报告题目：将数据科学与数值模拟相结合，为大气和环境研究赋能

报 告 人：郑中华 博士

报告时间：2023年9月20日（周三）上午9:30

报告地点：气象楼1115会议室

主 持 人：陆春松教授 杨璟副教授

报告人简介：

郑中华博士是英国曼彻斯特大学数据科学与环境分析讲师（相当于美国助理教授）。他的研究兴趣包括环境数据科学，城市气候和环境以及空气质量和气溶胶特性。他拥有伊利诺伊大学厄巴纳-香槟

分校（UIUC）的计算机科学硕士学位和土木工程环境工程博士学位，主修计算科学与工程。他还拥有UIUC的农业和生物工程硕士学位和浙江大学（中国）的工程学士学位。

报告简介：

我们已经进入了数据科学时代。来自地球系统数值模拟的大量数据现在在大气和环境研究中很常见。然而，由于地球系统的多尺度性质，最先进的地球系统模型（ESM）受到限制，其中小于计算网

格分辨率的尺度上的过程仍未解决，只能依赖于简化的表示。这些简化的表示在气候模拟中引入了大量但往往描述不佳的不确定性。因此，理解和利用这些仿真数据仍然是一个根本性的挑战。

在本次演讲中，我将分享我对将数据科学和数值模拟相结合的愿景，以创建一套工具来解决和克服模型表示引起的限制，重点关注两个高影响力的应用领域：（I）在ESM中表示城市环境以预测极端

气候，以及（II）将大气中的气溶胶颗粒表示为调节气候和影响人类健康的重要参与者。然后，我将介绍使用化学输运模型和自动机器学习（AutoML）的模拟来评估PM2.5（空气质量）估计的卫星

数据信息内容的框架。这些努力最终提高了对数据科学在大气和环境研究中的作用的理解。

大气物理学院

2023年9月19日