罗京佳，教授，博士生导师，国家特聘教授，江苏省“双创人才”和“双创团队”领军，科技部重点研发计划首席科学家，入选气候变化领域全球最具影响力1000位科学家，入选斯坦福大学2022年度全球前2%顶尖科学家榜单。现兼任国际CLIVAR太平洋区域委员会委员、中科院地球环境研究所国家重点实验室学术委员等。长期从事热带气候年际-年代际变化、全球气候模式研发、气候预测理论和方法及应用、气候变化机制等研究。共发表学术论文200余篇，包括Nature及其子刊、Science、PNAS等国际顶级期刊，文章总引用数超过18000次，其中有30余篇文章的引用超过100次。荣获多项国内外奖励，包括日本海洋开发机构“研究功绩奖”和日本政府教育、科技、文化、体育部“青年科学家奖”（日本大气和海洋学科唯一获此殊荣的外籍学者）。据不完全统计，其研究成果被电视和报纸报道共100余次，包括中国、日本、印度、英国和澳大利亚的新闻报道。主持和参与了我国、日本和澳大利亚多个科研项目，曾多次担任美国、英国和荷兰国家级研究项目评审专家，是Nature, Science, PNAS等30多个国际知名杂志审稿者，有着广泛的国际合作关系和影响力，与日本、澳大利亚、法国、德国、意大利、韩国、美国等众多著名科研机构保持长期的国际合作关系，例如，ICAR与日本海洋研究开发机构应用实验室（APL/JMASTEC）在气候和预测研究方面已签订长期合作协议，与Toshio Yamagata院士团队紧密合作，每年派遣两位博士和一位年轻教师至日本海洋研究开发机构应用实验室进修学习。

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主要研究成果：

1）从海气和中低纬相互作用角度首次发现南太平洋对厄尔尼诺年代际变化的重要影响，提出了ENSO准10年振荡的新机制。此成果获日本全球变化前沿研究中心2004年杰出研究奖。此成果突破了北太平洋影响ENSO年代际变化的传统观点，在国际上影响广泛，曾被CLIVAR和UNESCO所属IOC OOPC等国际研究组织多次引用，对于增进南太平洋的观测起了很大推进作用，得到CLIVAR西南太平洋大型国际观测项目的认可和重视，并作为其关键科学依据之一。

2）发展了有良好国际声誉的全球耦合海气环流模式（SINTEX-F模式），提出了考虑海表流场动量对提高气候模拟性能的作用。此成果被国际主要的气候模式开发中心所采纳，包括德国Max-Planck气象研究所、意大利CMCC、英国、美国、澳大利亚、日本等国家的研究机构和中国科学院大气所等，有力推动了CMIP5模式的发展和模拟性能的提高，文章被IPCC AR5报告第9章引用。此外，指出了CMIP5气候模式中的普遍误差对模拟太平洋和全球气候变化的影响，还进一步发展了一个更高精度的可模拟强热带气旋的全球气候模式，用于热带气旋的形成机理和可预测性研究。

3）研制了独特的准多模式集合预测方案，利用全球海气耦合模式首次将厄尔尼诺及其全球气候异常的预测提前到2年，而当时气候模式大多只能提供6个月左右的预报，受到世界气候研究项目季节预测小组的重视。对于进一步理解ENSO的物理机制及其可预测性和提高全球气候业务预测水平具有重要意义。该成果2010年获日本海洋研究开发机构“研究开发功绩奖”和2011年获日本政府教育、科技、文化、体育部“青年科学家奖”。

  4）全球首次提前一年成功实时预报出2006年印度洋偶极子事件，并连续成功预报了2006、2007、2008年印度洋偶极子事件，引起了国际社会的广泛关注和报道。SINTEX-F模式逐月实时气候预报已成为许多国家业务预报中心（包括国家气候中心等）、研究机构、澳大利亚政府和农场主们的决策依据之一，并参加了韩国APEC Climate Center和美国IRI的多模式集合气候预测试验，同时还被放在美国哥伦比亚大学IRI数据库里作为其国际培训材料。

5）揭示了厄尔尼诺和印度洋偶极子之间的内在反馈机制及其预测意义，推动解决长期困扰国际学术界关于这两个气候模态是否相互独立的争论，同时发现印度洋偶极子对当年和次年的厄尔尼诺发生发展都有较大影响。

6）首次提出大洋间相互作用对全球变暖背景下热带太平洋气候变化以及全球增暖速率的影响。该方面成果在国际上的影响较大，文章被IPCC AR5报告第12章引用。

7）利用人工智能机器深度学习方法在厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）预测研究领域取得重要进展。罗京佳教授与韩国科学家合作，利用人工智能机器深度学习方法将ENSO指数预测时效提前到一年半，并达到80%左右的预测准确率。而且可以预测海表温度异常的不同空间分布，对不同厄尔尼诺类型（东太平洋型、中太平洋型、混合型）预测也有较高的正确率，弥补了目前动力预测系统的不足。

8）已成功研制南信大气候预测系统（NUIST-CFS1.0），于2019年1月开始提供逐月滚动更新的未来2年的气候预测产品，定期参加国家气候中心、国家海洋环境预报中心、华东和东北区域气候预测会商，并给北京、华中和华南等区域气候中心提供实时预测信息。基于此季节-年际预测产品，将进一步深化与国内外科研机构的合作，与南信大自动化学院和海洋学院、清华大学、同济大学等单位合作利用机器深度学习和数据流归因分析等方法开展气候预测和机理研究，进行动力模式降尺度研究和人工智能模式偏差订正模型研发。

学术兼职:

国际CLIVAR太平洋区域委员会 委员，

国家气象人工智能技术委员会 委员，

中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会 秘书长，

中科院地球环境研究所国家重点实验室 学术委员，

American Geophysical Union 会员，

the Oceanographic Society of Japan 会员，

气象学报（Journal of Meteorological Research）编委，

Advances in Atmospheric Sciences (AAS) 编辑，

Open Oceanography Journal 编委，

International Journal of Atmospheric Science 编委

Earth Science 编委，

Frontiers in Atmospheric Science 副主编，

Austin Journal of Earth Science 编委，

Science Publishing Group 编委，

Journal of Marine Science and Engineering 编委，

Victorian Life Sciences Computation Initiative 审委委员， 

CAWCR and WfO Ocean Modelling Working Group 审委委员，

The Australian National Computational Merit Allocation Scheme (NCMAS) Committee 委员，

State Key Laboratory of Loess and Quaternary Geology, Chinese Academy of Science 第五、六届学术委员会海外成员， 

Unified Model Maritime Continent Progress Evaluation Group 主席。

荣誉获奖:

2022年  入选斯坦福大学2022年度全球前2%顶尖科学家榜单

2021年5月  入选气候变化领域全球最具影响力1000名科学家（列第607位）

2019年  江苏省双创人才

2018年  国家重大人才计划

2011年4月 日本政府教育、科技、文化、体育部 青年科学家奖

2010年4月 日本海洋研究开发机构 研究开发功绩奖

2004年3月 日本海洋研究开发机构 全球变化前沿研究中心 杰出研究奖

1997年10月-2001年3月 日本文部省国费奖学金

1997年2月 中国科学院大气物理所“学笃风正”奖