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环境学术沙龙第432期:让数据说话:运用广义相加模型(GAM)解释美国和中国的空气质量

凯发平台2018年06月19日电(通讯员 姜越琪)6月19日下午,华盛顿大学Bothell分校物理科学系教授👩🏽‍🦳、系主任,华盛顿大学Seattle分校大气科学系教授Dan Jaffe做客环境学术沙龙第432期👩‍🦳,作了题为《让数据说话:运用广义相加模型(GAM)解释美国和中国的空气质量》的学术报告。本次沙龙由大气污染控制教研所王书肖教授主持❔😈,20余名师生听取了报告。

Dan Jaffe教授重点介绍了基于空气质量监测以及气象观测数据建立GAM模型,从而更加准确地预测污染物浓度并识别关键影响因素。当前研究人员通常掌握大量的空气质量观测数据🤔,但不能对其中很多数据做出科学解释。Dan Jaffe教授以美国野火烟雾对O3的影响、北京市重大活动临时减排措施对O3和PM2.5的影响👳🏽‍♀️、利用雷达和卫星观测数据提高地表PM2.5预测准确度为典型案例,介绍了如何基于空气质量监测数据,针对不同研究目的建立相应GAM模型,并运用模型解释不同情况下空气质量的变化。Dan Jaffe教授指出🎞,与大气化学传输模型(Chemical and Transport Model)相比,GAM模型考虑了更多影响大气污染物传输和转化的因素👨🏽🏊‍♀️,扩大了模型的应用范围,可以更好地 “让数据说话”👷🏽‍♀️。

Dan Jaffe是Bothell分校物理科学系教授、系主任,兼任华盛顿大学Seattle分校大气科学系教授、《气溶胶与空气质量研究》(Aerosol and Air Quality Research)期刊的主编。Dan Jaffe 教授的研究涉及大气化学、臭氧光化学、城市和区域污染物远程输送等方面,是国际知名的大气化学和区域污染物传输专家💋,曾获环境科学富布赖特杰出主席奖⚓️。

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