2026年1月4日，我院魏立飛教授團隊在nature旗下SCI期刊《Scientific Data》上發(fā)表了題為“A global long-term daily multilayer soil moisture dataset derived from machine learning”的學術論文，湖北大學為第一完成單位，資源環(huán)境學院2023級生態(tài)學博士研究生魏澤陽為論文第一作者，魏立飛教授為通訊作者。該研究得到了國家自然科學基金項目、國家重點研發(fā)計劃項目的資助。

土壤水分是地球能量交換和水循環(huán)的關鍵紐帶。然而，現(xiàn)有的土壤水分數據產品大多局限于地表層，缺乏深層、連續(xù)且高分辨率的數據支持，制約了對深層水文過程的理解。針對這一科學缺口，研究團隊設計了一種全新的混合機器學習模型，成功構建了2002年至2021年全球逐日、無縫的多層土壤水分數據集（SWSM）。該數據集提供了0.05°空間分辨率下，全球土壤0-10 cm、10-30 cm和30-60 cm三個深度層級的水分含量高精度估算。

撰稿：魏澤陽

校對：李可

審稿：劉杰