英国伦敦大学学院全奖博士招生 | Prof. Chandr

导师简介

如果你想申请英国伦敦大学学院 统计科学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析伦敦大学学院的Prof. Chandr的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

教授是伦敦大学学院(University College London, UCL)统计科学系的教授，他自1994年在英国曼彻斯特理工大学(UMIST)完成博士学位后便开始在UCL任职至今。作为环境统计学领域的权威专家。他是英国皇家统计学会会士，同时也是伯努利学会和国际环境计量学会的成员，以及北京大气物理研究所的荣誉成员。

在学术服务方面，Chandler教授曾担任英国皇家统计学会C系列(应用统计)期刊的联合编辑，并于2016年至2021年期间担任UCL统计科学系主任。目前，他在国际统计气候学会议系列委员会中担任重要职务，持续推动气候统计学的国际交流与发展。

研究领域

教授在环境统计学领域拥有丰富的教学和研究经验。他的核心研究兴趣包括：

1. 时间序列和时空数据分析：开发创新的统计方法来分析环境数据中的时间和空间模式
2. 水文学统计应用：利用统计模型解析水文系统的复杂性和不确定性
3. 气候变化影响评估：开发统计工具评估气候变化对环境和社会系统的影响
4. 模型输出的不确定性评估：研究如何量化和传递环境模型中的不确定性
5. 错误规范模型的使用：探索如何从不完美的模型中提取有用信息
6. 生态学中的非概率样本推断：开发方法从非随机收集的生态数据中进行科学推断

研究分析

1. "Characterizing Spatial Structure in Climate Model Ensembles"

发表于《Journal of Climate》(2024年)

这篇研究聚焦于气候模型集合中的空间结构特征。Chandler教授与合作者开发了一种新方法来评估气候模型集合中的空间相关性结构，并比较不同模型之间的差异。研究发现气候模型在表示空间相关性方面存在系统性差异，这对理解模型不确定性和改进气候预测至关重要。该研究为气候科学家提供了新工具，帮助他们更好地理解和量化气候模型的空间表现能力。

2. "Multisite, multivariate weather generation based on generalised linear models"

发表于《Environmental Modelling and Software》(2020年)

这篇论文提出了一种基于广义线性模型的多站点、多变量天气生成方法。Chandler教授开发的这一方法能够同时模拟多个位置和多个气象变量(如温度、降水、风速等)，并保持它们之间的时空相关性。该方法的优势在于其灵活性和可解释性，能够应用于气候变化研究、水资源管理和农业规划等多个领域。这项工作为环境科学家提供了一个强大的工具，用于生成与观测数据统计特性一致的合成天气序列。

3. "Complex long-term biodiversity change among invertebrates, bryophytes and lichens"

发表于《Nature Ecology & Evolution》(2020年)

这项研究分析了英国无脊椎动物、苔藓和地衣的长期生物多样性变化模式。Chandler教授与生态学家合作，开发了统计方法来分析不平衡的历史生态数据，揭示了不同生物类群对环境变化的复杂响应。研究发现，尽管总体趋势显示生物多样性下降，但不同物种类群之间存在显著差异，反映了对政策干预和环境变化的不同敏感性。这项研究为生物多样性保护政策提供了重要科学依据。

4. "Inference with the Whittle Likelihood: A Tractable Approach Using Estimating Functions"

发表于《Journal of Time Series Analysis》

这篇论文解决了时间序列分析中的一个重要理论问题。Chandler教授与Jesus合作提出了一种使用估计函数的方法来改进Whittle似然推断，这是分析时间序列数据的一种常用技术。他们的方法显著提高了参数估计的效率，特别是在处理非线性和非高斯时间序列时。该研究的理论贡献为环境数据的时间序列分析提供了更可靠的统计工具，尤其适用于气候和水文数据的分析。

5. "Exploiting strength, discounting weakness: combining information from multiple climate simulators"

发表于《Philosophical Transactions of the Royal Society A》

这篇具有开创性的论文提出了一种新方法，用于结合多个气候模拟器的信息，同时考虑每个模型的相对优势和劣势。Chandler教授开发的方法允许研究人员在评估未来气候变化时整合多个模型的预测，同时考虑每个模型在模拟不同气候特征方面的表现。这种方法显著提高了气候预测的可靠性，为气候变化影响评估和适应规划提供了更坚实的科学基础。

6. "Estimation of the coefficients of a linear regression with errors in the variables"

发表于《Statistics and Computing》

这篇论文讨论了测量误差模型中的参数估计问题。Chandler教授提出了一种改进的方法来估计存在变量测量误差时的线性回归系数，这在环境数据分析中是一个常见问题。该方法通过贝叶斯框架整合了参数的先验信息，显著提高了估计的准确性和稳健性。这项研究为处理环境观测数据中普遍存在的测量不确定性提供了实用工具。

项目分析

1. RACER-Hydro(Robust Assessment of Climate Effects on River Flows)

这个由Chandler教授领导的项目旨在开发稳健的统计方法来评估气候变化对河流流量的影响。项目整合了气候模型输出、水文模型和统计分析，开发了一套全面的方法来量化水文预测中的不确定性。研究成果包括新的时空统计模型和不确定性量化工具，这些工具已被英国环境署和水务公司应用于水资源规划和洪水风险管理。该项目展示了如何将先进的统计方法转化为实用的决策支持工具，为气候适应规划提供科学依据。

2. PURE(Probability, Uncertainty and Risk in the Environment)

这个大型多学科研究项目由Chandler教授担任主要调查员，聚焦于环境中的概率、不确定性和风险评估。项目汇集了统计学家、地球科学家和社会科学家，共同开发方法来表征和传达环境风险和不确定性。研究成果包括新的统计方法来整合不同来源的信息，以及创新的风险传达框架。这些工具已被应用于洪水风险评估、地震危害分析和气候变化影响研究，显著提高了环境决策的科学基础。

3. ENSEMBLES(Ensemble-based Predictions of Climate Changes and their Impacts)

作为这个欧盟资助的大型项目的统计方法负责人，Chandler教授领导了气候模型集合分析的统计方法开发。他开发的方法用于评估气候模型的相对表现，并将多个模型的预测整合为概率预测。这些方法已成为气候科学中的标准工具，广泛应用于IPCC评估报告和国家气候评估。项目成果为欧洲和全球的气候适应政策提供了科学支持，影响了水资源管理、农业规划和公共卫生等多个领域的决策。

研究想法

基于Chandler教授的研究领域和发表论文，以下是一些具有创新性、可行性和专业性的研究方向：

1. 深度学习与传统统计模型的混合方法用于环境时空数据分析研究可以探索如何将Chandler教授开发的统计模型与最新的深度学习技术相结合，创建能够捕捉复杂环境系统非线性特征的混合模型。具体而言，可以开发一种框架，其中深度神经网络用于捕获数据中的非线性模式，而统计模型(如广义线性模型)用于提供可解释性和不确定性量化。这种混合方法可以应用于气候极端事件预测、生态系统动态建模或水文预测等领域。
2. 非平稳环境中的因果推断方法开发环境系统通常在非平稳条件下运行，这使得传统的因果推断方法面临挑战。研究可以开发新的统计方法来识别非平稳环境系统中的因果关系，特别关注气候变化背景下的水文和生态系统。这可能涉及扩展Chandler教授的时间序列分析方法，以纳入因果推断框架(如潜在结果框架或结构因果模型)，同时处理非平稳性带来的复杂性。
3. 多源不确定性整合框架用于气候适应决策扩展Chandler教授关于整合多个气候模型信息的研究，开发一个综合框架来量化和整合气候适应决策中的多源不确定性，包括气候模型结构不确定性、参数不确定性、自然变异性和人类行为不确定性。该框架可以结合贝叶斯层次模型、专家判断和稳健决策方法，为决策者提供在深度不确定性条件下的决策支持工具。
4. 空间异质性环境系统的网络统计建模开发新的统计方法来表征和分析环境系统中的空间异质性，特别是通过网络理论的视角。这种方法可以将环境系统建模为节点(如监测站点、生态群落)和边(如物质流动、种群迁移)组成的网络，然后应用网络统计来分析系统的连接性、弹性和临界转变。这种研究可以扩展Chandler教授的空间统计工作，为理解复杂环境系统的整体行为提供新见解。
5. 非监督学习方法用于极端环境事件的模式识别开发结合Chandler教授的时间序列分析方法和非监督学习技术的创新方法，用于识别和分类极端环境事件(如热浪、干旱、洪水)。研究可以探索如何使用聚类算法、异常检测技术和降维方法来发现大规模环境数据集中的极端事件模式，并量化这些模式随时间的演变。这对于改进极端事件风险评估和开发早期预警系统具有重要价值。

申请建议

1. 学术背景与技能准备

• 统计学基础：扎实掌握时间序列分析、空间统计、广义线性模型和贝叶斯统计等核心统计方法。特别关注Chandler教授在论文中使用的统计技术，如Whittle似然法和多变量时间序列分析。
• 计算技能：熟练掌握R、Python等统计编程语言，以及BUGS/JAGS/Stan等贝叶斯计算工具。Chandler教授的研究通常涉及大量计算，因此强大的编程能力是必不可少的。
• 环境科学知识：建立气候科学、水文学或生态学的基础知识，特别是了解这些领域中的关键问题和数据特性。虽然Chandler教授主要是统计学家，但他的研究深度嵌入在环境科学应用中。
• 跨学科思维：培养在统计学和环境科学之间建立联系的能力。阅读跨学科期刊(如《Environmental and Ecological Statistics》)的论文，了解如何将统计方法应用于环境问题。

2. 研究提案准备

• 明确研究问题：提出与Chandler教授研究兴趣高度相关但又有创新性的研究问题。例如，可以考虑上述创新研究方向中的一个，但要进一步具体化和精炼。
• 方法论创新：强调你提议的研究将如何在方法论上做出贡献。Chandler教授重视统计方法的理论创新和实际应用，所以你的提案应该包括这两个方面。
• 实际应用价值：明确说明你的研究将如何应用于解决实际环境问题。特别是，考虑如何与Chandler教授参与的大型研究项目(如PURE或RACER-Hydro)建立联系。
• 跨学科协作潜力：讨论你的研究如何促进统计学与其他学科(如气候科学、生态学)之间的协作。Chandler教授积极参与跨学科研究，这一点将引起他的兴趣。

3. 申请材料优化

• 个人陈述差异化：在个人陈述中清晰展示你对Chandler教授研究的深入理解，以及你将如何为其研究团队带来独特价值。避免泛泛而谈，要具体说明你希望在他的指导下探索哪些具体问题。
• 研究经验突出：详细描述你过去与环境统计或相关领域的研究经验，特别是涉及时间序列分析、空间统计或不确定性量化的项目。强调你的技术技能和解决问题的能力。
• 发表成果展示：如果你有相关发表物(论文、会议论文或技术报告)，确保在申请中突出显示这些成果。Chandler教授可能会特别重视申请者的研究潜力和科学写作能力。
• 推荐信策略：选择能够具体评价你在统计方法和环境应用方面能力的推荐人。理想的推荐信应该能够证明你具备独立研究的能力和与Chandler教授研究相关的专业知识。

博士背景

Stellan，香港top5院校数学系博士生，研究方向为代数几何与数学物理交叉领域的镜像对称理论和Calabi-Yau流形。曾获香港数学会青年学者奖，研究成果发表于《Journal of Differential Geometry》、《Communications in Mathematical Physics》和《Advances in Mathematics》等国际顶级期刊。他在新加坡国立大学数学系完成本科与硕士学位，期间主持多项纯数学基础研究项目，现致力于代数拓扑方法在弦理论中的应用研究。