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　　杜云艳，女，河南南阳人，博士。中国科学院地理资源所资源与环境国家重点实验室研究员、博士生导师，兼任中国科学院大学资源与环境学院GIS教研室常务副主任。

　　长期从事时空数据分析与建模研究，当前研究集中在地理多源大数据挖掘，时空过程建模与分析等方面：近年来先后主持或参与多项国家重点研发课题、中国科学院先导性A类专项以及4项国家自然基金面上项目。曾获中国科学院科技进步二等奖1次，省部级奖项2次，国家科技进步二等奖2次，撰写的咨询报告被中办国办采纳的5份。已在Sustainable Cities and Society、Applied Geography、IJGIS、JAG、CEUS、JEM、NHESS、RS、TGIS、NC、SA、地理学报、地球信息科学学报等国内外期刊发表论文SCI/SSCI、CSCD论文100余篇，合作出版专著3部。现担任中国地理协会会员，国际人工智能协会会员。

教育经历 

　　1990-1994年：武汉测绘科技大学（现武汉大学）地图制图专业，学士学位；

　　1994-1997年：中国科学院地理研究所，地图与地理信息系统，硕士学位；

　　1998-2001年：中国科学院地理科学与资源研究所，地图与地理信息系统，博士学位；

科研与学术工作经历 

　　（1）2015年—至今，中科院地理所，资源与环境信息系统国家重点实验室，研究员

　　（2）2003—2014年，中科院地理所，中国科学院地理科学与资源研究所，副研究员

　　（3）2012—2013年，加拿大温莎大学，地球科学系，访问学者

　　（4）2005—2005年，新西兰奥塔哥大学，信息学院，访问学者

　　（5）1997—2002年，中科院地理所 资源与环境信息系统国家重点实验室，助究

　　（6）2002年5--8月，香港理工大学，土地测量及地理资讯学系, 研究助理

　　（7）2001年1--3月，美国伊利诺伊大学香槟分校，城市与规划学院，研究助理

研究领域和研究方向 

　　研究领域：地理信息科学

　　主要研究方向：地理空间数据建模与分析、时空大数据挖掘

获奖情况 

　　2019年：地理点过程的模式提取理论、方法与应用, 中国测绘学会一等奖

　　2018年：海洋预报综合信息系统及业务化应用, 中国海洋工程咨询协会二等奖

　　2011年：海洋信息网格 海洋局科技创新二等奖

　　2002年：海洋渔业地理信息系统应用技术 国家科技进步二等奖

　　2005年：海岸带遥感监测与集成应用 国家科技进步二等奖

研究项目 

　　近五年主持或参加的科研项目/课题：

　　(1)西藏自治区十四五重点研发计划课题（2023-2026年，90万）：“西藏重大灾害空天地协同监测与应急服务技术”在研，主持

　　(2)国家自然科学基金面上项目（2022—2025年，58万）, 台风灾害人类活动异常及恢复模式的大数据挖掘与制图，在研，主持

　　(3)中国科学院战略性先导科技专项A类项目子课题（2018—2022年，927万元），青藏高原城镇化的生态环境影响与风险调控，主持

　　(4)国家重点研发计划课题（2018—2022年，387万），大都市区重大自然灾害应急救助与恢复重建技术，专题负责人

　　(5)国家重点研发计划课题（2017—2021年，827万），基于地理大数据的典型事件发现与预警，主持

　　(6)国家自然科学基金面上项目（2017—2021年，68万），动态地理现象的轨迹建模与数据挖掘，主持

近五年主要学术论文 

　　近年来课题组研究工作主要包括两方面，一是基于多源时空大数据，围绕暴雨台风等灾害开展极端地理事件下的人类活动时空响应与建模、城市灾害韧性刻画方面的工作；二是基于各类时空大数据（尤其是人类活动大数据），在以青藏高原地区为代表的的脆弱生态区开展生态环境、城镇化等方面的应用研究。近5年第一作者/通讯作者发表的主要论文：

　　[1].Wan, N., Du, Y., et al. Nighttime light satellite images reveal uneven socioeconomic development along China’s land border. Applied Geography 152, 102899 (2023).

　　[2].Tu, W. Du, Y.,et al. Assessment of the dynamic ecological networks on the Qinghai-Tibet Plateau using human’s digital footprints. Ecological Indicators 147, 109954 (2023).

　　[3].Qian, J. Du, Y.,et al. Quantifying unequal urban resilience to rainfall across China from location-aware big data. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 23, 317–328 (2023).

　　[4].Qian, J. Du, Y.,et al. Regional geographical and climatic environments affect urban rainstorm perception sensitivity across China. Sustainable Cities and Society 87, 104213 (2022).

　　[5].Tu, W. Du, Y.,，et al. An ensemble method to generate high-resolution gridded population data for China from digital footprint and ancillary geospatial data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 107, 102709 (2022).

　　[6].Wang, N., Du, Y., Liang, F., Wang, H. & Yi, J. The spatiotemporal response of China’s vegetation greenness to human socio-economic activities. Journal of Environmental Management 305, 114304 (2022).

　　[7].Huang, S. Du, Y.,et al. Understanding Human Activities in Response to Typhoon Hato from Multi-Source Geospatial Big Data: A Case Study in Guangdong, China. Remote Sensing 14, 1269 (2022).

　　[8].Qian, J. Du, Y., et al. Quantify city-level dynamic functions across China using social media and POIs data. Computers, Environment and Urban Systems 85, 101552 (2021).

　　[9].Du, Y., Tu, W., Liang, F. & Yi, J. Human’s digital footprints on the Qinghai-Tibet Plateau: Variations during festivals and impacts on nature reserves. J. Geogr. Sci. 31, 179–194 (2021).

　　[10].Wang, N. Du, Y., et al. Population migration across the Qinghai-Tibet Plateau: Spatiotemporal patterns and driving factors. J. Geogr. Sci. 31, 195–214 (2021).

　　[11].Liu, Z. Du, Y., et al. Quantitative estimates of collective geo-tagged human activities in response to typhoon Hato using location-aware big data. International Journal of Digital Earth 13, 1072–1092 (2020).

　　[12].Yi, J. Du, Y., et al. Mapping human’s digital footprints on the Tibetan Plateau from multi-source geospatial big data. Science of The Total Environment 711, 134540 (2020).

　　[13].Yi, J. Du, Y., et al. Anomalies of dwellers’ collective geotagged behaviors in response to rainstorms: a case study of eight cities in China using smartphone location data. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 19, 2169–2182 (2019).

　　[14].Liu, Z., Du, Y., et al. Quantitative Association between Nighttime Lights and Geo-Tagged Human Activity Dynamics during Typhoon Mangkhut. Remote Sensing 11, 2091 (2019).

　　[15].Wang, N., Du, Y., Liang, F., Yi, J. & Wang, H. Spatiotemporal Changes of Urban Rainstorm-Related Micro-Blogging Activities in Response to Rainstorms: A Case Study in Beijing, China. Applied Sciences 9, 4629 (2019).

　　[16].Liu, Z., Du, Y.,et al. Mapping hourly dynamics of urban population using trajectories reconstructed from mobile phone records. Transactions in GIS 22, 494–513 (2018).

中文 

　　[1].涂文娜,易嘉伟,杜云艳*等.青海湖自然保护区人类数字足迹及草地生物量的人类活动暴露度的时空模式分析[J].生物多样性,2022,30(06):175-185.

　　[2].杜云艳*,易嘉伟,薛存金等.多源地理大数据支撑下的地理事件建模与分析[J].地理学报,2021,76(11):2853-2866.

　　[3].刘张,千家乐,杜云艳*等.基于多源时空大数据的区际迁徙人群多层次空间分布估算模型——以COVID-19疫情期间自武汉迁出人群为例[J].地球信息科学学报,2020,22(02):147-160.

　　[4].易嘉伟,王楠,千家乐,马廷,杜云艳*等.基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应[J].地理学报,2020,75(03):497-508.

　　[5].王楠,王会蒙,杜云艳*等.青藏高原人口流入流出时空模式研究[J].地理学报,2020,75(07):1418-1431.

　　[6].易嘉伟,杜云艳*,涂文娜.基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘[J].地球信息科学学报,2019,21(09):1367-1381.

出版专著 

　　【1】杜云艳 许珺 等著.青藏高原人类活动大数据挖掘，科学出版社.

研究生招生与培养 

　　招生专业： 地图学与地理信息系统

　　招生方向： 地理时空分析与建模、面向极端地理事件的大数据挖掘

　　研究生培养：地理大数据挖掘，欢迎地球信息系统科学、测绘科学、城市科学等相关专业直博生或博士生

联系方式 

　　地  址：中国科学院地理科学与资源研究所，资源与环境信息系统国家重点实验室，北京朝阳区大屯路11号（100101）

　　办公地点：中科院地理所A座A327

　　电   话：8610-13681374981

　　传   真：8610-64889630