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多源数据融合的大气因素排放近实时反演

讲座编号:jz-yjsb-2024-y002

讲座问题:多源数据融合的大气因素排放近实时反演

主 讲 人:郑博 教授 清华大学深圳国际研究生院

讲座时间:2024329(星期1400

讲座所在:尊龙凯时阜成路校区教二404

加入工具:情形相关专业研究生及本科生

主理单位:轻工科学与工程学院研究生院

主讲人简介:

郑博,清华大学深圳国际研究生院副教授。研究偏向为大气因素排放高精度近实时表征、大气碳循环与大气化学模拟、空气质量治理和天气转变应对战略。2020-2023年一连入选全球高被引科学家。

主讲内容:

大气因素排放对天气情形转变具有主要影响,准确表征大气因素排放及其时空转变特征是地球系统科学研究的基础问题。建设多源数据融合的排放表征要领,集成自上而下与自下而上要领各自的优势,实现大气因素排放的近实时反演是未来生长趋势。本次报告将先容这一要领在点源、都会、区域、全球等差别标准的开发与应用情形,包括基于卫星遥感与高斯模子的都会/点源排放反演要领、基于多源信息融合的区域排放污碳协同反演要领、以及基于卫星遥感与变分同化算法的全球野火碳排放反演要领。以2021年北方森林野火碳排放反演为例,重点展现多源数据融合的排放表征要领在大气多种因素协同反演、排放数据多维多元校验、排放近实时表征方面的优势。通过对野火碳排放的近实时追踪,展现野火排放与全球升温的互馈作用,剖析触发森林火灾爆发与碳排放的要害天气条件,为全球碳中和行动减碳控温的有用性提供科学判据,为野火爆发危害展望和防控提供有力工具。

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