四川大学副研究员（专职科研），硕士研究生导师。四川大学和日本国际水灾害与风险管理中心（ICHARM）联合培养博士，AGU、JpGU、IAHS、JSCE会员，主要从事流域水文循环过程、基于大数据与人工智能的缺资料流域水文预报、洪水风险评价与综合管理、卫星降水及多源数据校正融合、气候变化下水灾害演变机制等相关研究工作，在国内外权威期刊（如Nature, Journal of Hydrology, Journal of Environmental Management, Atmospheric Research, Remote Sensing）发表论文近50篇（其中一作/通讯30余篇），主持参与国家级省部级项目10余项，申请发明专利6项，登记软件著作权6项。

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代表性研究成果

一、代表性论文

[1] Wang, X.*, Wu, B., Zhou, G., Wang, T., Meng, F.* and Zhou, L.* et al., 2025. How a vast digital twin of the Yangtze River could prevent flooding in China. Nature, 639(8054): 303-305.

[2] Zhou L., Li H., Gu Z., et al., 2025,. Improving Four-pre ability for flood in alpine regions. Eco-Environment & Health,100189.

[3] Zhou, L. and Liu, L., 2024. Enhancing dynamic flood risk assessment and zoning using a coupled hydrological-hydrodynamic model and spatiotemporal information weighting method. Journal of Environmental Management, 366: 121831.

[4] Zhou, L., 2024. Perspective chapter: Big Data and Deep Learning in Hydrological Modeling. River Basin Manag. - Challenges Coping Strategies. IntechOpen.

[5] Du, J., Zhou, L.*, Yu, X., Ding, Y., Zhang, Y. and Wu, L. et al., 2024. Understanding precipitation concentration changes, driving factors, and responses to global warming across mainland China. Journal of Hydrology, 645: 132164.

[6] Zhou, C., Zhou, L.*, Du, J., Yue, J. and Ao, T., 2024. Accuracy evaluation and comparison of GSMaP series for retrieving precipitation on the eastern edge of the Qinghai-Tibet Plateau. Journal of Hydrology: Regional Studies, 56: 102017.

[7] Ding Y., Lu Z., Wu L., Zhou L.*, et al., 2024. Evaluating the spatiotemporal dynamics of driving factors for multiple drought types in different climate regions of China. Journal of Hydrology, 640: 131710.

[8] Liu L., Zhou L.*, Gusyev M., Ren Y., 2023. Unravelling and improving the potential of global discharge reanalysis dataset in streamflow estimation in ungauged basins. Journal of Cleaner Production, 419, 138282.

[9] Liu L., Ao T., Zhou L.*, Takeuchi K., Gusyev M., et al., 2022. Comprehensive evaluation of parameter importance and optimization based on the integrated sensitivity analysis system: A case study of the BTOP model in the upper Min River Basin, China. Journal of Hydrology, 610: 127819.

[10] Zhou, L., Koike, T., Takeuchi, K., Rasmy, M., Onuma, K. and Ito, H. et al., 2022. A study on availability of ground observations and its impacts on bias correction of satellite precipitation products and hydrologic simulation efficiency. Journal of Hydrology, 610: 127595.

二、专利与软著

（1）专利

[1] 基于洪水淹没模拟的动态洪水风险评价方法

[2] 基于曲线拟合和LSTM的水文模型土壤湿度初始化方法

[3] 基于双层LSTM迁移学习的无资料流域径流预测方法

[4] 基于机器学习的稀疏雨量站下近实时卫星降水融合方法

[5] 淹没植被作用下河道植被区与无植被区的平均流速预测方法

[6] 有植被河道近底紊动能空间分布预测方法

（2）软著

[1] 有限站点条件下卫星降水偏差校正系统V1.0

[2] 高寒山区流域产汇流计算软件V1.0

[3] 基于分布式水文模型的缺资料流域洪水预报平台V1.0

[4] 基于水库库面面积变动的干旱预测可视化平台V1.0

[5] 高寒山区多源数据融合校正V1.0

[6] 高寒山区水文水动力耦合洪水模拟软件V1.0

主要科研项目

[1] 西藏自治区科学技术厅, 重点研发计划， XZ202501ZY0145, 西藏高寒山区洪水灾害“四预”关键技术研究与应用， 2025-03 至 2027-02, 在研, 主持。

[2] 考虑小型水库群的中小流域山洪灾害预报研究，中科院成都山地所开放基金，KLMHER-K06，2025.10至2027.09，在研，主持。

[3] 中国长江电力股份有限公司, 横向, 23H1373, 金沙江上游源区河流系统演变及产汇流机理研究,2024-01 至 2025-12, 在研, 参与。

[4] 四川省科学技术厅, 自然科学基金青年基金项目, 24NSFSC2957, 基于数据融合和模型耦合的缺资料山区流域洪水模拟研究, 2024-01 至 2025-12, 在研, 主持。

[5] 四川大学, 专职博后研发基金, 2024SCU12106, 高寒山区流域洪水产汇流机制研究, 2024-01 至2025-12, 在研, 主持。

[6] 四川大学, 博士后交叉学科创新启动基金项目, JXCK2239, 岷江流域极端水文气象事件时空演变规律及对气候变化的响应机理研究, 2023-01 至 2024-12, 结题, 主持。

[7] 西藏自治区科学技术厅, 重点研发计划, XZ202101ZY0007G, 基于水文气象耦合的西藏缺资料流域洪水预报关键技术研究及应用, 2021-07 至 2024-07, 结题, 参与。

[8] 四川省威远县水利局, 横向, 23H0065, 内江市威远县越溪河防洪治理现状调查评估与洪水防控综合治理方案, 2022-09 至 2023-12, 结题, 参与。

[9] 四川省科学技术厅, 重点研发项目, 2021YFS0285, 基于大数据的成渝双城经济圈水污染精准预报预警关键技术研究与应用示范, 2021-04 至 2023-03, 结题, 参与。

[10] 四川省科学技术厅, 对口科技援助, 2020YFQ0013, 西藏缺资料流域水生态环境灾变风险预测关键技术研究与应用示范, 2020-01 至 2022-12, 结题, 参与。

人才培养

欢迎对水灾害、安全科学与减灾、水利工程和地理学等相关专业欢迎感兴趣的同学咨询报考。