研究方向：

长期从事区域/流域尺度下污染物的多介质环境行为与跨界面迁移通量研究，聚焦于水-气-土-沉积物复杂界面的物质交换过程，形成了“理论模型创新—原位监测技术突破—智能算法赋能”三位一体的研究特色。具体研究方向包括：

1、区域/流域“源-径-汇”全过程识别与清单构建

综合运用地统计学、多元统计（PCA-MRA、HCA）和受体模型（PMF），开展多环芳烃（PAHs）、持久性有机污染物（POPs）等在不同环境介质（土壤、沉积物、大气、地下水）中的定量源解析。结合后向轨迹模型（HYSPLIT）和3D-CWT方法，识别污染物长距离输送的空间源区。同时，发展基于多属性决策（MADM）的筛选方法，建立了京津冀地下水优控污染物清单，为区域复合污染协同治理提供靶向目标。

2、多介质跨界面传质理论与通量原位量化

针对疏水性有机污染物（PAHs、PCBs等）和关键水质指标（溶解氧），创新性地提出了渐变多层瓶颈边界理论，推导了紊流扩散通量的幂函数模型（PFM）和分子扩散通量的指数模型（EFM）。通过耦合高分辨率被动采样技术与热通量-梯度法，率先实现了湖泊/河流中污染物在“沉积物-水-气”多界面的原位涡流扩散通量直接量化，突破了传统静态培养法低估实际通量的技术瓶颈。相关方法可推广至营养盐、气体及其他溶解态物质，为水环境质量基准制定与修复效果评估提供了科学工具。

3、强水动力扰动下的溶解氧动态机制与缺氧预警

针对沿海平原闸控河网频繁调水引发的突发性缺氧问题，建立了基于二级反应动力学的沉积物耗氧速率模型，提出了“悬浮沉积物等效堆积厚度（hs）”这一核心量化指标，精准刻画了沉积物再悬浮对内源耗氧物质的释放贡献。通过耦合大气复氧与沉积物需氧（SOD）过程，构建了多界面溶解氧动态预测模型，揭示了闸控调度下溶解氧“初始衰退-调控复氧-平衡稳定”的三阶段演化规律。该模型已在上海金汇港得到高精度验证（平均相对误差<5%），为水闸优化调度和水生态风险管控提供了决策支撑。

4、环境大数据挖掘与智能化监测技术开发

基于Python语言平台，开发了面向大气污染物时间序列的周期性行为提取算法（FFT-伪F统计量）和浓度预测模型；利用计算机视觉（CV2）模块对在路车辆视频进行实时解析，构建城市道路CO₂排放因子测算模型。此外，团队研发了多种无动力、高空间分辨率的原位被动采样器（涵盖湖面空气、表层湖水、沉积物孔隙水等介质）及配套的通量计算软件，形成了“采样-分析-建模”全链条的技术体系。

紧扣我国长江流域、京津冀及长三角区域生态环境保护的重大需求，强调原位现场观测与理论模型的深度互馈，注重环境化学与环境物理、大气科学、水动力学、人工智能的交叉融合，在有机污染物跨环境介质迁移过程领域形成了从基础理论到实践应用的方法学优势。

关键词：

持久性有机污染物环境行为研究

l 污染物的赋存特征、迁移过程及源解析；

l 道路交通持久性有机污染物排放特征研究；

l 长三角地区空气沉降研究；

l 相间迁移（土-气交换、水-气交换、水-土交换、水-沉积物交换）；

l 污染物空气远距离迁移和空间源区定位分析；

l 疏水性有机污染物的被动采样；

风险评估和优先控制污染物筛选

l 环境风险评估；

l 多属性（准则）决策；

环境遥感技术

l 地表覆盖和土地利用分析；

l 地表温度反演；

大数据分析

l 时间序列分析；

l 时频分析；

l 周期性行为解析；

l 视频动态信息提取和解析；