秦浩洋，男，博士，主要研究方向为洪水风险管理、灾害应急管理、耦合人与自然系统建模、水动力模拟、智能灾害风险评估与人工智能驱动的城市韧性提升。博士毕业于英国拉夫堡大学水工程专业，研究聚焦于多源地理空间数据、水动力模型、智能体模型与人工智能方法的融合应用，构建面向洪水风险评估、应急响应优化和适应性决策支持的高性能耦合人与自然系统（Coupled Human And Natural Systems, CHANS）建模框架。围绕洪水灾害风险预测、财产层面防洪韧性提升、临时防洪设施调度、移动排涝策略优化和城市灾害韧性评估等问题，开发了基于Python的高性能CHANS模型，并结合多图形处理器并行计算、机器学习、深度学习和强化学习方法，实现洪水过程实时模拟与可视化、风险预测、社会经济影响评估、减灾策略评价和自适应决策优化。相关研究已发表于 Water Resources Research、Environmental Modelling and Software、Journal of Hydrology 等水文水资源与环境建模领域期刊。

曾参与英国研究与创新署全球挑战研究基金UKRI GCRF Living Deltas Hub项目，开展湄公河三角洲社会生态系统表征、洪水风险评估与减灾策略优化研究；并与德国于利希超级计算中心（JSC）等机构合作，开展高性能水动力建模、多节点多图形处理器并行洪水模拟、人工智能驱动的城市洪水风险预测与应急响应优化研究。兼任联合国教科文组织信息学与多灾种风险减缓教席（UNESCO Chair in Informatics and Multi-hazard Risk Reduction）成员、国际灾害韧性信息学中心（International Centre for Informatics and Disaster Resilience, ICIDR）成员、全球智能信息学与多灾种减灾伙伴关系（Global Partnership for Smart Informatics and Multi-hazard Reduction, SIMR）创始成员。