一、学术背景要求

　　本科专业优先：环境科学、生态学、地理学、大气科学、化学

　　可接受：其他理科专业(需补充环境相关课程)

　　GPA中位数：3.5/4.0

　　25%-75%范围：3.2-3.7

　　二、先修课(强制要求)要求

　　数学/统计：微积分(多元微积分优先)、统计学(回归分析、假设检验)

　　环境基础：环境化学(如污染物迁移转化)、生态学(如种群动态模型)、气候学(如辐射平衡)

　　编程：Python或R(需完成至少1个环境数据分析项目，如用Pandas处理NOAA气候数据)

　　推荐补充：线性代数、GIS原理、遥感图像处理、环境政策概论

　　三、标化考试要求

　　GRE可接受，中位数：320(数学165-170，语文150-155)

　　豁免条件：美国本科GPA≥3.5或已获环境科学领域硕士学位

　　语言成绩托福：100-105(单项≥22)

　　雅思：7.0-7.5(单项≥6.5)

　　四、经验要求

　　研究经历：参与过环境科学实验(如水体富营养化监测)、发表过相关论文(如《Environmental Science & Technology》)或参与过教授课题组

　　实习经历：环保机构(如世界自然基金会WWF)、政府环境部门(如EPA)、咨询公司(如ERM)实习≥3个月

　　技能证书：ESRI ArcGIS认证、Google Earth Engine认证、Coursera《Python for Environmental Data Science》专项证书

　　五、中国学生申请优劣势分析

　　1.申请优势

　　量化基础好：中国学生数学/统计学成绩优异，适合环境数据科学方向

　　政策敏感度高：对国内“双碳”目标、生态保护红线等政策有深入理解，可结合技术提出创新方案

　　实习资源丰富：可通过国内环保机构(如生态环境部下属研究所)、科技公司(如阿里云碳中和服务团队)积累经验

　　2. 申请劣势

　　研究经验不足：参与大学生科研训练计划(如“校园雨水径流污染监测”)或发表短论文(如《中国环境科学》增刊)

　　跨文化沟通局限：在文书中强调对全球环境问题的理解(如“参与联合国青年环境大会”)

　　六、申请策略

　　1. 学术提升

　　量化技能提升：参与Kaggle环境数据竞赛(如“空气质量预测”)、完成Coursera《Machine Learning for Environmental Science》专项课程

　　研究经历提升：联系本科导师参与环境化学实验(如重金属吸附研究)，或申请芝加哥大学暑期研究项目(SURF)

　　2. 文书准备

　　Statement of Purpose：结合芝加哥大学资源(如“参与阿贡国家实验室的碳捕集项目”)，突出技术与环境的结合点(如“用机器学习优化湿地修复方案”)

　　推荐信：优先选择带环境科学实验课的教授(如环境化学导师)或实习 supervisor(如环保局项目主管)

　　3. 面试准备

　　技术问题：“解释主成分分析(PCA)在环境数据降维中的应用。”(需结合具体场景，如“空气质量监测站点的优化布局”)

　　行为问题：“描述你处理过的最复杂的环境数据集。”(需体现数据清洗、建模、结果解释的全流程)

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