Hamid Moradkhani

整合多源遥感与数值模拟方法以提高洪水灾害评估能力

基于NLP和BERT深度学习的综合洪水影响评估，用于改进影响预测和灾害管理

海洋热浪与快速增强的协同影响加剧了全球热带气旋的破坏力

全球作物生产的空间详细水足迹五十年变化

基流数据同化在 hydrologic modeling 和 peak flow prediction 中的作用

感谢我们的2025审稿人

考虑降水预报的不确定性及其对概率性洪水淹没制图技巧的影响

解析复合洪水建模中的不确定性：模拟对驱动因子和模型参数的敏感性

洪水淹没模型方法的协同集成：计算模型、数据驱动模型、观测与实验模型以及概念模型的综述

多变量数据同化和机器学习方法对演化型地下水干旱的有效监测

四十年的基流干旱分析揭示了气候驱动因素和物理控制的不同贡献

通过多变量校准-数据同化框架提升雪主导流域的水文预测

为基础设施设计建立沿海水位幅度-持续时间-频率曲线

FLDSensing：基于FLDPLN的遥感洪水淹没制图

基于深度学习的复合洪水过渡区空间划分

由于海平面上升，美国大西洋沿岸和墨西哥湾沿岸的高潮位洪水不断加剧

建立沿海道路在洪水条件下的闭合标准

基于区块级别的分类洪水风险评估图，用于辅助避难所选址

未来气候极端事件下的人类暴露不平等

应对极端洪水预报中的数据稀疏性问题：一种深度生成建模方法