王姣
　　副研究员，硕士生导师。
　　 
　　学历及获奖经历
　　2015年毕业于美国路易斯安纳州立大学，获博士学位。
　　工作经历
　　2017年在中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所工作，2020年任副研究员，2022年任硕士生导师。
　　个人经历及担任职务
　　任全国公共卫生与预防医学名词编写委员会环境卫生学名词编写分委员会委员，安徽医科大学公共卫生学院硕士生导师。
　　主要研究方向：
　　主要研究方向包括环境污染物健康损害、气候变化健康影响、疾病对气候变化响应机制、气候变化应对政策研究等；应用机器学习、GIS、大数据等技术于健康领域。
　　过去的主要工作及获得的成果：
　　主持国家自然科学基金“基于人工神经网络的我国人诺如病毒暴发预测系统构建”项目研究，中国疾病预防控制中心“新冠病毒变异适应与感染免疫研究”子课题“新冠病毒在大气环境中的传播与主要影响因素研究”；主要参与《大气有害物质无组织排放卫生防护距离推导技术导则》、《新冠肺炎疫情期间医学观察和救治临时特殊场所卫生防护技术要求》、《新冠肺炎疫情期间重点场所和单位卫生防护指南》等多项国家和行业标准、规范的制定或修订。作为主要人员先后参加了美国国家航空航天局地球科学项目“Applications of Sensor-Assisted Nowcasting and Forecasting Environment to Florida and Alabama Beaches”和公共卫生与空气质量应用项目“Feasibility Study of Satellite-Assisted Detection and Forecasting of Oyster Norovirus Outbreaks”、大气重污染成因与治理攻关项目“重污染天气下人群健康防护与干预研究”、中央财政专项“城市室内环境健康影响调查与防护措施效果评估”、国家自然科学基金重大研究计划“空气细颗粒物及环境条件对SARS-CoV-2等典型冠状病毒传播影响研究”等课题研究。发表论文30余篇，累计引用次数321，参编著作6部，授权国家发明专利2项。
　　 
　　代表性论文及专利：5-10篇中英文，影响因子从高到低排列
　　1.Wang, X., Wang, J., Shen, J., Ji, J. S., Pan, L. J., Liu, H., Zhao, K. F., Li, L., Ying, B., Fan, L., Zhang, L. B., Wang, L., Shi, X. M. (2021). Facilities for Centralized Isolation and Quarantine for the Observation and Treatment of Patients with COVID-19. Engineering, 7(7), 908-913. 
　　2.Wang, J. Deng, Z. Q. (2016). Modeling and Prediction of Oyster Norovirus Outbreaks along Gulf of Mexico Coast. Environmental Health Perspective, 124(5), 627-633. 
　　3.Wang. J., Shen, J., Ye, D., Yan, X., Zhang, Y. J., Yang, W. J., Li, X. W., Wang, J. Q., Zhang, L. B., Pan, L. J. (2020). Disinfection Technology of Hospital Wastes and Wastewater: Suggestions for Disinfection strategy during Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic in China. Environmental Pollution, 262, 114665.
　　4.Wang, J., Pan, L. J., Tang, S., Ji, J. S., Shi, X. M. (2020). Mask Use during COVID-19: A Risk Adjusted Strategy. Environmental Pollution, 266, 115099. 
　　5.Wang, J., Jia, P., Cuadros, D. F., Xu M., Wang, X. L., Guo, W. D., Portnov, B. A., Bao, Y. H., Chang, Y. S., Song, G. X., Chen, N., Stein, A. (2017). A Remote Sensing Data Based Artificial Neural Network Approach for Predicting Climate-Sensitive Infectious Disease Outbreaks: A Case Study of Human Brucellosis. Remote Sensing, 9(10), 1018.