个人简况
男，博士，研究员，博士生导师。中国科学院青年创新促进会会员和中科院地理资源所“秉维”优秀青年人才计划获得者。长期致力于水文系统变异研究。围绕水文系统变异诊断与评估、物理成因分析与模拟等科学问题，开展系统性的基础理论方法及应用研究工作。主持参与国家自然科学基金重点和面上项目、科技部重点研发计划、中国科学院战略性先导项目；参与全国水利现代化规划、科技部与水利部水利公益项目、西藏水情预报系统研发等多项部委和地区重大生产课题。发表第一作者学术论文60余篇，包括Journal of Hydrology, Remote Sensing of Environment, Journal of Climate, Journal of Geophysical Research-Atmospheres, Hydrological Processes等刊物40余篇SCI论文，被他引400多次；发表地理学报、科学通报、水利学报、水科学进展、地理科学进展等刊物50余篇中文论文；出版专著2本；获省部级科技进步二等奖1项；获7项国家发明专利和3项软件著作权。
教育、工作经历
2017.12-至今 中国科学院地理科学与资源研究所，研究员
2017.5-2018.10 华盛顿大学，访问****
2014.12-2017.11 中国科学院地理科学与资源研究所，副研究员
2011.7-2014.11 中国科学院地理科学与资源研究所，助理研究员
2006.9-2011.7 南京大学 地球科学与工程学院 获水文学及水资源博士学位（硕博连读）
研究领域
研究领域：水文水资源
主要研究方向：水文变异、气候变化、水文模拟预报、水文不确定性及风险分析
主要科研项目
主持项目
1. 国家自然科学基金重大研究计划培育项目《雅鲁藏布江流域径流过程非平稳性形成机制研究》（**）
2. 国家自然科学基金青年项目《气候变化下流域径流过程复杂性的测度与辨识》（**）
3. 中科院地理资源所优秀青年人才计划基金《流域降雨—径流响应程度定量表征研究》
参与项目
1. 科技部重点研发计划《全球气候-陆面-水文过程及极端水文事件风险与中国适应研究》（2017YFA**）
2. 国家自然科学基金重点项目《中国湿润-干旱过渡带水循环过程对气候变化的响应机制》（**）
3. 中国科学院战略性先导项目《青藏高原现代水体在不同圈层间的相态转化过程及其影响》(XDB**)
代表性成果
[1] Sang Y.F., P. Xie, W.M. Cheng, Y.C. Zhang, L. Guo, Y.D. Sun, 2019. Mountain torrent control in China: Hydrologic nonstationarity is a challenging problem. Journal of Hydrologic Engineering, 24(3): **.
[2] Sang Y.F., V.P. Singh, Z. Hu, P. Xie, X. Li, 2018. Entropy-aided evaluation of meteorological droughts over China. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 123. DOI: 10.1002/2017JD026956.
[3] Sang Y.F., F. Sun, V.P. Singh, P. Xie, J. Sun, 2018. A discrete wavelet spectrum approach to identifying non-monotonic trend pattern of hydroclimate data. Hydrology and Earth System Sciences, 22, 757-766.
[4] Xie P., Z. Wu, Y.F. Sang*, H. Gu, Y. Zhao, Vijay P. Singh, 2018. Evaluation of the significance of abrupt changes in precipitation and runoff process in China. Journal of Hydrology, 560, 451-460
[5] Sang Y.F., V.P. Singh, K. Xu, 2018. Evolution of the IOD-ENSO relationship on multi-time scales. Theoretical and Applied Climatology, DOI: 10.1007/s00704-018-2557-7
[6] Sang, Y.F., V.P. Singh, T. Gong, K. Xu, F. Sun, C. Liu, W. Liu, R. Chen, 2016. Precipitation variability and response to changing climatic condition in the Yarlung Tsangpo River basin, China. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 121, doi:10.1002/2016JD025370.
[7] Sang, Y.F., M. Yang, 2016. Urban waterlogs control in China: more effective strategies and actions are needed. Natural Hazards, doi: 10.1007/s11069-016-2614-4.
[8] Sang Y.F., V.P. Singh, F. Sun, Y. Chen, Y. Liu, M. Yang, 2016. Wavelet-based hydrological time series forecasting. Journal of Hydrologic Engineering, DOI:10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.**.
[9] Sang Y.F., V.P. Singh, J. Wen, C.M. Liu, 2015. Gradation of complexity and predictability of hydrological processes. Journal of Geophysical Research – Atmospheres, DOI: 10.1002/2014JD022844. —SCI
[10]Sang Y.F., Z.G. Wang, C.M. Liu, 2015. Wavelet neural modeling for hydrologic time series forecasting with uncertainty evaluation. Water Resources Management, 29(6), 1789-1801.—SCI
[11]Sang Y.F., Wang Z.G., Liu C.M., 2014. Comparison of the MK test and EMD method for trend identification in hydrologic time series.Journal of Hydrology, 510, 293-298. —SCI
[12]Sang Y.F., Wang Z.G., Liu C.M., 2014. Spatial and temporal variability of precipitation extrema in the Haihe River Basin, China.Hydrological Processes, 28(3), 926-932.—SCI
[13]Sang Y.F., Wang Z.G., Liu C.M., Gong T.L., 2013. Investigation into the climate variability in the headwater regions of the Yangtze River and Yellow River, China.Journal of Climate, 26(14), 5061-5071.—SCI
[14]Sang Y.F., 2013. A review on the applications of wavelet transform in hydrologic time series analysis.Atmospheric Research, 122, 8-15.—SCI
[15]Sang Y.F., 2013, Improved wavelet modeling framework for hydrologic time series forecasting.Water Resources Management,27(8), 2807-2821.—SCI
[16]Sang Y.F., Wang Z.G., Liu C.M., 2013.Discrete wavelet-based trend identification in hydrologic time series.Hydrological Processes, 27(14), 2021-2031. —SCI
[17]Sang Y.F., Wang D., Wu J.C., Zhu Q.P., Wang L., 2013. Improved continuous wavelet analysis on the variation of hydrologic time series’ dominant period.Hydrological Sciences Journal, 58(1), 118-132.—SCI
[18]Sang Y.F., Wang Z.G., Li Z.L., Liu C.M., Liu X.J., 2013. Investigation into the daily precipitation variability in the Yangtze River Delta, China.Hydrological Processes, 27(2), 175-185.—SCI
[19]Sang Y.F., Wang Z.G., Liu C.M., 2012. What factors are responsibille for the Beijing storm?Natural Hazards, 65(3), 2399-2400.—SCI
[20]Sang Y.F., 2012.A practical guide to discrete wavelet decomposition of hydrologic time series.Water Resources Management, 26(11), 3345-3365.—SCI
[21]Sang Y.F., Wang Z.G., Liu C.M., 2012. Period identification in hydrologic time series using empirical mode decomposition and maximum entropy spectral analysis.Journal of Hydrology, 424, 154-164.—SCI
[22]Sang Y.F., Wang D., Wu J.C., 2010. Probabilistic Forecast and Uncertainty Assessment of Hydrologic Design Values Using Bayesian Theories.Human and Ecological Risk Assessment, 16(5), 1184-1207.—SCI
[23]Sang Y.F., Wang D., Wu J.C., Zhu Q.P., Wang L., 2009. The relation between periods' identification and noises in hydrologic series data.Journal of Hydrology, 368(1-4), 165-177. —SCI
[24]朱艳欣, 桑燕芳*. 青藏高原降水季节分配的空间变化特征. 地理科学进展, 2018, 37(11): 1533-1544.
[25]桑燕芳, 李鑫鑫, 谢平, 刘勇. 水文时间序列概率预报方法的通用架构. 湖泊科学, 2018, 30(3): 611-618
[26]桑燕芳, 谢平, 顾海挺, 李鑫鑫. 水文过程非平稳性研究若干问题探讨. 科学通报, 2017, doi: 10.1360/N972016-00736—EI
[27]桑燕芳, 王中根, 刘昌明. 小波分析方法在水文学中的研究应用现状及展望. 地理科学进展, 2013, 32(9), 1413-1422.
[28]桑燕芳, 王中根, 刘昌明. 水文时间序列分析方法研究进展. 地理科学进展, 2013, 32(1), 20-30.
[29]桑燕芳, 王栋, 吴吉春, 朱庆平, 2010. 水文时间序列小波互相关分析方法. 水利学报, 41(11), 172-1179.— EI
[30]桑燕芳, 王栋, 吴吉春, 朱庆平, 2009. 水文序列分析中基于信息熵理论的消噪方法. 水利学报, 40(8), 919-926. — EI
[31]桑燕芳, 王栋, 2008. 水文序列小波分析中小波函数选择方法. 水利学报, 39(3), 296-300, 306. — EI
[32]桑燕芳, 王栋, 2008. 水文时间序列周期识别的新思路与两种新方法. 水科学进展, 19(3), 412-417.— EI
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更新日期：2019年2月19日