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精通气象建模与算法开发，包括时空序列预测算法、遥感物理模型构建、新能源功率预测系统开发。熟练掌握Python/Python科学计算库（NumPy/SciPy）、MATLAB算法仿真、C++高性能计算。具备AI大模型训练经验，擅长构建融合物理模型与机器学习的混合建模框架。熟悉水动力方程求解器开发，精通一二维耦合水文水动力模拟技术。精通区域气象监测预报系统架构设计，具备AI数据同化技术实施经验。

主导国产城市内涝模拟软件研发，攻克一二维水文水动力耦合建模技术，实现与国际主流模型同等精度。构建新能源AI大模型体系，完成区域气象监测预报系统开发，提升天气预报精度30%。设计混合建模框架，融合物理模型与机器学习算法，实现新能源功率预测准确率提升25%。开发AI数据同化模块，实现气象预报系统自迭代更新能力。主导算法团队建设，培养5名算法工程师，完成3项核心技术专利申报。

1. 城市内涝智能模拟系统研发：主导开发国内首个城市暴雨内涝智能模拟软件，采用动态时序一二维水文水动力耦合技术，实现城市排水系统诊断与优化。构建水动力方程求解器，突破传统模型计算效率瓶颈，支持百万级网格动态模拟。 2. 新能源AI大模型开发：构建区域气象监测预报系统，完成气象再分析数据集构建。开发融合AI数据同化的区域气象模块，提升天气预报精度30%。设计模型自迭代更新机制，实现观测数据实时接入与模型优化。 3. 水风光新能源预测系统：研发风光功率预测模型，集成资源评估与电价预测算法。构建混合建模框架，融合物理模型与机器学习方法，提升新能源功率预测准确率25%。开发电力交易辅助决策系统，支持多场景能源调度优化。