应北京师范大学地理科学学部蒋玲梅教授邀请，南通大学曹越前副教授于2023年4月19日下午开展线上线下结合的学术交流，并作了题为“Fingerprinting Meteorologic, Topographic, and Vegetation Controls on Microwave Behavior of Seasonal High-Elevation Snowpacks”的学术报告。

曹越前副教授在此次报告中分别从气象、地形、植被三个影响因子出发重点解析了积雪地表微波后向散射信号的差别。此次报告，首先介绍了高海拔地区积雪随天气变化的非线性微波特征，提出了浅雪和深雪的微波散射信号滞回循环的轨迹偏差可为利用多频率微波信号反演积雪参数提供依据。其次介绍了地形因素对积雪微波信号的影响，分布式水文模型模拟值与站点观测值在融雪早期存在不同，提出了一种加入Sentinel-1数据作为背景场的积雪微波信号模拟的新策略，该策略可以改善地形因素引起的误差，并说明了积雪中液态水对微波信号的影响大于地形因素。最后，针对植被对积雪微波信号的影响，发现在90-m尺度上植被对微波信号的影响被弱化，将2S模型同MEMLS模型耦合后发展了MEMLS-V模型，结合人工智能算法优化了五个重要的模型参数，提高了植被覆盖地表情况下积雪深度的反演精度。

报告结束后，曹越前副教授同与会师生就模型参数设置、植被影响因素、水文模型应用等问题进行了热烈讨论。本次线上线下参会人员有40余人，科研气氛浓烈，报告在热烈的掌声中圆满结束。

曹越前副教授于2014年获兰州大学理学学士学位，2014年1月至6月受国家留学基金委资助在英国雷丁大学公派交流，2022年获美国杜克大学博士学位，2021年7月至2022年12月在美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校担任访问学者。主要从事积雪水文、微波遥感、人工智能优化算法等方面的研究工作，参与了NASA SnowEx、Terrestrial Hydrology Program等计划。已在Remote Sensing of Environment、 Remote Sensing等SCI期刊上发表论文6篇。曾获美国水文科学促进大学联盟旅行资助、美国杜克大学“会议旅行奖”等奖励。