师资队伍

詹宇

信息来源: 供稿人: 发布日期:2022-11-16 点击数:

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姓 名:

詹宇

性 别:

学 位:

博士

职 称:

教授/博导

电子邮箱:

yzhan0@126.com; yzhan@scu.edu.cn

团队名称:

高原-盆地大气环境研究

通讯地址:

成都市一环路南一段24号永利463官网

学术主页:

www.researchgate.net/profile/Yu_Zhan




【个人描述】

主要研究兴趣-碳中和与环境大数据:应用地理信息系统(GIS)、遥感和数理模型(包括机器学习等),研究污染物在大气、土壤、水体等环境多介质中的归趋、温室气体源汇分析、以及污染暴露与气候变化对人体健康的影响。已在Environmental Science & TechnologyGeophysical Research LettersAtmospheric Chemistry and Physics、中国环境科学等重要环境期刊发表论文多篇。对GIS、遥感、数据分析、碳中和或环境健康感兴趣的同学,欢迎联系。



【学习及工作经历】

永利463官网,463永利官网,副教授/教授

永利463官网,建筑与环境学院,特聘副研究员/副教授

浙江大学,环境与资源学院,博士后(国际交流计划引进项目)

加州大学戴维斯分校(UC Davis),生态学,博士

浙江大学,生命科学学院,生物科学,学士



【主要研究领域】

1.地理信息系统与遥感技术应用

2.环境大数据分析与机器学习建模

3.污染物环境归趋模拟与系统分析

4.大气复合污染对人体健康影响

5.温室气体源汇分析及气候变化



【承担的主要课程】

《碳中和技术与工程前沿》(博士)

《碳中和信息技术与应用》(硕士)



【主持或参与的主要科研项目】

1. 机器学习重构PM2.5时空分布中的特征空间优化机制研究,国家自然科学基金面上项目(22076129)2021-2024,主持

2. 城市尺度的邻苯二甲酸酯环境过程模拟,国家自然科学基金青年项目(21607127)2017-2019,主持

3. 四川盆地多介质跨圈层大气污染与气候变化协同控制技术与应用示范,2024-2027,国家重点研发项目子课题(2023YFC3709303),主持

4. 灾区恢复力综合评价技术,国家重点研发计划子课题(2017YFC1502903-1B)2018-2021,主持

5. 基于多源城市大数据的空气质量全面域时空计算推断技术应用示范,四川省科技厅重点研发项目(2020YFS0055)2020-2021,主持

6. 网格化空气质量管理研究,四川省青年人才项目,2018-2020,主持

7. 多尺度空气质量预报预警技术研究及应用示范(项目)-基于机器学习的预报结果订正研究工作(课题),成都市重大科技应用示范项目(2020-YF09-00031-SN)2020-2022,主持

8. 基于大数据的宜宾市空气质量精细化管理,永利463官网-宜宾市人民政府市校战略合作项目(2019CDYB-15)2020,主持

9. 多维数据驱动的城市级碳排放反演与能源协同发展情景推演方法研究,国网四川省电力公司(24H0392)2024-2026,主持

10. 碳数据汇集与数据治理-实施项目,国网四川省电力公司,2021,主持

11. 碳卫星监测分析与展示-技术服务项目,国网四川省电力公司,2022,主持

12. 大气污染防治科技工作(温室气体和大气污染物时空分布及协同分析),四川省生态环境科学研究院(24H0673)2024,主持

13. 碳数据汇集与治理实施项目,北京鼎勤兴业科技有限公司(24H0141)2024-2025,主持

14. 成都市大气环境卫星遥感数据治理与融合项目,广州华慧智联科技有限公司(24H1161)2024-2025,主持

15. 基于卫星遥感及机器学习融合算法的区域清单空间分配优化,院士工作站开放课题,2023,主持

16. 高新区重点区域“一区一策”精细化管控对策研究服务项目,成都高新技术产业开发区环境保护与城市综合管理执法局(19H0279)2019,主持

17. 基于大气传输背景的广安市颗粒物精准化预测项目,四川省生态环境科学研究院(19H0774)2019,主持

18. 空气污染物高分辨率时空分布模型与网格化监测数据特征识别研究,河北先河环保科技股份有限公司技术开发(合作)项目(20H0149)2020,主持

19. 生态环境大数据及遥感数据分析,成都大数据产业技术研究院有限公司合作项目(19H1046)2020,主持

20. 大气污染数值模拟及防控对策研究,永利463官网人才引进启动经费(YJ201765),2018-2020,主持



【代表性论著】(*通讯作者,#共同一作)


1. Li, T.#; Zheng, X.#; Liu, X.; Zhang, H.; Grieneisen, M. L.; He, C.; Ji, M.; Zhan, Y.*; Yang, F. Enhancing space-based tracking of fossil fuel CO2 emissions via synergistic integration of OCO-2, OCO-3, and TROPOMI measurements. Environmental Science & Technology, 2024.

2. Meng, X.; Pang, K.; Zhan, Y.*; Wang, M.*; Li, W.; Wang, Y.; Zhang, J.; Xu, Y. Light-duty gasoline vehicle emission deterioration insights from large-scale inspection/maintenance data: The synergistic impact of usage characteristics. Environment International, 2024.

3. Liu, X.; Pu, X.; Lu, C.; Zhang, H.; Li, T.; Grieneisen, M. L.; Li, J.; Ma, N.; Yan, C.; Zhan, Y.*; Yang, F., Interpretable regional meteorological feature extraction enhances deep learning for extended 120-h PM2.5 forecasting. Journal of Cleaner Production, 2024.

4. Zheng, X.#; Meng, H.#; Tan, Q.; Zhou, Z.; Zhou, X.; Liu, X.; Grieneisen, M. L.; Wang, N.; Zhan, Y.*; Yang, F. Impacts of the Chengdu 2021 world university games on NO2 pollution: Implications for urban vehicle electrification promotion. Science of the Total Environment, 2024.

5. Li, W.#; Li, Y.#; Xu, W.; Chen, Z.; Gao, Y.; Liu, Z.; Li, Q.; Jiang, M.; Liu, H.; Luo, B.*; Zhan, Y.*; Dai, L.* Maternal PM2.5 exposure and hypospadias risk in Chinese offspring: Insights from a nationwide surveillance-based study. Journal of Hazardous Materials, 2024.

6. Tang, D.; Zhan, Y.*; Yang, F. A review of machine learning for modeling air quality: Overlooked but important issues. Atmospheric Research, 2024.

7. Mi, T.; Tang, D.; Fu, J.; Zeng, W.; Grieneisen, M. L.; Zhou, Z.; Jia, F.; Yang, F.; Zhan, Y.* Data augmentation for bias correction in mapping PM2.5 based on satellite retrievals and ground observations. Geoscience Frontiers, 2024.

8. Zhao, Z.; Lu, Y.; Zhan, Y.*; Cheng, Y.; Yang, F.; Brook, J. R.; He, K. Long-term spatiotemporal variations in surface NO2 for Beijing reconstructed from surface data and satellite retrievals. Science of the Total Environment, 2023.

9. Fu, J.; Tang, D.; Grieneisen, M. L.; Yang, F.; Yang, J.; Wu, G.; Wang, C.; Zhan, Y.* A machine learning-based approach for fusing measurements from standard sites, low-cost sensors, and satellite retrievals: Application to NO2 pollution hotspot identification. Atmospheric Environment, 2023.

10. 陈玉敏; 魏阳; 常政威; 张凌浩; 刘洪利; 刘雪原; 曾文; 赵子翔; 李春圆; 米潭; 詹宇.* 基于遥感数据和XGBoost算法的31个城市NO2CO2浓度比率变化特征. 地球科学与环境学报, 2023.

11. He, C.#; Ji, M.#; Li, T.; Liu, X.; Tang, D.; Zhang, S.; Luo, Y.; Grieneisen, M.L.; Zhou, Z.; Zhan, Y.* Deriving full-coverage and fine-scale XCO2 across China based on OCO-2 satellite retrievals and CarbonTracker output. Geophysical Research Letters, 2022.

12. Wu, Y.; Di, B.; Luo, Y.; Grieneisen, M.L.; Zeng, W.; Zhang, S.; Deng, X.; Tang, Y.; Shi, G.; Yang, F.; Zhan, Y.* A robust approach to deriving long-term daily surface NO2 levels across China: Correction to substantial estimation bias in back-extrapolation. Environment International, 2021.

13. Zeng, W.#; Zhao, H.#; Liu, R.; Yan, W.; Qiu, Y.; Yang, F.; Shu, C.*; Zhan, Y.* Association between NO2 cumulative exposure and influenza prevalence in mountainous regions: A case study from southwest China. Environmental Research, 2020.

14. Liu, D.; Di, B.; Luo, Y.; Deng, X.; Zhang, H.; Yang, F.; Grieneisen, M.L.; Zhan, Y.* Estimating ground-level CO concentrations across China based on national monitoring network and MOPITT: Potentially overlooked CO hotspots in the Tibetan Plateau. Atmospheric Chemistry and Physics, 2019.

15. 汤宇磊; 杨复沫; 詹宇*. 四川盆地PM2.5PM10高分辨率时空分布与关联分析. 中国环境科学, 2019.

16. Zhan, Y.; Luo, Y.; Deng, X.; Zhang, K.; Zhang, M.; Grieneisen, M. L.; Di, B.* Satellite-based estimates of daily NO2 exposure in China using hybrid random forest and spatiotemporal kriging model. Environmental Science & Technology, 2018.

17. Zhan, Y.; Luo, Y.; Deng, X.; Grieneisen, M. L.; Zhang, M.; Di, B.* Spatiotemporal prediction of daily ambient ozone levels across China using random forest for human exposure assessment. Environmental Pollution, 2018.

18. Zhang, R.; Di, B.; Luo, Y.; Deng, X.; Grieneisen, M. L.; Wang, Z.; Yao, G.; Zhan, Y.* A nonparametric approach to filling gaps in satellite-retrieved aerosol optical depth for estimating ambient PM2.5 levels. Environmental Pollution, 2018.

19. Zhan, Y.; Luo, Y.; Deng, X.; Chen, H.; Grieneisen, M. L.; Shen, X.; Zhu, L.*; Zhang, M.* Spatiotemporal prediction of continuous daily PM2.5 concentrations across China using a spatially explicit machine learning algorithm. Atmospheric Environment, 2017.

20.Zhan, Y.; Sun, J.; Luo, Y.; Pan, L.; Deng, X.; Wei, Z.; Zhu, L.* Estimating emissions and environmental fate of di-(2-ethylhexyl) phthalate in Yangtze River Delta, China: Application of inverse modeling. Environmental Science & Technology, 2016.



【授权发明专利】

1. 基于随机森林的气象空间归一化方法及系统(ZL 2022 1 1591261.6),2024,已授权

2. 一种基于深度学习预报空气质量的数据前处理方法及系统(ZL 2022 1 0816076.6),2023,已授权

3. 一种基于多源大数据的NO2高分辨率时空分布计算方法(ZL 2021 1 0645612.6),2022,已授权

4.基于多源城市大数据的PM2.5全面域时空计算推断方法(ZL 2021 1 0643654.6),2022,已授权



【学术兼职】

期刊编委:Environmental Research,工程科学与技术

期刊客座编辑:GIScience & Remote Sensing

四川省电机工程学会碳中和技术创新专委会副秘书长

成都传媒集团三色智库专家



获奖与荣誉

四川省“天府峨眉”计划特聘专家

四川省学术和技术带头人后备人选

永利463官网学术新人奖

国网电力公司科学技术进步三等奖

国网四川省电力公司科学技术进步一等奖

永利463官网本科教学质量优秀奖

永利463官网本科优秀毕业论文一等奖指导教师

成都市绿色低碳先进技术工艺





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