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的个人主页 https://faculty.nuist.edu.cn/tongxuan/zh_CN/index.htm
我是谁？—— 一个在"大气圈"和"AI圈"反复横跳的跨界者
学术身份证：南信大长望实验班（本科）→中科院大气所（直博）→上海期智研究院（工作）→复旦大气与海洋科学系（博士后）→现在回归南信大当"智慧气象新锐"
江湖功名：江苏省青年科技人才托举工程选手 + 上海市"超级博士后"
通俗说：传统气候模型其实已经能给我们带来很有价值的预测结果，但还会存在一些偏差。我的工作就是利用AI技术，对模型输出进行“智能美化”，让天气、气候预测结果信息更精准、使用更方便。举个例子，预测能从“大概率会有降雨”进一步提升到“南京及周边区域某天有降雨的可能性和强度”，让科研和实际应用都受益！
基于ResUnet的动力模式后处理
（↑ 用AI给传统模型加个“智能滤镜”，预测效果直接开挂！）
有趣比喻：我们的模型就像给长江中下游地区装了热浪预警"小雷达"，能提前捕捉到高温天气的"蛛丝马迹"。比天气预报更准的是？是我们的AI热浪追踪器！
基于轻量化深度学习的长江中下游热浪预报
我的独门绝技是：让AI的预测过程变得透明可解释！就像给算法装了"X光眼"，不仅能预测天气，还能说清楚为什么这么预测。
深度学习在气候研究中的物理可解释分析
4. 给地球模型装上“高清镜头”——AI降尺度
想象一下：全球气候模型就像一张世界地图，能告诉你"华东有雨"；而AI降尺度就是给地图装上放大镜，能描述更精确到"南京下午3点有阵雨"。我们通过AI技术，在遵守物理规律的前提下，将模糊的大范围预测精细化到局部区域，让天气预报真正"接地气"。
深度学习气象降尺度
1.Tong, X., and W. Zhou, 2024: Assessing predictive attribution in NMME forecasts of summer precipitation in eastern china using deep learning. npj Clim Atmos Sci 7, 304. [第一作者，中科院1区/Top，发表日期：2024年12月，影响因子：9. 期刊全称：npj Climate and Atmospheric Science]
2.Tong, X., W. Zhou, and J. J. Xia, 2024: Improving boreal summer precipitation predictions from the global NMME through Res34-Unet. Geophys. Res. Lett., 51, e2023GL106391. [第一作者，中科院1区/Top，发表日期：2024年1月，影响因子：5.2. 期刊全称：Geophysical Research Letters]
3.Tong, X., J. W. Li, F. Zhang, W. Li, B. X. Pan, J. Li, and H. Letu, 2023: The deep-learning-based fast efficient nighttime retrieval of thermodynamic phase from Himawari-8 AHI measurements. Geophys. Res. Lett., 50, e2022GL100901. [第一作者，中科院1区/Top，发表日期：2023年6月，影响因子：5.2. 期刊全称：Geophysical Research Letters]
4.Tong, X., Z. W. Yan, W. Zhou, J. J. Xia, and X. W. Quan, 2023: Multidecadal oceanic modulation of summer precipitation in North China in 1200-year global climate simulations. J. Climate, 36, 6125–6138. [第一作者，中科院2区/Top，发表日期：2023年5月，影响因子：4.9. 期刊全称：Journal of Climate]
5.Tong, X., Z. W. Yan, J. J. Xia, and X. Lou, 2019: Decisive atmospheric circulation indices for July–August precipitation in North China based on tree models. J. Hydrometeor. 20, 1707–1720. [第一作者，中科院2区，发表日期：2019年5月，影响因子：3.1. 期刊全称：Journal of Hydrometeorology]
6.童宣 严中伟, 李珍, 曹丽娟, 江志红. 2018: 近百年中国两次年代际气候变暖中的冷、暖平流背景. 气象学报, 76(4): 554-565. [第一作者，中文核心，发表日期：2018年8月，影响因子：2.5. 期刊全称：]
7.Li, J. W., F. Zhang, W. W. Li, Tong, X., and Coauthors, 2023: Transfer-Learning-Based Approach to Retrieve the Cloud Properties Using Diverse Remote Sensing Datasets. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 61, 4106210. [第三作者，中科院1区/Top发表日期：2023年11月，影响因子：8.2. 期刊全称： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing]
8.Wei, W. G, Z. W. Yan, Tong, X., and Coauthors, 2022: Seasonal prediction of summer extreme precipitation over the Yangtze River based on random forest. Wea. Climate Extremes, 37, 100477. [第三作者，中科院1区/Top, 发表日期：2022年9月，影响因子：7.8. 期刊全称：Weather and Climate Extremes]
9.Liu, N., Z. W. Yan, Tong, X., and Coauthors, 2022: Meshless surface wind speed field reconstruction based on machine learning. Adv. Atmos. Sci., 39, 1721–1733. [第三作者，中科院2区，发表日期：2022年5月，影响因子：3.9. 期刊全称：Advances in Atmospheric Sciences]
10.Zhao, Z., F. Zhang, Q. Wu, Z. Li, Tong, X., J. Li, and W. Han, 2023: Cloud Identification and Properties Retrieval of the Fengyun-4A Satellite Using a ResUnet Model. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 61, 4102318. [第五作者，中科院1区/Top,发表日期：2023年3月，影响因子：8.2. 期刊全称：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing]
主持/参与课题:
主持:
1. 国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）[原青年科学基金项目], 2026.1.1-2028.12.31, 30万。
2. 江苏省基础研究计划（自然科学基金）青年基金项目，2025.9.1-2028.08, 20万。
3. 江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目，2025.10-2027.10, 3万。
4. 江苏省青年科技人才托举工程项目，2025.10-2027.10, 2万。
5. 校启动经费，2025-2027。
6. 上海市“超级博士后”项目，2022.9-2024.9, 30万（已结题-优秀）。
7. 水利部重点实验室开放课题，2023.8-2025.8, 2万（已结题）。
课题骨干参与：
1. 京津冀环境综合治理国家科技重大专项项目-课题3（全球无缝隙气象大模型相关）, 2025.9-2028.8, 课题3-600万。
2. 国家重点研发计划课题-课题4（次季节-季节动力模式AI后处理相关）, 2024.12-2027.11, 课题3-230万。
3. 国家自然科学基金专项（极端事件归因相关），2023.1.1-2025.12.31, 80万。
4. 国家重点研发计划课题-课题3（特大干旱相关）, 2022.11-2025.10, 课题3-236万。
主要奖项:
1. 2025.7，江苏省青年科技人才托举工程，省级人才称号。
2. 2023.12，上海市超级博士后，省级人才称号。
3. 2025.8， 2025年度气象科技成果评价，二等奖（排名第七），中国气象局。
4. 2022.7， 第二届人工智能天气预报创新大赛-降水赛道 三等奖（排名第一），上海市气象学会。
5. 2022.7， 第二届人工智能天气预报创新大赛-气温赛道 三等奖（排名第一），上海市气象学会。
实验室大门已敞开，2026年硕士研究生招生预约正式启动！如果你：
对AI与气象/海洋的交叉领域充满好奇；
不排斥代码，愿意尝试用算法解决科学问题；
期待在一个平等、开放、务实的科研环境中成长；
那么，你很可能就是我们在寻找的“科研合伙人”。
我能提供的：
从选题到发表的全程陪伴式指导；
充足的科研经费和计算资源；
参与国家级、省部级科研项目的实战机会；
自由探索的科研氛围+硬核的交叉课题；
支持你探索有潜力的idea，并转化为论文、专利或竞赛作品。
成长路径 | 从学生到科研合作者
我们希望学生不仅是“学习者”，更是研究的共同创造者。
无论你是否具备编程基础、是否已有科研经验，都有清晰的成长路线可循。
本科阶段：启发科研思维，建立AI与气象交叉领域的兴趣基础。
硕士前期：参与真实科研项目，逐步形成独立的研究方向。
硕士后期：承担子课题并发表成果，成长为具备独立科研能力的年轻学者。
进一步发展：获得博士深造或联合研究机会，在科研或产业界持续拓展。
组内氛围与科研文化(敲重点)
畅所欲言：你的想法会被认真听取，组会讨论自由而高效。
互帮互助：遇到问题时，大家分享经验、提供建议，不让你独自摸索。
自由探索：鼓励尝试新想法，提供充足资源，把兴趣和科研结合起来。
成长可见：每个人都有清晰任务和成长路径，你的努力能看到成果——论文、竞赛、保研机会。
在这里，你不仅学知识和技能，更能感受科研的乐趣和创造力。每一次实验、每一次讨论，都是团队文化的一部分——共同探索、共同成长。
我们期待你
有自主学习能力与科研好奇心；具备一定的 编程或数学基础；愿意在 AI气象交叉领域 扎实积累、持续探索。如果你已准备好投身这一充满挑战与趣味的领域，欢迎发送邮件与我联系。
我目前指导的本科生同学也都是刚加入的“创始成员”，我们正一起探索、一起成长。这意味着你没有复杂的“辈分压力”，可以直接参与到最前沿的课题中，我会尽心带你们每一个人，你的想法也会得到最大程度的重视和支持。（目前组内一名非常优秀的同学，已凭借扎实的前期工作和清晰的科研规划，成功保研至中科院）
所以，别再犹豫！无论你是想提前进组体验科研，还是为毕业设计、考研保研寻找高含金量课题，都欢迎你随时来信交流。让我们携手，做出一些酷炫的研究！
姓名：童宣
所在学院：人工智能学院（未来技术学院）智慧气象系
教育工作经历：南京信息工程大学大气科学长望实验班（本科）-中国科学院大气物理研究所（直博）-上海期智研究院（工作）-复旦大学大气与海洋科学系（博士 后）-南京信息工程大学人工智能学院（未来技术学院）智慧气象系（工作）
研究领域：AI在天气与气候领域应用-次季节-季节动力模式AI后处理、AI降尺度、热浪预报以及卫星云图AI反演等。
个人简介：博士毕业于中国科学院大气物理研究所，主要从事人工智能在天气与气候领域的应用研究。已在 Geophysical Research Letters、Journal of Climate、npj Climate and Atmospheric Science 等国内外知名学术期刊发表论文 10 余篇。主持国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）[原青年科学基金项目]、江苏省基础研究计划（自然科学基金）青年基金项目、江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目等科研项目，并作为课题骨干参与多项国家重点研发计划。获得2023 年上海市“超级博士后”资助计划，入选2025年江苏省青年科技人才托举工程。
中国科学院大学大气物理研究所 理学博士学位
南京信息工程大学 理学学士学位
复旦大学 大气与海洋科学系 博士后
上海期智研究院 气象大数据部门研究员
