秦军，男，中国科学院地理科学与资源研究所，地理信息科学与技术全国重点实验室 研究员、博士生

研究领域与研究方向：

     地理智能、数据同化、定量遥感

教育背景：（倒序排列）

2001.09~2006.06，就读于北京师范大学，获博士学位

1997.09~2001.06，就读于南京气象学院，获学士学位

工作经历：（倒序排列）

2021.03~至今，中国科学院地理科学与资源研究所，地理信息科学与技术全国重点实验室 研究员

2015.05~2020.05，中国科学院青藏高原研究所，中国科学院青藏高原环境变化与地表过程重点实验室研究员

2008.04~2015.05，中国科学院青藏高原研究所，中国科学院青藏高原环境变化与地表过程重点实验室副研究员

2006.06~2008.04，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 博士后

科研业绩：

主要从事遥感同化与地理智能研究。取得的主要研究进展：（1）创新变量时空重构方法，首次揭示极高海拔增温规律。高原自然环境恶劣与生活条件艰苦，常规气象台站不到100个，数量极为有限，且空间布局极为不均，主要分布在高原中东部，在广袤的西部只有少数几个常规台站，在海拔超过5000米的区域则没有常规台站。然而这些台站稀少或缺乏的地区恰是冻土与冰川广泛分布的区域，基于这些有限的台站难以全面准确地认识高原增温的时空格局，为青藏高原气候变化与冰冻圈研究带来了巨大的不确定性。针对该难题，本人采用常规台站观测、野外定点实验与卫星遥感反演相融合的思路，基于变分贝叶斯耦合台站观测与卫星信号，获取高原高精度高空间分辨率长时间序列气温数据，首次揭示海拔5000米以上增温变化规律。建立了高原全部95536条冰川近60年高时空分辨率气温数据，为冰芯气候重建提供更具空间代表性的参考基准。（2）建立全新陆面同化框架，极大提升土壤水分估算精度。青藏高原是土壤水分与降水耦合最为强烈区域之一。获取高原面上高精度土壤水分数据，对于深入研究高原陆气相互作用及其对周边天气和气候的影响，具有重要科学意义和实用价值。同化是耦合卫星观测与动态模型获取土壤水分的最有效手段之一。受模型参数、模型误差、观测误差估算等问题的困扰，陆面同化研究遭遇瓶颈。本人发展了可同时估算模型状态变量、模型误差、观测误差与模型参数的通用陆面同化框架，提升土壤水分等关键陆表变量估算精度，误差由0.08降低至0.02。（3）耦合辐射传输与人工智能，大幅改善太阳辐射估算与预报精度。青藏高原的高海拔导致其空气稀薄，地表太阳辐射明显高于全球其它地区，陆气相互作用活跃，导致深对流云团的强度与频率显著增加，反过来又影响地表太阳辐射。已有太阳辐射产品的研发与标定没有考虑高原特殊的地理环境以及独特的大气物理过程，精度不能满足陆面、冰川与生态研究的需求。众多电力企业在高原布局光伏发电，建厂选址必须对太阳能资源的现状与未来变化进行评估，发电调度也必须对太阳能发电量进行预测。但针对高原地区这两项现实需求的应用研究非常缺乏。本人对青藏高原太阳辐射估算、预测与预估进行了深入研究，发展了基于大气辐射传输理论的地表太阳辐射卫星估算参数化方案，显著提高估算精度与速度，生产了长时间序列时空连续太阳辐射产品，相比国际主流产品精度提升20%；同时评估高原太阳能资源分布及其未来变化，构建基于人工智能的小时尺度太阳能发电预测系统，降低预报相位滞后率至15%以下，助力高原社会经济可持续发展。目前已在国内外发表SCI论文100余篇，SCI总引11000余次，研究成果被Science和Nature等国际知名期刊报道与引用。获得发明专利授权1项。

科研项目:

1. 中国科学院地理智能先导专项B“地理知识推理方法”项目课题“地理知识推理方法”，经费295.55万元，2023-2028，主持

2. 自然科学基金面上项目“青藏高原土壤水分同化与天气效应研究”,2024-2028，经费48万元，主持

3. 第三次新疆综合科学考察子课题“塔里木河流域干旱与风沙灾害调查和风险评估”,2021-2024，831万,主持

4. 中国科学院前沿项目“融合多源遥感数据与水文模型提升模式性能”，2016，100万元

5. 国家重点研发计划“全球陆面模型优化、同化、陆气耦合模拟与预测研究”子课题，50万元

6. 中国科学院青年科学家促进会基金，40万元

7. 自然科学基金面上项目“基于水热碳耦合模型的青藏高原多源遥感资料同化”, 2012-2015,65万元,主持

8. 自然科学基金面上项目“动态融合多源遥感数据反演地表太阳辐射的研究”, 2011-2013,45万元,主持

9. 载人航空天宫一号“综合对地观测数据民用试应用青藏高原地表监测”,2011-2014，50万元,主持

10. 国家 863 计划“全球陆表特征参量产品生产与应用研究”子课题“全球下行太阳短波辐射的遥感提取方法研究”, 2009-2012,90万元,主持

11. 环保公益性项目“中国温室气体时空格局及其气候效应影响研究”子课题“温室气体气候效应”, 2009-2011,46万元,主持

代表性论著：

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.

研究生招生与培养:

招生专业：地图学与地理信息系统

招生方向：地学遥感智能分析

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