用數學研究環境的科學家

蘇凱米

把復雜的環境數據化

了解世界各地土壤成分、水文過程或者氣候類型的變化規律，對于改善地球環境、為人類造福很有益處。為此，科學家每天都會測量并記錄環境數據，然后將這些數據抽象成數學變量和矩陣，再通過數學理論加以分析。

比如，科學家想要了解一條河流將會何去何從（是否會干涸、是否會改道等），他們就需要標識出徑流各處的時空坐標、流速、徑流量，以及考察河流流域的地理特征，包括流域面積、河網密度、河道坡度、沿岸植被狀況等數據，然后通過電腦模擬畫出各種“水文過程線”；又比如，科學家想預測某個時期某地的降雨概率，就至少要處理氣溫、降雨量、氣壓、風力風向的長期觀測值，它們可以是月平均值、年平均值、也可以是每日特定時刻的數值，然后根據統計學的知識作出判斷。

顯然，這些環境數據的規模之龐大、構成之復雜是超乎了常人想象的，科學家需要高超的數據處理能力才能盡可能準確合理地利用它們，而中國，就有一位非常善于利用數據來研究環境的科學家，她就是孫瑩。

孫瑩生于中國山東，她天資聰穎，求學階段一直是位“學霸”級別的人物。2003年，孫瑩本科畢業于清華大學數學系，3年后，她又在清華大學拿到了數學碩士學位。出于對統計學的興趣，孫瑩隨后前往美國德克薩斯農工大學專攻統計學理論。在2011年拿到博士學位后，孫瑩來到氣象學氛圍濃厚的芝加哥大學做博士后，在那里她將自己所學的統計學理論用于大氣和海洋科學，多次成功預測出極端天氣。不久之后，俄亥俄州立大學統計學系又聘請她來做助理教授。

年輕的數據新星

雖然在美國的學術生涯很順利，但孫瑩還是想得到更多的挑戰。2014年，沙特阿拉伯投資重金新建的“土豪”大學——阿卜杜拉國王科技大學向她發起了執教邀請。這座世界上國際化程度最高的大學，從世界各地網羅了大批國際人才，考慮到這里實力雄厚且有利于開闊眼界，孫瑩接受了邀請，成為該校的第二位統計學方面的專家。

在阿卜杜拉國王科技大學，孫瑩迅速組建了自己的研究團隊。她在數學最高學府已經學習多年，在計算數學、統計學方面早已有了扎實的功底，現在她與環境科學的精英們合作，繼續用數據來研究環境。

2016年，孫瑩開發出一種用于檢測臭氧濃度是否異常的統計學方法。雖然在高層大氣中，臭氧能夠使我們免受來自太陽的紫外線的傷害，但是在地面環境，臭氧是一種污染物，可以使人眼睛過敏、呼吸困難，并能造成光化學煙霧（這種有毒的煙霧能夠造成交通事故）等嚴重的空氣質量問題。因此，科學家常常需要測量并分析與臭氧水平相關的環境數據。孫瑩發明了一種統計學方法，能夠從大量傳感器數據中迅速得出某一時段或者某一區段的臭氧濃度的局部峰值，準確檢測出臭氧濃度的異常情況——該理論已經成功地應用于法國諾曼底地區的空氣質量監控系統中。

數據控大展才華

基于孫瑩對于環境統計學的貢獻，她獲得了2016年美國統計學協會以及美國交通運輸研究學會的“最佳研究論文獎”，還獲得了2016年“阿卜杜勒·艾爾—沙拉維青年研究員獎”——這一獎項由國際環境計量學會頒發，很少會授予助理教授。

2017年，孫瑩的研究更上一層樓，高質量論文一篇又一篇發出來，震動了科學界。每天，世界各地700多處氣候監測站都會釋放兩次無線電探空儀，用來收集高層大氣的壓力、溫度、風速等數據，這是科學家目前唯一一種可以直接測量地球高層大氣的方式。但是，無線電探空儀上的傳感器身處高空環境，常常會產生不準確的數據，影響天氣預報和氣候建模。2017年2月，孫瑩發表了能夠幫助無線電探空儀自動清除錯誤測量數據的統計學方法。孫瑩利用獨特的統計學方法，就能夠從傳感器數據中區分出“極端值”（正確的數據）和“隨機錯誤值”，并把后者濾除。3月，孫瑩又發表論文，提出一種特殊的箱線圖繪制法，能夠讓龐大、復雜的測量數據可視化，從而更容易從中提取信息。10月，孫瑩又發明了一種數學近似方法，能夠幫助科學家準確快捷地處理規模龐大的數據集，減輕計算負擔，她的這種方法幫助科學家分析了200多萬份美國密西西比河流域的土壤、水分測量數據，準確地解釋了當地的水文過程。這一年，孫瑩又獲得了美國統計學協會的“杰出成就勛章和前沿研究家獎”。

在自然環境較差的中東，孫瑩希望自己今后的數據分析技術能夠多用于研究沙塵污染或者極端天氣，這對中東以及全世界都有好處。孫瑩明白，影響環境的因素非常復雜，只有正確的、科學的方法才能幫助科學家充分利用那些復雜數據的價值，所以，自己的研究意義重大，還需要繼續努力。