随着观测的数量和类型的巨大增长，以及大气模型的日益复杂，开发能够最佳利用这两者的技术势在必行。研究地点：气候与空间包括开发新的数据同化技术，以及使用经验证的统计方法。我们评估模型，生成最佳合并模型和观测数据集，并为未来的卫星平台做准备。
气候与空间和密歇根大学土木与环境工程系是地质统计反演建模和地质统计抽样设计。后者提供了有关测量的空气污染物或痕量气体分布的最佳时空信息，并有助于调查地球的碳循环。
