报告题目：数据同化及其应用

报告人：孙志斌

报告时间：2026年9月16日 14:30

报告地点：17幢401会议室

报告简介：数据同化（data assimilation）作为一个数学工具，不但广泛应用于大气科学和海洋科学，还逐渐开始应用于其它各个学科。它能帮助动态模型把已有观测数据的信息同化到模型里，甚至能改进模型中无法观测的变量，从而不断的把模型的（预测）输出更逼近于真实解。数据同化的方法还可以推广到数据融合（data fusion）里，例如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，南京师范大学数学科学学院教授。2007年获美国马里兰大学应用数学博士学位，先后在科罗拉多州立大学、普林斯顿大学、NASA等多家国际知名科研机构从事科研工作。主要研究方向包括数据同化、卫星遥感应用（大气、海洋、林业、环境等领域）、机器学习与人工智能、大数据分析、非线性动态系统、数学建模等。2014‑2018年及2025年担任美国SPIE 国际会议组委会成员，同时任SCI期刊《Frontiers of Earth Science》副主编。