报告题目：What if to change data precision in a file?

报告人：David C. Wong 计算机科学家/教授（美国环保署/休斯顿大学/乔治梅森大学）

报告时间：2025年4月22日（星期二），下午 15:00 – 17:00

报告地点：广州大学城华南理工大学环境楼B4-215报告厅

   欢迎广大师生参加。

环境与能源学院

2025年4月15日

报告摘要：

近年来，数值模拟已广泛应用于大气科学的多个领域，逐渐成为研究复杂大气过程、预测未来变化趋势以及支撑科学决策的重要工具。在数值模拟过程中，模型通常依赖高质量的输入数据进行计算，并生成相应的输出结果。这些输入/输出文件多采用 NetCDF 等标准格式进行存储和管理。随着计算能力的不断提升和观测资料的日益丰富，数值模式的空间分辨率和物理过程复杂度不断提高，对输入/输出数据的精度也提出了更高要求。在此背景下，一个值得关注的问题是：“如果数值模拟文件中的数据精度发生变化，会对模型表现产生怎样的影响？”报告人针对这一问题进行了研究，系统分析了更改文件中数据精度对模型性能的影响，并展示了其中带来的益处。

报告人简介：

David Wong，美国环保署研发局环境监测与建模中心计算机科学家，北卡罗来纳州立大学计算机科学博士（1996年）、俄克拉荷马州立大学应用数学硕士（1991年）及数学与计算机科学双学士（1988年）。他曾在1998-2006年在洛克希德·马丁公司担任科学应用高级顾问，随后于2006年-2008年任职于美国国家海洋和大气管理局（NOAA），自2008年至今，在美国环保署担任计算机研究科学家，同时于2024年兼任休斯顿大学地球与大气科学系客座教授、乔治梅森大学空间信息科学与系统中心特聘研究员。他深耕大气环境建模与高性能计算领域近30年，主要研究方向涵盖空气质量多尺度耦合模型开发、气溶胶辐射效应、机器学习应用、并行I/O优化及大数据分析算法等。就大气模式开发、模型性能优化与算法研发等相关领域发表100余篇高水平文章及讲座报告，并担任《Environmental Science & Technology》、《Environmental Pollution》等20余种期刊审稿人。他是全球广泛使用的多尺度空气质量模拟系统（CMAQ）开发人员之一，同时也作为核心架构师主导研发了WRF-CMAQ双向耦合模型、MPAS-CMAQ全球多尺度耦合系统及先进空气质量建模平台（AAQMS），创新性提出统一耦合器与并行I/O框架（MIO），显著提升模型计算效率、精确度与跨平台兼容性；他曾主持美国能源部百万美元级别项目，研究北美与欧洲减排对气候效应的长期影响；指导开发基于卷积神经网络（CNN）的排放源分类技术，推动人工智能在环境治理中的应用；此外，他还主持或参与了美国国家空气质量预报系统（NAQFS）升级、上海世博会空气质量预测系统构建等重大工程。曾获美国环保署卓越贡献金奖（2009）、科学技术成就奖（2015、2023、2024）等十余项荣誉。