核心领域：数字农业与精准农业、作物建模与气候变化影响评估、遥感与GIS应用、氮素管理、农业系统可持续性。
主要技术方向：
作物模型开发与应用：DSSAT、APSIM等多模型模拟（小麦、大麦、玉米、马铃薯、加工番茄等），气候变化对作物产量与品质的影响评估，模型不确定性分析；
精准农业与遥感：基于植被指数的作物氮素状况评估（CCCI等），管理区划分与产量变异分析，无人机多光谱/多角度遥感成像，田间尺度模型降尺度；
氮素管理与环境效应：空间变异下的优化施氮策略、硝酸盐淋洗与温室气体减排、氮肥利用率提升、作物-土壤-水系统的时空变异性解析；
气候风险评估：温度升高对全球/区域作物产量的量化预测（如地中海大麦、全球小麦、加工番茄），适应策略设计（播种期调整、品种选择）。
关键能力：具备从田间试验设计、遥感数据采集与处理、作物模型开发与校准到区域/全球尺度气候风险评估的完整研究链条，贯通“数据获取→模型模拟→决策支持→政策建议”的全流程。其研究连接基础农业科学、前沿数字技术与气候适应政策，形成了涵盖作物生理、环境科学与农业信息学的综合创新体系。
专家详情：
【重要履历】现任大学农业生态系教授，拥有墨尔本大学博士学位（作物模拟与遥感方向）。其学术生涯涵盖澳大利亚昆士兰科技大学、美国佛罗里达大学、英国詹姆斯·赫顿研究所及美国普渡大学（数字农业副教授）等国际顶尖机构。曾担任普渡大学数字农学本科专业设计负责人，并当选国际精准农业学会（ISPA）候任主席。
【技术能力】集中于数字农业与作物建模的交叉领域。核心方向包括：作物模型开发与应用（DSSAT、APSIM等多模型评估气候变化对小麦、大麦、马铃薯、加工番茄等作物的影响）；遥感与精准农业（利用植被指数评估作物氮素状况、管理区划分、无人机多光谱成像）；气候变化影响与适应（温度升高对全球小麦产量的影响、地中海地区大麦产量下降预测）；氮素管理（空间变异下的优化施氮、硝酸盐淋洗与温室气体减排）；数字农业系统（田间尺度模型降尺度、决策支持系统开发）。
【标志性成果】发表SCI论文114篇（h-index长期位居农业模型领域前列），主编《Precision Agriculture: Modelling》（Springer, 2022）及多部专著章节，2022年以通讯作者在Nature Food发表加工番茄产量因升温到2050年预计下降的论文（引发全球媒体广泛关注）。2023年在Nature Plants发表关于全球氮肥需求与小麦产量关系的合作研究。作为PI/协调员主持多项欧盟HORIZON、诺和诺德基金会等重大科研项目（总额超1500万美元）。担任Precision Agriculture期刊主编及European Journal of Agronomy副主编，长期为Nature Climate Change、Nature Food等顶刊审稿，并指导10余名博士生及博士后。