今天，我们为大家解析的是哥德堡大学博士研究项目。
“Doctoral student in Natural Sciences, specializing in Physical Geography”
学校及专业介绍
学校概况
瑞典哥德堡大学（University of Gothenburg）已发展为瑞典颇具规模的高等教育机构。约58,000名学生与6,800名员工共同构成了这里充满活力的学术社群——雄厚的研究实力与优质的学习项目持续吸引全球研究者和学生前来，而新知识与新视角的碰撞，正推动该校为构建更美好的未来不断贡献力量。
院系介绍
地球科学系是该校地球系统研究的核心力量，现有员工约70人，研究方向涵盖自然地理学、生态系统科学与地质学。在区域气候、极地气候、地理信息系统与遥感等多个细分领域，院系均形成了突出专长，并将"气候与气候变化、地球表面过程、地圈"确立为三大优先研究主题。硬件设施方面，独特的Ice Lab、多架DJI drones及生物地球化学分析实验室，为各类研究活动提供了有力保障。
招生专业介绍
本次招生的自然科学博士生（specializing in Physical Geography）项目，主要由Swedish National Space Agency资助。
项目以瑞典冻原地区为研究区域，聚焦北极冻原植被与气候变化的关联，核心是利用新获取的高光谱卫星数据，深入解析并量化受气候变化负面影响的tundra植被生化及生物物理特性。
申请要求
1.资格要求
- 一般资格：申请人需满足以下任一条件：完成第二周期学位；累计修满至少240学分课程（其中第二周期课程不少于60学分）；通过国内外其他途径获得同等知识水平。
- 特定资格：需具备自然科学领域相关第二周期（advanced-level）学位，或完成至少60学分自然科学相关第二周期课程，或在瑞典及其他国家完成与计划第三周期项目相关的同等课程、具备同等资格。相关学科包括自然地理学或地理、环境科学、地质学等紧密相关领域，但这些领域的课程需包含大量自然地理学核心内容。
2. 评估标准
- 必要属性：必须具备的条件包括：通过大学课程或实践经验掌握遥感理论及遥感数据分析；通过包含统计学或数据分析的大学课程形成良好的定量方法基础；；愿意且有条件在植被生长季前往tundra环境开展实地工作——实地数据是验证遥感结果的关键，这一要求直接关系到研究的科学性与可靠性。
- 优势属性：具备以下条件者将更具竞争力：有多光谱和/或高光谱卫星数据处理分析经验；修过包含GIS、气候数据分析或植物生态学的课程；了解植物生理学；会操作无人机或有学习意愿；掌握Python、R等脚本/编程技能；有苔原植被相关工作或知识储备——这些属性能帮助申请人更快适应项目研究，减少前期培训成本。
项目理解
- 项目背景与目标极端气候变化正影响着北极大部分地区，气温升高、季节时长改变、降水模式异动，这些变化共同作用于tundra植被，使其健康状况、生物量及物种组成均受到显著冲击。卫星数据是监测tundra植被变化的常用手段，但hyperspectral data凭借更高的光谱分辨率，在解析植被生化及生物物理特性上具备独特优势。本项目正是基于这一背景，旨在明确新hyperspectral satellite data的应用效用，重点解答三个问题：hyperspectral satellite data能否检测与干旱温暖气候相关的tundra植被生化及生物物理特性？能否借此识别tundra植物多样性？将其与multispectral卫星数据协同使用是否能提升研究效果？
- 研究内容与方法PhD student的核心任务是在指导团队协助下完成thesis研究，期间需同步提升方法学经验、分析技能及理论素养。研究采用"实地+实验室+计算机"三位一体的方法：实地工作聚焦tundra植被调查，实验室工作涉及植物材料化学分析，计算机分析则涵盖多尺度remote sensing data（地面、无人机、卫星，以hyperspectral sensors为重点）处理、地理空间数据分析（含machine learning）、多元统计及Python/R脚本编写。此外，博士生可承担不超过全职20%的部门职责（如第一、二周期教学或行政工作），且这些职责会分散到整个学习阶段，避免对研究造成集中干扰
有话说
- 技术应用创新：传统multispectral data光谱分辨率有限，难以捕捉植被生化成分的细微变化，而hyperspectral data的高光谱分辨率恰好弥补了这一缺陷——它能识别叶绿素、类胡萝卜素等成分的光谱响应差异。项目将该技术应用于tundra植被研究，不仅提升了植被特性解析的精度，更开创了脆弱生态系统精细遥感监测的新范式。这种技术创新的价值不仅限于本项目，还能为其他类似生态研究提供技术参考。
- 研究对象的生态价值挖掘：tundra并非孤立的生态区域，它既是北极生态系统的重要组成，也是气候变化的"敏感哨兵"——植被变化直接反映气候扰动，且通过碳循环等过程反作用于全球气候。项目跳出宏观气候研究的视角，从植被生化与生物物理特性这一微观层面切入，揭示气候变化对生态系统的内在影响机制，这一研究维度的补充，让北极生态-气候交互关系的研究更具系统性。
- 跨学科整合优势：项目并非单一学科的研究，而是将自然地理学的地表过程理论、遥感的技术方法、植物生态学的植被认知、机器学习的数据处理能力深度融合。例如，通过机器学习提升高光谱数据的解读效率，结合植物生理学知识建立光谱信息与植被生理状态的关联。这种跨学科整合不仅丰富了研究方法，更推动了不同领域知识的交叉创新，形成了"数据-理论-应用"的完整研究链条。
- 实践应用导向：项目成果具有明确的实践价值：一方面可直接为北极生态监测体系提供技术支撑，助力构建更精准的tundra植被变化预警模型；另一方面，其对hyperspectral与multispectral data协同使用的探索，能为卫星数据在生态研究中的高效应用提供实践指南。这些成果最终可服务于气候政策制定与生态保护决策，实现科学研究与社会需求的有效衔接。
博士背景
Dawn，美国top20院校植物与微生物学系博士生在读，专注于植物表观遗传学和植物抗逆机制研究。运用单细胞测序和生物信息学方法，揭示植物在环境胁迫下的适应性调控网络。研究成果发表于《Nature Plants》、《Plant Cell》等顶级期刊。擅长植物学等相关领域的文书写作辅导和相关领域的PhD申请流程及技巧。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
