报告人:孙志斌博士
报告时间:2015年11月27日(星期五)下午15:00-16:00
报告地点:碳汇大楼314
报告内容: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。数据同化甚至已应用于森林火灾模型。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。数据融合可以运用于获取高质量大范围的林业遥感数据,从而成为在林业里的一个新应用方向。
报告人简介:
孙志斌,美国科罗拉多州立大学研究员,美国马里兰大学应用数学博士学位,美国普林斯顿大学博士后。曾在美国宇航局(NASA)做研究员。主要从事数据同化的理论与应用、非线性系统的数值模拟、大规模并行计算、地磁数据同化和地表遥感算法。世界上首个开始地磁数据同化新领域的研究;参加和主持多个科研项目(如:NASA地球发电机数据同化系统,普林斯顿海洋模型的数据同化系统),目前研究整个美国紫外线的卫星数据和地面观测数据的优化融合(美国农业部项目);美国SPIE国际会议的组委会成员,参加和主持多次国际学术会议(如:美国AGU);发表多篇学术论文在国际刊物,并为多个SCI刊物审阅稿件。
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2015年11月26日