沈高云
個(gè)人簡(jiǎn)介
沈高云，1993年生，浙江嘉興人，博士，講師，碩導(dǎo)，長(zhǎng)期從事地理時(shí)空大數(shù)據(jù)融合、高精度面降水產(chǎn)品偏差校正的理論研究與實(shí)踐科研工作。
畢業(yè)院校：
2015年畢業(yè)于浙江農(nóng)林大學(xué)，獲地理信息系統(tǒng)理學(xué)學(xué)士學(xué)位；
2021年畢業(yè)于武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，獲地圖制圖學(xué)與地理信息工程工學(xué)博士學(xué)位，師從王偉教授和陳能成教授。
工作經(jīng)歷：
2022.03-至今，在西南石油大學(xué)土木工程與測(cè)繪學(xué)院，任職測(cè)繪工程專業(yè)講師。
研究方向：
地理時(shí)空大數(shù)據(jù)融合與分析。
入職以來(lái)，主持縱向科研4項(xiàng)，參與縱向科研2項(xiàng)。主要針對(duì)復(fù)雜地形下面降水的高精度偏差訂正及中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)研究、旱澇急轉(zhuǎn)事件時(shí)空變化研究等西南地區(qū)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警的科學(xué)技術(shù)難題展開(kāi)研究。
招生專業(yè)：測(cè)繪工程（專碩）、測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)（學(xué)碩）
教學(xué)及教學(xué)研究
/
代表性論文、著作和技術(shù)規(guī)程
一、代表性論文：
[1] Shen G.Y., Chen N.C*., Chen Z.Q*., Wang W. WHU-SGCC: a novel approach for blending daily satellite (CHIRP) and precipitation observations over the Jinsha River basin. Earth System Science Data. 2019, 11(4), 1711-1744.
[2] Chen Z, Lin H, Shen G*.. TreeLSTM: A spatiotemporal machine learning model for rainfall-runoff estimation[J]. Journal of Hydrology: Regional Studies, 2023, 48: 101474.
[3] Chen Z.Q., Zeng Y., Shen G.Y., Xiao C.J., Xu L., Chen N.C*. Spatiotemporal characteristics and estimates of extreme precipitation in the Yangtze River Basin using GLDAS data. International Journal of Climatology, 2020，1-19.
[4] Chen Z.Q., Luo J., Chen N.C*., Xu R., Shen G.Y. RFim: A Real-Time Inundation Extent Model for Large Floodplains Based on Remote Sensing Big Data and Water Level Observations, Remote Sensing, 2019, 11, 1585.
[5] Shen G.Y, Zhang M.Z*. Multi-scale regional forest carbon density estimation based on regression and sequential Gaussian co-simulation. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(2): 62-71.
[6] 沈高云, 張茂震*. 基于序列高斯協(xié)同模擬的多尺度區(qū)域森林碳密度空間分布估計(jì). 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 35(02): 55-62.
二、發(fā)表專利：
陳能成，沈高云，王偉，陳澤強(qiáng)，一種基于星地融合的流域降雨產(chǎn)品訂正方法及系統(tǒng)，中華人民共和國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局，申請(qǐng)?zhí)枺篫L201910308244.9。
科研項(xiàng)目
[1] 2023.01—至今：“面降水的高精度偏差訂正及中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)研究：以長(zhǎng)江上游為例”項(xiàng)目主持（國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目，42201511，30萬(wàn)元，2023.01-2025.12）
l項(xiàng)目介紹：高精度面降水?dāng)?shù)據(jù)及其預(yù)測(cè)已成為應(yīng)對(duì)氣候變化和極端天氣事件的關(guān)鍵基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。當(dāng)前研究重點(diǎn)分析了多源數(shù)據(jù)融合和模型集成機(jī)制，但準(zhǔn)確掌握變化情境下降水時(shí)空變化特征和時(shí)空關(guān)聯(lián)關(guān)系仍然是亟待突破的難題。為此，本項(xiàng)目將從地理時(shí)空數(shù)據(jù)分析視角，分別從時(shí)空變化特征分析、時(shí)空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合和時(shí)空數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)三個(gè)角度，揭示長(zhǎng)江上游降水及其影響因素的時(shí)空變化規(guī)律和時(shí)空關(guān)聯(lián)關(guān)系。主要包括：（1）挖掘降水及其影響因素時(shí)空變化的空間屬性、非空間屬性趨勢(shì)變化和非空間屬性值特征，劃分融合多維屬性特征的面降水特征空間一致性區(qū)域；（2）研究基于時(shí)空關(guān)聯(lián)的降水特征空間一致區(qū)域內(nèi)面降水偏差高精度訂正方法；（3）研究基于時(shí)空關(guān)聯(lián)和深度學(xué)習(xí)的面降水中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法。通過(guò)上述研究，突破傳統(tǒng)方法在面降水時(shí)空特征聚類、星地融合訂正和時(shí)空關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)的瓶頸，為長(zhǎng)江上游水文氣象災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)決策提供高精度的歷史和未來(lái)面降水?dāng)?shù)據(jù)支持。
[2] 2025.01—至今：“復(fù)雜地形下旱澇急轉(zhuǎn)事件時(shí)空變化研究”項(xiàng)目主持（四川省自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目，25QNJJ2351，10萬(wàn)元，2025.01-2026.12）
項(xiàng)目介紹：本項(xiàng)目圍繞復(fù)雜地形下旱澇急轉(zhuǎn)（DFAA）事件的時(shí)空變化特征展開(kāi)研究，旨在提升DFAA事件的識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力。首先，項(xiàng)目通過(guò)分段分位數(shù)映射方法和深度學(xué)習(xí)算法對(duì)CMIP6氣候模式數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度偏差校正。其次，提出基于復(fù)合指數(shù)的DFAA事件識(shí)別方法，綜合考慮氣象因素與土壤濕度，識(shí)別四類DFAA事件。最后，項(xiàng)目采用多種Copula函數(shù)量化干旱和洪澇事件的依賴性及聯(lián)合發(fā)生概率，全面評(píng)估DFAA事件的時(shí)空動(dòng)態(tài)，為制定有效的防災(zāi)減災(zāi)策略提供科學(xué)依據(jù)。
[3] 2024.01—至今：“時(shí)空深度學(xué)習(xí)模型的面降水中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)研究”項(xiàng)目主持（武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金，23I01，5萬(wàn)元，2024.01-2025.12）
[4] 2023.01—2024.12：“高精度CMIP6氣候模式極端降水事件時(shí)空感知研究：以西南地區(qū)為例”項(xiàng)目主持（國(guó)家地理信息系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心開(kāi)放課題，（2022KFJJ04，3萬(wàn)元，2023.01-2024.12）
[5] 2018.12—2023.12：“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水循環(huán)變化與中下游典型城市群綠色發(fā)展互饋影響機(jī)理及對(duì)策研究”項(xiàng)目參與（國(guó)家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目：41890822）
[6] 2020.01—2023.12：“基于時(shí)空大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的長(zhǎng)江中游洪澇災(zāi)害高精度模擬與預(yù)測(cè)”項(xiàng)目參與（國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)面上項(xiàng)目：4197135）
[7] 2018.01—2021.12：“衛(wèi)星耦合傳感網(wǎng)的長(zhǎng)江中游洪澇災(zāi)害實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法研究”項(xiàng)目參與（國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)項(xiàng)目：41771422，2018.01-2021.12）
研究領(lǐng)域及團(tuán)隊(duì)
科研團(tuán)隊(duì)：
遙感時(shí)空大數(shù)據(jù)理論方法與應(yīng)用團(tuán)隊(duì)
【歡迎關(guān)注團(tuán)隊(duì)公眾號(hào)】
榮譽(yù)獎(jiǎng)勵(lì)
/