香港科技大学（广州）博士导师（Zichong CHEN教授）

招生要求

香港科技大学（广州）博士招生以“学术能力匹配度”和“科研潜力”为核心评价指标，结合Zichong CHEN教授课题组研究需求，具体要求如下：

1. 基本学术背景：已获得或即将获得大气科学、环境科学、地理信息科学、应用数学、计算机科学或相关理工科专业的硕士学位；本科阶段成绩优异（GPA 3.0/4.0及以上），硕士阶段有明确的科研成果者优先。

2. 语言能力要求：非英语授课背景申请者需提供语言证明，满足以下任一条件：托福（TOEFL）网考80分及以上；雅思（IELTS）学术类6.5分及以上，单项不低于5.5；或通过香港科技大学（广州）认可的其他英语能力测试。

3. 科研能力证明：需提交2 - 3封领域内专家推荐信，其中至少1封来自硕士阶段导师；个人陈述需明确阐述对温室气体研究、卫星遥感或大气建模的兴趣，以及与课题组研究方向的契合点；有SCI论文（含在投）、科研项目参与经历或编程基础（如Python、MATLAB、Fortran）者将显著提升竞争力。

4. 全奖申请说明：课题组提供全额奖学金，覆盖学费及生活津贴（标准不低于香港科技大学（广州）博士生资助基准，目前为每年20万 - 25万港币），资助期限通常为4年，通过年度考核即可续发。

研究方向

作为师从Dylan Millet、Tim Griffis等知名学者，并在哈佛大学完成博士后研究的青年专家，Zichong CHEN教授的研究始终围绕“数据驱动气候行动”展开，具体分为三大方向：

1. 温室气体多尺度量化研究：这是课题组的核心方向，聚焦CO₂、甲烷（methane）、氧化亚氮（N₂O）等关键温室气体。研究突破传统“点观测”局限，整合卫星遥感（如OCO - 2/3、TROPOMI等卫星数据）与地面观测网络，实现从全球尺度到区域点源（如工业区、农田）的排放精准量化。其发表于Nature Climate Change的第一作者论文，便通过该方法揭示了全球甲烷排放的区域差异机制，相关成果被Forbes等媒体报道。

2. 空气污染物与气候关联研究：将大气污染物研究与气候变化应对相结合，分析PM₂.₅、臭氧等污染物对温室气体循环的间接影响，以及二者在区域尺度的协同控制路径。课题组与哈佛大学、美国环保协会（Environmental Defense Fund）的合作项目中，已初步明确部分污染物与甲烷排放的耦合关系，为制定“协同减排”政策提供科学依据。

3. 碳 - 气候相互作用及“自上而下”反演模拟：以“自上而下”（top - down）反演模型为核心技术支撑，结合大气化学传输模型（如GEOS - Chem），量化碳循环与气候系统的反馈机制。不同于“自下而上”的清单统计法，该方法通过大气观测数据反推排放源强度，能更快速捕捉排放异常，已在联合国环境规划署（UN Environment Programme）的全球温室气体评估项目中得到应用。

有想法

结合课题组研究基础与全球碳中和领域的前沿需求，以下三个研究想法兼具可行性与创新性，均贴合Zichong CHEN教授“数据驱动实践”的研究理念：

1. 粤港澳大湾区典型工业区甲烷点源高分辨率溯源研究：依托大湾区密集的地面观测站网与哨兵 - 5P卫星数据，构建1km×1km高分辨率甲烷排放反演模型。重点针对石化、垃圾填埋等典型污染源，结合无人机巡测补充低空观测数据，识别排放热点并解析其成因。该研究可直接为大湾区“甲烷控排行动方案”提供精准靶点，符合香港科技大学（广州）服务区域发展的定位。

2. 基于多源卫星数据融合的农田N₂O排放动态估算模型构建：整合OCO - 3卫星的高光谱数据与哨兵 - 2的植被指数数据，结合农田施肥、降水等气象大数据，构建机器学习驱动的N₂O排放动态模型。解决当前农田N₂O排放估算“时空分辨率低”的难题，为我国南方稻田、北方旱田的差异化减排措施提供数据支持。该方向可依托课题组与UN Environment Programme的合作网络，实现研究成果的全球推广。

3. “碳中和”目标下城市碳汇与人为排放耦合作用机制及调控路径研究：以广州、深圳等珠三角城市为研究区，通过“自上而下”模型量化城市绿地、湿地等碳汇的固碳能力，同时精准核算工业、交通等人为排放源强度。构建“排放 - 碳汇”耦合模型，识别碳汇提升与排放削减的协同关键点，为城市制定“基于自然的解决方案”（Nature - based Solutions）提供科学依据。