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尹高虹Yin Gaohong

(副教授)
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学位:博士
性别:女
毕业院校:马里兰大学帕克分校
学历:博士研究生毕业
在职信息:已报到
所在单位:新能源与环境学院

邮箱:

个人简介


尹高虹,工学博士,吉林大学新能源与环境学院副教授,唐敖庆青年学者,博士生导师,国际数字地球学会青年科学家工作委员会委员。2020年于马里兰大学帕克分校获得博士学位,2020-2023年于东京大学生产技术研究所从事博士后研究。主要从事遥感水文、陆面过程模拟与数据同化、多源数据融合的洪旱灾害监测预报和机器学习地学应用研究。作为项目负责人承担国家自然科学基金、吉林省教育厅、日本学术振兴会等科研项目。作为主要研究人员先后参与美国航空航天局(NASA)、日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)资助项目。以第一/通讯作者在Water Resources ResearchJournal of HydrologyJournal of Geophysical Research: Solid EarthJournal of Geophysical Research: Atmospheres等期刊发表学术论文10余篇。长期担任Water Resources Research, Journal of Hydrology, Nature Water, Science of The Total Environment, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等期刊审稿人。


科研项目

1)国家自然科学基金青年基金,基于多源数据同化的东北地区陆地水储量变化模拟与归因研究,20242026年,在研,主持。

2)国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(中-韩),基于物理模型和数据驱动的气候变化下陆地水储量及极端水文事件预估研究,20242026,在研,主持。

(3)中国地质调查局黑河流域水循环野外站开放基金,2024至2026年,在研,主持

(4)吉林省教育厅科学研究项目-优秀青年项目,基于重力卫星GRACE的东北地区高分辨率地下水储量监测,2025至2026年,在研,主持

(5)吉林省自然科学基金-面上项目,多源数据驱动的东北黑土区侵蚀沟智能提取研究,2025至2027年,在研,主持

6)日本学术振兴会科研费研究活动Start-Up,基于地球重力卫星GRACE降尺度数据的洪旱灾害预测研究,20212023,结题,主持。

7)日本宇宙航空研究开发机构,全球及日本陆面水文模型系统的开发改进与评价,20162024,在研,参与。

8)美国国家航空航天局,联合GRACE星间测距与GPS地表形变的水文MASCON解研究,20162019,结题,主研。


奖励与荣誉

1)2025年第14届国际数字地球会议(ISDE)最佳报告奖

(2)2024年吉林大学新能源与环境学院青年教师讲课比赛一等奖

32022年度东京大学女性研究者科研奖励

42019-2022年度马里兰大学Future Faculty Fellow

52019年第76Eastern Snow Conference, David Miller Award

62015年第21MSSANZ MODSIM Congress,最佳学生论文奖

72022年英国牛津大学Land Surface Modeling Summit, Early Career Scientist Travel Grant

82019年美国大学水文科学联合会Snow Measurement Field School, Travel Award


论文发表

[12] Yin, G.*, Park, J., & Kei, Y. (2025). Spatial Downscaling of GRACE Terrestrial Water Storage Anomalies for Drought and Flood Potential Assessment. Journal of Hydrology. 685, 133144.

[11] Hua, X., Bian, J., & Yin, G.* (2025). Satellite-Based Assessment of Snow Dynamics and Climatic Drivers in the Changbai Mountain Region (2001–2022). Remote Sensing, 17(3), 442. (本科生毕业论文成果

[10] Yin, G., Zhang, Y., Cao, Y., Park, J*. (2024). Improving Daily Precipitation Estimates by Merging Satellite and Reanalysis Data in Northeast China. Remote Sensing , 16(24), 4703. (本科生毕业论文成果)

[9] Yin, G.*, Yoshikane, T., Kaneko, R., Yoshimura, K. (2023). Improving Global Subseasonal to Seasonal Precipitation Forecasts Using a Support Vector Machine-Based Method. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 128(17), e2023JD038929.

[8] Yin, G.*, Yoshikane, T., Yamamoto K., Kubota, T., Yoshimura, K*. (2022). A support vector machine-based method for improving real-time hourly precipitation forecast in Japan. Journal of Hydrology. 612, 128125.

[7] Yin, G., Baik, J., Park, J*. (2022). Comprehensive analysis of GEO-KOMPSAT-2A and FengYun satellite-based precipitation estimates across Northeast Asia. GIScience & Remote Sensing, 59(1), 782-800. https://doi.org/10.1080/15481603.2022.2067970

[6] Yin, G., Park, J*. (2021). The use of triple collocation approach to merge satellite- and model-based terrestrial water storage for flood potential analysis. Journal of Hydrology, 603, 127197. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127197

[5] Yin, G.*, Forman, B. A., Wang, J. (2021).  Assimilation of ground-based GPS observations of vertical displacement into a land surface model to improve terrestrial water storage estimates. Water Resources Research, 57(2), e2020WR028763. 

[4] Yin, G.*, Forman, B. A., Loomis, B. D., Luthcke, S. B. (2020). Comparison of vertical surface deformation estimates derived from space-based gravimetry, ground-based GPS, and model-based hydrologic loading over snow-dominated watersheds in the United States. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 125, e2020JB019432. https://doi.org/10.1029/2020JB019432

[3] Yin, G.*, Mariethoz, G, Sun, Y., McCabe, M. F. (2017).  A comparison of gap-filling approaches for Landsat 7 satellite data.  International Journal of Remote Sensing, 38(23), 6653-6679. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1363432 

[2] Yin, G.*, McCabe, M. F., Mariethoz, G. (2017). Gap-filling of Landsat 7 imagery using the Direct Sampling method. Remote Sensing, 9(1), 12. https://doi.org/10.3390/rs9010012. 

[1] Yin, G.*, Mariethoz, G., McCabe, M. F. (2015). A Multiple-point Geostatistics Method for filling gaps in Landsat ETM+ SLC-off images. In Weber, T., McPhee, M.J. and Anderssen, R.S. (eds) MODSIM2015, 21st International Congress on Modelling and Simulation. Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand, December 2015, pp. 180-186. (invited)


软著/专利

[1] 万彦楷,尹高虹,张稚涵针对水文时间序列的预处理软件V1.0, 2025SR0153208, 2025-01-22.  (本科生大创成果)


教育经历

[1] 2010.8-2014.6
浙江大学 | 港口航道与海岸工程 | 本科毕业 | 学士
[2] 2014.8-2016.6
阿卜杜拉国王科技大学 | 环境科学与工程 | 硕士研究生毕业 | 硕士学位
[3] 2016.8-2020.8
马里兰大学帕克分校 | 土木与环境工程 | 博士研究生毕业 | 博士学位

工作经历

[1] 2020.11-2023.1
生产技术研究所 | 东京大学 

研究方向

[1]区域水文过程模拟与预测
[2]重力卫星GRACE与GNSS反演水储量变化
[3]多源数据融合的洪旱灾害预报
[4]机器学习方法的水文生态环境监测及预报

社会兼职

[1]2020.4-至今
YESS会员
[2]2016.12-至今
AGU会员

团队成员

团队名称:HERA@JLU

团队介绍:

Hydrology, Earth Observation, and AI