窦杰，籍贯江苏徐州，东京大学博士，日本学术振兴会（JSPS）研究员、博士生导师、博士后合作导师、教授，入选国家高层次人才、湖北省高层次人才计划、武汉市英才计划 、中国地质大学（武汉）百人计划、地大学者学科骨干人才、创新群体核心骨干。获日本第17届地震工程大会- Early Career Award、第 18 届留日中国人 优秀研究.创新成果表彰奖、入选全球前2%顶尖科学家榜单。担任新西兰皇家学会、湖北省科技厅、广东省科技厅、教育部学位与研究生教育发展中心通讯评议专家。

先后任东京大学空间情报中心博士后，日本国家国立研究开发法人土木研究所研究员，日本学术振兴会研究员。从事地质灾害人工智能大数据及智慧风险管控、数值模拟和遥感与 GIS 在降雨 - 地震 - 人工诱发的地质灾害应用。作为项目负责人（ PI ）主持并领导了 10余 项科研项目，主要是受日本国土交通（ MLIT ）部和日本文部省的资助，还负责土木研究所火山小组雷达的研究工作（由日本宇航天局签署的雷达影像在防灾中的应用）。迄今已发国际刊物、书章和会议 120 余篇，其中 SCI 55 余篇，第一作者及通讯 30余 篇，发表在 Earth-Science Reviews, Water Research, Landslides, Journal of Hydrology, Science of The Total Environment, Remote sensing of Environment ， Environmental Modelling & Software, Nature Scientific Reports, Remote Sensing & Natural hazards 等多 个国际学术刊物上，两篇文章分别入选 2019 年百篇顶级自然科学报告和 SCI-TAO 杂志最多引用奖， 10 篇 ESI 1% 高被引， 2 篇 ESI 0.1% 热点论文， Google scholar 引用超过 5000余 次， 担任国际SCI期刊Frontiers in Earth Science副主编，担任 Geocarto International , Geomatics, Natural Hazards and Risk, Journal Mountain of Science, The Global Environmental Engineers 等多 个国际期刊编委，担任 Remote Sensing 主题编辑和 Frontiers in Earth Science 前沿编辑， 受邀为Engineering Geology, Landslides, Earth-Science Reviews 等4 0 多个国际 SCI 期刊审稿， 在日本地球行星科学会议、地球科学论坛上等大型会议被作为邀请嘉宾作报告。担任第5届第五届世界滑坡大会第三和第四届巴东国际地质灾害学术论坛BIGS2021的大会和第14届国际工程地质大会与环境(IAEG)分会召集人。

个人主页

Google Scholar 主页 、 Research Gate 主页 、 中国地大-国家站主页 、 中国地大-未来技术学院 、 地质灾害智慧管控 课题组 AI-Geohazards 微信公众号

研究方向与兴趣

主要从事地质灾害人工智能大数据及智慧风险管控，数 值 模 拟 和遥感与 GIS 在降雨 -水库- 地震 - 人工 诱发 的地 质 灾害相关的 预测预报 研究工作。具体包括：

1 ）基于机器学习识别多源海量遥感影像数据（ 卫 星，航片，雷达 SAR, 无人机 UAV ，激光雷达 -LiDAR 等）实现快速建立地 质 灾害 库 ；

2 ）基于多源地 质 灾害体的 资 料（地 质 ，地形地貌，气象水文等）耦合人工智能 进 行地 质 灾害 风险评 估；

3 ）基于灾害 单 体或小尺度灾区域结合室内实验 进 行物理过程数 值 模 拟 ，探明灾害 诱发 机理和机制；

4 ）基于大数据耦合物理过程数值模拟的智能地质灾害预测预报，构建地灾 快速响 应 急预报模式。

招生与培养

招生方向： 地 质资 源与工程， 3S 技 术 与地 质 灾害，AI大数据- 计算机及 地形地貌相关的 专业 。热烈欢迎具有深厚数学功底、计算机编程能力、力学以及相关专业背景的申请者。

在 海外生活学 习 工作近 十 年中 ，与国 际 上相关地 质 灾害研究 课题组 建立了良好的合作关系，共同研究并 发 表科研 论 文。 长期招收具有良好的数学计算机、数值模拟、3S技术、水文地形地貌、地质灾害基础知识的勤奋好学的硕士、博士研究生和博士后。我们热烈欢迎具有科学研究工作热情和抱负的申请者加入我们的团队。

加入我们，您将有机会成为 国家野外观测研究站和教育部 985 优势地质灾害平台的一员 ，并加入AI Geohazards-地质灾害智能管控团队，以地质资源与地质工程A+优势学科为主干，通过有组织的科研聚集科学问题，突破地质灾害边界，融合跨领域、跨平台、跨学科的交叉，来解码地质灾害难题，共同探索地质灾害智能减灾防灾的未来，让我们携手努力，为人类的宜居地球而奋斗！

常年招生 1-3 个博士后， 1-2 博士生， 2-4 硕士！也欢迎优秀本科生加入课题组积极参与科研活动，同时也积极欢迎副教授或教授的加入，帮其推荐申请校内外各种人才计划。

欢迎咨询邮箱：doujie@cug.edu.cn

团队

AI Geohazards- 地质灾害智慧管控团队 ，与日本东京大学、北海道大学、日本国土交通部技術政策综合研究所和土木研究所、美国 East Carolina University、University of South-Eastern Norway 等单位保持长期的合作关系，面向国际科学前沿和国家重大工程的科学问题，立足于三峡于库区，开展地质灾害智能减灾防灾的研究工作。

目前在读：
博士二名
硕士九名

两名博士后 。

学生指导情况

1.2021.11：2020硕士生罗万褀、2021届王锐、何雨健、马豪分别获得第三届巴东国际地质灾害学术论坛，BIGS2021 Poster二等奖、三等奖及优秀奖，向子林并在国际大会BIGS2021做口头报告

2.2021.11： 2021届向子林博士生分别获得三峡中心、中国地质大学2021年科技论文报告会一等奖和二等奖， 2020硕士生罗万褀获得三等奖。

3. 2022.10: 2022届博士生张乐乐、 2021届王锐获国家站 2022年科技论文报告会二等奖； 2021届向子林博士生、2021届硕士生汪恒分别 获国家站 2022年科技论文报告会三等奖。

4.指导 向子林博士以第一作者发表中科院TOP一区1篇文章， 硕士生罗万褀 以第一作者 发表中科院二区1篇， 硕士生郭衍昊和何雨健分别 以第一作者 发表发表四区各一篇。

5. 2023.5：张乐乐与王锐分别获得中国地质大学第33届学生科技论文报告会三等奖。

毕业生：

硕士：

2023年： 1. 罗万褀 (西北大学转博)；2. 郭衍昊(就业)

教育背景

2012-2015 东 京大学新 领 域 创 成科学研究科 博士学位

2006-2009 中国科学院地球科学院 硕 士学位

2002-2006 青岛农业大学资环学院 学士学位

工作履历

2021.12-至今，中国地质大学(武汉) 地质灾害国家野外科学观测研究站

2020- 2021 中国地质大学 ( 武汉 ) 教育部 长 江三峡 库 区地 质 灾害研究中心

2019-2020 日本学 术 振 兴 会 研究 员

2016-2019 日本国立研究开 发 法人 土木研究所 研究 员

2015-2016 东 京大学空 间 情 报 中心 博士后

2011-2012 日本アカデミック エクスプレス株式会社 助理工程 师

2010-2011 中国赴日本国留学生 东 北 师 范大学 预备 学校日 语 培 训

2009-2010 广州奥格公司 项 目 经 理

社会兼职

学术兼职

学会任 职

日本滑坡学会会 员 、日本砂防学会会 员 、日本地球行星科学連合会 员 和国 际 工程地 质 与 环 境 协 会（ IAEG ）会 员 、美国地球物理学会（ AGU ）会 员 、欧洲地球科学学会（ EGU ）会 员、中国地震学会地震灾害链专业委员会委员，中国地质协会会员

国 内外 期刊 编 委

Frontiers in Earth Science (IF=3.34) 副主编

Geocarto International, Geomatics, Natural Hazards and Risk , Journal Mountain of Science, Journal of Geography and Geology 编委

地质科技通报、深地科学 编委

R emote Sensing, NaturalHazards, Deep Underground Science and Engineering, Geoscience ， Machine Learning and Knowledge Extraction, Frontiers in Earth Science, Sensors 专题主编

国际期刊审稿

Earth-Science Reviews, Geomorphology, Engineering Geology, Geoscience Frontiers, Science of The Total Environment, CATENA, Nature scientific report, Natural hazards, Remote sensing, Journal of Mountain Science, Theoretical and Applied Climatology, Bulletin of Engineering Geology and the Environment, Arabian Journal of Geosciences, Geocarto International, Journal of African Earth Sciences, Human and Ecological Risk Assessment, International Journal of Digital Earth, Geoscience, ISPRS International Journal of Geo-Information, The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, International Journal of Disaster Risk Science, Mathematical and Computational Applications, Engineering with Computers, The Professional Geographer, Advances in Space Research , Geosciences,Machine Learning and Knowledge Extraction 等 40多 个 SCI 审 稿人。

主持 项 目及核心骨干

1. 动水驱动型滑坡启滑机制与判据课题（第二负责人）-子课题负责人，国家自然科学基金重大项目（ 2021-2025 ） （42090054）

2. Coupling ensemble machine learning with physical parameters framework for landslide evaluation 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室基金资助项目（ 2021-2022 ）（SKHL2003）

3. 人工智能 地 质 灾害减灾防灾，中央高校高 层 次人才科研 经费 （ 2021-2026 ）

4. 基于深度学 习 的 山区流域多源地 质 灾害 链预测 研究，四川大学水力学与山区河流开 发 保 护 国家重点 实验 室基金 资 助 项 目（ 2020-2021 ）（SKHL1903）

5. Cognitive modeling for dynamic long-term landslide assessment associated with extreme events in emergency preparedness and disaster management ， 日本学 术 振 兴 会（ 2019-2020 ） （1074088）

6. 基于地 质 地形因素 对 地表崩塌的 发 生与 评 价研究日本国土交通部 （ 2015-2018 ）

7. 深 层 滑坡 监测观测 技 术 研究，日本国土交通部萌芽 （ 2016-2018 ）

8. 基于地 质 灾害移 动 的 损伤预测监视 技 术 的开 发 研究，日本国土交通部重点 （ 2015-2019 ）

9. 广 东 省地 质 灾害数据建 设 广 东 省科技 厅 （ 2006-2009 ）

10. 库岸滑坡地质灾害体智能识别技术 中国电建集团华东勘测设计研究院（2022-2024）（KY2021-ZD-03）

11. 重大滑坡地质灾害演化机理与预测预报 创新群体 （2022-2024）（No.2022CFA002）

12. 国家高层次人才计划 （2023-2026）（20233040018）

13. 武汉英才优秀青年人才项目 （2023-2024）（ 20233050043）

近年主要 论 文 （ * 代表通 讯 ， # 共同一作）

1. Dou, Jie* , Yunus, A.P., Tien Bui, D., Merghadi, A., Sahana, M., Zhu, Z., Chen, C.-W., Khosravi, K., Yang, Y., Pham, B.T., 2020. Different sampling strategies for predicting landslide susceptibilities are deemed less consequential with deep learning . Science of the Total Environment https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137320 (SCI=10.75 -ESI 1% 高被引 )

2. Abdelaziz Merghadi1#, Ali P. Yunus2#, Dou Jie#* , Jim Whiteley, Binh Thai Pham. Machine learning methods for landslide susceptibility studies: a comparative overview of algorithm performance, Earth-Science Reviews , 207 (August): 103225. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2020.103225. (SCI=12.41 ESI 1% 高被引及热点论文 )

3. Dou, Jie*, Yunus, A.P., Tien Bui, D., Merghadi, A., Sahana, M., Zhu, Z., Chen, C.-W., Khosravi, K., Yang, Y., Pham, B.T., 2019. Assessment of advanced random forest and decision tree algorithms for modeling rainfall-induced landslide susceptibility in the Izu-Oshima Volcanic Island, Japan. Science of the Total Environment 662, 332–346. doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.01.221 (SCI= 10.75 -ESI 1% 高被引 )

4. Dou Jie*, Yunus, A.P., Bui, D.T., Merghadi, A., Sahana, M., Zhu, Z., Chen, C.-W., Han, Z., Pham, B.T., 2019. Improved landslide assessment using support vector machine with bagging, boosting, and stacking ensemble machine learning framework in a mountainous watershed, Japan. Landslides. https://doi.org/10.1007/s10346-019-01286-5 (SCI=6.578- ESI 0.1% 高被引及 热点论文 )

5. Dou, Jie* , et.al. Evaluating GIS-Based Multiple Statistical Models and Data Mining for Earthquake and Rainfall-Induced Landslide Susceptibility Using the LiDAR DEM. Remote Sensing 2019, 11, doi:10.3390/rs11060638. (SCI=5.349 - ESI 1% 高被引 )

6. Dou Jie* , Chang K-T*, Chen S, et al. 2015. Automatic Case-Based Reasoning Approach for Landslide Detection: Integration of Object-Oriented Image Analysis and a Genetic Algorithm. Remote Sensing 7:4318–4342. doi: 10.3390/rs70404318 (SCI=5.349)

7. Dou Jie* , Yunus, A.P., Xu, Y., Zhu, Z., Chen, C.-W., Sahana, M., Khosravi, K., Yang, Y., Pham, B.T., 2019. Torrential rainfall-triggered shallow landslide characteristics and susceptibility assessment using ensemble data-driven models in the Dongjiang Reservoir Watershed, China. Natural Hazards 97, 579–609. https://doi.org/10.1007/s11069-019-03659-4 (SCI=2.427)

8. Chang, K.-T., Merghadi, A., Yunus, A.P., Pham, B.T., Dou Jie* . Evaluating scale effects of topographic variables in landslide susceptibility models using GIS-based machine learning techniques. Nature Scientific report vol. 9, no. 1, 2019, p. 12296, doi:10.1038/s41598-019-48773-2. (SCI=4.996, 自然 科学报道Selected as Top 100 rank， ESI 1% 高被引 )

9. Dou, Jie* , Li, Xia, Yunus, Ali P., et al. (2015). An Integrated Artificial Neural Network Model for the Landslide Susceptibility Assessment of Osado Island, Japan. Natural    Hazards, 1–28. doi:10.1007/s11069-015-1799-2. (SCI=3.158)

10. Dou Jie* , Tien Bui, Dieu, P. Yunus, Ali et al (2015). Optimization of Causative Factors for Landslide Susceptibility Evaluation using Remote Sensing and GIS data in parts of Niigata, Japan, Plos one, 10.1371/journal.pone.0133262 (SCI=3.53)

11. Dou Jie* , Li X, Yunnus Ali, et al. (2015). Automatic detection of sinkhole collapses at finer resolutions using a multi-component remote sensing approach, Natural hazards DOI: 10.1007/s11069-015-1756-0. (SCI= 3.158 )

12. Hai-bo Li#, Yue-ren Xu#, Jia-wen Zhou#, Xie-kang Wang#, Hiromitsu Yamagishi, Dou, Jie#* . Preliminary analyses of a catastrophic landslide occurred on July 23, 2020, in Guizhou Province, China. Landslides . https://doi.org/10.1007/s10346-019-01334-0 (SCI= 6.578 )

13. Han, Zheng, Bin Su, Yange Li, Dou Jie , Weidong Wang, and Lianheng Zhao. Modeling the Progressive Entrainment of Bed Sediment by Viscous Debris Flows Using the Three-Dimensional SC-HBP-SPH Method, Water Research , 182,116031. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.116031(SCI =9.130 ）

14. Ali P.Yunus; Xuanmei Fan, Xiaolu Tang; Dou Jie , Qiang Xu, Runqiu Huang. Decadal vegetation succession from MODIS reveals the spatiotemporal evolution of    post-seismic landsliding after the 2008 Wenchuan earthquake, Remote Sensing of  Environment , 2020 (SCI=13.850)

15. Yunus AP, Dou, Jie* , Song X, Avtar R (2019) Improved Bathymetric Mapping of  Coastal and Lake Environments Using Sentinel-2 and Landsat-8 Images. Sensors 19:2788. https://doi.org/10.3390/s19122788 (SCI=3.23)

16. Dou Jie , Paudel U, Oguchi T, et al (2015). Differentiation of shallow and deep-seated landslides using support vector machines: a case study of the Chuetsu area, Japan (SCI) Terrestrial, Atmospheric and Oceanic Sciences. doi: 10.3319/TAO.2014.12.02.07(EOSI) (SCI=1.1)

17. Dou Jie , Qian, J., Chen, S., & Zhen, X. (2010). Object-based and case-based reasoning method for ground collapses detection. Journal of Image and Graphics, 1 5(6), 900–910. (In Chinese)

18. LV, Y., Le, Q., Bui, H.-B., Bui, X., Nguyen, H., Nguyen-Thoi, T., Dou Jie* , Song, X., 2020. A Comparative Study of Different Machine Learning Algorithms in Predicting the Content of Ilmenite in Titanium Placer. Appl. Sci. 10, 635.  (SCI=2.217)

19. Zhu, Z., Wang, H., Peng, D., Dou, Jie* , 2019. Modeling the hindered settling  velocity of a falling particle in a particle-fluid mixture by the Tsallis entropy theory.  Entropy  (SCI=2.305)

20. Shariati, M., Mafipour, M.S., Mehrabi, P., Bahadori, A., Zandi, Y., Salih, M.N.A., Nguyen, H., Dou Jie* , Song, X., Poi-Ngian, S. Application of a Hybrid Artificial Neural Network-Particle Swarm Optimization (ANN-PSO) Model in Behavior Prediction of Channel Shear Connectors Embedded in Normal and High-Strength Concrete. Appl. Sci. 9, 5534. https://doi.org/10.3390/app9245534 (SCI=2.217)

21. Khosravi, K., Shahabi, H., Pham, B.T.*, Adamowski, J., Shirzadi, A., Pradhan, B., Dou, Jie* , Ly, H.-B., Gróf, G., Ho, H.L., Hong, H.*, Chapi, K., Prakash, I.A Comparative Assessment of Flood Susceptibility Modeling Using Multi-Criteria Decision-Making Analysis and Machine Learning Methods, 2019-Journal of Hydrology- (SCI=4.405 -ESI 1% 高被引 )

22. Shariati, M.; Mafipour, M.S.; Mehrabi, P.; Bahadori, A., Zandi, Y.; Salih, M.N.A.; Nguyen, H*.,   Dou, Jie*; Song, X.; Poi-Ngian, S. Application of a Hybrid Artificial Neural Network-Particle Swarm Optimization (ANN-PSO) Model in Behavior Prediction of Channel Shear Connectors Embedded in Normal and High-Strength Concrete. Appl. Sci. 2019, 9, 5534. ( SCI=2.217)

23. Dou Jie* . et al (2018). A Comparative Study of the Binary Logistic Regression (BLR) and Artificial Neural Network (ANN) Models for GIS-Based Spatial Predicting  Landslides at a Regional Scale. Landslide Dynamics: ISDR-ICL Landslide Interactive Teaching Tools: Volume 1: Fundamentals, Mapping and Monitoring (eds. Sassa, K. et al.) 139–151 (Springer International Publishing, 2018). doi:10.1007/978-3-319-57774-6_10

24. Zhu, Z. & Dou Jie* (2018). Current status of reclaimed water in China: An overview. Journal of Water Reuse and Desalination jwrd2018070. doi:10.2166/wrd.2018.070 (SCI=1.538)

25. Daniela Castro Camilo, Luigi Lombardoa, Martin Maib, Dou Jie , Raphaël Huser, 2017. Handling high predictor dimensionality in slope-unit-based landslide susceptibility models through LASSO-penalized Generalized Linear Model, 97:145-156. Environmental Modelling & Software. doi: 10.1016/j.envsoft.2017.08.003 (SCI=4.807)

26. 窦杰, et al.2010. 基于对象的遥感案例推理方法检测岩溶地面塌陷. 中国图象图形学报 15.06(2010):900-909.

2023年

27. 窦杰 , et al. 2023. 机器学习在滑坡智能防灾减灾中的应用与发展趋势. 地球科学

28. Luo, W., Dou Jie* , Fu, Y., Wang, X., He, Y., Ma, H., Wang, R., & Xing, K. (2022). A Novel Hybrid LMD – ETS – TCN Approach for Predicting Landslide Displacement Based on GPS Time Series Analysis. Remote Sensing, 15(1), 229. https://doi.org/10.3390/rs15010229 (SCI=5.349)

29. Xiang Z , Dou Jie* , Yunus AP, et al (2023) Vegetation-landslide nexus and topographic changes post the 2004 Mw 6.6 Chuetsu earthquake. CATENA 223:106946. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.106946 (SCI=6.367 )

30. 郭衍昊 ， 窦杰 * , et al. 2023. 机基于优化负样本采样策略的梯度提升决策树随机森林与随机森林梯度提升决策树模型的汶川同震滑坡易发性评价. 地质科技通报

31. 何雨健 ， 窦杰 * , et al. 2023. 国内外免像控无人机航测软件在数字滑坡中的应用效果对比-以三峡库区黄土坡滑坡为例. 中国地质灾害与防治学报

32. Ni W, Zhao L, Zhang L, Dou Jie* ( 2023) Coupling Progressive Deep Learning with the AdaBoost Framework for Landslide Displacement Rate Prediction in the Baihetan Dam Reservoir, China. Remote Sens 15:2296. https://doi.org/10.3390/rs15092296 (SCI=5.349)

国 际 会 议 口 头报 告

1. Estimating scale effects of multiple DEMs for landslide geohazard map using GIS-based artificial intelligence models, AGU, 2019, SanFrancisco, USA

2. GeohazardstriggeredbydeadlyHokkaidoIburi-TobuEarthquake(September 6, 2018, Mw6.7), Hokkaido, Japan,12thARCof IAEG,2019, Jeju, SouthKorean

3. EstimationofDistributionofTephraFallDepositUsingtheInterpolationMethodBased on Multi-observation Data, Interpraevent ， 2018 ， Toyama,Japan

4.High predictor dimensionality in slope-unit-based landslide susceptibility models throughLASSO-penalized Generalized Linear Model,2017,EGU General Assembly, Vienna, Austria

5.Ellipse-approximated isopach(EAI) approach forassessing ashfall deposit at the active Sakurajima volcano, Japan,2016,Cities onVolcanoes9,Puerto Varas,Chile

6. Spatial resolution effects of digital terrain models on landslide susceptibility analysis,2016,Prague, CzechRepublic

7. Analysis of the landslides in Hiroshima caused by the typhoon based on bivariate statistical landslide susceptibility,2015, JpGU, Makuhahri, Japan

8. Shallow and Deep-Seated Landslide Differentiation Using Support Vector Machines: A Case Study of the Chuetsu Area, Japan, 2014, ICEO&SI, Taiwan, Taiwan

9. GIS-Based Landslide Susceptibility Mapping Using a Certainty Factor Model and Its Validation in the Chuetsu Area, Central Japan, 2014, The Third World Landslide Forum, Beijing, China

10. Back propagation (BP) model optimized by genetic algorithms (GA) for predicting landslides, IGU 2013 - Kyoto regional conference, Japan

11. Using Back-Propagation networks to predict the landslides based on 2m Lidar DEM, 2013, JpGU, Makuahri, Japan

12. Application of Support Vector Machines to predict landslides based on Lidar DEM: the Chuetsu earthquake case study, Japan, 2013, ICEO&SI, Taiwan.

软件著作权

1.三峡库区地质灾害实时监测系统软件[简称：地灾监测系统]  V1.0， 2021.9.25

2.基于和声分解-支持向量回归的滑坡时间序列位移智能预测软件 V1.0，2023.5.9  窦杰，王锐，梁文欣

3. 基于轻量级编解码语义分割网络的滑坡智能识别软件V1.0 ，2023.   窦杰， 赵留园 ，李长冬， 董傲男， 王锐， 张乐乐， 邢珂

4. 基于注意力机制的SE-VGG16的同震滑坡易发性评价软件V1.0 ，2023. 窦杰，李长冬， 董傲男， 王锐，  邢珂，杨玉川

5. 基于优化负样本采样策略的Resnet深度学习模型滑坡易发性评价软件V1.0 ，2023. 窦杰, 董傲男，王锐，张乐乐，邢珂

6.基于长短时记忆神经网络的滑坡长时序监测数据智能预测软件V1.0，2023. 王锐，窦杰，梁文欣，董傲男，周凡皓

7. 融合记忆神经网络与遗传算法优化SVR模型的库岸滑坡时间序列位移智能预测软件V1.0 ，2023. 梁文欣，王锐，窦杰，周凡皓

8. 多智能体耦合深度学习的滑坡时间序列位移组合预测软件 ，2023. 王锐，窦杰，梁文欣，向子林，周凡皓

发明专利

1.基于AdaBoost框架的深度学习滑坡位移预测方法， 2023 申请. 窦杰, 梁文欣, 董傲男, 王锐, 罗万祺

2.一种基于尺度无味变换法的边坡可靠性分析技术， 2023 申请. 窦杰, 向子林

获 得荣誉

1. 国家高层次人才、 2021年入选湖北省高层次人才计划、2020年中国地质大学百人计划、武汉市英才计划 （2022） 、 第18届留日中国人 优秀研究.创新成果表彰奖 （2022）、入选全球前2%顶尖科学家榜单（2022）

2. 2018 年 获 日本学 术 振 兴 会 (JSPS ）特 别 研究基金

3. 2021年获获得日本第17届地震工程大会- "Early Career Award"

4. 2011 年 获 日本政府 ( 文部科学省 -MEXT) 博士生 奖 学金

5. 2014 年 东 京大学新 领 域 创 成科学研究科科学研究基金

6. 2019 年， 论 文 “Shallow and Deep-Seated Landslide Differentiation Using Support Vector Machines: A Case Study of the Chuetsu Area, Japan” published in TAO Journal has won the Most Cited Article Award in 2019 。入 选 SCI 杂 志 TAO 最多引用 奖

7. 2020 年 , 论 文 “Evaluating scale effects of topographic variables in landslide susceptibility models using GIS-based machine learning techniques” 。入 选 百篇自然科学 报 告 -Top 100 Nature Scientific Reports paper

8. 2008 年中科院学 术报 告一等 奖

Honors and Titles : 湖北省高层次人才计划学科骨干（2021）
武汉市英才计划 （2022）
入选全球前2%顶尖科学家榜单（2022）
中国地质大学（武汉）百人计划（2020）
日本学术振兴会(JSPS）特别研究员（2019）
第18届留日中国人 优秀研究.创新成果表彰奖 （2022）
日本第17届地震工程大会- "Early Career Award"（2021）
日本文部省博士研究生国家奖学金 （2011）

Gender : Male

Alma Mater : 东京大学

Education Level : Faculty of Higher Institutions

Degree : Doctoral Degree in Science

Status : Employed

School/Department : 湖北巴东地质灾害国家野外科学观测研究站

Date of Employment : 2020-09-30

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