UP简历小U

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资深城市气候分析师，精通气象数据分析与建模，具备将复杂气象信息转化为切实可行的城市规划建议的能力。熟练运用GIS、MATLAB、Python等专业软件，在城市热岛效应缓解、风环境优化及极端天气风险评估方面拥有丰富经验。致力于通过数据驱动的策略，提升城市韧性和可持续发展水平。

某知名城市规划设计院

2021-07 - 2024-05

主导或参与8+个大型城市规划项目中的气候可行性研究与环境影响评估，包括新城开发、旧城改造及片区详细规划，提供基于气象数据的专业建议，使项目规划方案的气候适应性平均提升15%。
利用WRF、ENVI-met等模型对城市热岛效应、风环境、空气质量扩散进行模拟分析，为规划设计部门提供精准的气候风险与机遇评估报告，有效指导了3个重点区域的通风廊道设计和绿地系统规划。
开发并优化基于Python和MATLAB的自动化气象数据处理与可视化脚本，将数据分析效率提升30%，并能够快速生成多维度可视化图表，支持快速决策。
负责GIS平台上的气象数据集成与空间分析，将气象要素与城市空间结构进行耦合分析，为生态城市建设和韧性城市规划提供数据支撑，成功应用于5个绿色建筑设计方案中，实现了平均能耗降低10%。
定期向政府部门及客户汇报项目进展与分析成果，撰写10+份专业技术报告，确保气象数据分析结果能够准确地转化为可实施的规划建议。

中国科学院大学（硕士期间科研项目）

2019-03 - 2021-05

项目背景： 针对城市化进程中日益严峻的城市热岛效应问题，旨在通过多源数据融合分析，提出有效的缓解策略。
个人角色： 项目核心成员，负责气象数据获取、模型模拟与数据可视化。
关键行动：
- 收集并处理卫星遥感（Landsat、MODIS）地表温度数据、地面气象站观测数据及城市土地利用/覆盖数据。
- 利用WRF模式进行高分辨率城市气候模拟，模拟不同情景下的城市热岛强度变化，模型精度达到92%。
- 在GIS平台上进行空间分析，识别热岛效应高发区域，并结合城市规划要素，提出绿地布局优化、水体配置、高反射材料应用等3类具体缓解方案。
- 开发Python脚本实现数据自动化处理与结果可视化，将分析周期缩短20%。
项目成果：
- 成功识别并量化了3个典型城市的20个主要热岛区域。
- 提出的缓解策略在模拟中显示可使局部区域夏季平均气温降低1-2°C。
- 研究成果发表于《环境科学学报》，并被1项城市规划项目采纳为设计参考。

南京信息工程大学（本科毕业设计）

2017-09 - 2018-05

项目背景： 研究城市建筑群对风环境的影响，并通过优化建筑布局改善城市通风状况。
个人角色： 独立完成人，负责模型构建、模拟分析及结果解读。
关键行动：
- 收集项目区域的建筑CAD图纸、地形数据和气象站历史风向风速数据。
- 使用ENVI-met软件建立高分辨率城市微气候模型，模拟不同建筑布局方案下的风速场和湍流分布。
- 分析风速、风压分布特征，识别不利于通风的区域和风道，并提出2种建筑朝向和间距的优化方案。
- 通过可视化工具对模拟结果进行展示，直观呈现优化前后风环境的变化。
项目成果：
- 成功模拟并评估了1个城市街区在多种建筑布局下的风环境特征。
- 优化方案显示可使街区平均风速提升10-15%，有效改善了局部区域的通风条件。
- 毕业设计获得“优秀毕业论文”荣誉，为后续城市规划研究奠定基础。