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{| class="wikitable" style="float:right; margin: -10px 0px 10px 20px; text-align:left"
|<center>''' 沈高云  '''<br><img src="https://www.swpu.edu.cn/__local/8/96/FC/603BB28645C8EC19751FB342296_CED18CBD_24E7.jpg  " width="180"></center><small>[https://www.swpu.edu.cn/tcy/szdw/jsml2/chgcjys/js1/sgy.htm  西南石油大学]

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'''沈高云'''，1993年生，浙江嘉兴人，博士， 西南石油大学副讲师。

==人物简历==
2015年毕业于浙江农林大学，获地理信息系统理学学士学位；2021年毕业于武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，获地图制图学与地理信息工程工学博士学位，师从王伟教授和陈能成教授。

==研究方向==
[[时空大数据]]与[[智慧流域]]。

==学术成果==

=== 论文 ===

[1] Shen G.Y., Chen N.C*., Chen Z.Q*., Wang W. WHU-SGCC: a novel approach for blending daily satellite (CHIRP) and precipitation observations over the Jinsha River basin. Earth System Science Data. 2019, 11(4), 1711-1744.

[2] Shen G.Y, Zhang M.Z*. Multi-scale regional forest carbon density estimation based on regression and sequential Gaussian co-simulation. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(2): 62-71.

[3] 沈高云, 张茂震*. 基于序列高斯协同模拟的多尺度区域森林碳密度空间分布估计. 西南林业大学学报, 2015, 35(02): 55-62.

[4] Chen Z.Q., Zeng Y., Shen G.Y., Xiao C.J., Xu L., Chen N.C*. Spatiotemporal characteristics and estimates of extreme precipitation in the Yangtze River Basin using GLDAS data. International Journal of Climatology, 2020，1-19.

[5] Chen Z.Q., Luo J., Chen N.C*., Xu R., Shen G.Y. RFim: A Real-Time Inundation Extent Model for Large Floodplains Based on Remote Sensing Big Data and Water Level Observations, Remote Sensing, 2019, 11, 1585.

=== 发表专利 ===

陈能成，沈高云，王伟，陈泽强，一种基于星地融合的流域降雨产品订正方法及系统，中华人民共和国国家知识产权局，申请号：ZL201910308244.9。

==科研项目==

[1] 2018.12—至今：“长江经济带水循环变化与中下游典型城市群绿色发展互馈影响机理及对策研究”项目参与（国家自然科学基金重大项目：41890822，2018.12-2023.12）

==科研团队==

遥感时空大数据理论方法与应用团队<ref>[https://www.swpu.edu.cn/sgy/index.htm 西南石油大学]</ref>
==参考资料== 
{{reflist}}

[[Category:教师]]