高等理科教育， 2014,21-22
3、王澄海、隆霄、杨毅，《数值天气预报》甘肃省精品课程，2012
2、王澄海，隆霄，杨毅， 2011：《大气数值模式及模拟》，气象出版
1、王澄海*,杨毅.大气科学专业人才培养中的“三·三”式课堂与实践教学模式.高等理科教育,2011(6):148-151
学术论文：
65.Li, H., Yang, Y.*, Sun, J., Jiang, Y., Gan, R., and Xie, Q.: A 3D-Var assimilation scheme for vertical velocity with CMA-MESO v5.0, Geosci. Model Dev., 17, 5883–5896, https://doi.org/10.5194/gmd-17-5883-2024, 2024.
64.Z. Yang, Y. Qi*, D. Li* and Y. Yang*, "An Improved Precipitation Nowcasting Algorithm Based on COTREC Method," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 62, pp. 1-19, 2024, Art no. 4109619, doi: 10.1109/TGRS.2024.3446826.
63.Shuchang Guo, Yi Yang*,Peng Liu（2024）Assimilation of the deep learning-corrected global forecast system fields into the regional model for improving medium-range persistent precipitation forecasts,Atmospheric Research,Volume 303,2024,107318,https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2024.107318.
62.Gan, R., Yang, Y.*, Li, H., Guo, S., Xie, Q. & Liu, P.(2023) An economical assimilation scheme for radar reflectivity in non-convective region to suppress spuriousprecipitation. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1–16. Available from: https://doi.org/10.1002/qj.4571.
61.Li, H., Sun, J., Yang, Y.*et al. Effects of large-scale constraint and constraint variables on the high-frequency assimilation of radar reflectivity data in convective precipitation forecasting. ClimDyn (2023). https://doi.org/10.1007/s00382-023-06809-4.
60.Qian Xie, Deqin Li*, Yi Yang*, Yuanyuan Ma, Xiao Pan, Min Chen, Impact of assimilating atmospheric motion vectors from Himawari-8 and clear-sky radiance from FY-4A GIIRS on binary typhoons, Atmospheric Research, Volume 282, 2023, 106550,https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106550.
59.Peng Liu, Zhida Yang, Xuesen Wang, XiaobinQiu*, Yi Yang*,Assimilation of the pseudo-water vapor derived from extrapolated radar reflectivity to improve the forecasts of convective events,Atmospheric Research,2022，https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106386.
58.Guo S, Wang J*, Gan R, Yang Z, Yang Y. Experimental Study of Cloud-to-Ground Lightning Nowcasting with Multisource Data Based on a Video Prediction Method. Remote Sensing. 2022; 14(3):604. https://doi.org/10.3390/rs14030604.
57.Dang, R., Qiu, X., Yang, Y.*& Zhang, S.(2022) Observation system simulation experiments (OSSEs) for assimilation of the planetary boundary-layer height (PBLH) using the EnSRF technique. Q J R Meteorol Soc, 1– 24.
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54.Liu P, Yang, Y.*, Lai A, Wang Y, Fierro AO, Gao J, Wang C. Assimilating FY-4A Lightning and Radar Data for Improving Short-Term Forecasts of a High-Impact Convective Event with a Dual-Resolution Hybrid 3DEnVAR Method. Remote Sensing. 2021; 13(16):3090. https://doi.org/10.3390/rs13163090.
53. Gan, R., Yang, Y.*, Qiu, X., Wang, R., Qiu, X., & Zhu, L. (2021). Assimilation of the maximum vertical velocity converted from total lightning data through the EnSRF method. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 126, e2020JD034300. https://doi.org/10.1029/2020JD034300.
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51.Erliang Lin,Yang, Y.*, et al. Impacts of the radar data assimilation frequency and large-scale constraint on the short-term precipitation forecast of a severe convection case[J]. Atmospheric Research 257, 2021. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105590.
50.Gan, R., Yang, Y.*, Xie, Q. et al. Assimilation of Radar and Cloud-to-Ground Lightning Data Using WRF-3DVar Combined with the Physical Initialization Method—A Case Study of a Mesoscale Convective System.J Meteorol Res 35, 329–342 (2021). https://doi.org/10.1007/s13351-021-0092-4.
49.Mai Xiaoping, QiuXiaobin*, Yang Yi*, Ma Yuanyuan, Impacts of Spectral Nudging Parameters on Dynamical Downscaling in Summer over Mainland China. Frontiers in Earth Science 8, 538 (2020). https://doi.org/10.3389/feart.2020.574754.
48.Liu Peng, Yang, Y.*, Gao Jidong, Wang Yunheng, Wang Chenghai. An Approach for Assimilating FY4 Lightning and Cloud Top Height Data Using 3DVAR，Frontiers in Earth Science 10; https://doi.org/10.3389/feart.2020.00288.
47.Zhida Yang, Peng Liu, Yi Yang*， Convective/Stratiform Precipitation Classification Using Ground-Based Doppler Radar Data Based on the K-Nearest Neighbor Algorithm，Remote Sens. 2019, 11(19), 2277; https://doi.org/10.3390/rs11192277.
46.Ma, Yuanyuan, Yang, Yi*,Qiu, Chongjian,et al. Evaluation of the WRF-Lake Model over Two Major Freshwater Lakes in China[J]. JOURNAL OF METEOROLOGICAL RESEARCH,2019,33(2):219-235.
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44.Ruijun Dang ,Yi Yang *,Hong Li ,Xiao-Ming Hu ,Zhiting Wang ,Zhongwei Huang,Tian Zhou and Tiejun Zhang. Atmosphere Boundary Layer Height (ABLH) Determination under Multiple-Layer Conditions Using Micro-Pulse Lidar. Remote Sens. 2019, 11(3), 263; https://doi.org/10.3390/rs11030263.
43.Ma, Y., Yang, Y*. & Wang. How essential of the balance between large and small scale features to reproduce precipitation during a sudden sharp turn from drought to flood. Climate Dynamics. 2019,52:5013–5029. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4445-3.
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33.Lili Yang, Yi Yang*, Peng Liu, Lina Wang: Radar-Derived Quantitative Precipitation Estimation Based on Precipitation Classification. Advances in Meteorology 01/2016; 2016(11):1-16., DOI:10.1155/2016/2457489.
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31.甘茹蕙, 马媛媛, 杨毅,等. 兰州地区突发性夜间增温的统计特征[J]. 全讯600cc大白菜学报(自科版), 2016, 52(5):652-659.
30.杨丽丽, 王莹, 杨毅*. 利用WRF3D-Var同化多普勒雷达反演风场试验研究[J]. 冰川冻土, 2016,38(1): 107-114.
29.韩文宇, 杨丽丽, 杨毅*. C波段雷达资料在强降水过程中的应用[J]. 干旱气象, 2016(1):154-162.
28.王莹, 杨毅*, 邱晓滨. 集合均方根滤波同化地闪资料的试验研究[J]. 干旱气象,2015,33(5):761-768.
27.李红, 马媛媛, 杨毅*. 基于激光雷达资料的小波变换法反演边界层高度的方法[J]. 干旱气象, 2015(1):78-88.
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23.Zhu, K. F., Y. Yang, and M. Xue*, 2015: Percentile-based neighborhood precipitation verification and its application to a landfalling tropical storm case with radar data assimilation. Adv. Atmos. Sci., 32(11), 1449–1459, doi: 10.1007/s00376-015-5023-9.
22.Zhang F, Yang Y, Wang C*. The Effects of Assimilating Conventional and ATOVS Data on Forecasted Near-Surface Wind with WRF-3DVAR[J]. Monthly Weather Review, 2015, 143(1):153-164.doi: http://dx.doi.org/10.1175/MWR-D-14-00038.1.
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