Red de conocimiento del abogados - Consultar a un abogado - La experiencia personal de Liu Yonghe

La experiencia personal de Liu Yonghe

Graduado de la Universidad Normal de Mongolia Interior con especialización en educación en geografía en junio del 65438 + julio de 0999.

De septiembre de 2000 a junio de 2003, estudió una maestría en geografía física en el Instituto Noreste de Geografía y Ecología Agrícola de la Academia de Ciencias de China.

Desde 2003, trabaja en el Departamento de Ciencias de la Información Geográfica del Huanzi College de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Henan.

Estudió en LASG y el Laboratorio Clave de Clima y Medio Ambiente de Asia Oriental, Academia de Ciencias de China de julio de 2007 a 2010, con especialización en meteorología, investigando principalmente la aplicación de métodos estadísticos de reducción de escala en modelos hidrológicos distribuidos. Tengo cierta base en campos relacionados con los SIG, pero mi principal dirección de investigación en el futuro se centrará en la reducción de escala estadística y los modelos hidrológicos distribuidos en el campo de la hidrometeorología.

Desde que trabaja en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Henan, ha sido responsable de impartir cursos de pregrado y posgrado en SIG especialidad 10.

Contar con amplia experiencia en programación, algoritmos SIG, diseño de modelos hidrológicos distribuidos, etc. Gracias a mis pasatiempos personales y años de arduo trabajo, puedo utilizar hábilmente herramientas de programación como C++, C#, Python y Matlab. Ha desarrollado una gran cantidad de programas de cálculo numérico en geociencias y algunos de sus resultados han sido patentados. Desde nuestra investigación en el Instituto de Física Atmosférica de la Academia de Ciencias de China y el Laboratorio Clave de Clima y Medio Ambiente Regional de Asia Oriental de la Academia de Ciencias de China (conocido como Centro de Asia Oriental), hemos desarrollado modelos hidrológicos distribuidos, radares meteorológicos sistemas de procesamiento de datos y diversas herramientas de reducción de escala estadística.