发布人: 肖浏骏    发布日期: 2023-05-10    浏览次数:

姓名：肖浏骏 Liujun Xiao

职称：副教授 Associate professor

方向：农业系统模拟与智慧决策，数字作物与孪生系统

Agricultural system modelling and smart decision

Digital crops

地址：江苏省南京市玄武区南京农业大学生科楼A4015

E-mail: liujunxiao@njau.edu.cn；liujunxiao@zju.edu.cn

Tel: 025 84396593

肖浏骏，南京农业大学副教授，高层次引进人才，农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室副主任，国家信息农业工程技术中心智慧农业创新团队骨干成员。先后在美国佛罗里达大学联合培养、浙江大学和南京农业大学从事科研工作，长期围绕农作系统模拟与智慧决策方向展开研究，研究内容包括基于过程的土壤-作物系统模型算法构建、基于多源信息智能融合的农田系统模拟、多目标智慧农作管理决策。相关成果以第一作者或通讯作者在Nature Food, GCB, GEB,  AFM 等权威期刊，授权发明专利 4 项，参编十四五规划教材 1部。入选江苏省科协青年科技人才托举工程，获得大北农青年教师奖。主持国家自然科学基金面上及青年项目、国家农业科技重大项目课题等科研项目。担任 Climate Smart Agricuture 和 Agriculture 青年编委。担任Nature Food、Nature Communications、Agricultural and Forest Meteorology、Environmental Research Letters、Science of the Total Environment 等期刊评审专家。更多了解参见：

https://mp.weixin.qq.com/s/c1EzTkeBrIFRttgHrsPgMQ 

https://mp.weixin.qq.com/s/zDb1uFSwmrcAkQF0eVCSaQ

https://mp.weixin.qq.com/s/r398A_dgTIJ5FVkuOihb5w

https://mp.weixin.qq.com/s/omzMMqkeqmOgCVAvGaUBdg

https://mp.weixin.qq.com/s/bpUSL6W0Ctq2paE6VpPP9w

Liujun Xiao (researchgate.net)

欢迎对智慧农业、农业工程与信息技术、农业碳中和、农业时空大数据、农业人工智能、农业大尺度模拟、数字孪生系统感兴趣的同学报考研究生，和我一起玩转模型。

教学及学生培养

智慧农业232班 班主任

本科课程：《农业人工智能与机器学习》、《Python高级程序语言设计/实验》、《信息农业技术》

研究生课程：《作物系统模拟》（双语）

研究方向

农业系统模拟与智慧决策

研究领域

1、作物对气候变化的响应及适应模拟

2、农业生产系统模型土壤过程模拟与改进

3、农田增产、增汇、减排多目标管理优化

4、过程机理模型与机器/深度学习融合

5、数字作物与孪生系统

擅长技能（可培训研究生）

1、作物生产系统模型（CropGrow、DSSAT、APSIM、DNDC等）

2、数据驱动模型（机器/深度学习）

3、土壤碳库模型（两三库模型、RothC等）

4、时空大数据整合与分析、大尺度网格模拟

5、作物模型优化算法（MCMC、GA、DE等）

6、GEE卫星遥感图像处理与数字制图

7、模型和遥感同化算法（KF，ENKF等）

8、程序设计（Python、R语言、C#、SQL）

学术及工作经历

2023.05 - 至今 南京农业大学，国家信息农业工程技术中心，副教授（高层次人才引进）

2019.12-2023.04 浙江大学，农业遥感与信息技术系，博士后（助理研究员）

2016.11-2018.11 美国佛罗里达大学，联合培养（农业工程专业，导师：Senthold Asseng）

2012.06-2019.12 南京农业大学农学院，国家信息农业工程技术中心，博士（硕博连读）

2008.09- 2012.06 南京农业大学生命科学专业，理学学士（生物科学专业）

2008.09- 2011.01 南京农业大学信息科技学院，本科辅修（计算机应用技术专业辅修）

科研项目主持

南京农业大学高层次人才引进项目，2023-2028，主持

江苏省科协青年科技人才托举工程，2023-2026，主持

国家自然科学基金面上基金项目——融合过程机理和智能算法的稻麦系统碳循环模拟及管理优化研究 2025-2028，50万，主持

国家自然科学基金青年基金项目——基于过程模型与机器学习集成的华北平原冬小麦/夏玉米管理优化研究 2021-2023，30万，主持

国家重点研发计划——大田作物生长模型与智能决策技术研发，2022-2027，2000万，项目秘书，在研

中央高校基本科研业务费——碳中和愿景下我国冬小麦主产区增产、增汇和温室气体减排研究，2023，10万，主持

塔里木大学区域联合基金项目——南疆滴灌棉田土壤盐分时空分异三维可视化表达及管控风险研究，2023，主持

中国博士后面上基金项目 2021-2022，8万，主持

LAPC国家重点实验室开放基金项目——面向碳中和的农田固碳、减排管理优化研究 2022-2023，主持

国家重点研发政府间国际科技创新合作项目——中澳农田土壤有机碳和水氮需求智能预测与管理技术 2022-2024，510万，项目秘书，在研

国家自然科学基金面上项目——土壤剖面有机碳对气候变化的响应及其机制研究 2022-2025，58万，参与

国家自然科学基金面上项目——低温胁迫下小麦籽粒蛋白质和淀粉形成过程的模拟研究 2019-2022，60万，参与

国家自然科学基金重点专项——高山冻土土壤有机碳组分响应气候变化的分异规律及其驱动机制研究 2023-2027，327万，参与

中科院先导项目——草畜动态平衡模拟系统研发与应用 2020-2025，150万，参与

浙江省自然科学基金/探索项目——基于可见-近红外光谱数据库的土壤有机质建模策略与方法研究 2021-2023，10万，参与

浙江大学生态文明计划自主研究项目——农业增产减污降排协同管理 2022-2023，80万，参与，项目撰写及执行核心骨干

浙江大学青年科研创新专项——淋溶对全剖面土壤有机碳周转影响的模型模拟研究，10万，参与

美国农业部国家农业与粮食研究所支助项目——Fruit & Vegetable Supply Chains: Climate Adaptation & Mitigation Opportunities，#2017-68002-26789 2017-2020，150万美元，参与

国际农业模型比较与改进项目（AgMIP）小麦组第三、四阶段 2015-2019，参与

国家“863”计划，粮食作物系统数字化模拟与设计技术 2013-2017，参与

代表性论文

• Xiao L., Wang G., Wang E., Liu S., Chang J., Zhang P., Zhou H., Wei Y., Zhu Y., Luo Z. (2024) Spatiotemporal co-optimization of agricultural management practices towards climate-smart crop production. Nature food, 5(1): 59-71. https://www.nature.com/articles/s43016-023-00891-x (IF5=25)

• Xiao L.,Wang G., Wang M., Zhang S., Sierra C.A., Guo X., Chang J., Shi Z. & Luo Z. (2022) Younger carbon dominates global soil carbon efflux. Global Chang Biology, 28, 5587-5599. https://doi.org/10.1111/gcb.16311 (IF5=13.1, 一区TOP)

• Xiao L., Wang G., Chang J., Chen Y., Guo X., Mao X., Wang M., Zhang S., Shi Z., Luo Y., Cheng L., Yu K., Mo F., Luo Z. (2023). Global depth distribution of belowground net primary productivity. Global Ecology and Biogeography,00,1-17. https://doi.org/10.1111/geb.13705 (IF5=8, 一区TOP)

• Xiao L., Asseng S., Wang X., Xia J., Zhang P., Liu L., Tang L., Cao W., Zhu Y. & Liu B. (2022) Simulating the effects of low-temperature stress on wheat biomass growth and yield. Agricultural and Forest Meteorology, 326, 109191. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.109191 (IF5=7.02, 一区TOP)

• Xiao L., Wang G., Zhou H., Jin X. & Luo Z. (2022) Coupling agricultural system models with machine learning to facilitate regional predictions of management practices and crop production. Environmental Research Letters, 17, 114027. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac9c71 (IF5=8.4, Q1)

• Xiao L., Liu B., Zhang H., Gu J., Fu T., Asseng S., Liu L., Tang L., Cao W. & Zhu Y. (2021) Modeling the response of winter wheat phenology to low temperature stress at elongation and booting stages. Agricultural and Forest Meteorology, 303, 108376.https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108376 (IF5=7.02, 一区TOP)

• Xiao L., Liu L., Asseng S., Xia Y., Tang L., Liu B., Cao W. & Zhu Y. (2018) Estimating spring frost and its impact on yield across winter wheat in China. Agricultural and Forest Meteorology, 260-261, 154-164.https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2018.06.006 (IF5=7.02, 一区TOP)

• Liu, S., Li, T., Liu, B., Xu, C., Zhu, Y., & Xiao L.*. (2023). Grassland vegetation decline is exacerbated by drought and can be mitigated by soil improvement in Inner Mongolia, China. Science of The Total Environment, 168464. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.168464 (IF5=10.2, 一区TOP)

代表性合作论文

• Zhang, S., Wang, M., Xiao, L., Guo, X., Zheng, J., Zhu, B., & Luo, Z. (2024). Reconciling carbon quality with availability predicts temperature sensitivity of global soil carbon mineralization. PNAS, 121(11), e2313842121.

• Wang, M., Zhang, S., Guo, X., Xiao, L., Yang, Y., Luo, Y., Mishra, U., & Luo, Z. (2024). Responses of soil organic carbon to climate extremes under warming across global biomes. Nature Climate Change, 14(1), 98-105.

• Wang G., Xiao L., Lin Z., Zhang Q., Guo X., Cowie A., Wang M., Chen S., Zhang G., Shi Z., Sun W., Luo Z. (2023) Most root-derived carbon inputs do not contribute to long-term global soil carbon storage. Science China Earth Sciences.

• Wang M., Guo X., Zhang S., Xiao L., Mishra U., Yang Y., Zhu B., Wang G., Mao X., Qian T., Jiang T., Shi Z. & Luo Z. (2022) Global soil profiles indicate depth-dependent soil carbon losses under a warmer climate. Nature Communication, 13, 5514.

• Gustafson D., Asseng S., Kruse J., ..., Wu G. & Xiao L. (2021) Supply chains for processed potato and tomato products in the United States will have enhanced resilience with planting adaptation strategies. Nature Food, 2, 862-872.

• Guo X., Mao X., Yu W., Xiao L., Wang M., Zhang S., Zheng J., Zhou H., Luo L., Chang J., Shi Z. & Luo Z. (2022) A field incubation approach to evaluate the depth dependence of soil biogeochemical responses to climate change. Global Change Biology, 00, 1-12.

• Guo X., Viscarra Rossel R.A., Wang G., Xiao L., Wang M., Zhang S. & Luo Z. (2022) Particulate and mineral-associated organic carbon turnover revealed by modelling their long-term dynamics. Soil Biology and Biochemistry, 173.

• Liu B., Martre P., Ewert F., Porter J.R., ..., Xiao L.... (2019) Global wheat production with 1.5 and 2.0° C above pre‐industrial warming. Global Change Biology, 25, 1428-1444.
  

• Asseng S., Martre P., Maiorano A., Rötter R.P., ..., Xiao L..... (2019) Climate change impact and adaptation for wheat protein. Global Change Biology, 25, 155-173.