土壤生态与农业生态工程研究中心
孙杰杰，男，1993年11月生，浙江杭州人，博士，副研究员。主要从事生态系统碳循环与管理、生产力形成机制及全球变化响应研究，重点关注高浓度CO2、气候变化及环境因子对农业、森林生态系统生产力的影响及气候适宜区域预测模拟和评价。综合利用野外调查、多尺度生态观测、多源遥感数据、全球气候和土壤数据集产品、机器学习算法和Meta分析等方法，从全球、区域和样地多尺度揭示环境变化对农业和森林生态系统生产力、碳汇能力的影响规律和作用机制。本人依托国家自然科学基金青年科学基金项目，提出了全球尺度作物CO2施肥效应评估框架，系统量化高浓度CO2耦合气候变化对不同作物类型增产的影响规律，提出温室农业CO2精准施肥优化方案与空间布局策略，为农业低碳发展和农业新质生产力提升提供科学依据。
主持国家自然科学基金青年基金项目、中国博士后科学基金面上项目、中国科学院沈阳应用生态研究所“绿埜优秀青年科学家计划”项目等科研项目，参与国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等项目。以第一/通讯作者在Agricultural Systems, European Journal of Agronomy, Journal of Hazardous Materials, Industrial Crops and Products, Forest Ecology and Management, Climate Risk Management, Global Ecology and Conservation 等知名SCI期刊发表论文16篇，累计发表SCI论文32篇。受邀担任SCI期刊Land客座编辑，担任Frontiers in Ecology and Evolution主题编辑；担任Journal of Ecology, Forest Ecology and Management, Ecological Indicators, Geography and Sustainability, Journal of Agricultural and Food Chemistry, Industrial crops and products, CATENA, Journal of Environmental Management, Ecology and Evolution, Global Ecology and Conservation, Environmental Monitoring and Assessment等近20家SCI期刊审稿人。
2022-2026，加拿大不列颠哥伦比亚大学，林学，哲学博士（PhD in Forestry）
2019-2022，南京林业大学，生态学，理学博士
2016-2019，浙江农林大学，林业，农业硕士
2012-2016，浙江农林大学，园林艺术设计，学士
生态系统（农业、森林、草地等）对全球变化的响应、碳氮管理、生产力（碳汇能力）、机器学习模型、遥感与GIS、Meta分析等
（1）2025 浙江省“科技兴林奖”一等奖，浙江省主要森林类型全周期经营关键技术
（2）2022-2026 加拿大UBC国际生奖学金、UBC校长奖学金、UBC研究生教学助理奖学金、UBC研究助理奖学金
（3）2022年南京林业大学研究生“榜样人物”、“大学生年度人物”荣誉称号
（4）2021年中国博士研究生国家奖学金、江苏省留学奖学金
（5）2012-2019年浙江农林大学一等奖学金（多次）
2026-2029：国家自然科学基金青年基金项目（C类），温室作物添加二氧化碳的增产效应及其环境因子协同调控机制研究，项目负责人
2026-2028：中国科学院沈阳应用生态研究所“绿埜优秀青年科学家计划”项目，项目负责人
2024-2026：中国博士后科学基金面上项目，基于元分析和机器学习算法的温室大棚最佳CO2施肥浓度研究，项目负责人
2024-2025：广东省人社厅，广东省青年优秀人才国际培养计划项目，项目负责人
2020-2022：江苏省教育厅，江苏省研究生科研创新计划项目，气候变化下杨树工业林分布和生产潜力预测，项目负责人
2024-2026：国家重点研发计划项目，华南和东南沿海单、双季稻大面积单产提升关键技术与集成示范，主要参与人员
2021-2024：国家自然科学基金面上项目，基于过程模型的松栎混交林固碳能力的间伐效应研究，主要参与人员
2018-2020：国家自然科学基金青年基金项目，协同提升杨树人工林木材生产和固碳能力的密度调控机制，主要参与人员
（1）Sun, J. et al., (2026). Below-ground crop yields respond twice as strongly as above-ground crop yields to greenhouse CO2 enrichment. European Journal of Agronomy, 179, 128178.
（2） Sun, J., et al. (2026). Combining meta-analysis and machine learning to assess global greenhouse CO2 enrichment for crop yields: Suitability and future climate resilience. Agricultural Systems, 235, 104691.
（3）Qian, J., …, Sun, J.* (2025). Application risk and value of Cd-enriched poplar wood: Wood properties, leaching characteristics and brown rot resistance. Journal of Hazardous Materials, 482, 136591.
（4) Sun, J. et al. (2021). Potential habitat and productivity loss of Populus deltoides industrial forest plantations due to global warming. Forest Ecology and Management, 496, 119474.
（5） Sun, Z., ..., Sun, J.*, & Qian, J. (2025). Cadmium enrichment influences cell wall properties and leaching resistance of tension and opposite wood in poplar. Industrial Crops and Products, 236, 122117.
（6）Feng, L.#, Sun, J.#, et al. (2021). Predicting suitable habitats of Ginkgo biloba L. fruit forests in China. Climate Risk Management, 34, 100364.
（7）Qian, J., …, Sun, J.* (2025). Water-based ultrasonic pretreatment enhances moso bamboo dimensional stability and mildew resistance. Ultrasonics Sonochemistry, 107621.
（8）Han, T., ..., Sun, J.* et al. (2026). Ultrasonic pretreatment enhances stage-specific moisture migration and drying performance of Ailanthus-altissima wood. Industrial Crops and Products, 243 (2026): 123094.
（9）Sun, J., et al., (2026). Assessing potential suitable habitat and productivity of Chinese Fir (Cunninghamia lanceolata) under climate change across the globe using combined machine learning and remote sensing technology. Ecology and Evolution, 6: e73757.
（10）Luo, D., …, Sun, J.*, et al. (2026). Conservation challenges and opportunities for Fokienia hodginsii in the Wuyi Mountains under climate change and human influence. Ecology and Evolution, 16(1), e72887.
（11） Sun, J., et al. (2021). Noncommercial forests need type-and age-differentiated conservation measures: A case study based on 600 plots in Zhejiang Province in eastern China. Global Ecology and Conservation, 28, e01704.
（12）Sun, J. et al. (2020). Composition and environmental interpretation of the communities of Sassafras tzumu, a protected species, at Zhejiang province in eastern China. Global Ecology and Conservation, 24, e01218.
（13） Sun, J. et al. (2020). Modeling the potential distribution of Zelkova schneideriana under different human activity intensities and climate change patterns in China. Global Ecology and Conservation, 21, e00840.
（14）Qian, J., …, Sun, J.* (2025). Improving dimensional stability of Ailanthus altissima wood by ultrasonic alkali-assisted DMDHEU treatment. Holzforschung, 79(8), 392-403.
（15）Qian, J., Sun, J.* et al. (2026). Power/intensity-threshold effects of ultrasonic pretreatment on microstructural remodeling and dimensional stability in moso bamboo. 80 (4), 329-339 Holzforschung.
（16） Sun, J. et al. (2021). Predicting the potential habitat of three endangered species of Carpinus genus under climate change and human activity. Forests, 12(9), 1216.
（17）孙杰杰,李领寰,黄玉洁,金超,袁位高,江波,沈爱华,王维枫,焦洁洁.浙江省公益林中杉阔混交林群落组成与环境解释[J].南京林业大学学报(自然科学版),2022,46(02):179-186.（中文核心）
（18）叶森土,金超,吴初平,杨堂亮,江波,袁位高,黄玉洁,焦洁洁,孙杰杰*.浙江松阳县生态公益林群落分类排序及优势种种间关联分析[J].浙江农林大学学报,2020,37(04):693-701.（中文核心）
（19）孙杰杰,江波,朱锦茹,吴丹婷,叶诺楠,邱浩杰,袁位高,吴初平,黄玉洁,焦洁洁,沈爱华.应用生态位模型预测檫木在浙江省的潜在适生区与主导环境因子[J].东北林业大学学报,2020,48(02):1-6. （中文核心）
（20）孙杰杰,江波,邱浩杰,郭佳欢,袁位高,吴丹婷,徐璇,吴初平,焦洁洁,沈爱华.基于最大熵模型预测榉树在浙江省的潜在适生区[J].林业资源管理,2019(04):37-45. （中文核心）
（21）孙杰杰,沈爱华,黄玉洁,袁位高,吴初平,叶诺楠,朱锦茹,邱浩杰,焦洁洁,江波.浙江省大叶榉树生境地群落数量分类与排序[J].南京林业大学学报(自然科学版),2019,43(04):85-93. （中文核心）
（22）孙杰杰,江波,吴初平,袁位高,朱锦茹,黄玉洁,焦洁洁,沈爱华.浙江省檫木林生境与生态位研究[J].生态学报,2019,39(03):884-894. （中文核心）
（23）王维枫, 孙杰杰, 李愿会, 王倩, 王祥福, 马雪红, 焦文星, 王荣女, 董文婷 2022. 基于物种分布和生产力耦合的工业用材林生产力预测方法. 发明专利（已授权）， ZL 2020 1 1612643.3.
