中国气象学会青年科技论坛暨首届大气科学优秀博士学位论文颁证仪式3月21日在哈尔滨成功举办。本次会议由中国气象学会副理事长杨修群教授主持，学会理事长王会军院士、常务理事黄建平院士出席会议并致辞。会议颁发了首届大气科学优秀博士学位论文证书，并由学会副理事长费建芳教授主持了优博完成人和一批优秀青年学者的近期工作报告。课题组获奖人范美益博士和导师章炎麟教授全程参与颁证仪式及论坛。
本次中国气象学会青年科技论坛暨首届大气科学优秀博士学位论文颁证仪式旨在促进我国大气科学领域青年人才交流与成长，同时表彰2022年度大气科学领域优秀博士学位论文完成人，促进我国新时代气象事业的发展。王院士指出，气象科学直接关系到人类社会的发展和衣食住行，在面对“全球气候变化”等新兴需求上，年轻的气象学者应该坚持创新、开拓进取，在科学研究中拥抱挑战，在研究成果中彰显风采。他鼓励年轻学者们勇攀科技高峰，奉献自己的才华和精力，为我国气象事业的长期发展做出更大的贡献。黄建平院士则以兰州大学在立德树人的经验，鼓励各单位立足自身发展优势，不断挖掘和利用本地区的资源和潜力，在实践中把区位劣势转化为科研优势，培养具有责任感与使命感的新时代气象人才。
会议上，范美益博士就课题组近期在机器学习算法与同位素结合的工作，分享了在《长时间序列大气氮同位素的预测及其示踪意义》方面的进展。范美益博士表示，此前研究工作对我国大气氮同位素变化的观测记录较短，无法直接了解过去几十年，尤其是打响“蓝天保卫战”以来的大气氮循环的变化趋势，进而影响对氮的污染输移演化路径的认识。课题组近期推出的机器学习算法与同位素技术相结合的工作，可对大气氮同位素长时间序列的变化趋势进行预测，有助于深入了解氮循环系统的动态变化。
同位素技术是解析大气污染物前世（来源）今生（途径）的重要工具，同位素大气化学课题组立足自身发展优势，通过累积的多站点氮同位素数据，使用机器学习算法建立了一种能够预测长时间序列大气氮同位素值的预测模型，该模型在预测大气氮同位素值的变化方面取得了较高的准确性和可靠性，有望为城市空气污染治理提供更为科学的技术手段和决策依据。这一研究成果为大气环境监测和治理提供了新的思路和方法，也展现了同位素技术和机器学习算法相结合在环境科学领域的潜力和应用前景。
文/图：范美益