研究领域
主要研究方向为系统科学与地球科学的交叉领域。围绕“结构-演化-预测-物理理论”这一主线,构建了多学科融合的研究体系,在气候系统关联结构识别、宏观气候现象的涌现机制解析及气候预测等方面取得系列成果。以第一作者或通讯作者在 Nat. Commun.、Natl. Sci. Rev.、PNAS、Phys. Rev. Lett.、Commun. Earth Environ.、J. Clim. 等期刊发表论文 30 余篇,涵盖物理学、地球科学、数学、系统科学等多个领域。
教育经历
- 2011.09-2014.07 中国科学院理论物理研究所,理论物理,博士
- 2009.09-2011.07 中国科学院理论物理研究所,理论物理,硕士
- 2005.09-2009.07 山东大学,应用物理学,学士
工作经历
- 2025.01-至今 中国科学院大气物理研究所地球系统数值模拟与应用全国重点实验室,副研究员
- 2020.11-2024.12 北京邮电大学理学院,研究员
博士后工作经历
- 2018.08-2020.09 德国波茨坦气候影响研究所
- 2015.11-2018.08 以色列巴伊兰大学
- 2014.07-2015.11 中国科学院物理研究所
科研项目
- 国家自然科学基金面上项目:气候变化背景下 ENSO 临界行为与气候临界点级联效应研究,2026-2029,主持
- 国家自然科学基金青年科学基金项目(C 类):基于统计物理方法研究北极海冰的全球远程关联性,2023-2025,主持
- 国家重点研发计划“工程科学与综合交叉”重点专项:基于人工智能的强耦合同化技术研究,2025-2030,参与
代表论文
- Jun Meng, Jingfang Fan, Uma S. Bhatt, Jürgen Kurths. Arctic weather variability and connectivity. Nature Communications, 2023, 14(1): 6574.
- Jun Meng, Deliang Chen. The domino effect of climate tipping points: a multidisciplinary perspective on global risks. National Science Review, 2026.
- Guanghao Ran, Jun Meng, Jingfang Fan. Tropical monsoon rainfall can be predicted with lead times up to 10 months. Communications Earth & Environment, 2025, 6(1).
- Zejing Zhang, Jun Meng, Zhongpu Qiu, et al. Enhancing the predictability limits of ENSO with physics-guided deep echo state networks. npj Climate and Atmospheric Science, 2026.
- Jingfang Fan, Jun Meng, Josef Ludescher, et al. Statistical physics approaches to the complex Earth system. Physics Reports, 2021, 896: 1-94.
- Jun Meng, Jingfang Fan, Yosef Ashkenazy, Shlomo Havlin. Percolation framework to describe El Niño conditions. Chaos, 2017, 27(3): 035807.
- Jingfang Fan, Jun Meng, Yosef Ashkenazy, Shlomo Havlin, Hans Joachim Schellnhuber. Network analysis reveals strongly localized impacts of El Niño. PNAS, 2017, 114(29).
- Jun Meng, Jingfang Fan, Yosef Ashkenazy, Armin Bunde, Shlomo Havlin. Forecasting the magnitude and onset of El Niño based on climate network. New Journal of Physics, 2018, 20(4): 043036.
- Jingfang Fan, Jun Meng, Yosef Ashkenazy, Shlomo Havlin, Hans Joachim Schellnhuber. Climate network percolation reveals the expansion and weakening of the tropical component under global warming. PNAS, 2018, 115(52): E12128.
- Jun Meng, Jingfang Fan, Josef Ludescher, et al. Complexity-based approach for El Niño magnitude forecasting before the spring predictability barrier. PNAS, 2020, 117(1).