负责区域大气环境AI预警系统的全生命周期技术落地，覆盖多源数据融合、模型迭代优化及业务场景适配，支撑重污染天气、臭氧超标等预警场景的实战化应用

• 主导设计基于Transformer的多源异构环境数据融合框架，整合WRF气象模式输出（1km×1km分辨率）、国控站点污染物浓度（SO₂/PM₂.5/NO₂）及卫星反演的VOCs柱浓度三类数据，解决传统克里金插值法对非结构化空间数据表征不足的问题；通过PyTorch实现特征金字塔模块提取跨源数据的长程依赖关系，将PM2.5重度污染（≥150μg/m³）预警准确率从82%提升至91%，误报率下降18%
• 针对夏季臭氧预警滞后痛点，优化LSTM模型的时序依赖捕捉能力——引入多头注意力机制聚焦VOCs/NOx浓度与前体物（如烯烃类化合物）排放的动态关联，结合小楷自主研发的“源解析-预警”联动模块，将臭氧超标（≥160μg/m³）预警提前量从6小时延长至12小时；支撑当地生态环境局调整化工园区错峰生产方案，季度内减少臭氧超标天数15天，获省厅通报表扬
• 推动预警系统与市级应急指挥平台的gRPC接口对接，负责需求拆解、接口规范制定及联调测试；设计基于滑动窗口的异常数据熔断机制，拦截气象突变（如短时强风）场景下的误报数据，使系统可用性从95%提升至99.2%，满足省级生态环保督察“实时预警、零延迟响应”的要求
• 主导编写《大气环境AI预警系统运维SOP》，建立涵盖MAE（平均绝对误差）、R²（决定系数）、F1-score（预警分类准确率）的7项模型性能监测指标；推动自动化再训练流程上线（基于MLflow的实验追踪与模型注册），将模型迭代周期从季度缩短至月度，成功适配冬季供暖期燃煤排放特征变化，当月PM2.5预警准确率回升至93%

聚焦水环境AI预警的算法研究与小型系统原型搭建，负责饮用水源地、地表水水质指标的预测模型开发与业务化落地

• 核心参与省级饮用水源地（覆盖2个城市、5个水库）重金属（铅、镉）预警项目，构建XGBoost融合模型——输入水质传感器实时数据（pH、DO、水温、电导率）与上游3公里内工业企业排放清单（重金属排放量、处理工艺），解决传统线性回归模型对非线性污染过程的拟合不足；将铅浓度超标（≥0.01mg/L）预警准确率从75%提升至88%，支撑水源地保护区边界调整方案通过专家评审
• 搭建轻量级水质预警原型系统，使用Flask框架开发Web端可视化界面，集成实时数据展示、阈值报警及历史趋势回溯功能；采用Redis缓存高频查询的传感器数据（如每10分钟更新的水温），将页面响应时间从2秒缩短至500ms，满足基层环保人员现场巡检时的即时预警需求，系统在3个地级市试点后推广至全省
• 优化TensorFlow模型的边缘部署流程——将训练好的LSTM水质预测模型转换为TensorRT格式，部署于NVIDIA Jetson Xavier NX边缘计算设备，解决偏远水源地4G网络不稳定导致的云端预警延迟问题；使预警响应时间从15分钟缩短至3分钟，覆盖12个乡镇级水源地保护区，减少因信息滞后导致的应急处置延误事件6起
• 撰写《水质AI预警模型不确定性分析报告》，采用蒙特卡洛Dropout方法量化模型预测区间（如铅浓度预测范围±0.002mg/L）；为环保部门提供“风险置信度”参考，报告被纳入当地“十四五”水环境保护规划的附件，成为水源地风险管控的重要依据

负责区域环境数据的采集、清洗与初步分析，为AI预警模型的训练提供高质量数据源，支撑环境风险识别的基础能力建设

• 主导整合3大类12项环境数据——气象（风速、湿度、气压）、水文（流量、水位）及工业企业排放（COD、氨氮排放量），使用Python的Pandas框架清洗缺失值（采用多重插补法填补传感器故障导致的缺失数据）、Scrapy框架爬取卫星遥感数据（MODIS的AOD气溶胶光学厚度）；建立数据质量评估体系（完整性≥98%、准确性≥95%、一致性≥90%），为后续AI模型训练提供了可靠的数据基底
• 构建环境指标相关性分析模型，采用Pearson线性相关与Spearman秩相关方法，分析PM10浓度与施工扬尘、机动车尾气、裸露地面的关联度；识别出3个高关联度污染因子（施工扬尘贡献度35%、机动车尾气28%、裸露地面22%），为当地制定“扬尘源专项整治方案”提供了数据支撑，相关成果被写入年度《环境质量报告书》
• 协助开发简易版环境预警工具——使用Excel VBA实现污染物浓度阈值报警功能（如SO₂≥500μg/m³触发红色预警），覆盖10个重点排污企业；帮助基层环保人员快速识别异常排放情况，将人工排查时间从每周8小时缩短至2小时，工具在县域环保所推广后提升了工作效率40%
• 参与编写《环境数据采集与预处理指南》，规范数据录入标准（如传感器校准周期、数据上传频率）与清洗流程（缺失值处理、异常值剔除）；使团队数据处理效率提高30%，后续AI模型训练的迭代次数减少25%，模型收敛速度加快

长三角某国家级经开区工业园区智慧环保管控平台研发与落地项目

• 长三角某国家级经开区聚集120余家工业企业（涵盖化工、电子、纺织等高耗能高污染行业），原有环保管理依赖人工巡检+分散系统（企业在线监测、园区大气/水站数据孤立），存在数据真实性存疑、超标预警滞后（平均延迟2小时）、企业治污效率低（设施运行率仅75%）等问题。我的核心职责是牵头需求调研、方案设计与全生命周期交付，目标搭建“全链路可视化+智能预警+协同管控”的智慧环保平台，支撑园区完成“十四五”污染物减排20%的刚性目标。
• 项目面临三大关键挑战：一是多源数据融合难——企业端CEMS、水质监测仪与园区端监测数据格式异构，且存在企业瞒报风险；二是复杂场景预警准度低——化工企业VOCs无组织排放受气象条件影响大，传统阈值预警误报率高达60%；三是企业系统兼容性差——80%中小企业使用老旧ERP/自研系统，无法直接对接平台。
• 针对数据融合，设计“边缘计算+区块链”采集方案：在企业端部署轻量化边缘网关（支持Modbus/MQTT/API协议），实时采集设备数据并通过区块链存证确保不可篡改，再依托Hadoop+Spark数据中台清洗关联，实现“企业-园区”数据同源；针对智能预警，联合省气象局训练LSTM+注意力机制模型，整合气象数据（风速、风向、湿度）与企业工艺数据（生产负荷、原辅材料用量），构建VOCs无组织排放预测模型；针对兼容性，开发低代码适配器，无需企业更换系统即可完成数据对接。
• 项目上线后，园区环保监管效率提升60%（人工巡检频次从周3次降至周1次），企业治污设施运行率升至92%，VOCs排放浓度下降28%，助力园区提前3个月完成年度减排目标。平台获“2023年度长三角智慧环保优秀案例”，我作为负责人在园区绿色发展论坛分享经验，后续推动公司与3个同类园区达成合作。我个人也完成了从“系统模块负责人”到“全项目统筹者”的能力跃迁。

某地级市化工园区恶臭污染物精准溯源与动态管控系统开发项目

• 某地级市化工园区恶臭投诉占园区总投诉量的35%，传统手工监测（每月1次）无法捕捉瞬时排放，溯源依赖人工排查（耗时24小时以上且准确率不足40%）。我的职责是负责恶臭监测算法开发与系统集成，目标是实现“实时监测-快速溯源-源头管控”闭环，解决园区恶臭治理痛点。
• 项目核心难点：一是恶臭组分复杂——涉及硫化氢、氨、甲硫醇等10余种物质，单一传感器无法覆盖；二是溯源精度低——缺乏企业精准排放清单与气象扩散模型结合的方法，导致溯源结果偏差大。
• 技术突破上，选用电化学+PID复合传感器阵列，实现对12种主要恶臭物质的实时监测；开发基于随机森林的污染物组分识别算法，通过训练10万条历史监测数据，实现组分识别准确率90%以上；结合AERMOD气象扩散模型与企业历史排放清单，构建“点源-面源”混合溯源模型，当恶臭超标时，15分钟内定位到具体企业或路段。
• 系统落地后，园区恶臭投诉率下降50%，溯源时间从24小时缩短至1小时内，协助企业排查出3个隐蔽无组织排放口，园区恶臭达标率从68%提升至89%。此项目让我深度掌握了恶臭监测与溯源的核心技术，为后续承接大型工业园区智慧管控项目积累了关键经验，也奠定了我在“细分污染物精准治理”领域的技术壁垒。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。