报告题目 (Title)：整合数据同化和机器学习来提高空气质量预测的准确性

报告人 (Speaker)： Hai Xiang Lin 教授（Delft University of Technology, Netherlands）

报告时间 (Time)：2023年11 月10日(周五) 09:00-10:30

报告地点 (Place)：校本部GJ303

邀请人(Inviter)：白延琴 教授

主办部门：理学院数学系

报告摘要：

数据同化是一种基于数理模型和观测数据的方法，利用观测数据的信息来降低模型中的不确定性。同时，机器学习是一种数据驱动的方法，它试图找到重要的特征及其与数据的关系。与基于模型的数据同化相比，机器学习技术不需要数学物理模型，而是尝试通过优化过程将数据拟合到某种功能关系中。结合基于模型的数据同化方法和数据驱动的 机器学习的强大功能是近期的研究重点之一，我们讨论通过结合数据同化和机器学习来提高空气质量预报的研究工作。