梁秋华
郑州大学学科特聘教授/博导，水利与交通学院副院长（聘）
研究方向：计算水力学洪水风险管理与多灾害智慧防灾减灾
办公地点：
个人简介
梁秋华，男，郑州大学学科特聘教授/博导，英国皇家工程院院士，国家级领军人才。主要研究方向为计算水力学、洪水风险管理与多灾害智慧防灾减灾。现任水利与交通学院副院长（聘）、联合国教科文组织“信息与多灾害减灾”教席，兼任国际信息与灾害韧性卓越中心主任、多灾害智慧减灾全球联盟主席、英中资源与环境协会主席。
主持或参与国内外科研项目近40项，累计经费约2亿元人民币，发表SCI论文160余篇，引用超9000次，连续七年入选爱思唯尔全球前2%顶尖科学家榜单。其主导研发的“高性能一体化水动力模拟系统”HiPIMS，已在全球近40个国家部署应用，是国际洪水预报与灾害风险评估领域的重要模拟平台。于2024年荣获苏丹·本·阿卜杜勒阿齐兹亲王国际水奖（地表水类），该奖项是国际水科学领域最具影响力的奖项之一。
学术兼职
[1] 联合国教科文组织“信息与多灾害减灾”（UNESCO Chair in Informatics and Multi-hazard Risk Reduction），教席
[2] 国际信息与灾害韧性卓越中心（International Centre of Excellence on Informatics and Disaster Resilience，ICEIDR），主任
[3] 多灾害智慧减灾全球联盟（Smart Informatics and Multi-hazard Reduction，SIMR），创始主席
[4] 英中资源与环境协会（UK- China Resources and Environment Association，UK-CARE China），主席
[5] Journal of Hydrology、Journal of Hydro-environment Research、Geoenvironmental Disasters等国际期刊副主编
教学课程
研究生教学课程：
- 工程防灾减灾
科研项目
[1] 主持国家高层次人才项目，2024.01-2028.12
[2] 主持国家重点研发计划课题“流域入河污染通量追溯及削减优化分配技术遴选和优化”（子课题负责人），2017.01-2019.12
[3] 主持国家自然科学基金面上项目“极端水力条件下流体、漂浮物及结构物间的相互作用机理”（项目负责人），2014.01-2017.12
[4] 主持英国自然环境研究理事会（NERC）项目“i-Risk: Informatics for Multi-hazard Risk Resilience”（项目负责人），2026.10-2032.04
[5] 主持英国工程和自然科学研究委员会（EPSRC）项目“Doctoral Training for Resilient Flood Futures”（项目负责人），2024.09-2030.09
[6] 主持英国自然环境研究理事会（NERC）项目“PYRAMID: Platform for dYnamic, hyper-resolution, near-real time flood Risk AssessMent Integrating repurposed and novel Data sources”（项目负责人），2020.08-2023.08
[7] 主持英国自然环境研究理事会（NERC）项目“Web-Based Natural Dam-Burst Flood Hazard Assessment and ForeCasting SysTem (WeACT)”（项目负责人），2018.11-2022.05
论文和专著
【论文】
[1] Tong X, Liang Q, Wang G. High-performance modelling of urban non-point-source pollutant dynamics: A full-process approach[J]. Advances in Water Resources, 2026: 105241.
[2] Tong X, Liang Q, Sander G, et al. A Physically based model for non‐point source pollutant wash‐off process over impervious surfaces[J]. Water Resources Research, 2025, 61(6): e2024WR038791.
[3] Qin H, Liang Q, Chen H, et al. A high‐performance Coupled Human And Natural Systems (CHANS) model for flood risk assessment and reduction[J]. Water Resources Research, 2024, 60(7): e2023WR036269.
[4] Chen H, Liang Q, Liang Z, et al. Extraction of connected river networks from multi-temporal remote sensing imagery using a path tracking technique[J]. Remote Sensing of Environment, 2020, 246: 111868.
[5] Ming X, Liang Q, Xia X, et al. Real‐time flood forecasting based on a high‐performance 2‐D hydrodynamic model and numerical weather predictions[J]. Water Resources Research, 2020, 56(7): e2019WR025583.
[6] Xia X, Liang Q, Ming X. A full-scale fluvial flood modelling framework based on a high-performance integrated hydrodynamic modelling system (HiPIMS)[J]. Advances in Water Resources, 2019, 132: 103392.
[7] Smith L, Liang Q, James P, et al. Assessing the utility of social media as a data source for flood risk management using a real‐time modelling framework[J]. Journal of Flood Risk Management, 2017, 10(3): 370-380.
[8] Liang Q, Smith L, Xia X. New prospects for computational hydraulics by leveraging high-performance heterogeneous computing techniques[J]. Journal of Hydrodynamics, 2016, 28(6): 977-985.
[9] Hou J, Liang Q, Simons F, et al. A 2D well-balanced shallow flow model for unstructured grids with novel slope source term treatment[J]. Advances in Water Resources, 2013, 52: 107-131.
[10] Liang Q. Flood simulation using a well-balanced shallow flow model[J]. Journal of hydraulic engineering, 2010, 136(9): 669-675.
[11] Liang Q, Marche F. Numerical resolution of well-balanced shallow water equations with complex source terms[J]. Advances in water resources, 2009, 32(6): 873-884.
[12] Liang Q, Borthwick A G L. Adaptive quadtree simulation of shallow flows with wet–dry fronts over complex topography[J]. Computers & Fluids, 2009, 38(2): 221-234.
荣誉和奖励
[1] 西奥多·冯·卡门基金学者，2026 年
[2] 国际人工智能科学院院士，2025年
[3] 英国皇家工程院院士，2025 年
[4] 苏丹·本·阿卜杜勒阿齐兹亲王国际水奖(地表水类)，2024 年
[5] 英国土木工程师学会会士，2023 年
[6] Journal of Flood Risk Management杰出论文奖，2022 年
[7] 中央组织部“青年千人计划”，2018 年
[8] 教育部“新世纪优秀人才支持计划”，2012 年
[9] 湖北省“楚天学者”，2010 年