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崗位職責(zé)：
?1. 多源數(shù)據(jù)整合與預(yù)處理
對(duì)接無(wú)人機(jī)低空遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站、公開(kāi)氣象數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)自動(dòng)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(cè)、移動(dòng)監(jiān)測(cè)車(chē)、視頻識(shí)別（渣土車(chē)/揚(yáng)塵）等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率。
2.數(shù)值模式與AI模型開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)（如LSTM-CNN時(shí)空組合模型、Transformer），實(shí)現(xiàn)未來(lái)7天逐小時(shí)污染物濃度（PM2.5、O?等6參數(shù)）精細(xì)化預(yù)報(bào)。
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(bào)平臺(tái)，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(píng)估體系，調(diào)優(yōu)預(yù)測(cè)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(kāi)發(fā)?：
精通Python，掌握TensorFlow/PyTorch框架，具備時(shí)序預(yù)測(cè)（LSTM）、空間特征提?。–NN）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(kāi)發(fā)，具備HPC/云計(jì)算平臺(tái)（AWS/Azure）部署經(jīng)驗(yàn)。

任職資格
學(xué)歷與專(zhuān)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(guò)大氣污染模型/AI大氣污染預(yù)報(bào)領(lǐng)域論文或?qū)＠?/p>