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美国密歇根大学安娜堡分校招收全奖博士生和博士后各1名-水文气象水资源极端气候AI
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美国美国密歇根大学安娜堡分校(University of Michigan – Ann Arbor) 环境与可持续发展学院(School of Environment and Sustainability) 杨天天教授课题现组招收1名全奖博士生（包括学费及生活费），计划2027年秋季入学。同时招收博士后 1名。欢迎有水文学、水资源管理、数据科学、AI/DL、极端气象、气候变化、土木/水利工程相关背景或对以上领域的科研感兴趣的同学申请。博士生面试会在2026年10-11月进行，2027秋季入学申请截止时间为2026年12月1日。博士后开始时间为2027年上半年或中旬 (可根据实际情况延后)。 博士生和博后职位导师面试即可开始，招满为止。 导师简介 杨天天博士现任密歇根大学安娜堡分校(UMich) 环境与可持续发展学院(SEAS) 担任终身副教授。在此之前，他于2009年获得清华大学学士学位，2015年获得加州大学尔湾分校(University of California Irvine)土木与环境工程系博士学位，师从美国工程院院士，中国科学院外籍院士Soroosh Sorooshian教授。2015年博士毕业后，杨天天从业于荷兰Deltares研究所，关注气候变化，极端气候，以及自然灾害下水文水资源变化以及水库以及水利设施的系统运行与优化。前后参与美国Bonneville Power Administration 的关键水库优化软件开发，以及美国NOAA National Weather Center下13家河流预报中心水文预报决策工具的开发与调试。杨天天博士的科研链接了水文科学，大气科学，土木工程，利用地学大数据理，AI以及 深度学习解析水文气候系统的多尺度响应，并通过物理和概念性水文模型，水库优化模型，和政府水文局合作将AI以及深度学习知识应用于相关的实际水文预报，洪水预报，水库以及水电规划，和系统工程设计以及决策支持。他的研究重点关注：水文/气候极端事件（降水、融雪、洪水、野火等）模拟，及统计分析；AI、DL在气候变化，水文水资源的应用；大型水库系统运行与优化，工程安全设计，水电开发等等。 学校简介 密歇根大学（University of Michigan, UMich）是卡内基R1研究型大学，被誉为“公立常春藤”，与加州大学洛杉矶分校（UCLA）、加州大学伯克利分校（UCB）并称为美国公立大学“三巨头”。在《U.S. News 2026》全美公立大学排名中位列第3名，全美综合排名第21位。 UMich的学术水平和综合排名（全美第20）可与多所美国顶尖私立名校比肩，例如，莱斯大学（全美第17）、UCLA （全美第18），范德堡大学（全美第19）、卡内基梅隆大学（全美第21）、北卡教堂山（全美第25），南加州大学（全美第27）。 在工程、环境与可持续发展、医学、社会科学等领域，UMich科研实力雄厚，其环境与可持续发展学院（SEAS）在气候变化、淡水资源和可持续发展研究方面享有国际声誉。 Umich长期稳居世界大学前30。 学校位于密歇根州安娜堡市（Ann Arbor, Michigan），距底特律都会区仅40分钟车程。Ann Arbor是一座典型的大学城，多次入选《Livability》全美最佳居住城市榜单，并被《U.S. News》评为全美最佳大学城之一。生活便利，市区内有多家亚洲超市与餐馆，文化氛围浓厚，艺术、音乐和体育活动活跃。底特律不仅是美国少数“四大职业体育联盟”球队齐全的城市之一（NBA底特律活塞队主场“小凯撒球馆”坐落于此），同时也是“汽车之都”，聚集了福特（Ford）、通用汽车（GM）、莱斯勒等世界500强企业总部。密歇根州由于毗邻加拿大多伦多和五大湖，淡水以及水冷资源丰富，近年来AI产业和数据中心在底特律与安娜堡迅速发展，OpenAI 在Ann Arbor附近会建造北美最大数据中心，就业机会如雨后春笋般涌现，为学生和科研人员提供了广阔的发展空间，和学生毕业后新型行业的工作机会。工作单位包括芯片巨头科雷（KLA），google at ann arbor, Woven by Toyota, 等新兴科技企业。 申请要求 基础要求 • 满足UMich Rackham Graduate School研究生院基本要求 • 水文学、水资源、大气科学、AI/DL、数据科学、土木，环境，水利工程，地理信息，水-能源-粮食，等相关背景 • 有严谨的学术态度，积极向上，有创新科研能力，能够在团队环境中开展科研工作 具有以下经验的申请人可以被优先考虑；如果没有也欢迎提交申请，您将在未来逐步获得这些经验： • 数值模拟类申请人（以下一项或多项均可）: 有相关水文模型运行经验（包括但不限于Sac-SMA、 VIC、 SWAT、 WRF-Hydro、Noah-MP），AI/DL 应用与开发经验 （LSTM、 Diffusion Model）、大气模式（WRF, MPAS, CESM or E3SM）经验 • 数学统计分析类申请人，有简单的机器学习经验(Scikit-learn, PyTorch, Keras, image processing, deep learning with PyTorch等) • GUI开发，Geospatial data分析与可视化，后端AI模型可视化经验 欢迎感兴趣的同学发邮件至导师umich邮箱 yangtt@umich.edu，并附上个人简历，本科成绩单，托福或者雅思成绩（博士生申请必须有有效成绩），GRE成绩（如果有），及简单研究兴趣概述（research statement）。如有相关科研经历或成果，也可在邮件正文或附件中详细说明。除了邮件联系，导师微信：tiantiay，加微信时候请注明真实姓名，本科院校，以及申请博士还是博士后职位。 |
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