江苏海门人，比利时根特大学和中国科学院大学双博士学位，主要从事遥感、水文水资源方面的研究，包括流域综合水资源管理、陆地生态系统碳水通量估计、土壤盐渍化遥感制图、机器学习在水文和遥感中的应用等。以第一作者身份发表多篇SCI论文，包括在Journal of Hydrology、Hydrology and Earth System Sciences、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、Biogeosciences等水文、遥感和生态领域的高水平国际期刊上。曾参与中科院先导A类专项、国家自然科学基金在内的多个研究课题。曾获中科院院长优秀奖、北京市优秀毕业生、博士生国家奖学金等荣誉。 1.教育工作背景 2022.12~ 皇冠9393体育平台 皇冠9393体育平台 讲师 2019.09-2022.06 比利时根特大学地理系 获博士学位 2016.09-2022.06 中国科学院大学 地图学与地理信息系统 获博士学位 2012.09-2016.06 合肥工业大学 地理信息系统 获学士学位 2009.09-2012.06 江苏省海门中学 高中学习 2.科研项目 1. 国家自然科学基金委员会，地区联合基金重点项目，U1803243，中亚锡尔河流域水土开发和水利基础设施建设引起土地利用与覆被变化的气候与生态效应， 2019/1-2022/12，256万元，已结题，参与。 2. 中国科学院，Ａ类战略性先导科技专项（泛三极）专题级项目，XDA20060302，气候变化和人类活动对大湖区水资源及其利用的影响，2018/10-2022/10，367万元，已结题，参与。 3. 期刊论文 代表作5篇 1. Shi, H., Luo, G., Zheng, H., Chen, C., Bai, J., Liu, T., Ochege, F. U., & De Maeyer, P. (2020). Coupling the water-energy-food-ecology nexus into a Bayesian network for water resources analysis and management in the Syr Darya River basin. Journal of Hydrology, 581, 124387. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.124387 (Impact Factor = 6.708，一区) 2. Shi, H., Luo, G., Zheng, H., Chen, C., Hellwich, O., Bai, J., Liu, T., Liu, S., Xue, J., Cai, P., He, H., Ochege, F. U., Van de Voorde, T., & de Maeyer, P. (2021). A novel causal structure-based framework for comparing a basin-wide water–energy–food–ecology nexus applied to the data-limited Amu Darya and Syr Darya river basins. Hydrology and Earth System Sciences, 25(2), 901–925. https://doi.org/10.5194/hess-25-901-2021 (Impact Factor = 6.617，一区) 3. Shi, H., Hellwich, O., Luo, G., Chen, C., He, H., Ochege, F. U., Van de Voorde, T., Kurban, A., & Maeyer, P. de. (2022). A Global Meta-Analysis of Soil Salinity Prediction Integrating Satellite Remote Sensing, Soil Sampling, and Machine Learning. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 60, 1–15. https://doi.org/10.1109/TGRS.2021.3109819 (Impact Factor = 8.125，一区) 4. Shi, H., Luo, G., Hellwich, O., Xie, M., Zhang, C., Zhang, Y., Wang, Y., Yuan, X., Ma, X., Zhang, W., Kurban, A., De Maeyer, P., & Van de Voorde, T. (2022). Evaluation of water flux predictive models developed using eddy-covariance observations and machine learning: A meta-analysis. Hydrology and Earth System Sciences, 26(18), 4603–4618. https://doi.org/10.5194/hess-26-4603-2022 (Impact Factor = 6.617，一区) 5. Shi, H., Luo, G., Hellwich, O., Xie, M., Zhang, C., Zhang, Y., Wang, Y., Yuan, X., Ma, X., Zhang, W., Kurban, A., De Maeyer, P., & Van de Voorde, T. (2022). Variability and uncertainty in flux-site-scale net ecosystem exchange simulations based on machine learning and remote sensing: A systematic evaluation. Biogeosciences, 19(16), 3739–3756. https://doi.org/10.5194/bg-19-3739-2022 (Impact Factor = 5.092，二区) 4.学术交流 (1) 2021根特大学中国平台15周年年会, 比利时 根特，2021/12/15-2021/12/18，poster报告 5.学术兼职 曾担任水文水资源领域顶级期刊《Journal of Hydrology》审稿人、担任SCI期刊《Sustainability》专题“Soil Salinity Risks Assessment Using Hybrid Machine Learning Approaches”客座编辑。 |
