直伟
教授,博士生导师
信息馆402
zhiwei@hhu.edu.cn
直伟,美国宾夕法尼亚州立大学博士,河海大学教授、博士生导师,国家海外优青,现任水文水资源学院生态水文研究所所长。
长期致力于研究流域水文和水环境过程、水文大数据和深度学习、可解释的机器学习,开发了基于物理过程的流域耦合模型和基于水文大数据的深度学习模型,并在全球不同气候带的多个流域中得到应用。第一和通讯作者论文发表在《Nature Climate Change》、《Nature Water》(2023、2024)、《Environmental Science & Technology》、《Water Research》和《Water Resources Research》等权威期刊,研究成果被收录于维基百科(Wikipedia)的“2023年科学进展”词条。荣获2023年度国际华人青年水科学协会(CYWater)青年科学家优秀论文奖和2022年度国家优秀自费留学生奖学金。
学术兼职:担任《The Innovation》、《JHM Advances》、《Sustainable Horizons》等期刊的青年编委和《人民珠江》编委,并担任《Nature》、《Nature Water》、《Nature Communications》和《Science Bulletin》等国际权威期刊的审稿专家。
招生方向:水文学及水资源专业的硕士生、博士生,生态水利的专业博士、土木水利的专业硕士。欢迎感兴趣的同学、博士后联系和加入。
长期致力于研究流域水文和水环境过程、水文大数据和深度学习、可解释的机器学习,开发了基于物理过程的流域耦合模型和基于水文大数据的深度学习模型,并在全球不同气候带的多个流域中得到应用。第一和通讯作者论文发表在《Nature Climate Change》、《Nature Water》(2023、2024)、《Environmental Science & Technology》、《Water Research》和《Water Resources Research》等权威期刊,研究成果被收录于维基百科(Wikipedia)的“2023年科学进展”词条。荣获2023年度国际华人青年水科学协会(CYWater)青年科学家优秀论文奖和2022年度国家优秀自费留学生奖学金。
学术兼职:担任《The Innovation》、《JHM Advances》、《Sustainable Horizons》等期刊的青年编委和《人民珠江》编委,并担任《Nature》、《Nature Water》、《Nature Communications》和《Science Bulletin》等国际权威期刊的审稿专家。
招生方向:水文学及水资源专业的硕士生、博士生,生态水利的专业博士、土木水利的专业硕士。欢迎感兴趣的同学、博士后联系和加入。
教育经历
- 2014-09 - 2019-12: 美国宾夕法尼亚州立大学 能源与矿物工程 博士
- 2010-09 - 2013-07: 北京大学 环境科学与工程学院 硕士
- 2006-09 - 2010-07: 华南理工大学 环境科学与工程学院 学士
工作经历
- 2023-09 - 至今 河海大学,教授
- 2022-03 - 2023-03 美国宾夕法尼亚州立大学,助理研究教授
- 2020-02 - 2022-02 美国宾夕法尼亚州立大学,博士后
研究方向
- 水文大数据与深度学习
- 流域水环境过程与模拟
- 可解释机器学习模型
论文信息
- Zhi, W., Appling, A. P., Golden, H. E., Podgorski, J., & Li, L. (2024). Deep learning for water quality. Nature Water, 2(3), 228-241.
- Zhi, W., Klingler, C., Liu J., & Li, L. (2023). Widespread deoxygenation in warming rivers. Nature Climate Change, 13(10), 1105-1113.
- Zhi, W., Ouyang, W., Shen, C., & Li, L. (2023). Temperature outweighs light and flow as the predominant driver of dissolved oxygen in US rivers. Nature Water, 1(3), 249-260.
- Zhi, W., Feng, D., Tsai, W. P., Sterle, G., Harpold, A., Shen, C., & Li, L. (2021). From hydrometeorology to river water quality: can a deep learning model predict dissolved oxygen at the continental scale? Environmental Science & Technology, 55(4), 2357-2368.
- Zhi, W., & Li, L. (2020). The shallow and deep hypothesis: Subsurface vertical chemical contrasts shape nitrate export patterns from different land uses. Environmental Science & Technology, 54(19), 11915-11928.
- Zhi, W., Li, L., Dong, W., Brown, W., Kaye, J., Steefel, C., & Williams, K. H. (2019). Distinct source water chemistry shapes contrasting concentration‐discharge patterns. Water Resources Research, 55(5), 4233-4251.
获奖信息
- 国际华人青年水科学协会(CYWater)青年科学家优秀论文奖
- 国家优秀自费留学生奖学金
- 北京大学优秀毕业生
- 国家奖学金
荣誉信息
- 2018北京市科学技术一等奖(7/15)