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。