李柳元

职称:教授,博士生导师;邮箱:1603889489@qq.com;办公地址:沙河主楼D1018;研究领域:空间物理、空间天气、机器学习预测

姓名:李柳元

职称:教授,博士生导师

邮箱:1603889489@qq.com

办公地址:沙河主楼D1018


教育/工作经历:

1996.7 – 2000.7 云南师范大学,理学学士

2000.9 – 2005. 7 中国科学院空间学科与应用研究中心, 理学博士

2005.7 – 2011.2  中国科学院空间学科与应用研究中心,助研 → 副研究员

(其间,2009. 4 – 6,Space Research Institute, Austrian Academy of Sciences, Austria,学术访问)
2011.2 – 现在    北京航空航天大学,副教授 → 教授

(其间,2019.2 3,University of Texas at Dallas,USA,学术访问)


研究领域:

空间物理、空间天气、机器学习预测


获奖情况:

2024年6月,北京航空航天大学优秀教材二等奖

2024年1月,北航优秀教学成果二等奖

2018年11月,北航优秀博士论文指导教师奖

2005年7月,中国科学院院长优秀奖

2004年10月,中国地球物理学会第二十届优秀学生论文奖

1999年4月,云师大第六届学生课外科技作品竞赛三等奖


教学成果:

1. 出版一本教材

李柳元等编著. 空间探测数据处理和分析方法. 北京航空航天大学出版社,2025. 6

李柳元等编著. 空间探测数据处理和分析方法(第2版). 北京航空航天大学出版社,2025. 6

2. 发表一篇教改论文

李柳元等. 新时代一流航天类课程建设实践与思考——以《空间数据分析基础》课程改革为例. 北京航空航天大学学报(社会科学版), 35(1),2022. 


科研成果:

共发表55篇SCI论文,被引用1070次,部分研究成果在国际上产生了重要的影响。详细的论文链接由个人主页“论文”栏逐一列出(https://shi.buaa.edu.cn/liliuyuan/zh_CN/index/8847/list/index.htm)。

1.  揭示了太阳极紫外(EUV)辐射对内辐射带区域来自地基发射的VLF波强度的调制现象和机制(Chen,Li, et al., Sicentific Reports, 2025),建立地球辐射带区域哨声模嘶声(hiss)波的空间分布模型(Yang, Li, et al., JGR,2022;Yu,Li, et al., JGR,2017; Wang, Li, et al., GRL, 2020)。

2. 建立多种电磁波联合扩散辐射带高能电子的数值模型,厘清了不同等离子体波造成高能电子加速或损失之间的竞争效应(Li et al., JGR,2005, 2017, 2021; Li et al., POP,2016; Li et al., GRL,2022)。

Li et al. (JGR,2017)被空间物理国际期刊JGR评为亮点论文,被美国地球物理学会(AGU)新闻报道(https://eos.org/research-spotlights/how-whistling-plasma-waves-shape-earths-radiation-belts)、北航新闻报道(http://news.buaa.edu.cn/info/1002/24615.htm),在2018年作为自1958年来全球研究辐射带取得重要进展的前1%文章被AGU选入《地球辐射带发现60年的纪念特辑》,AGU评论认为:“这些文章代表重要历史意义的、科学和技术进步”(https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/toc/10.1002/(ISSN)2169-9402.RADBELTS)。

3. 发现地球辐射带高能电子和等离子体波强度的时空分布随太阳风扰动和地磁活动的变化规律(Li et al., Space Weather, 2020;Li et al., JGR,2009,2013, 2016,2018,2019; Li et al., GRL, 2017; Li et al., POP, 2016;Yu, Li, et al., JGR, 2015; Yu, Li et al., GRL, 20016)。

Li et al.(GRL, 2017)被国际会议AOGS 2018邀请报告。Li et al.(POP, 2016)被国际会议AAPPS-DPP 2018邀请报告。Li et al.(JGR, 2009) 为美国RBSP卫星计划的科学目标提供了重要的立项依据(Mauk et al., Space Sci Rev., 2013)。

4. 建立多神经元组成的双层长短时记忆(LSTM)神经网络模型,成功地预测内辐射带和槽区高能电子的时空变化特征,有效地提升了该区域高能电子的预测效率和准确性 (Yang, Li, et al., Space Weather, 2025)。

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