近日，全国博士后管委会办公室、中国博士后科学基金会公布了2026年度中国博士后科学基金第79批面上资助拟资助人员名单，我院共4位博士后：彭博哲子、李乐乐、杜桦、程勇获批该项目。

项目名称：

数智融合驱动下再就业老年人“出行—暴露”耦合互馈机制研究

项目简介：

课题立足于交通强国、健康中国与积极应对人口老龄化等国家战略深度交汇的时代背景，融合大数据与人工智能技术构建“行为识别—暴露评估—互馈建模”三维一体研究框架，深入解析再就业老年人时空出行特征、环境暴露风险及其互馈作用机制，旨在为全龄友好城市规划、交通污染政策、延迟退休配套措施等提供具有空间精准性的科学依据。

负责人简介：

彭博哲子，工学博士，现为北京大学城市规划与设计学院博雅博士后（合作导师：赵鹏军 教授）。目前研究主要聚焦：（1）未来城市交通系统；（2）新能源汽车出行行为；（3）交通大数据模型等。

项目名称：

城中村改造赋能服务业升级的时空效应与演化机制研究——以杭州为例

项目简介：

面向实施城市更新行动与建设现代化产业体系的国家战略需求，本研究以杭州市城中村改造为研究对象，围绕“城中村改造—要素环境优化—经营主体决策—服务业升级”构建兼顾静态分析与动态演化的综合分析框架，并结合实证研究与仿真模拟系统考察城中村改造赋能服务业升级时空动态效应及其非线性演化机制，旨在为我国超大特大城市统筹推进城中村改造与服务业升级协同转型提供理论支撑与决策参考。

负责人简介：

李乐乐，北京大学城市规划与设计学院博士后，合作导师为仝德研究员/长聘副教授。毕业于浙江工业大学管理学院，获管理学博士学位，曾获国家留学基金委（CSC）资助赴美国犹他大学地理系联合培养。主要研究兴趣为城市更新、城市扩张。近年来参与教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目、国家社会科学基金后期资助项目等多项课题。

项目名称：

耦合机器学习及智能体建模的居民出行低碳转型模拟

项目简介：

本项目以深圳市居民低碳出行为研究对象，围绕“政策干预—行为响应—碳排放演化”开展研究。融合对抗逆强化学习、智能体建模（ABM）及代理模型等方法，构建居民出行行为仿真与碳排放评估框架，揭示不同激励政策对居民出行选择及碳减排的影响机制，实现高效、多情景政策模拟与评估，为城市交通低碳转型和“双碳”目标提供科学决策支持。

负责人简介：

杜桦，北京大学城市规划与设计学院博士后，主要研究兴趣为城市可持续发展与低碳转型，致力于结合机器学习及智能体建模（ABM）等方法，构建数据驱动的居民行为决策模型，揭示个体行为与宏观系统演化之间的动态交互机制。骨干参与深圳市自然科学基金资助项目，广东省自然科学基金项目等工作。担任Nature energy, Transportation Research Part D: Transport and Environment, Habitat international, Journal of cleaner production等期刊审稿人。

项目名称

面向城市臭氧污染来源识别的机制约束方法研究

项目简介

大气臭氧污染是我国当前城市空气质量持续改善过程中面临的重要问题。本项目面向城市臭氧污染精准识别与差异化防控需求，拟融合大气环境监测大数据、人工智能方法与大气化学机制信息，发展面向城市臭氧污染来源解析的机制约束研究框架，进一步提升复杂城市环境下臭氧污染成因识别的科学性和稳定性。

负责人简介

程勇，北京大学城市规划与设计学院博士后，北京大学博士。研究兴趣包括大气环境大数据与人工智能、全球与区域大气污染时空演变及驱动机制。

图文：彭博哲子、李乐乐、杜桦、程勇

审核：邱玉叶