👨🔬 个人简介
我是一名专注于大气科学与环境气溶胶研究的科研工作者。目前的研究兴趣主要集中在气溶胶颗粒物的微观形态分析以及基于深度学习的图像生成与处理。
🛠️ 技术栈与工具箱
在日常的“数字实验室”中，我主要使用以下工具构建研究工作流：
- 深度学习与图像处理：熟练使用 Python，依托 PyTorch 搭建神经网络（如 CycleGAN），并结合 OpenCV 与 ImageJ 进行图像分割与特征提取。
- 3D 建模与重建：运用 Blender 及其 EMBS 插件进行气溶胶聚集体的三维建模与多角度渲染。
- 数据分析与机器学习：使用 Weka 进行传统机器学习模型的训练与特征分析。
- 自动化与部署：日常使用 OpenClaw 进行流程自动化，熟悉轻量级云服务器配置与小程序开发。
🔬 核心研究项目
- 基于 Sim2Real 的电镜图像生成工作流：通过 Blender 生成 3D 碳烟团簇的合成图像并引入物理噪声，将其作为 CycleGAN 模型的训练集，生成高逼真度的 SEM/TEM 电镜图，以弥补真实环境观测数据的稀缺。
- 含铁颗粒物理化特征演变：系统研究了北方沿海城市春季沙尘与非沙尘期间 PM2.5 中含铁颗粒的形态与化学特征演变。
📝 学术发表 (Publications)
- Wang, W., Wang, Y., Shao, J., et al. (2025). Morphological and chemical characteristics of Fe-bearing particles during dust and non-dust periods in spring (2023) in a northern coastal city. Atmospheric Environment, 362, 121573.
https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2025.121573