郑博士的研究重点在于空气污染、数据科学和计算机科学的交叉领域。他对利用机器学习模型、新兴及低成本的空气质量测量技术来精确估算高分辨率空气质量空间图特别感兴趣，这些技术包括低成本空气质量传感器、移动空气质量采样技术、以及微卫星成像等。此外，他对鉴别社区层面的热点污染源也十分感兴趣，以便有针对性地制定减缓策略，尤为关注PM2.5。他在昆山杜克大学的教学兴趣包括空气污染、大气化学、环境科学、环境化学和数据分析。

他在Science of Remote Sensing, Transactions on Machine Learning Research, 和Atmospheric Measurement Techniques等领先的学术期刊上发表了数篇论文。他2018年发表的论文Field evaluation of low-cost particulate matter sensors in high-and low-concentration environments在Web of Science引文资料库被高频率引用，迄今已被引用327次。

郑博士在2016年获得香港理工大学环境与可持续发展学士学位。随后，他分别在2018年和2021年获得杜克大学土木与环境工程硕士和博士学位。

在加入昆山杜克大学之前，他在南加州工作了2.5年，初期他在加利福尼亚空气资源委员会（CARB）工作，这是加利福尼亚州政府旨在减少空气污染而设立的州级机构。后来，郑博士转到Aclima公司，这是一家专门从事全美移动空气质量监测的初创公司。