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助理研究员/讲师

  • 姓名:晏星
  • 性别:
  • 专家类别:
  • 所属部门:全球变化与地球系统科学研究院
  • 职务:
  • 职称:讲师
  • 社会任职:
  • 电话:
  • 传真:
  • 电子邮件:yanxing@bnu.edu.cn
  • 个人网页:https://yanxingemail.wixsite.com/group
  • 百人入选时间:
  • 杰青入选时间:
  • 通讯地址:北京师范大学京师科技大厦B座302
  • 邮政编码:100875

    简历

  •   晏星,男,2017年11月聘为北京师范大学讲师,硕士生导师。香港理工大学摄影测量与遥感专业博士,并在该校开展博士后研究工作1年;2015-2016, 美国马里兰大学大气海洋科学系访问博士。主要研究方向包括:大气环境遥感、细模态气溶胶遥感反演与应用等。发表论文27篇,SCI 论文21 篇,其中第一作者/通讯作者12篇。近年来研究工作主要集中在细模态气溶胶遥感反演算法,PM2.5和细模态气溶胶的观测研究,雾霾气溶胶和滞尘颗粒物遥感反演模型等领域,相关研究相继发表在Remote Sensing of Environment、Atmospheric Environment、Atmospheric Research、Science of Total Environment等SCI刊物上。主持国家自然基金青年项目1项,参与国家重点研发计划等项目。现担任Remote Sensing of Environment, Atmospheric Environment,Journal of Geophysical Research: Atmosphere等期刊审稿人。

    学习经历:

    2013-09至2016-12,香港理工大学,土地测量及地理资讯学系,博士

    2011-08至2013-07,香港理工大学,土地测量及地理资讯学系,硕士

    2007-09至2011-07,首都师范大学,资源环境与旅游学院,学士

    研究方向

  • 气溶胶反演,环境遥感

    承担科研项目情况

  • 国家自然科学基金委员会, 青年项目, 41801329, 利用细模态气溶胶光学厚度对京津冀地区PM2.5的遥感反演研究, 2019-01至2021-12, 25.2万元, 在研, 主持

    国家自然科学基金委员会,重大研究计划,91837204,青藏高原及周边大气水循环过程多尺度变化特征及其天气气候效应,2019-01至2022-12,300万元,在研,参加

    获奖及荣誉

    代表性成果

  • 1.Yan, X., Liang, C., Jiang, Y., Luo, N., Zang, Z., & Li, Z.* (2020). A Deep Learning Approach to Improve the Retrieval of Temperature and Humidity Profiles From a Ground-Based Microwave Radiometer. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.doi: 10.1109/TGRS.2020.2987896.

    2.Yan, X.*, Luo, N., Liang, C., Zang, Z., Zhao, W., & Shi, W. (2020). Simplified and Fast Atmospheric Radiative Transfer model for satellite-based aerosol optical depth retrieval. Atmospheric Environment, 224, 117362.

    3.Yan, X., Li, Z.*, Luo, N., Shi, W., Zhao, W., Yang, X., Liang, C., Zhang, F. & Cribb, M. (2019). An improved algorithm for retrieving the fine-mode fraction of aerosol optical thickness. Part 2: Application and validation in Asia. Remote Sensing of Environment, 222, 90-103.

    4.Yan, X., Shi, W. *, Li, Z. *, Li, Z., Luo, N., & Zhao, W., et al. (2017). Satellite-based PM2.5 estimation using fine-mode aerosol optical thickness over china. Atmospheric Environment, 170, 290-302.

    5.Yan, X., Li, Z.*, Shi, W., Luo, N., Wu, T., & Zhao, W. (2017). An improved algorithm for retrieving the fine-mode fraction of aerosol optical thickness, part 1: algorithm development. Remote Sensing of Environment, 192, 87-97.