?1. 多源數(shù)據(jù)整合與預(yù)處理
對接無人機(jī)低空遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量監(jiān)測站、公開氣象數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)自動化數(shù)據(jù)清洗流程,處理缺失值、異常值及空間插值。
構(gòu)建數(shù)據(jù)同化系統(tǒng),融合地面監(jiān)測、移動監(jiān)測車、視頻識別(渣土車/揚(yáng)塵)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù),提升數(shù)據(jù)時空分辨率。
2.數(shù)值模式與AI模型開發(fā)
數(shù)值模式應(yīng)用:運(yùn)行WRF、CMAQ、CAMx等大氣模型,模擬污染物擴(kuò)散路徑及減排效果,優(yōu)化排放清單(如Model-Ready排放源制作),開展源解析(PMF、CMAQ-ISAM模塊),量化區(qū)域污染貢獻(xiàn)度。
AI模型構(gòu)建:開發(fā)深度學(xué)習(xí)預(yù)測系統(tǒng)(如LSTM-CNN時空組合模型、Transformer),實(shí)現(xiàn)未來7天逐小時污染物濃度(PM2.5、O?等6參數(shù))精細(xì)化預(yù)報。
3.?業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地與優(yōu)化
搭建局地大氣污染預(yù)報平臺,支持預(yù)警發(fā)布(重污染天氣應(yīng)急)、管控建議生成及可視化展示。
設(shè)計(jì)模型效果評估體系,調(diào)優(yōu)預(yù)測精度(目標(biāo):關(guān)鍵指標(biāo)準(zhǔn)確率>85%)。
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技術(shù)要求(數(shù)值模式方向、AI方向二者滿足其一即可):
1. 數(shù)值模式精通?:
熟練掌握WRF/CMAQ/CAMx等模式的編譯、調(diào)試、參數(shù)化方案優(yōu)化及高性能計(jì)算(MPI并行)。
熟悉排放清單編制技術(shù)及源解析工具(如CAMx-SA)。
熟悉數(shù)據(jù)同化算法。
2. AI模型開發(fā)?:
精通Python,掌握TensorFlow/PyTorch框架,具備時序預(yù)測(LSTM)、空間特征提取(CNN)模型構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)。
熟悉數(shù)據(jù)同化算法(如集合卡爾曼濾波)。
3. 數(shù)據(jù)處理工具鏈?:
精通NetCDF/Grib數(shù)據(jù)格式解析
掌握Linux系統(tǒng)運(yùn)維及Shell腳本開發(fā),具備HPC/云計(jì)算平臺(AWS/Azure)部署經(jīng)驗(yàn)。
任職資格
學(xué)歷與專業(yè):碩士及以上學(xué)歷,大氣科學(xué)、氣象學(xué)(大氣污染研究方向)。
加分項(xiàng):
發(fā)表過大氣污染模型/AI大氣污染預(yù)報領(lǐng)域論文或?qū)@?/p>
求職提示:用人單位發(fā)布虛假招聘信息,或以任何名義向求職者收取財物(如體檢費(fèi)、置裝費(fèi)、押金、服裝費(fèi)、培訓(xùn)費(fèi)、身份證、畢業(yè)證等),均涉嫌違法,請求職者務(wù)必提高警惕。
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