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田媛

发布者: [发表时间]:2025-05-08 [来源]: [浏览次数]:

姓名

田媛

出生年月

1989.12

籍贯

山西大同

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最高学历

博士研究生

专业技

术职务

讲师

政治面貌

中共党员

研究方向

深度学习,大气河,极端降水

学习

工作

经历

1、学习经历

起止时间

毕业院校

所学专业

学位

2009.09 – 2013.06

武汉大学

测绘工程

学士

2013.09 – 2016.06

中国科学院大学

地图学与地理信息系统

硕士

2020.09 – 2024.06

北京师范大学

系统分析与集成

博士

2、工作经历

起止时间

工作单位

职务或职称

2016.07 – 2019.05

信和财富投资管理(北京)有限公司

模型研发工程师

2019.06 – 2020.08

北京师范大学

科研助理

教学

科研

成果

1、 主持或主研的项目

(1) 国家自然科学基金青年项目,基于可解释人工智能的人类活动对大气河的影响研究,2026-01至2028-12;30万(主持)

(2) 岭南师范学院人才引进专项项目,基于可解释机器学习的极端降水数据驱动因子识别与机制分析,2025.07-2029.07;15万(主持)

(3) 校企合作,基于深度学习的农业灾害只能识别与测绘预警平台,2026-01至2027-12;1.3万(项目负责人)

2、本人代表性研究成果

(1) Tian, Y., Zhao, Y., Li, J., Shen, C., Wen, D., Qi, X., ... & Chen, D. (2026). Explainable artificial intelligence identifies key meteorological drivers of extreme precipitation in the Asian Monsoon Region. Atmospheric Research, 108809.

(2) Tian, Y., Zhao, Y., Li, J., Xu, H., Zhang, C., Deng, L., ... & Peng, M. (2024). Improving CMIP6 atmospheric river precipitation estimation by cycle‐consistent generative adversarial networks. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129(14), e2023JD040698(ESI高被引).

(3) Tian, Y., Zhao, Y., Li, J., Chen, B., Deng, L., & Wen, D. (2024). East Asia atmospheric river forecast with a deep learning method: GAN‐UNet. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129(5).

(4) Tian, Y., Zhao, Y., Son, S. W., Luo, J. J., Oh, S. G., & Wang, Y. (2023). A deep‐learning ensemble method to detect atmospheric rivers and its application to projected changes in precipitation regime. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 128(12).(ESI高被引)

(5) Zhang, B., Wen, D., Lu, Y., Tian, Y., & Huang, X. (2026). Land Use Classification of High-Resolution Remote Sensing Imagery Incorporating Global-Local Interactive Features Across Optical Domain and Land Cover Primitives. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

(6) Wen, D., Jiang, Y., Chen, D., & Tian, Y. (2025). Fusion of Bi-temporal Zhuhai-1 Orbita Hyperspectral and Multi-season Sentinel-2 Remote Sensing Imagery for Semantic Change Detection based on Dual-path 3DCNN-LSTM. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters.

(7) Wen, D., Zhu, S, Tian, Y., Guan, X., & Lu, Y. (2024). Generating 10-meter resolution land use and land cover products using historical landsat archive based on super resolution guided semantic segmentation network. Remote Sensing, 16, no. 12: 2248.

(8) Zhao, Y., Li, J., Tian, Y., & Li, J. (2024). Distinguish extreme precipitation mechanisms associated with atmospheric river and non-atmospheric river in the lower Yangtze River Basin. Journal of Climate.(ESI高被引)

(9) Yu, H., Wu, D., Piao, X., Zhang, T., Yan, Y., Tian, Y., ... & Cui, X. (2020). Reduced impacts of heat extremes from limiting global warming to under 1.5° C or 2°C over Mediterranean regions. Environmental Research Letters, 16(1).

3、发明专利

田媛,陈雪锋;一种基于深度学习的气象预测方法及系统,2026-3-13,中国,202511843806.1.

指导学生及

奖励情况

1指导学生获奖

第十三届广东省本科高校师范生技能大赛优秀指导老师,指导学生获得一等奖;

第十四届全国大学生GIS应用技能大赛,指导学生获得三等奖;

第十七届全国高校GIS技能大赛,指导学生获得优秀奖。

2、个人获奖

2024年“Wiley中国开放科学高贡献作者”;

2025年度广东省计算机学会科学技术奖。