应我院邀请，12月21日下午，浙江大学张荣茂教授在腾讯会议上作了题为《KrigingsOver Space and Time Based on a Latent Low-Dimensional Structure》的报告。相关师生聆听了此次报告，报告由施建华教授主持。

报告中，张荣茂教授首先介绍了大型时空数据的最佳预测方法—kriging方法，以及在kriging中解决协方差估计问题的办法，包括：降秩近似、稀疏近似、满标度近似值，并指出它们所存在的局限性，引出一个新的简化近似方法—潜在降阶模型；然后，张荣茂教授介绍了模型中的参数如何估计和通过空间上的随机分区进行聚合；接着，张荣茂教授分析了空间和时间上的kriging以及在不同条件下的渐进理论的性质与预测表现；最后张荣茂教授举了一个实际例子—月气温，对其进行预测，并对本次报告的内容做了总结。报告结束后，在座的师生就相关研究问题进行了探讨和交流。

张荣茂，浙江大学数学学院与数据科学中心教授，统计所所长、浙江省现场统计研究所副理事长。2004年在浙江大学获得博士学位，2004年7月-2006年6月在北京大学从事博士后研究，2006年至今在浙江大学工作，多次访问香港科大、香港中文大学和伦敦政治经济学院。主要从事非平稳时间序列和高维空间数据的理论与应用研究，已发表SSCI/SCI论文近40篇，发表的杂志包括Ann. Statist.，J. Amer. Assoc. Statist., J. Econometrics等。2015年获浙江省杰出青年基金，主持国家自然科学基金和省部级基金项目多项，现任J. Korean Statist. Soc.（SCI期刊）和Intern. J. Math. Statist.的编委。