把复杂的環境数据化
　　了解世界各地土壤成分、水文过程或者气候类型的变化规律，对于改善地球环境、为人类造福很有益处。为此，科学家每天都会测量并记录环境数据，然后将这些数据抽象成数学变量和矩阵，再通过数学理论加以分析。
　　比如，科学家想要了解一条河流将会何去何从（是否会干涸、是否会改道等），他们就需要标识出径流各处的时空坐标、流速、径流量，以及考察河流流域的地理特征，包括流域面积、河网密度、河道坡度、沿岸植被状况等数据，然后通过电脑模拟画出各种“水文过程线”；又比如，科学家想预测某个时期某地的降雨概率，就至少要处理气温、降雨量、气压、风力风向的长期观测值，它们可以是月平均值、年平均值、也可以是每日特定时刻的数值，然后根据统计学的知识作出判断。
　　显然，这些环境数据的规模之庞大、构成之复杂是超乎了常人想象的，科学家需要高超的数据处理能力才能尽可能准确合理地利用它们，而中国，就有一位非常善于利用数据来研究环境的科学家，她就是孙莹。
　　孙莹生于中国山东，她天资聪颖，求学阶段一直是位“学霸”级别的人物。2003年，孙莹本科毕业于清华大学数学系，3年后，她又在清华大学拿到了数学硕士学位。出于对统计学的兴趣，孙莹随后前往美国德克萨斯农工大学专攻统计学理论。在2011年拿到博士学位后，孙莹来到气象学氛围浓厚的芝加哥大学做博士后，在那里她将自己所学的统计学理论用于大气和海洋科学，多次成功预测出极端天气。不久之后，俄亥俄州立大学统计学系又聘请她来做助理教授。
　　年轻的数据新星
　　虽然在美国的学术生涯很顺利，但孙莹还是想得到更多的挑战。2014年，沙特阿拉伯投资重金新建的“土豪”大学——阿卜杜拉国王科技大学向她发起了执教邀请。这座世界上国际化程度最高的大学，从世界各地网罗了大批国际人才，考虑到这里实力雄厚且有利于开阔眼界，孙莹接受了邀请，成为该校的第二位统计学方面的专家。
　　在阿卜杜拉国王科技大学，孙莹迅速组建了自己的研究团队。她在数学最高学府已经学习多年，在计算数学、统计学方面早已有了扎实的功底，现在她与环境科学的精英们合作，继续用数据来研究环境。
　　2016年，孙莹开发出一种用于检测臭氧浓度是否异常的统计学方法。虽然在高层大气中，臭氧能够使我们免受来自太阳的紫外线的伤害，但是在地面环境，臭氧是一种污染物，可以使人眼睛过敏、呼吸困难，并能造成光化学烟雾（这种有毒的烟雾能够造成交通事故）等严重的空气质量问题。因此，科学家常常需要测量并分析与臭氧水平相关的环境数据。孙莹发明了一种统计学方法，能够从大量传感器数据中迅速得出某一时段或者某一区段的臭氧浓度的局部峰值，准确检测出臭氧浓度的异常情况——该理论已经成功地应用于法国诺曼底地区的空气质量监控系统中。
　　数据控大展才华
　　基于孙莹对于环境统计学的贡献，她获得了2016年美国统计学协会以及美国交通运输研究学会的“最佳研究论文奖”，还获得了2016年“阿卜杜勒·艾尔—沙拉维青年研究员奖”——这一奖项由国际环境计量学会颁发，很少会授予助理教授。
　　2017年，孙莹的研究更上一层楼，高质量论文一篇又一篇发出来，震动了科学界。每天，世界各地700多处气候监测站都会释放两次无线电探空仪，用来收集高层大气的压力、温度、风速等数据，这是科学家目前唯一一种可以直接测量地球高层大气的方式。但是，无线电探空仪上的传感器身处高空环境，常常会产生不准确的数据，影响天气预报和气候建模。2017年2月，孙莹发表了能够帮助无线电探空仪自动清除错误测量数据的统计学方法。孙莹利用独特的统计学方法，就能够从传感器数据中区分出“极端值”（正确的数据）和“随机错误值”，并把后者滤除。3月，孙莹又发表论文，提出一种特殊的箱线图绘制法，能够让庞大、复杂的测量数据可视化，从而更容易从中提取信息。10月，孙莹又发明了一种数学近似方法，能够帮助科学家准确快捷地处理规模庞大的数据集，减轻计算负担，她的这种方法帮助科学家分析了200多万份美国密西西比河流域的土壤、水分测量数据，准确地解释了当地的水文过程。这一年，孙莹又获得了美国统计学协会的“杰出成就勋章和前沿研究家奖”。
　　在自然环境较差的中东，孙莹希望自己今后的数据分析技术能够多用于研究沙尘污染或者极端天气，这对中东以及全世界都有好处。孙莹明白，影响环境的因素非常复杂，只有正确的、科学的方法才能帮助科学家充分利用那些复杂数据的价值，所以，自己的研究意义重大，还需要继续努力。