研究问题
空气污染往往在街道和社区尺度被真实感知，但用于描述它的证据通常较为粗糙。我的博士研究关注城市中的街道、建筑、植被和活动模式如何与环境过程相互作用，从而塑造 PM2.5 的时空分布。
研究不只询问某个变量是否与空气质量相关，也进一步追问：这种关系在哪里、以怎样的尺度、通过何种机制对城市规划具有实际意义。
跨尺度证据
研究整合遥感、街景影像、监测数据与空间指标。不同数据源分别描述城市的不同层面；它们真正的价值来自在统一空间框架中的关联，而不是彼此孤立的使用。
分析流程
研究流程结合计算机视觉、空间聚类、机器学习和机理解释。预测性能只是证据的一部分，不能替代对城市形态和植被如何影响扩散、暴露与人的城市体验的理解。
应用价值
该框架可以支持不同城市环境之间的比较，识别最需要补充监测的位置，并明确哪些设计干预值得进一步验证。它将环境建模定位为一种决策支持实践：既保持科研严谨性，也能被规划与设计人员理解和使用。