马宗伟，南京大学环境学院副教授，博士。兼任中国环境科学学会环境规划专业委员会委员等。
长期从事基于大数据和机器学习的大气污染暴露与健康影响评估、气候变化背景下自然灾害级联风险分析、多尺度环境风险驱动因素识别与调控研究。主持国家自然科学基金面上项目、青年科学基金项目、江苏省自然科学基金青年项目等。在Environmental Science & Technology、Remote Sensing of Environment、Environment International等学术期刊发表一作/通讯论文60余篇，其中3篇入选ESI高被引论文。拥有软件著作权和发明专利8件。获环境保护科学技术奖二等奖、高等学校科学研究优秀成果奖科技进步一等奖、日内瓦国际新技术新产品发明博览会金奖等。兼任中国环境科学学会环境规划专业委员会委员、生态环境人工智能专业委员会委员等。
1) Ma, Z.W.; Hu, X.F.; Sayer, A.M.; Levy, R.C.; Zhang, Q.; Xue, Y.G.; Tong, S.L.; Bi, J.; Huang, L.; Liu, Y. Satellite-based spatiotemporal trends in PM2.5 concentrations: China, 2004–2013. Environmental Health Perspectives, 2016, 124: 184-192.
2) Liu, M.M.; Liu, X.Y.; Huang, Y.N.; Ma, Z.W.; Bi, J. Epidemic transition of environmental health risk during China’s urbanization. Science Bulletin, 2017, 62: 92-98.
3) Liu, M.M.; Bi, J.; Ma, Z.W. Visibility-Based PM2.5 Concentrations in China: 1957−1964 and 1973−2014. Environmental Science & Technology, 2017, 51: 13161-13169.
4) Ma, Z.W.; Liu, R.Y.; Liu, Y.; Bi, J. Effects of air pollution control policies on PM2.5 pollution improvement in China from 2005 to 2017: a satellite-based perspective. Atmospheric Chemistry and Physics, 2019, 19: 6861-6877.
5) Liu, R.Y.; Ma, Z.W.; Liu, Y.; Shao, Y.C.; Zhao, W.; Bi, J. Spatiotemporal distributions of surface ozone levels in China from 2005 to 2017: a machine learning approach. Environment International, 2020, 142: 105823.
6) Ma, Z.W.; Dey, S.; Christopher, S.; Liu, R.Y.; Bi, J.; Balyan, P.; Liu, Y. A review of statistical methods used for developing large-scale and long-term PM2.5 models from satellite data. Remote Sensing of Environment, 2022, 269: 112827.
7) Shao, Y.C.; Liu, R.Y.; Yang, J.X.; Liu, M.M.; Fang, W.; Hu, L.T.; Bi, J.; Ma, Z.W. Economic Growth Facilitates Household Fuel Use Transition to Reduce PM2.5-Related Deaths in China. Environmental Science & Technology, 2023, 57: 12663-12673.
8) Liu, R.Y.; Ma, Z.W.; Gasparrini, A.; de la Cruz, A.; Bi, J.; Chen, K. Integrating augmented in situ measurements and a spatiotemporal machine learning model to back extrapolate historical particulate matter pollution over the United Kingdom: 1980–2019. Environmental Science & Technology, 2023, 57: 21605-21615.
9) Hu, L.T.; Meng, J.; Xiong, C.Y.; Fang, W.; Yang, J.X.; Liu, M.M.; Bi, J.; Ma, Z.W. City-level resilience to extreme weather shocks revealed by satellite nighttime lights in China. Sustainable Cities and Society, 2024, 101: 105167.
10) Hu, L.T.; Deng, S.D.; Ma, J.X.; Liang, K.H.; Shao, Y.C.; Liu, M.M.; Yang, J.X.; Fang, W.; Bi, J.; Ma, Z.W. Informing Risk Hotspots and Critical Mitigations for Rainstorms Using Machine Learning: Evidence from 268 Chinese Cities. Environmental Science & Technology, 2025, 59: 1619-1630.
1. 马宗伟，高海龙，刘烨彤，李潍瀚，文婷，王拯，李闯，李娜，宋文玲，汤玥，吴美玲. 太湖流域排污许可绩效评估与制度融合研究. 南京：南京大学出版社，2022.
2. 马宗伟，祁玲玲，黄琴，胡丽条，文婷，倪平，李潍瀚. 太湖流域水生态环境功能分区管理绩效评估研究. 南京：南京大学出版社，2022.
3. 毕军，马宗伟，高琪，曹国志，黄贤金. 风险评估中的科学和判断（译）. 北京：中国环境科学出版社，2021年.
4. 马宗伟. 中国城市科学研究会水环境与水生态分会. 长江大保护·大事件，第二章《科学规划 合理开发》. 北京：中国建筑工业出版社，2022.
5. Jun Bi, George Greene, Zongwei Ma, et al. China’s development and environmental risk management. In Risk Conundrums: Solving Unsolvable Problems, 112-126. London: Routledge, Taylor & Francis Group, 2017.
1. 气候相关复合极端事件环境与健康风险传导网络及适应措施研究, 国家自然科学基金面上项目 (2026-2029)
2. 耦合自然灾害的区域环境风险评估与管控研究，国家自然科学基金面上项目 (2022-2025)
3. 太湖流域重点行业排污许可制度绩效评估及完善对策研究，水专项子课题 (2018-2021)
4. 环境风险区划和地图绘制方法研究，国家第二次污染源普查数据汇总分析与第三方评估技术支持项目 (2019-2020)
5. 区域短寿命气候污染物(SLCPs)环境风险评价及驱动因素研究，国家自然科学基金青年科学基金项目 (2017-2019)
6. 基于卫星遥感的区域PM2.5精细化暴露研究，江苏省自然科学基金青年基金项目 (2016-2019)
1. 中国环境科学学会生态环境人工智能专业委员会委员（2025-至今）
2. 中国环境科学学会环境规划专业委员会委员（2023-至今）
3. Atmospheric Environmental Remote Sensing Society (AERSS), WG-8, 特邀专家（2022-至今）
4. 中国环境科学学会环境信息与遥感专业委员会委员（2021-至今）
5. 苏港澳高校环境与遥感联盟理事（2021-至今）
1. 典型环境风险智能预测与控制关键技术及应用, 江苏省科技进步二等奖 (2025，排名第七)
2. 多层嵌套的环境风险精准评估与防控关键技术及应用，环境保护科学技术奖二等奖 (2023，排名第四)
3. An Intelligent Monitoring System for Hazardous Waste，日内瓦国际新技术新产品发明博览会金奖 (2022，排名第四)
4. Environmental Impairment Liability Insurance (EIL) System，日内瓦国际新技术新产品发明博览会金奖 (2021，排名第四)
5. 大气污染健康风险管理研究，中国管理科学学会第六届管理科学奖（学术类） (2018，排名第二)
6. 环境风险全过程优化管控技术研究，高等学校科学研究优秀成果奖科学技术进步一等奖 (2016，排名十二)
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工作单位：南京大学
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