“我们的征途是星辰大海” 清华大学遥感水文水资源团队2019年新年献辞

       时光流转，星移物换，转眼间我们一起迎来了2019年，将迎来农历己亥年。在过去一年中，承蒙前辈、领导、同事、同仁、亲人和朋友们的指导、帮助、支持和鼓励，我们砥砺奋进，逐梦星辰，把文章写在浩瀚太空和祖国大地，坚持科研工作顶天立地，教书育人春风化雨，内外交流博采众长，逐步形成具有中国特色和清华风格的遥感水文水资源学科方向。

我们紧密围绕基金委“西南径流重大研究计划”项目“西南河流源区关键水文气象变量的多源遥感观测与数据集成”和“十三五”重点研发计划课题“水资源立体监测协同机理与国家水资源立体监测体系研究”等科研项目，针对气候变化和人类活动加强背景下水循环演变的关键科学问题，深入钻研多源卫星遥感监测水循环要素的反演方法、数据融合、信息集成、无资料流域水文预测(Prediction in Ungauged Basins, PUB)，在享有“亚洲水塔”美誉的青藏高原开展径流、湖泊、积雪、降水、水储量的多源遥感监测和模拟，并将研究成果应用于华北平原、江河源区乃至国家水资源立体监测中，服务国家需求，取得系列代表性成果。

我们将遥感观测和地面实验进行有机结合，全面深刻地认识陆地水文过程，于5月和9月两次远征青藏高原开展野外实验作业和考察，为青藏高原河湖研究和监测积累了宝贵的观测数据。结合过去3年间10余次的野外实验和考察，初步形成了对研究区气象、水文、地质、人文等特征的整体和局部认识。我们挺进青藏高原腹地进行野外观测仪器架设及无人机航拍实验，在典型湖泊河流纳木错、羊卓雍错、雅江及其支流等地开展了科学实验。在漫天大雪中挺进深山，克服高原反应和长途颠簸；在碧波涌动的湖畔开展作业，雪域高原的绝美风景和极端环境给我们留下了深刻记忆。9月，我们参加了由基金委组织的“藏东三江流域源区”综合科考。从云南丽江出发，历经迪庆、昌都、甘孜、玉树、那曲等地区，行程4000余公里，最后和实验小组成员会师于拉萨。我们追溯澜沧江、金沙江、怒江江源，考察源区气候水文、地形地貌、泥沙水质和地面监测等状况。

       我们教书育人，夙兴夜寐，努力培养行业未来的优秀人才和建设者。7月，硕士生杜明达和陈曦顺利毕业，论文《高原寒区水文模型参数率定及应用‒以雅鲁藏布江为例》获清华大学2018年优秀硕士论文；李兴东本科综合论文训练《基于多源遥感和云计算的青藏高原湖泊水量变化监测》获清华大学2018年优秀本科论文；12月，黄琦等发表在《Remote Sensing of Environment》上关于径流遥感监测的论文获得国际华人青年水科学协会2018年最佳论文奖；龙笛获清华大学2017年教学优秀奖。9月，我们迎来了赵凡玉、洪仲坤、张才金、Samir和孙章丽5位新成员，为团队注入了新鲜血液。暑假，我们带领清华10余名本科生和研究生前往美国波士顿、纽约、旧金山、洛杉矶等地开展社会实践和调研，了解美国水利行业科技前沿，调研大城市水资源安全保障经验，在中美贸易战如火如荼的背景下，增强了建设创新型国家的历史责任感和使命感。

我们除了和国内多家兄弟院校和科研院所相关团队进行日常交流和互学互鉴之外，还积极开展各项国际合作和交流。6月，龙笛远赴南美洲智利首都圣地亚哥参加由国家自然科学基金委员会和智利国家科学与技术研究委员会共同举办“中国‒智利水资源研究双边研讨会”，就双方的水资源问题进行了交流讨论。12月，团队8位成员赴华盛顿参加美国地球物理联合会2018年秋季会议，在国际学术交流舞台上展现了良好风貌。我们与奥地利国际应用系统分析研究所、美国德州大学奥斯汀分校、哥伦比亚大学水中心等多个国际机构建立长期合作关系，不定期进行互访，推动互学互鉴和合作共赢。龙笛继续担任Water Resources Research，Journal of Hydrology和《中国科学·技术科学》副编辑、编委，处理和审稿数十篇，继续为国际学术共同体贡献中国力量。

回望过去，我们未感蹉跎；展望未来，我们满怀豪情。在攀登科学高峰的征途上，在科技落地生根的使命中，在社会历史滚滚向前的长河里，我们如履薄冰，深感道阻且长。幸得世界科技发展突飞猛进，国家前进步伐催人奋进，社会单位家人支持包容，过去辛勤耕耘积累沉淀，我们将一如既往，戒骄戒躁，在共和国70周年华诞的光辉岁月，继续书写无愧于时代，无愧于内心的历史篇章，共筑追梦人无悔的奋斗华章！

清华大学遥感水文水资源团队全体

2019年1月1日于北京

(1)Huang, Q., *Long, D., Du, M.D., Zeng, C., Li, X.D., Hou, A.Z., & Hong, Y. (2018). An improved approach to monitoring Brahmaputra River water levels using retracked altimetry data. Remote Sensing of Environment, 211, 112‒128 (IF=6.457)

(2)Huang, Q., *Long, D., Du, M.D., Zeng, C., Qiao, G., Li, X.D., Hou, A.Z., & Hong, Y. (2018). Discharge estimation in high-mountain regions with improved methods using multisource remote sensing: A case study of the Upper Brahmaputra River. Remote Sensing of Environment, 219, 115‒134 (IF=6.457)

(3)Chen, X.N., *Long, D., Liang, S.L., He, L., Zeng, C., Hao, X.H., & Hong, Y. (2018). Developing a composite daily snow cover extent record over the Tibetan Plateau from 1981 to 2016 using multisource data. Remote Sensing of Environment, 215, 284‒299 (IF=6.457)

(4)Tang, G.Q., *Long, D., *Hong, Y., Gao, J.Y., & Wan, W. (2018). Documentation of multifactorial relationships between precipitation and topography of the Tibetan Plateau using spaceborne precipitation radars. Remote Sensing of Environment, 208, 82‒96 (IF=6.457)

(5)Zeng, C., *Long, D., Shen, H., Wu, P., Cui, Y., & *Hong, Y. (2018). A two-step framework for reconstructing remotely sensed land surface temperatures contaminated by cloud. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 141, 30‒45 (IF=5.994)

(6)Tang, G., *Long, D., Behrangi, A., Wang, C., & *Hong, Y. (2018) Exploring deep neural networks to retrieve rain and snow in high latitudes using multisensor and reanalysis data. Water Resources Research, 54 (10), 8253‒8278 (IF=4.361)

(7)Tang, G., Behrangi, A., *Long, D., Li, C., & *Hong, Y. (2018). Accounting for spatiotemporal errors of gauges: A critical step to evaluate gridded precipitation products. Journal of Hydrology, 559, 294‒306 (IF=3.727)

(8)Yang, W.T., *Long, D., & Bai, P. (2018). Impacts of future land cover and climate changes on runoff in the mostly afforested river basin in North China. Journal of Hydrology (accepted). (IF=3.727)

(9)Han, Z.Y., *Long, D., Fang, Y., Hou, A.Z., & Hong, Y. (2018). Impacts of climate change and human activities on flow regime of the dammed Lancang River in Southwest China. Journal of Hydrology (accepted, IF=3.727)

(10)Chen, X.N., *Long, D., Hong, Y., Hao, X.H., & Hou, A.Z. (2018). Climatology of snow phenology over the Tibetan plateau for the period 2001‒2014 using multisource data. International Journal of Climatology, 38, 2718‒2729 (IF=3.1)