1、基于洞庭湖區(qū)整體二維模型的洪澇災(zāi)害模擬研究

近年來，全球氣候變暖及大氣環(huán)流異常使得洞庭湖區(qū)洪澇災(zāi)害形勢更加復(fù)雜。本研究基于洞庭湖區(qū)水陸域地形數(shù)據(jù)，運(yùn)用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格對洞庭湖湖區(qū)進(jìn)行剖分，并采用有限體積法離散控制方程，首次構(gòu)建了涵蓋洞庭湖區(qū)水陸域的整體二維數(shù)學(xué)模型。相比于湖區(qū)河網(wǎng)模型，洞庭湖區(qū)整體二維模型能將湖區(qū)形成一個(gè)有機(jī)整體，從而實(shí)現(xiàn)湖區(qū)內(nèi)復(fù)雜江、湖、河網(wǎng)水動力過程、洪水漫堤潰壩、退田還湖、平原水庫、堤垸內(nèi)排澇提水及湖區(qū)內(nèi)水利工程（如：閘、壩、堤、泵等）建造運(yùn)行等相關(guān)模擬。針對湖區(qū)洪澇相伴的特點(diǎn)，在已建立的洞庭湖區(qū)整體二維數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮降雨和排澇，對湖區(qū)澇漬災(zāi)害情況進(jìn)行模擬分析。詳細(xì)探究了不同降雨強(qiáng)度對湖區(qū)澇漬災(zāi)害的影響，并開展了湖區(qū)（湖南區(qū)）降雨排澇對洞庭湖內(nèi)洪水過程的影響研究，對湖區(qū)洪澇災(zāi)害評價(jià)、預(yù)報(bào)及防洪防澇治理有著重要意義。

2、基于人工智能的湖區(qū)水位快速預(yù)報(bào)技術(shù)

洪水預(yù)報(bào)在防汛減災(zāi)中起著十分重要的作用。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能模型在水文預(yù)報(bào)過程中受到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。人工智能模型是通過對數(shù)據(jù)本身直接進(jìn)行研究分析，總結(jié)數(shù)據(jù)所隱含的知識或規(guī)律，因此可避免人類對物理規(guī)律認(rèn)識的局限及模型的概化和假定帶來的誤差。

      通過將洞庭湖區(qū)“四水”控制站點(diǎn)（湘潭、桃江、桃源、津市）及枝城站點(diǎn)水位數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)，并以城陵磯站點(diǎn)水位作為輸出變量，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ANN），構(gòu)建湖區(qū)水位智能預(yù)報(bào)模型，采用湖區(qū)歷年水位流量大數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練及驗(yàn)證，結(jié)合蟻群算法（ACO），提高模型的預(yù)報(bào)速度與精度，實(shí)現(xiàn)湖區(qū)水位快速精準(zhǔn)預(yù)測功能。

3、基于無人機(jī)航測技術(shù)的辰溪縣城市洪水演進(jìn)模擬研究

城市化建設(shè)的快速推進(jìn)改變了城市區(qū)域的暴雨徑流條件，造成區(qū)域徑流總量增加、洪峰流量增大以及匯流速度加快等城市水文效應(yīng)。目前，大部分城市前期規(guī)劃不夠完善，城市基礎(chǔ)性設(shè)施抗洪能力薄弱，城市防洪成為當(dāng)前城市水文、水力學(xué)研究的熱點(diǎn)問題。洪水是一種由重力驅(qū)動的地表流，城區(qū)具有復(fù)雜的地表形態(tài)(建筑物、車輛、十字路口等)，高精度和高分辨率的地形數(shù)據(jù)是城市洪水研究的基礎(chǔ)。研究基于無人機(jī)航測技術(shù)獲取城市高精度DEM數(shù)據(jù)，采用數(shù)值模擬方式，針對不同洪峰流量情形下的辰溪縣洪水演進(jìn)過程和淹沒范圍進(jìn)行分析研究，探討洪峰前不同時(shí)間段的淹沒范圍和淹沒水深，為人員財(cái)產(chǎn)撤離提前預(yù)警；同時(shí)，繪制城市洪水風(fēng)險(xiǎn)圖，為城市的防洪設(shè)施建設(shè)與投資風(fēng)險(xiǎn)評估提供科學(xué)依據(jù)。研究表明基于無人機(jī)航測技術(shù)的城市洪水?dāng)?shù)值模擬方式有助于提高洪水災(zāi)害的認(rèn)知，為城市防洪減災(zāi)提供技術(shù)支撐。

4、無人機(jī)+圖像深度學(xué)習(xí)算法在洞庭湖區(qū)域環(huán)境巡查中的應(yīng)用

環(huán)境問題是發(fā)展中國家要面對的首要難題，在發(fā)展基礎(chǔ)建設(shè)的同時(shí)，環(huán)境不可避免的遭到破壞。我國有大量生活垃圾未能處理，散落在各個(gè)角落污染河流，給洞庭湖區(qū)居民生活帶來嚴(yán)重危害。本研究使用無人機(jī)對洞庭湖區(qū)岸邊垃圾進(jìn)行圖像采集，針對沅江新拐河、松滋東支、虎渡河、藕池河西支、藕池河?xùn)|支、岳陽城陵磯港洞庭湖入口、八仙橋新墻河、南渡汨羅河、樟樹港河等采樣點(diǎn)進(jìn)行低空采樣，應(yīng)用于自建圖像訓(xùn)練庫，利用Inception-v3模型檢目標(biāo)，同時(shí)標(biāo)定深度學(xué)習(xí)圖像數(shù)據(jù)庫。由于垃圾種類繁多，研究將其分為6類，分別為玻璃、金屬、塑料、廢紙、紙板以及生活廢棄物，利用高質(zhì)量圖片進(jìn)行訓(xùn)練測試，滿足近距拍攝下的識別。后續(xù)將圍繞增加數(shù)據(jù)類型的模型訓(xùn)練，修改模型參數(shù)和性能，以期幫助從事河岸巡檢的工作人員降低垃圾分類成本，提高分類垃圾的工作效率。

 5，基于多源數(shù)據(jù)的流域景觀生態(tài)時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)評估及熱環(huán)境效應(yīng)反演

多源數(shù)據(jù)，包括各種遙感及非遙感數(shù)據(jù)，具有比單一數(shù)據(jù)獲取更全面、更準(zhǔn)確、更豐富信息的特點(diǎn)，目前已被學(xué)術(shù)界廣泛應(yīng)用。隨著人類活動加劇，快速的環(huán)境變遷和復(fù)雜的湖垸、江湖關(guān)系使得湖區(qū)景觀界面脆弱性表現(xiàn)得特別突出，綜合考慮流域演變及人類活動影響等多因素作用的景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估顯得尤為重要。本研究基于多源數(shù)據(jù)，采用ArcGIS、Fragstats等軟件運(yùn)算處理，構(gòu)建景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型，并分析洞庭湖區(qū)景觀生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空分布格局及其演化特征。研究結(jié)論為深入探究湖區(qū)與流域生態(tài)系統(tǒng)格局形成過程與機(jī)理提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，基于多源空間數(shù)據(jù)，開展流域城鎮(zhèn)密集區(qū)熱環(huán)境效應(yīng)反演研究，辨析識別自然—人文多維因子與熱環(huán)境效應(yīng)的聯(lián)動關(guān)系及形成機(jī)制?；诙嘣磾?shù)據(jù)有助于揭示流域景觀生態(tài)、熱環(huán)境空間格局及演變規(guī)律，深化對形成機(jī)理及成因的分析認(rèn)知。成果受到同行專家的關(guān)注和認(rèn)可，在“Frontiers of Earth Science、Atmospheric Pollution Research、Journal of Geographical Sciences、地理學(xué)報(bào)、中國環(huán)境科學(xué)、長江流域資源與環(huán)境”等發(fā)表論文8篇，其中SCI收錄3篇，權(quán)威期刊2篇，培養(yǎng)碩士研究生2名。