个人信息简介

姓名：杨帆

学历：博士

职称：副教授

职务：

邮箱：yangfan@henu.edu.cn \\ 894901194@qq.com

学术兼职

研究方向与招生

长时段区域与全球土地利用\覆被变化、土地利用的碳收支估算、历史地理与环境变迁

教育经历

2017/09 - 2020/07，中国科学院地理科学与资源研究所，自然地理学，博士

2014/09 - 2017/07，中国科学院西北生态环境资源研究院，自然地理学，硕士

2010/09 - 2014/07，太原师范学院，地理科学学院，地理科学，学士

工作经历

2020/07 - 至今，河南大学，黄河文明与可持续发展研究中心

承担课程

全球变化研究进展、历史地理理论与方法、黄河学专题研究

科研项目

（1）国家自然科学基金“基于森林转型理论的过去千年黄河中下游地区森林覆被变化重建”，2023-2025，在研，主持。

（2）国家自然科学基金“过去300年青藏高原牲畜数量与空间分布重建”，2024-2027，参与。

（3）国家社科基金重点项目“铜瓦厢改道后黄河新泛区对城市造成影响的环境史研究（1855~1938）”，2022-2024，参与。

（4）国家重点研发计划“北半球千年尺度气候高分辨率数据集研制及可靠性研究”课题四“过去千年北半球土地利用与动植物分布变化数据集研制”，2017-2022，参与。

（5）中国科学院战略性先导科技专项（A类）子课题“华夏故土数字工程”，2018-2021，参与。

（6）国家自然科学基金“中国过去300年草地覆被变化重建”，2017-2020，参与。

（7）科技基础性工作专项“中国运河图志编研”，2014-2019，参与。

（8）中国科学院院级科研项目“过去2500年新疆民族融合和区域治乱过程、机制、模式及未来地缘政治风险预估研究”，2019-2020，参与。

（9）国家重点研发计划“重大自然灾害评估、救助与恢复重建技术研究与示范”课题三“重大自然灾害恢复重建规划、监测与评价关键技术研究”，2017-2022，参与。

（10）国家自然科学基金“六盘山北部寺口子砂岩沉积过程及其对区域环境和全球变化的响应”，2014-2017，参与。

著作论文

第一作者论文:

（1）Yang Fan, Dong Guanpeng, Wu Pengfei, He Fanneng. Stylized facts of past 1000-year of China’s cropland changes. Land Use Policy, 2024, 144, 107258. doi:10.1016/j.landusepol.2024.107258 中科院一区 TOP

（2）Yang Fan, Zhang Hang, He Fanneng, Wang Yafei, Zhou Shengnan, Dong Guanpeng. A 1000-year history of cropland cover change along the middle and lower reaches of the Yellow River in China. Journal of Geographical Sciences 2024, 34(5): 921-941. doi: https://doi.org/10.1007/s11442-024-2233-z

（3）Yang Fan, He Fanneng, Wang Yafei, Zhou Shengnan, Dong Guanpeng. Reconstructing forest cover changes for the middle and lower reaches of the Yellow River over the past millennium. Regional Environmental Change 2024, 24(1). doi:10.1007/s10113-024-02183-x.

（4）杨帆, 宗丽佳, 周胜男, 杨东阳. 黄河下游滩区1985-2020年30m分辨率土地利用/覆被变化数据集. 中国科学数据, 2024, 9(2): 1. doi:10.11922/11-6035.ncdc.2023.0005.zh

（5）Yang Fan, He Fanneng, Li Shicheng, Li Meijiao, Wu Pengfei. A new estimation of carbon emissions from land use and land cover change in China over the past 300 years. Science of The Total Environment 2023, 863, 160963, doi:10.1016/j.scitotenv.2022.160963. (ESI 1%高被引论文)

（6）Yang Fan, Li Shicheng, Gao Yang, Li Meijiao, Wu Pengfei. Inconsistent carbon budget estimation using dynamic/static carbon density under land use and land cover change: a case study in Henan Province, China. Land 2022, 11, 2232, doi:10.3390/land11122232.

（7）Yang Fan, He Fanneng, Li Shicheng. Spatially Explicit Reconstruction of Anthropogenic Grassland Cover Change in China from 1700 to 2000. Land 2020, 9(8): 270. doi:10.3390/land9080270.

（8）Yang Fan, He Fanneng, Li Meijiao, Li Shicheng. Evaluating the reliability of Chinese forest data in global historical land use scenarios. Journal of Geographical Sciences 2020, 30(7): 1083-1094.

（9）杨帆, 何凡能, 李美娇. 中国西部地区历史草地面积重建的方法——以甘宁青新区为例. 地理研究 2020, 39(7): 1667-1679.

（10）杨帆, 何凡能, 李美娇, 李士成. 全球历史森林数据中国区域的可靠性评估. 地理学报 2019, 74(5): 923-934.

（11）杨帆, 李孝泽. 宁夏固原古近系寺口子组砂岩成因探讨. 古地理学报 2017, 19(3): 445-456.

（12）杨帆, 靳鹤龄, 李孝泽, 耿建伟, 刘冰. 中晚全新世毛乌素沙地东南部气候变化过程. 中国沙漠 2017, 37(3): 431-438.

通讯作者论文：

（13）何凡能, 杨帆（通讯）, 王亚非. 过去千年中国森林和草地面积及空间格局重建. 中国科学: 地球科学 2025, 55(1): 95-110.

（14）He Fanneng, Yang Fan（通讯）, Wang Yafei. Reconstructing forest and grassland cover changes in China over the past millennium. Science China Earth Sciences, 2025, 68(1): 94–110. 中科院一区 TOP

（15）Wang Yafei, Yang Fan（通讯）, He Fanneng. Spatiotemporal Characteristics of Land Cover Change in the Yellow River Basin over the Past Millennium. Land 2024, 13(2): 260. doi:10.3390/land13020260.

（16）Wang Yafei, Yang Fan（通讯）, He Fanneng. Reconstruction of Forest and Grassland Cover for the Conterminous United States from 1000 AD to 2000 AD. Remote Sensing 2023, 15, 3363. doi:10.3390/rs15133363.

（17）何凡能, 杨帆（通讯）, 赵彩杉, 李士成, 李美娇. 过去千年中国耕地网格化重建与时空特征分析. 中国科学: 地球科学 2023, 53, 115-131.

（18）He Fanneng, Yang Fan（通讯）, Zhao Caishan, Li Shicheng, Li Meijiao. Spatially explicit reconstruction of cropland cover for China over the past millennium. Science China Earth Sciences 2023, 66, 111-128.

（19）Li Meijiao, He Fanneng, Zhao Caishan, Yang Fan（通讯）. Evaluation of Global Historical Cropland Datasets with Regional Historical Evidence and Remotely Sensed Satellite Data from the Xinjiang Area of China. Remote Sensing 2022, 14, 4226, doi:10.3390/rs14174226.

重要奖项

其他