研究員
秦軍
文章來源： | 發(fā)布時(shí)間：2022-09-07 | 【打印】 【關(guān)閉】
?????秦軍，男，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，地理信息科學(xué)與技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 研究員、博士生
研究領(lǐng)域與研究方向：
?????地理智能、數(shù)據(jù)同化、定量遙感
教育背景：（倒序排列）
2001.09~2006.06，就讀于北京師范大學(xué)，獲博士學(xué)位
1997.09~2001.06，就讀于南京氣象學(xué)院，獲學(xué)士學(xué)位
工作經(jīng)歷：（倒序排列）
2021.03~至今，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，地理信息科學(xué)與技術(shù)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 研究員
2015.05~2020.05，中國科學(xué)院青藏高原研究所，中國科學(xué)院青藏高原環(huán)境變化與地表過程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員
2008.04~2015.05，中國科學(xué)院青藏高原研究所，中國科學(xué)院青藏高原環(huán)境變化與地表過程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員
2006.06~2008.04，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 博士后
科研業(yè)績：
主要從事遙感同化與地理智能研究。取得的主要研究進(jìn)展：（1）創(chuàng)新變量時(shí)空重構(gòu)方法，首次揭示極高海拔增溫規(guī)律。高原自然環(huán)境惡劣與生活條件艱苦，常規(guī)氣象臺站不到100個(gè)，數(shù)量極為有限，且空間布局極為不均，主要分布在高原中東部，在廣袤的西部只有少數(shù)幾個(gè)常規(guī)臺站，在海拔超過5000米的區(qū)域則沒有常規(guī)臺站。然而這些臺站稀少或缺乏的地區(qū)恰是凍土與冰川廣泛分布的區(qū)域，基于這些有限的臺站難以全面準(zhǔn)確地認(rèn)識高原增溫的時(shí)空格局，為青藏高原氣候變化與冰凍圈研究帶來了巨大的不確定性。針對該難題，本人采用常規(guī)臺站觀測、野外定點(diǎn)實(shí)驗(yàn)與衛(wèi)星遙感反演相融合的思路，基于變分貝葉斯耦合臺站觀測與衛(wèi)星信號，獲取高原高精度高空間分辨率長時(shí)間序列氣溫?cái)?shù)據(jù)，首次揭示海拔5000米以上增溫變化規(guī)律。建立了高原全部95536條冰川近60年高時(shí)空分辨率氣溫?cái)?shù)據(jù)，為冰芯氣候重建提供更具空間代表性的參考基準(zhǔn)。（2）建立全新陸面同化框架，極大提升土壤水分估算精度。青藏高原是土壤水分與降水耦合最為強(qiáng)烈區(qū)域之一。獲取高原面上高精度土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，對于深入研究高原陸氣相互作用及其對周邊天氣和氣候的影響，具有重要科學(xué)意義和實(shí)用價(jià)值。同化是耦合衛(wèi)星觀測與動(dòng)態(tài)模型獲取土壤水分的最有效手段之一。受模型參數(shù)、模型誤差、觀測誤差估算等問題的困擾，陸面同化研究遭遇瓶頸。本人發(fā)展了可同時(shí)估算模型狀態(tài)變量、模型誤差、觀測誤差與模型參數(shù)的通用陸面同化框架，提升土壤水分等關(guān)鍵陸表變量估算精度，誤差由0.08降低至0.02。（3）耦合輻射傳輸與人工智能，大幅改善太陽輻射估算與預(yù)報(bào)精度。青藏高原的高海拔導(dǎo)致其空氣稀薄，地表太陽輻射明顯高于全球其它地區(qū)，陸氣相互作用活躍，導(dǎo)致深對流云團(tuán)的強(qiáng)度與頻率顯著增加，反過來又影響地表太陽輻射。已有太陽輻射產(chǎn)品的研發(fā)與標(biāo)定沒有考慮高原特殊的地理環(huán)境以及獨(dú)特的大氣物理過程，精度不能滿足陸面、冰川與生態(tài)研究的需求。眾多電力企業(yè)在高原布局光伏發(fā)電，建廠選址必須對太陽能資源的現(xiàn)狀與未來變化進(jìn)行評估，發(fā)電調(diào)度也必須對太陽能發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測。但針對高原地區(qū)這兩項(xiàng)現(xiàn)實(shí)需求的應(yīng)用研究非常缺乏。本人對青藏高原太陽輻射估算、預(yù)測與預(yù)估進(jìn)行了深入研究，發(fā)展了基于大氣輻射傳輸理論的地表太陽輻射衛(wèi)星估算參數(shù)化方案，顯著提高估算精度與速度，生產(chǎn)了長時(shí)間序列時(shí)空連續(xù)太陽輻射產(chǎn)品，相比國際主流產(chǎn)品精度提升20%；同時(shí)評估高原太陽能資源分布及其未來變化，構(gòu)建基于人工智能的小時(shí)尺度太陽能發(fā)電預(yù)測系統(tǒng)，降低預(yù)報(bào)相位滯后率至15%以下，助力高原社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。目前已在國內(nèi)外發(fā)表SCI論文100余篇，SCI總引11000余次，研究成果被Science和Nature等國際知名期刊報(bào)道與引用。獲得發(fā)明專利授權(quán)1項(xiàng)。
科研項(xiàng)目:
1. 中國科學(xué)院地理智能先導(dǎo)專項(xiàng)B“地理知識推理方法”項(xiàng)目課題“地理知識推理方法”，經(jīng)費(fèi)295.55萬元，2023-2028，主持
2. 自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“青藏高原土壤水分同化與天氣效應(yīng)研究”,2024-2028，經(jīng)費(fèi)48萬元，主持
3. 第三次新疆綜合科學(xué)考察子課題“塔里木河流域干旱與風(fēng)沙災(zāi)害調(diào)查和風(fēng)險(xiǎn)評估”,2021-2024，831萬,主持
4. 中國科學(xué)院前沿項(xiàng)目“融合多源遙感數(shù)據(jù)與水文模型提升模式性能”，2016，100萬元
5. 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“全球陸面模型優(yōu)化、同化、陸氣耦合模擬與預(yù)測研究”子課題，50萬元
6. 中國科學(xué)院青年科學(xué)家促進(jìn)會基金，40萬元
7. 自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于水熱碳耦合模型的青藏高原多源遙感資料同化”, 2012-2015,65萬元,主持
8. 自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“動(dòng)態(tài)融合多源遙感數(shù)據(jù)反演地表太陽輻射的研究”, 2011-2013,45萬元,主持
9. 載人航空天宮一號“綜合對地觀測數(shù)據(jù)民用試應(yīng)用青藏高原地表監(jiān)測”,2011-2014，50萬元,主持
10. 國家 863 計(jì)劃“全球陸表特征參量產(chǎn)品生產(chǎn)與應(yīng)用研究”子課題“全球下行太陽短波輻射的遙感提取方法研究”, 2009-2012,90萬元,主持
11. 環(huán)保公益性項(xiàng)目“中國溫室氣體時(shí)空格局及其氣候效應(yīng)影響研究”子課題“溫室氣體氣候效應(yīng)”, 2009-2011,46萬元,主持
代表性論著：
1. Yao, L., Liu, T., Qin, J.*, Jiang, H., Yang, L., Smith, P., Zhou, C. & Piao, S. (2024). Carbon sequestration potential of tree planting in China. Nature Communications, 15(1), 8398.
2. Qin, J., Jiang, H., Lu, N., Yao, L., & Zhou, C. (2022). Enhancing solar PV output forecast by integrating ground and satellite observations with deep learning. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 167, 112680.
3. Qin, J., Tian, J., Yang, K., Lu, H., Li, X., Yao, L., & Shi, J. (2022). Bias correction of satellite soil moisture through data assimilation. Journal of Hydrology, 610, 127947.
4. Qin, J., He, M., Yang, W., Lu, N., Yao, L., Jiang, H., & Zhou, C. (2023). Temporally extended satellite-derived surface air temperatures reveal a complete warming picture on the Tibetan Plateau. Remote Sensing of Environment, 285, 113410
5. Qin, J., Pan, W., He, M., Lu, N., Yao, L., Jiang, H., & Zhou, C. (2023). A long-term 1 km monthly near-surface air temperature dataset over the Tibetan glaciers by fusion of station and satellite observations. Earth System Science Data, 15(1), 331-344.
6. Tian, J., Qin, J.*, Yang, K., Zhao, L., Chen, Y., Lu, H., ... & Shi, J. (2022). Improving surface soil moisture retrievals through a novel assimilation algorithm to estimate both model and observation errors. Remote Sensing of Environment, 269, 112802.
7. Qin, J., He, M., Jiang, H., & Lu, N. (2022). Reconstruction of 60-year (1961–2020) surface air temperature on the Tibetan Plateau by fusing MODIS and ERA5 temperatures. Science of The Total Environment, 853, 158406.
8. Lu, N., Li, L., & Qin, J.* (2024). PV Identifier: Extraction of small-scale distributed photovoltaics in complex environments from high spatial resolution remote sensing images. Applied Energy, 365, 123311.
9. Lu, N., Yao, L., Qin, J.*, Yang, K., Wild, M., & Jiang, H. (2022). High emission scenario substantially damages China's photovoltaic potential. Geophysical Research Letters, 49(20), e2022GL100068.
10. He, M., Qin, J.*, Lu, N., & Yao, L. (2023). Assessment of ERA5 near-surface air temperatures over global oceans by combining MODIS sea surface temperature products and in-situ observations. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.
研究生招生與培養(yǎng):
招生專業(yè)：地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)
招生方向：地學(xué)遙感智能分析
聯(lián)系方式：
通訊地址：北京市朝陽區(qū)大屯路甲11號 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所
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