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 Research，Journal of Hydrology，Journal of Geophysical Research: Solid Earth，Journal 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, 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，2024至2026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，2024至2026年，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，2021至2023年，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，2016至2024年，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，2016至2019年，结题，主研。

代表性论文

（1）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.

（2）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.

（3）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.

（4）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.

（5）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.

（6）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.

指导本科生论文

（1）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）

（2）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）

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)

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

（3）2022年度东京大学女性研究者科研奖励

（4）2019-2022年度马里兰大学Future Faculty Fellow

（5）2019年第76届Eastern Snow Conference, David Miller Award

（6）2015年第21届MSSANZ MODSIM Congress，最佳学生论文奖

（7）2022年英国牛津大学Land Surface Modeling Summit, Early Career Scientist Travel Grant

（8）2019年美国大学水文科学联合会Snow Measurement Field School, Travel Award