为了增进学术交流，促进各专业交叉融合，加快高水平高素质的气象学科建设，2023年9月20日上午，大气物理学院特邀英国曼彻斯特大学郑中华博士在气象楼1115作学术报告。报告由我院陆春松教授和杨璟副教授主持。
首先，郑中华博士指出，数据科学蓬勃发展，大量的地球系统数值模拟数据频繁应用于大气和环境研究中。然而，由于地球系统的多尺度性质，地球系统模式（ESM）存在很多的局限性，其中尺度小于计算网格分辨率的物理和化学过程仍未模拟出来，只能依靠参数化来表示。但是，这些参数化过程往往给气候模式带来大量且难以描述的不确定性。因此，了解和利用这些模拟数据仍然是一个潜在的挑战。
其次，郑中华博士分享了他对数据科学和数值模拟相结合的理解，并且创建了一套多模式算法来解决和克服参数化过程引起的限制。并且，报告重点关注了两个影响显著的应用领域：一是在地球系统模式中应用城市温度和大气驱动力（如温压风）等来预测城市高温热浪，以及使用X指标来表征大气气溶胶颗粒的混合态；二是如何将化学传输模型和自动机器学习（AutoML）与PM2.5评估相结合，该方法可针对不同情况下的空气质量自动匹配最合适的模型算法，有效提高了PM2.5评估的准确性。
最后，师参会生积极提问、互动交流，大家纷纷表示受益匪浅，对郑中华博士的精彩报告和耐心解答致以热烈感谢。此次报告有效提高了大家对数据科学在大气和环境研究中作用的理解，丰富了大家的专业知识。
