為持續(xù)推動研究所青年科研人員多學科交叉，進一步拓展科研寬度，深化縱深發(fā)展，強化科研中堅力量，擴大青年科技工作者的影響力，中國科學院青促會地環(huán)所小組秉承和發(fā)揚研究所《古今風云》論壇的精神與風格，瞄準國家重大需求和科技前沿，籌辦《古今風云·青年論壇》。論壇將通過多學科融合，擴展科研維度，孵化新思路、新方向，打造青年學者蓬勃發(fā)展的新勢力、新局面。

《古今風云· 青年論壇》第二十七期將繼續(xù)聚焦陸地生態(tài)系統與全球氣候變化，在生態(tài)遙感、土壤水分利用、洪水過程模擬等方面開展深入交流。歡迎各位老師和同學參加！

時間：2025年9月25日（周四）14:30-17:30

地點：地環(huán)所巖心庫大樓1102會議室

邀請人：宋怡、張萍萍、王云強

受邀專家及報告題目

*備注：30分鐘報告+15分鐘交流

中國科學院地球環(huán)境研究所

黃土科學全國重點實驗室

中國科學院青促會地環(huán)所小組

中國科學院青促會地學分會

邀請專家個人簡介

報告1：微波遙感視角下的森林碳匯與氣候變化研究進展

樊磊西南大學教授，國家優(yōu)青，重慶市杰青，重慶英才-青年拔尖人才，重慶市學術技術帶頭人（地理學）。長期從事全球變化森林碳匯遙感，創(chuàng)新森林碳儲量的被動微波遙感監(jiān)測技術，揭示森林碳匯與氣候變化的響應機制。領導研發(fā)全球首套基于低頻被動微波（L-VOD）的森林碳儲量年際產品，服務于IPCC報告。相關成果以第一/通訊作者發(fā)表于Nature Geoscience, Nature Plants, Science Advances等頂級學術期刊。

報告2：人類主導環(huán)境下典型植被生態(tài)系統結構與功能遙感監(jiān)測與保護

李旺中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院副研究員，國家青年基金B(yǎng)類項目獲得者、中國科學院青促會優(yōu)秀會員、歐盟瑪麗居里學者、德國洪堡資深學者。曾獲中國科學院院長獎、優(yōu)秀博士學位論文獎、德國西門子獎學金。目前擔任Remote Sensing in Ecology and Conservation副主編、Geography and Sustainability青年編委。主要從事生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測、保護及其可持續(xù)發(fā)展研究，主持了國家自然科學基金（青年、面上、B類）、歐盟“地平線2020”創(chuàng)新框架國際合作基金、德國“亨麗埃特-赫茲計劃”國際合作基金、中國-歐盟研究創(chuàng)新旗艦合作計劃子課題等多項國家和國際合作科研項目。以第一作者在Nature Sustainability、One Earth、Remote Sensing of Environment等期刊發(fā)表SCI論文十余篇，成果入選國際研究觀察站熱門文章、ESI高被引論文、歐空局高分衛(wèi)星應用成功案例，并被第六次IPCC報告采納。

報告3：黃土高原經果林深層土壤水分利用機制與調控策略

高曉東西北農林科技大學教授，入選中組部“萬人計劃”青年拔尖人才。主要從事旱區(qū)生態(tài)水文與高效調控方面的研究。主持國家重點研發(fā)計劃課題、國家自然科學基金、陜西省杰出青年科學基金等項目。以第一/通訊作者在Water Resources Research、Agricultural and Forest Meteorology、Plant Physiology等發(fā)表論文70余篇，制定行業(yè)與地方標準5項。獲陜西省科技進步一等獎等省部級獎勵5項和中國科學院優(yōu)秀博士學位論文、陜西省青年科技獎、中國水土保持學會青年科技獎等榮譽。擔任Land Degradation & Development、水土保持學報、灌溉排水學報、農業(yè)資源與環(huán)境學報等期刊編委或青年編委。擔任“十四五”國家重點研發(fā)計劃重點專項“北方干旱半干旱與南方紅黃壤等中低產田能力提升科技創(chuàng)新”指南編制專家組成員和多個專委會委員。

報告4：HPC和DL技術在洪水高性能模擬預測與監(jiān)測中的應用

韓浩中國科學院地球環(huán)境研究所助理研究員。從事基于高性能計算（HPC）的高精度洪澇數值模型研發(fā)與深度學習（DL）的洪澇智能識別研究。主持青年科學基金項目(C類)、陜西省重點研發(fā)計劃項目等。在Journal of Hydrology、Catena、水資源保護等國內外期刊發(fā)表論文40余篇，申請及授權國際/中國發(fā)明專利/軟著15項。研發(fā)一套多GPU加速并行計算框架的高分辨率雨洪過程高效模擬方法，為精準洪水預測提供了先進的技術方案。提出一種城市道路積水淹沒面積的智能識別與提取方法，為城市道路積水監(jiān)測提供高效解決方案。