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学术报告442:数据同化理论与应用

发布日期:  2019/05/27  周时强   浏览次数: 部门: 未知   返回

报 告 人:孙志斌博士 [科罗拉多州立大学]

报告时间:5月 28日(周二)13: 30~14: 30

报告地点:计算机大楼402

邀 请 人:刘悦 副教授

 

内容摘要:

自九十年代以来,数据同化作为一个数学工具,不但应用于大气科学和海洋科学里,还开始被成功应用于其它的学科(如地磁场)。它能帮助一个动态模型不断的把观测数据的有用信息吸收进来,甚至能改良无法观测的物理量,从而不断的把模型的(预测)输出逼近现实。作为另一方面的推广,数据融合可以借鉴于数据同化的方法,将不同来源的同一类型数据(如卫星数据和地面观测数据)优化结合起来,得到质量更高的数据。

 

报告人简介: 

孙志斌,博士,美国普林斯顿大学博士后,科罗拉多州立大学研究员,SPIE国际会议组委会委员。长期从事数据同化的理论与算法研究,将其应用于地球科学的各领域之中。擅长于大型数值计算和并行计算,并将数学应用到遥感、生态、人工智能领域之中。

   代表性成果包括:(1)世界上首个开始地磁数据同化新领域的研究;(2)普林斯顿海洋模型的数据同化系统;(3)首个对紫外线的卫星和地面观测数据进行融合;(4)提出新的人工神经网络算法,并应用于水质的预测之中。


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