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

肖浏骏博士，南京农业大学 国家信息农业工程技术中心 高层次引进人才， 入选江苏省科协青年科技人才托举工程。曾在美国佛罗里达大学生物与农业工程系联合培养两年，在浙江大学农业遥感与信息技术系从事三年助理研究员工作，获浙江大学2021年度、2022年度教职工业绩考核优秀。长期从事农业系统模拟与智慧决策方面的工作，研究兴趣包括作物对气候变化的响应及适应模拟算法构建、农业生产系统模型土壤过程模拟与改进、过程机理模型与机器/深度学习融合建模与大尺度模拟、绿色农业管理优化和数字孪生作物系统研发。近五年以第一作者在Nature Food, Global Change Biology, Global Ecology and Biogeography, Agricultural and Forest Meteorology等国际权威期刊发表论文，授权国家发明专利3项，获得大北农青年教师奖励金。主持国家自然科学基金、国家农业重大项目课题等科研项目，担任Agriculture和Frontiers in Plant Science期刊客座编委，担任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

发表论文及发明专利

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. https://www.nature.com/articles/s43016-023-00891-x (IF₅=23.2)

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)

Gao, B., Ye, X., Ding, L., Zhang, P., Wang, Y., Xiao L.*. (2023) Water availability dominated vegetation productivity of Inner Mongolia grasslands from 1982 to 2015. Ecological Indicators, 151, 110291.https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110291 (IF₅=6.6,Q1)

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.

Liu B., Martre P., Ewert F., Porter J.R., ..., Xiao L... (2023) AgMIP-Wheat multi-model simulations on climate change impact and adaptation for global wheat. Open Data Journal for Agricultural Research, 9, 10-25.

Guarin J.R., Martre P., Ewert F., Webber H., ..., Xiao L... (2023)A high-yielding traits experiment for modeling potential production of wheat: field experiments and AgMIP-Wheat multi-model simulations. Open Data Journal for Agricultural Research, 9, 26-33.

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.

Liu S., Xiao L., Sun J., Yang P., Yang X. & Wu W. (2022) Probability of maize yield failure increases with drought occurrence but partially depends on local conditions in China. European Journal of Agronomy, 139.

Ji H., Xiao L., Xia Y., Song H., Liu B., Tang L., Cao W., Zhu Y. & Liu L. (2017) Effects of jointing and booting low temperature stresses on grain yield and yield components in wheat. Agricultural and Forest Meteorology, 243, 33-42.

Zhao C., Liu B., Xiao L., Hoogenboom G., Boote K.J., Kassie B.T., Pavan W., Shelia V., Kim K.S., Hernandez-Ochoa I.M., Wallach D., Porter C.H., Stockle C.O., Zhu Y. & Asseng S. (2019) A SIMPLE crop model. European Journal of Agronomy, 104, 97-106.

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.

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.

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.

Mao X., Zheng J., Yu W., Guo X., Xu K., Zhao R., Xiao L., Wang M., Jiang Y., Zhang S., Luo L., Chang J., Shi Z. & Luo Z. (2022) Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile. Soil Biology and Biochemistry, 172, 108743.

Wang G., Luo Z., Huang Y., Sun W., Wei Y., Xiao L., Deng X., Zhu J., Li T. & Zhang W. (2021) Simulating the spatiotemporal variations in aboveground biomass in Inner Mongolian grasslands under environmental changes. Atmos. Chem. Phys., 21, 3059-3071.

Jiang Y., Huang M., Chen X., Wang Z., Xiao L., Xu K., Zhang S., Wang M., Xu Z. & Shi Z. (2022) Identification and risk prediction of potentially contaminated sites in the Yangtze River Delta. Science of The Total Environment, 815, 151982.

Jiang Y., Tian S., Xu Z., Gao L., Xiao L., Chen S., Xu K., Chang J., Luo Z. & Shi Z. (2022) Decoupling environmental impact from economic growth to achieve Sustainable Development Goals in China. Journal of Environmental Management, 312, 114978.

Dueri S., Brown H., Asseng S., Ewert F., ..., Xiao L... (2022) Simulation of winter wheat response to variable sowing dates and densities in a high-yielding environment. Journal of Experimental Botany, 73, 5715-5729.

Guarin J.R., Martre P., Ewert F., Webber H., ..., Xiao L... (2022) Evidence for increasing global wheat yield potential. Environmental Research Letters, 17, 124045.

Wallach D., Palosuo T., Thorburn P., Gourdain E., Asseng S., ..., Xiao L... (2021) How well do crop modeling groups predict wheat phenology, given calibration data from the target population? European Journal of Agronomy, 124.

Wallach D., Palosuo T., Thorburn P., Hochman Z., ..., Xiao L... (2021) Multi-model evaluation of phenology prediction for wheat in Australia. Agricultural and Forest Meteorology, 298-299.

Wallach D., Palosuo T., Thorburn P., Hochman Z., ..., Xiao L... (2021) The chaos in calibrating crop models: Lessons learned from a multi-model calibration exercise. Environmental Modelling & Software, 145, 105206.

Liu L., Xia Y., Liu B., Chang C., Xiao L., Shen J., Tang L., Cao W. & Zhu Y. (2020) Individual and combined effects of jointing and booting low-temperature stress on wheat yield. European Journal of Agronomy, 113, 125989.

肖浏骏, 刘蕾蕾, 邱小雷, 汤亮, 曹卫星, 朱艳 & 刘兵 (2021) 小麦生长模型对拔节期和孕穗期低温胁迫响应能力的比较. 中国农业科学, 54, 504-521.

王国成, 肖浏骏, 林子祺, 张晴, 郭晓伟, Annette COWIE, 张帅, 王明明, 陈颂超, 张甘霖, 史舟, 孙文娟, 罗忠奎 （2023） 植物根系碳输入对非根际土壤碳库贡献的全球定量研究. 中国科学：地理科学, 53, 1067 - 1082

一种原位预测生态系统属性对气候变化响应的方法, 2022-12-6, 中国, ZL 2022 1 0220024.2 (发明专利)

耦合生态过程模型与机器学习算法的高精度时空模拟方法, 2023-2-1, 中国, 202310049924X (发明专利)

参编教育部“十四五”规划教材 《农作系统模拟》