程功，长聘副教授。主要从事冰川与冰盖变化、极地遥感、冰动力数值模拟及物理信息机器学习研究，重点关注格陵兰和南极冰盖、冰架演化、冰川前缘崩解、底部滑动过程及其对海平面变化的影响。博士毕业于瑞典乌普萨拉大学计算科学专业，曾在美国加州大学尔湾分校、达特茅斯学院开展博士后和科研工作。近年来，围绕冰冻圈关键过程建模、遥感观测与数值模型融合、物理信息机器学习在冰川冰盖研究中的应用等方向开展系统研究，主持国家自然基金、美国 NSF、NASA、Astera Institute 等科研项目，相关成果发表于 Geophysical Research Letters、The Cryosphere、Geoscientific Model Development、Journal of Computational Physics等期刊。现任 The Cryosphere 编委。
2026–至今 同济大学测绘与地理信息学院，长聘副教授
2023–2026 美国达特茅斯学院，地球科学系，长聘研究员，讲师
2021–2023 美国达特茅斯学院，地球科学系，博士后
2020–2021 美国加州大学尔湾分校，地球系统科学系，博士后
2014–2019 瑞典乌普萨拉大学，计算科学，博士
2012–2014 瑞典乌普萨拉大学，计算科学，硕士
2009–2012 浙江大学，生物医学工程，硕士
2005–2009 浙江大学，竺可桢学院，学士
冰川与冰盖变化遥感监测
冰动力学与冰流数值模拟
冰川前缘崩解与底部滑动过程参数化
遥感观测、物理模型与机器学习融合建模
物理信息神经网络在冰冻圈与海平面变化研究中的应用
欢迎具有测绘、遥感、地球科学、数学、物理、计算机等背景，并对极地遥感、冰川动力学、科学计算和人工智能地学应用感兴趣的本科生、研究生和博士后加入团队。
联系方式： chenggong@tongji.edu.cn
国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外），融合物理机制与机器学习的高精度冰盖动力学模型，2026—2029，主持。
上海市白玉兰（领军）人才青年项目（海外），物理信息神经网络在冰盖建模中的应用，2026—2029，主持。
美国Astera Institute研究项目，基于物理信息神经网络构建面向模型应用的格陵兰与南极动态数据产品，2026—2029，主持。
美国国家科学基金会项目，冰川崩解与滑移的物理信息机器学习协同研究，2026—2029，主持。
美国国家航空航天局项目，结合数值模拟与遥感数据重建1981—2023年Helheim冰川演化，2024—2027，主持。
丹麦Novo Nordisk 基金会研究项目，冰盖与海平面预测中心（CISP），2023—2029，参与。
美国国家科学基金会项目，HARP：极地地区数据与模型革命集成研究，2022—2026，参与。
美国国家科学基金会项目，通过通用可微编程推动贝叶斯反演方法与地球系统模型中科学机器学习的融合，2021—2026，参与。
美国Heising-Simons 基金会研究项目，构建Helheim冰川系统先进耦合数值模型，2021—2023，参与。
15. G. Cheng*, M. Krishna, M. Morlighem. A Python library for solving ice sheet modeling problems using Physics Informed Neural Networks, PINNICLE v1.0. Geoscientific Model Development, 2025. 链接
14. Y. Koo, G. Cheng, M. Morlighem, M. Rahnemoonfar. Calving Parameterization of Helheim Glacier, East Greenland, using Graph Neural Network Emulators for Numerical Ice Sheet Models. The Cryosphere, 2025. 链接
13. E. Lippert, M. Morlighem, G. Cheng, D. Berg, J. Hassan, S. Khan. Ice front and Mélange Dynamics at Kangerlussuaq Glacier, eastern Greenland, since 1981, and future stability. Geophysical Research Letters, 2025. 链接
12. S. Khan, H. Seroussi, M. Morlighem, W. Colgan, V. Helm, G. Cheng, D. Berg, V. R. Barletta, N. K. Larsen, W. Kochtitzky, M. van den Broeke, K. H. Kjær, A. Aschwanden, B. Noël, J. E. Box, J. A. MacGregor, R. S. Fausto, K. D. Mankoff, I. M. Howat, K. Oniszk, D. Fahrner, A. Lokkegaard, E. Y. H. Lippert, A. Bratner, J. Hassan. Monthly Greenland ice sheet elevation changes during 2003–2023 reveal complex evolving mass change pattern. Earth System Science Data, 2025. 链接
11. X. Lu, A. Sole, S. Livingstone, G. Cheng, L. Jiang, T. Chudley, B. Noël, D. Li. Ice thickness-induced variations in effective pressure and basal conditions influence seasonal and multi-annual ice velocity at Sermeq Kujalleq (Jakobshavn Isbræ). Geophysical Research Letters, 2025. 链接
10. G. Cheng*, M. Morlighem, S. Francis. Forward and Inverse Modeling of Ice Sheet Flow Using Physics-Informed Neural Networks: Application to Helheim Glacier, Greenland. JGR: Machine Learning and Computation, 2024. 链接
9. G. Cheng*, M. Morlighem, H. Gudmundsson. Numerical stabilization methods for level-set-based ice front migration. Geoscientific Model Development, 2024. 链接
8. E. Lippert, M. Morlighem, G. Cheng, S. Khan. Modeling a century of change: Kangerlussuaq Glacier’s mass loss from 1933 to 2021. Geophysical Research Letters, 2024. 链接
7. J. Wilner, M. Morlighem, G. Cheng. Evaluation of four calving laws for Antarctic ice shelves. The Cryosphere, 2023. 链接
6. G. Cheng*, M. Morlighem, J. Mouginot, D. Cheng. Helheim Glacier’s Terminus Position Controls Its Seasonal and Inter-Annual Ice Flow Variability. Geophysical Research Letters, 2022. 链接
5. G. Cheng*, N. Kirchner, P. Lötstedt. Sensitivity of ice sheet surface velocity and elevation to variations in basal friction and topography in the Full Stokes and Shallow Shelf Approximation frameworks. The Cryosphere, 2021. 链接
4. G. Cheng*, P. Lötstedt. Parameter sensitivity analysis of dynamic ice sheet models—Numerical computations. The Cryosphere, 2020. 链接
3. G. Cheng*, P. Lötstedt, L. von Sydow. A full Stokes subgrid scheme in two dimensions for simulation of grounding line migration in ice sheets using Elmer/ICE (v8.3). Geoscientific Model Development, 2020. 链接
2. G. Cheng*, V. Shcherbakov. Anisotropic Radial Basis Function Methods for Continental Size Ice Sheet Simulations. Journal of Computational Physics, 2018. 链接
1. G. Cheng, P. Lötstedt, L. von Sydow. Accurate and stable time stepping in ice sheet modeling. Journal of Computational Physics, 2017. 链接
