水文学博士，中国科学院西北生态环境资源研究院研究员，兰州大学兼职教授，中国科学院率先行动引才计划获得者(2020-2023)，中国科学院率先行动引才计划择优支持入选者(2024-2026)。2017年毕业于美国宾夕法尼亚州立大学(Pennsylvania State University)土木工程系水资源工程专业，2017-2020加州大学戴维斯分校(UC Davis)博士后。主持开发了SHUD数值方法水文模型(https://www.shud.xyz)。长期从事数值水文模型、“大气-陆面-水文”模型耦合、气候/人类活动对水循环的影响等研究工作。担任EGU模型发展领域期刊Geoscientific Model Development主题编辑，负责水文学、数值方法和气候与地球系统模式三个方向。

基于水量平衡原理，构建深时水文模型并进行区域性改进与验证，通过多变量校准和气候演变模式驱动，模拟不同区域湖泊水文过程，结合历史水位重建数据优化模型，扩展至全球未观测流域，预估未来气候情景下湖泊水量变化，并利用机器学习分析湖泊水量变化的驱动机制及时空差异性。

以黄河源区为核心研究区，通过精细化积雪、土壤、水文关键要素观测及分析，改进SHUD数值水文模型对复杂地形下辐射平衡及土壤水热过程的计算方案，揭示复杂地形山区的坡度坡向对水文产汇流、积雪动态、土壤温湿度、蒸散发等能水耦合过程的影响机制。

基于rSHUD数据库的多源多模态水文信息深度融合与智能化处理、高分辨率可变网格SHUD数值模拟与物理机理-AI深度混合预报预警平台开发为核心，深入探讨小流域山洪形成、演进及灾害触发的物理过程与机理，构建从“模型部署—实时模拟—灾害识别”到预警决策的闭环体系。通过智能化数据处理与全要素耦合仿真，显著提升山洪过程的时空精度和预报时效，进而打造高效、精准的山洪预警决策支撑平台。

免试推荐硕士研究生。主要研究方向为洪水预报。

研究古气候下季风区湖泊演变。

硕士研究生。研究方向未定

研究古气候变化条件下青藏高原湖泊水文演变。

硕士研究生。研究方向未定

硕士研究生。研究方向未定