报告会上，崔语嫣博士介绍了如何“自上而下”地利用大气甲烷浓度去定量区域甲烷排放，该方法可以评估和改进已有的排放清单，从而减少对排放源量化的不确定性。研究选用2010年夏天美国国家实验室和多所高校在加州开展的一次大型野外观测实验得到的高时空分辨率下甲烷浓度数据，利用质量平衡方法(mass balance)和贝叶斯反演模型(Bayesian inverse modeling)这两种有效的“自上而下”方法，推算大气中甲烷排放量。

　　会后，崔语嫣博士参观了大气物理化学研究室，并与科研人员进行了交流。

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　　背景资料：

　　崔语嫣博士，2008年本科毕业于中山大学，2013年在美国圣路易斯大学获得气象学博士学位。2013年至今，先后在科罗拉多大学博尔德分校、国家海洋和大气管理局从事研究工作，目前是美国加州空气资源委员会空气污染专家，近年来在ACP、GRL、EST等国际著名期刊上发表SCI论文10余篇。