报告中，陈老师从五个方面进行了学术内容分享。首先，陈老师向我们展示了臭氧研究对大气污染防治的重要意义，并对后续实验中使用到的研究数据、统计模型以及评价验证方法等研究背景进行了大致的介绍。随后，陈老师就基于遥感廓线的日级臭氧时空关联深度学习估算方法研究进行了详细介绍，为我们展示了基于ST-DBN机器学习方法对研究区进行臭氧刻画的时空分布特征。

  接下来，陈老师向我们介绍了融入臭氧前体物与模拟数据的日级臭氧估算方法，使用ST-LightGBM方法将底层输出产品与臭氧前体物遥感卫星产品进行融合，提升了对臭氧的时空模拟能力。为了进一步提升高定量评价和稳定的制图效果，陈老师展示了基于残差校正的小时级臭氧估算方法，继续结合ST-LightGBM模型构建残差校正框架，并引入高分辨率环境要素，对臭氧浓度进行了逐小时的估算模拟，实现高空间梯度要素和多源数据的精细融合。最后，陈老师对研究工作作出总结，并对未来研究方向进行展望，拓宽了我们对相关学术内容的视野。