博士职位—瑞士苏黎世联邦理工（QS 7）—基于机器学习的河流流量和水温预测

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申请截止日期：招满即止

专业领域：气候/环境科学、水文学、物理学、统计学、应用数学、计算机科学

苏黎世联邦理工学院（英语: ETH或ETH Zurich; 德语: Eidgenössische Technische Hochschule Zürich），由瑞士联邦政府创建于1854年，与姊妹校洛桑联邦理工学院一起组成瑞士联邦理工学院，是瑞士联邦经济事务、教育与研究部的一部分，坐落于瑞士苏黎世。ETH作为IDEA联盟、全球大学高研院联盟、国际研究型大学联盟、全球大学校长论坛等一系列联盟成员， 专注于工程技术、自然科学与建筑学的教育与研究，被誉为“欧陆第一名校” 。

阿尔伯特·爱因斯坦、X射线发现者伦琴、泡利不相容原理发现者泡利、现代计算机之父约翰·冯·诺伊曼、鸟巢设计师雅克·赫尔佐格、北京大学前校长周培源等都是ETH校友。截至2019年11月，ETH走出了32位诺贝尔奖得主、2位菲尔兹奖得主、2位普里兹克奖得主和1名图灵奖得主。2024QS排名第7位。

1、职位介绍

⭐️苏黎世联邦理工学院的土地气候动力学小组正在寻找一名博士候选人，利用机器学习研究瑞士水温和河流流量的变化，以支持能源系统科学。苏黎世联邦理工学院的土地气候动力学小组正在寻找一名博士候选人，利用机器学习研究瑞士水温和河流流量的变化，以支持能源系统科学。

⭐️河流流量和水温都是能源系统中的重要因素，因为它们直接影响水力发电并影响火力发电厂的冷却效率。在瑞士，人为气候变化正在影响河流和溪流的水量和温度，从而引发了有关能源系统相关风险的合理问题。为了加深我们对气候变化对水流量和温度影响的理解，目标是利用机器学习进行水文建模的最新进展，开发瑞士每日水温和河流流量的空间连续数据驱动模型。这些将与气候预测相结合，以调查气候变化在多大程度上增加了河流热浪（与火力发电厂有关）和水文干旱（可能对水力发电构成威胁）的风险。

⭐️该研究将在“瑞士能源转型弹性基础设施”项目中进行，该项目由瑞士能源研究能源转型 (SWEET) 计划与国家气候服务中心 (NCCS) 合作资助。

2、任务

⭐️作为一名博士生，您将在水文和气候科学的交叉领域进行定量和理论研究，并研究允许联合预测瑞士未测量地点的流量和水温的方法。这涉及将深度学习方法应用于现场观测，并将生成的模型与气候模型模拟一起使用，以探索瑞士过去和未来的流量和水温极值。

3、资格

⭐️您拥有气候/环境科学、水文学、物理学、统计学、应用数学、计算机科学或相关领域的硕士学位（或您即将毕业）。


⭐️您具有创造性的个性，喜欢独立解决科学问题以及团队合作。


⭐️您对陆地气候变化和水文极端事件有着浓厚的兴趣。


⭐️您热衷于使用定量方法，重点是统计数据分析和/或大规模物理建模。


⭐️您精通适合数据分析的脚本语言（例如 Python），了解机器学习库（例如 PyTorch）将大有裨益。

⭐️您能流利地说和写英语。

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