讲座题目：数据同化与机器学习在大气污染模型上的应用
主讲人：林海翔教授
主讲人简介：Haixiang Lin（林海翔），荷兰代尔夫特理工大学（Delft University of Technology）应用数学研究所和莱顿大学（Leiden University）环境科学系教授，中国科学院大学和山东大学兼职客座教授。1979年考入清华大学，同年赴荷兰代尔夫特理工大学留学，分别获得学士、硕士和博士学位。林教授在高性能计算、并行算法、大规模复杂系统建模与仿真领域有丰富的经验，是并行分布计算与数据建模仿真领域的知名学者。近期研究的问题主要包括应用数据同化和机器学习的方法结合观测数据来提高含确定性的数学物理模型的预测精度，针对的应用问题包括沙尘暴或火山灰造成的PM2.5和PM10的浓度预测，可再生能源并网的优化，油藏构造的反演和通过机器学习做语音情感分析等。他承担了欧洲、荷兰10多项科研项目，发表研究论文130多篇。担任多个国际学术期刊编委、学术会议程序委员会主席/副主席，曾担任全欧华人专业协会联合会主席、荷兰华人学者工程师协会主席，荷兰皇家骑士勋章获得者。
讲座时间：10月20日18:30-19:30
讲座地点：在线网络直播---腾讯会议（会议号：767522821）
主办单位：上海工程技术大学数理与统计学院
讲座内容简介：
1. Mathematical Physics @TU Delft
2. Modelling of air pollutions
3. Data Assimilation Application
4. Machine Learning Application
5. Combining Data-driven ML and Physics-based DA
为进一步推进国际化工作，加速与国外高校教授课题组的科研合作，10月20日数理与统计学院邀请荷兰代尔夫特理工大学林海翔教授通过腾讯会议在线为广大师生作了题为“DATA ASSIMILATION AND MACHINE LEARNING TO ATMOSPHERIC MODELLING”的学术报告。报告会由数理与统计学院副院长王国强教授主持。
林海翔教授从代尔夫特理工大学数学物理团队基于应用驱动的研究成果、空气污染预测建模、基于数据同化的空气污染预测、基于机器学习的空气污染预测以及应用数据同化和机器学习相结合的方法来提高物理模型预测精度的新范式等五个方面详细介绍了数据同化和机器学习在空气污染预测中的国内外研究进展。互动环节中，与会师生就数据同化、机器学习在空气污染预测以及2021年中国研究生数学建模B题“空气质量预报二次建模”同林教授进行了讨论交流。通过本次讲座，广大师生对数据同化与机器学习等领域的热点和前沿问题研究有了更深刻的认识。
