李莘莘，中国科学院空天信息创新研究院，研究员。中国科学院青促会会员，美国EMORY大学访问学者。研究方向为大气遥感，重点开展碳排放、环境监测、公共健康等领域等方面研究。先后主持承担科技部国家重点研发项目1项（碳排放监测数据质量控制关键测量技术及标准研究）、课题1项、国家自然科学基金项目4项（含重大研究计划1项、面上2项、青年1项）、高分重大专项项目1项、部委和地方科技项目10项等，在国内外学术期刊发表学术论文115篇（含一作/通讯SCI论文30篇），参与出版专著2部，申请发明专利25项，编制标准2项，获得省部级等奖项4项。

工作经历：

2024.12—至今     中国科学院空天信息创新研究院    研究员

2018.07—2024.12  中国科学院空天信息创新研究院    副研究员

2013.04—2018.07  中国科学院遥感与数字地球研究所  副研究员

2010.06—2013.04  中国科学院遥感应用研究所        助理研究员

2010.09—2014.04  美国EMORY大学环境健康系         博士后/访问学者

大气成份卫星遥感反演

(1) 国家重点研发计划项目，碳排放监测数据质量控制关键测量技术及标准研究，2022.10-2025.9，主持

(2) 国家重点研发计划课题，排放源清单多维校验技术，2016.7–2019.7，主持

(3) 国家自然科学基金(面上)项目，主被动遥感在黑碳气溶胶反演与排放校验中的方法研究，2021.1–2024.12，主持

(4) 国家自然科学基金(重大研究计划)项目，卫星遥感在大气细颗粒物组份探测与暴露评价中的应用研究，2016.1–2018.12，主持

(5) 国家自然科学基金(面上)项目，基于多角度遥感和大气模式数据的气溶胶组份反演算法研究，2015.1–2018.12，主持

(6) 国家自然科学基金(青年)项目，基于遥感与大气模式数据的霾光学厚度反演算法研究，2012.1–2014.12，主持

(7) 高分专项共性技术研究项目，基于多角度偏振的云反演、水汽订正等预处理技术，2015.1–2017.1，主持

(8) 中国科学院遥感与数字地球研究所所长基金, 基于多角度遥感数据的黑碳气溶胶反演算法，2013.5– 2015.5，主持

(9) 国家能源集团委托项目，煤矿温室气体监测系统建设，2024.9-2025.12，主持

1学术论文

[1] Shenshen Li, et al., Comparisons of the vertical distributions of aerosols in the CALIPSO and GEOS-Chem datasets in China, Atmospheric Environment, 2019, 3, 100036.

[2] Shenshen Li, et al., Inter-comparison of model-simulated and satellite-retrieved componential aerosol optical depths in China, Atmospheric Environment, 2016, 114, 320-332.

[3] Shenshen Li, et al., Estimation of GEOS-Chem and GOCART simulated aerosol profiles using CALIPSO observations over the Contiguous United States, Aerosol and Air Quality Research, 2016, 16, 3256-3265.

[4] Shenshen Li, et al., Satellite and ground observations of severe air pollution episodes in the winter of 2013 in Beijing, China, Aerosol and Air Quality Research, 2016, 16, 977-989.

[5] Shenshen Li, et al., Improving satellite-retrieved aerosol microphysical properties using GOCART Data, Atmospheric Measurement Techniques, 2015, 8: 1157-1171.

[6] Shenshen Li, et al., Comparison of GEOS-Chem aerosol optical depth with AERONET and MISR data over the contiguous United States, Journal of Geophysical Research-Atmosphere, 2013, 118, 11228-11241.

[7] Shenshen Li, et al., Retrieval of the Haze Optical Thickness in North China Plain using MODIS data, IEEE transaction on Geoscience and Remote Sensing, 2013, 51: 2528-2540.

[8] Shenshen Li, et al., Retrieval of Aerosol Optical Depth over Bright Targets in the Urban Areas of North China during Winter, Science China Earth Sciences, 2012, 55: 1545-1553.

[9] 李莘莘，等，城市与冬季北方亮目标地区气溶胶光学厚度反演，中国科学D 刊, 2012, 42:1253-1263.

[1]李莘莘，等，基于HJ–1–CCD数据的地表反射率反演与验证，光谱学与光谱分析，2011，31: 516– 520.

[2]Kun Cai, Liuyin Guan , Shenshen Li*, et al., Full-coverage estimation of CO2 concentrations in China via multisource satellite data and Deep Forest model, Scientific Data, 2024,11

[3]Kun Cai, …, Shenshen Li*, et al., Accuracy Verification of Satellite Products and Temporal and Spatial Distribution Analysis and Prediction of the CH4 Concentration in China, Remote Sensing, 2023.

[4]Kun Cai, …, Shenshen Li*, et al., Evaluation of TropOMI and OMI Troposhperic NO2 Products Using Measurements from MAX-DOAS and State-Controlled Sations in Jiangsu Province of China, Atmosphere, 2022.

[5]Yang Liu, …, Shenshen Li*, et al., Spatiotemporal evolution analysis of NO2 Column density before and after COVID-19 pandemic in Henan Province based on SI-APSTE model, Scientific Reports. 2021.

[6]Yang Liu, …, Shenshen Li*, et al., Research Progress on Models, Algorithms, and Systems for Remote Sensing Spatial-Temporal Big Data Processing, IEEE Joural of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021.

[7]Yang Liu, …, Shenshen Li*, et al., Research on Generic Optical Remote Sensing Products: A Review of Scientific Exploration, Technology Research, and Engineering Application, IEEE Joural of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2021.

[8]Lei Wang, …, Shenshen Li*, et al., Evaluation of Himawari-8 version 2.0 aerosol products against AERONET ground-based measurements over central and northern China, Atmospheric Environment, 2020.

[9]Lei Wang, …, Shenshen Li*, et al.,Retrieval of Aerosol Optical Depth from the Himawari-8 Advanced Himawari Imager data: Application over Beijing in the summer of 2016, Atmospheric Environment, 2020.

[10]Zhongting Wang,…, Shenshen Li*, et al., Aerosol Retrieval in the Autumn and Winter From the Red and 2.12 μm Bands of MODIS, IEEE transaction on Geoscience and Remote Sensing, 2019.

[11]Meng Fan, ..., Shenshen Li*, et al., Optical Properties of Chain-like Soot with Water Coating, Particuology, 2019.

[12]Kun Cai, Shenshen Li*, et al., Spatio-temporal Variations in NO2 and PM2.5 over the Central Plains Economic Region of China during 2005-2015 Based on Satellite Observations, Aerosol and Air Quality Research, 18: 1221–1235, 2018.

[13]Kun Cai, Qiushuang Zhang, Shenshen Li*, et al., Spatial-Temporal Variations of NO2 and PM2.5 over the Chengdu-Chongqing Economic Zone in China from 2005 to 2015 Based on Satellite Remote Sensing, Sensors, 2018.

[14]Huazhe Shang,…, Shenshen Li*, et al., Diurnal cycle and seasonal variation of cloud cover over the Tibetan Plateau as determined from Himawari-8 new-generation geostationary satellite data, Scientific Reports, 2018.

[15]Yang Wang, Liangfu Chen, Shenshen Li*, et al., Interference of Heavy Aerosol Loading on Aerosol Optical Depth (AOD) Retrieval Algorithm, Remote Sensing, 2017, 9, 397.

2专著（参与编写）

[1] 《气溶胶遥感定量反演研究与应用》（排名第二），科学出版社，2011

[2] 《大气遥感定量反演算法与系统》（排名第四），科学出版社，2014

3标准规范

[1] 卫星对地观测下的碳指标监测（排名第二），团体标准，2022

[2] 卫星对地观测下的森林碳指标监测体系（排名第四），团体标准，2022

(1) 中国科学院青年促进会会员，2017

(2) 河南省科技进步二等奖（排名第二），2023，面向目标识别的类脑心智计算理论与系统应用

(3) 河南省技术发明三等奖（排名第五），2021，面向大气遥感的大数据高效处理关键技术及应用

(4) 中国遥感优秀成果一等奖（排名第五），2023，基于卫星技术的天空地一体化“碳污同源”监测体系

(5) 国家测绘科技进步一等奖（排名第十五），2013，环境空气卫星遥感技术工程化及应用