1月11日晚，大气所 “发现-科研”主题研究生第七期学术沙龙活动在腾讯会议平台火热开播。来自大气所2018级的两位优秀硕士生——王亭、周浩，以及来自复旦大学的陶灵江博士为同学们带来了干货满满的科研技能和科学知识分享。 

　　首先由大气所的王亭硕士作了题为《从NCL到Python入门》的报告。学术沙龙首次科研技能类的报告受到了同学们火热追捧，在线人数一度超过120人。报告从Python的安装开始娓娓道来，以实例的方式介绍了Python可视化、Python时间处理和Python的实用小工具，并对比了NCL和Python在处理数据和画图方面的异同，方便同学们快速从NCL转战Python。接着由大气所的周浩硕士报告《散射辐射对陆地生态系统生产力的影响研究》，他十分生动形象地讲解如何基于人工神经网络（ANN）以及再分析资料（MERRA）反演超过200个FLUXNET站点的散射率数据，并且展示了该数据定量评估全球站点尺度上的散射施肥效应。最后由复旦大学的陶灵江博士报告《从最优误差增长角度探讨ENSO第二类可预报性问题》，他深入浅出的从最优化角度，讲解了如何基于条件非线性最优参数扰动方法，探讨控制ENSO增长的两个关键海气耦合参数（风-SST反馈系数和温跃层强迫系数）不确定性对ENSO预测的影响，从而显著提高了识别两类El Nino事件的准确度。 

　　本次学术沙龙新增了科研技能类报告，深受同学们好评。通过朋辈之间的科研技巧分享与交流，研究生能够少走弯路，快速掌握实用技能，从而提高科研效率。（研究生会 供稿） 

　　图1. 报告人正在汇报 

　　图2. 线上会议火热进行中