王颖
特别副研究员/卓越百人/硕士生导师

电子邮箱：yingw@buaa.edu.cn；wy2012bnu@126.com

研究领域：
环境基准与标准，环境统计与建模，水文水资源

学习经历：
2006-2010，北京师范大学，统计学学士
2007-2010，北京师范大学，国际经济与贸易学士（双学位）
2010-2012，北京师范大学，教育学硕士
2012-2016，北京师范大学&中国环境科学研究院，环境科学博士

工作经历：
2016-2018，中国环境科学研究院，博士后
2017.11， 香港大学，生物科学学院太古海洋科学研究所，访问
2018-至今，北京航空航天大学，空间与环境学院，卓百副研究员

获奖：
Oral Presentation Prize, the Royal Society of Chemistry, 4th Environmental Eco-Toxicology Conference，2017
2017年中国环境科学研究院年度优秀论文奖

主持或参加科研项目：
国家自然科学基金青年基金“典型过渡金属水生生物急性毒性阈值预测研究”，2017-2019
中国博士后科学基金面上项目，2016-2018
中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室开放课题，2016
国家自然基金委创新研究群体项目，“水质基准理论与方法”，参加，2016-2022
环境保护部国家基准管理业务化工作，国家环境基准管理项目，参加，2016-2018

代表性研究成果：
Ying Wang, Fengchang Wu*, Yuedan Liu, et al.. Effect doses for protection of human health predicted from physicochemical properties of metals/metalloids. Environmental Pollution. 2018, 232: 458-466
Ying Wang, Chenglian Feng*, Yuedan Liu, et al.. Comparative study of species sensitivity distributions based on non-parametric kernel density estimation for some transition metals. Environmental Pollution, 2017, 221: 343-350.
Ying Wang, Fengchang Wu*, Yunsong Mu, Eddy Y. Zeng, et al.. Directly predicting water quality criteria from physicochemical properties of transition metals, Scientific Reports, 2016, doi: 10.1038/srep22515 (2016).
Ying Wang, Fengchang Wu*, John P. Giesy, et al.. Non-parametric kernel density estimation of species sensitivity distributions in developing water quality criteria of metals, Environmental Science and Pollution Research, 2015, 22(18): 13980-13989.
Hongrui Wang, Cheng Wang*, Ying Wang, et al.. Bayesian forecasting and uncertainty quantifying of stream flows using Metropolis–Hastings Markov Chain Monte Carlo algorithm. Journal of Hydrology, 2017, 549: 476-483.
王颖，符志友，冯承莲，何佳，刘昌明*，葛察忠. 水质基准与标准对我国环保产业的拉动分析. 中国环境管理, 2017, 9(4): 13~19
王颖，冯承莲*，穆云松，何佳，郄玉，吴丰昌. 非参数核密度估计在铜、银物种敏感度分布中的应用. 中国环境科学, 2017, 37(4): 1548~1555
王颖，冯承莲，黄文贤，刘越丹，马燕，张瑞卿，吴丰昌*. 物种敏感度分布的非参数核密度估计模型, 生态毒理学报, 2015, 10(1): 215-224.
王颖，洪思扬，谢琼，马帅，王红瑞*. 云台山风景区地表水水环境质量研究, 北京师范大学学报（自然科学版）, 2014, 50(6): 644-650.