黄晓娟

姓名：黄晓娟

职称：研究员

研究方向：生态环境遥感、陆地生态系统碳循环

联系方式：huangxj@cdut.edu.cn; hxj20160926@163.com; 13883340968

一 个人简介

黄晓娟，1984年，中山大学博士后，西南大学与美国新罕布什尔大学联合培养博士，硕士生导师。长期从事陆地生态系统碳循环的研究工作，围绕植被生产力模型开展研究，改进了基于遥感数据驱动的植被生产力模型，发展了全球高空间分辨率植被生产力模型算法，相关研究成果在本领域顶级期刊发表学术论文20余篇，主持国家自然科学基金1项，参与国家自然科学及重点研发项目5项。

二 教育及工作背景

2023.04至今，成都理工大学，研究员，硕士生导师；

2020.01-2023.01，中山大学，博士后；

2017.09-2018.12，美国新罕布什尔大学联合培养博士；

2016.07-2019.12，西南大学，自然地理学，博士；

2011.07-2016.02，重庆市地勘局南江水文地质队，工程师

2008.09-2011.06，桂林理工大学 矿产普查与勘探，硕士

2004.09-2008.06，河北地质大学 地理信息系统，理学学士

三 科研项目

(1) 国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目，42401426，土壤水分胁迫的西南喀斯特地区植被生产力遥感反演方法研究，2025-01-01 至 2027-12-31, 在研, 主持

(2) 国家自然科学基金委员会，青年项目，41805133，基于卫星数据同化估计路面模型静态参数与土壤水分的方法研究，2019-01-01至2021-12-31，结题，研究骨干

(3) 国家自然科学基金委员会，面上项目，41771454，西南地区表层岩溶生态系统碳通量观测、分析与模拟, 2018-01 至 2021-12, 结题，研究骨干

(4)国家自然科学基金委员会，青年项目，41701377，流域尺度土壤蒸发和植被蒸腾遥感估算与研究研究，2018-01-01至2020-12-31，结题，研究骨干

(5) 国家自然科学基金委员会，面上项目，41771363，二维陆面过程与三维地下水耦合模型中的多变量多尺度数据同化研究，2018-01 至 2021-12，结题，研究骨干

(6) 北京大学，陆地生态系统植被生产力产品精度验证，2024-11至2025-11，在研，主持

(7) 中国科学院地理科学与资源研究所，植被生长物候对植被生产力的影响，2022-08至2023-08，结题，主持

四 代表性论文

(1) Huang, X., Xiao, J*., Wang, X., Ma, M*., 2021. Improving the global MODIS GPP model by optimizing parameters with FLUXNET data. Agricultural and Forest Meteorology 300, 108314

(2) Huang, X., Zheng, Y., Zhang, H., Lin, S., Liang, S., Li, X., Ma, M., Yuan*, W., 2022. High spatial resolution vegetation gross primary production product: Algorithm and validation. Science of Remote Sensing, 100049.

(3) Huang, X., Fu, Y., Wang, J., Dong, J., Zheng, Y., Pan, B., Sergii, S., & Yuan, W*., 2022. High-Resolution Mapping of Winter Cereals in Europe by Time Series Landsat and Sentinel Images for 2016–2020. Remote Sensing, 14(9), 2120.

(4) Huang X, Lin S, Li X, Ma M, Wu C, Yuan W*. 2022. How Well Can Matching High Spatial Resolution Landsat Data with Flux Tower Footprints Improve Estimates of Vegetation Gross Primary Production. Remote Sensing.14(23):6062.

(5) Huang, X., Xiao, J*., Ma, M*., 2019. Evaluating the Performance of Satellite-Derived Vegetation Indices for Estimating Gross Primary Productivity Using FLUXNET Observations across the Globe. Remote Sensing 11, 1823.

(6) Huang, X., Ma, M*., Wang, X., Tang, X., Yang H. 2018. The uncertainty analysis of the MODIS GPP product in global maize croplands. Frontiers of Earth Science. 12(4):739-749.

(7) Song, Z., Yang, H., Huang, X., Yu, W., Huang, J., Ma, M*., 2021. The spatiotemporal pattern and influencing factors of land surface temperature change in China from 2003 to 2019. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation. 104, 102537.