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崗位職責：
?1. 多源數(shù)據(jù)整合與預(yù)處理
對接無人機低空遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量監(jiān)測站、公開氣象數(shù)據(jù)，設(shè)計自動化數(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、移動監(jiān)測車、視頻識別（渣土車/揚塵）等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)時空分辨率。
2.數(shù)值模式與AI模型開發(fā)
數(shù)值模式應(yīng)用：運行WRF、CMAQ、CAMx等大氣模型，模擬污染物擴散路徑及減排效果，優(yōu)化排放清單（如Model-Ready排放源制作），開展源解析（PMF、CMAQ-ISAM模塊），量化區(qū)域污染貢獻度。
AI模型構(gòu)建：開發(fā)深度學(xué)習(xí)預(yù)測系統(tǒng)（如LSTM-CNN時空組合模型、Transformer），實現(xiàn)未來7天逐小時污染物濃度（PM2.5、O?等6參數(shù)）精細化預(yù)報。
3.?業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地與優(yōu)化
搭建局地大氣污染預(yù)報平臺，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)計模型效果評估體系，調(diào)優(yōu)預(yù)測精度（目標：關(guān)鍵指標準確率＞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模型開發(fā)?：
精通Python，掌握TensorFlow/PyTorch框架，具備時序預(yù)測（LSTM）、空間特征提?。–NN）模型構(gòu)建經(jīng)驗。
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)運維及Shell腳本開發(fā)，具備HPC/云計算平臺（AWS/Azure）部署經(jīng)驗。

任職資格
學(xué)歷與專業(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：
發(fā)表過大氣污染模型/AI大氣污染預(yù)報領(lǐng)域論文或?qū)＠?/p>