科学研究

主要研究领域：

1. 城市水文学

2. 人工智能与大数据方法

3. 极值事件与水文风险

4. 变化环境下的水文响应

代表性论文：

1．Pang B, Guo S, Xiong L, Li C. A nonlinear perturbation model based on artificial neural network. Journal of Hydrology. 2007;333(2-4):504-16.

2．Ren H, Pang B^*, Zhao G, Yu H, Tian P, Xie C. Incorporating dynamic drainage supervision into deep learning for accurate real-time flood simulation in urban areas. Water Research. 2025;270:122816.

3．Ren H, Pang B^*, Zhao G, Liu Y, Zhang H, Liu S. Rapid flood simulation and source area identification in urban environments via interpretable deep learning. Journal of Hydrology. 2025;651:132551.

4．Yang F, Pang B^*, Song L, Cheng H, Zhou S, Zheng Z, et al. Response of extreme precipitation to urban expansion over the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area. Urban Climate. 2024;56:102062.

5．Zhao G, Pang B^*, Xu Z, Cui L, Wang J, Zuo D, et al. Improving urban flood susceptibility mapping using transfer learning. Journal of Hydrology. 2021;602:126777.

6．Zhao G, Pang B*, Xu Z, Xu L. A hybrid machine learning framework for real-time water level prediction in high sediment load reaches. Journal of Hydrology. 2020;581:124422.

7．Zhao G, Pang B^*, Xu Z, Peng D, Zuo D. Urban flood susceptibility assessment based on convolutional neural networks. Journal of Hydrology. 2020;590:125235.

8．Zhao G, Xu Z, Pang B, Tu T, Xu L, Du L. An enhanced inundation method for urban flood hazard mapping at the large catchment scale. Journal of Hydrology. 2019;571:873-82.

9．Zhao G, Pang B^*, Xu Z, Peng D, Xu L. Assessment of urban flood susceptibility using semi-supervised machine learning model. Science of the Total Environment. 2019;659:940-9.

10．Zhao G, Pang B^*, Xu Z, Yue J, Tu T. Mapping flood susceptibility in mountainous areas on a national scale in China. Science of the Total Environment. 2018;615:1133-42.

11．Pang B, Yue J, Huang Z, Zhang R. Parameter uncertainty assessment of a flood forecasting model using multiple objectives. Journal of Flood Risk Management. 2019;12:e12493.

12．Li Y, Pang B^*, Zheng Z, Chen H, Peng D, Zhu Z, et al. Evaluation of Four Satellite Precipitation Products over Mainland China Using Spatial Correlation Analysis. Remote Sensing. 2023;15(7):1823.

13．Li Y, Pang B^*, Zheng Z, Chen H, Peng D, Zhu Z, et al. Assessment of the urban extreme precipitation by satellite estimates over mainland China. Remote Sensing. 2023;15(7):1805.

14．Ren M, Villarini G, Pang B^*, Xu Z, Du L, Wang Y. Hydrological response in a highly urbanized watershed in China. Journal of Water and Climate Change. 2022;13(5):2171-87.

15．Li Y, Pang B^*, Ren M, Shi S, Peng D, Zhu Z, et al. Evaluation of performance of three satellite-derived precipitation products in capturing extreme precipitation events over Beijing, China. Remote Sensing. 2022;14(11):2698.

16．Cui L, Pang B^*, Zhao G, Ban C, Ren M, Peng D, et al. Assessing the sensitivity of vegetation cover to climate change in the Yarlung Zangbo River Basin using machine learning algorithms. Remote Sensing. 2022;14(7):1556.

17．Ren M, Pang B^*, Xu Z, Yue J, Zhang R. Downscaling of daily extreme temperatures in the Yarlung Zangbo River Basin using machine learning techniques. Theoretical and Applied Climatology. 2019;136(3):1275-88.

18．Pang B, Yue J, Zhao G, Xu Z. Statistical downscaling of temperature with the random forest model. Advances in Meteorology. 2017;2017(1):7265178.

19．Zhu Z^*, Zhang Y, Gou L, Pang B^*. An entropic approach to estimating the instability criterion of people in floodwaters. Entropy. 2021;23(1):74.

20．Yue J, Pang B^*, Xu Z. Estimating parameters of the variable infiltration capacity model using ant colony optimization. Water Science and Technology. 2016;74(4):985-93.

21．Chi K, Pang B^*, Cui L, Peng D, Zhu Z, Zhao G, et al. Modelling the vegetation response to climate changes in the Yarlung Zangbo River Basin using random forest. Water. 2020;12(5):1433.

22．Pang B, Shi S, Zhao G, Shi R, Peng D, Zhu Z. Uncertainty assessment of urban hydrological modelling from a multiple objective perspective. Water. 2020;12(5):1393.

23．郑自琪,庞博^*,任汉承,等. 中国城市不透水面空间格局对热岛强度的影响 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2024, 60 (05): 641-650.

24．陈浩铭,庞博^*,任汉承,等. 基于Copula函数的昆明市降水特征组合风险空间分布研究 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2024, 60 (05): 607-616.

25．郑自琪,庞博^*,李钰,等. 有效不透水面分布对城市雨水径流的影响 [J]. 水力发电学报, 2024, 43 (01): 35-46.

26．任梅芳,宋利祥,庞博^*,等. 基于物理机制的城市汇水单元降雨径流特性研究 [J]. 水利水电技术(中英文), 2023, 54 (09): 37-47. DOI:10.13928/j.cnki.wrahe.2023.09.004.

27．徐宗学,庞博^*,冷罗生. 河湖水系连通工程与国家水网建设研究 [J]. 南水北调与水利科技(中英文), 2022, 20 (04): 757-764. DOI:10.13476/j.cnki.nsbdqk.2022.0077.

28．郑自琪,庞博^*. 快速城市化背景下北京不透水面时空演变特征分析 [J]. 北京规划建设, 2022, (04): 14-17.

29．任梅芳,徐宗学,庞博. 变化环境下城市洪水演变驱动机理——以北京市温榆河为例 [J]. 水科学进展, 2021, 32 (03): 345-355. DOI:10.14042/j.cnki.32.1309.2021.03.003.

30．迟凯歌,庞博^*,石树兰,等. 基于人工神经网络的雅鲁藏布江流域NDVI预测模型 [J]. 中国农村水利水电, 2021, (01): 84-89+93.

31．石树兰,庞博^*,赵刚,等. 基于有效不透水面识别的城市雨洪过程模拟研究 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2019, 55 (05): 595-602. DOI:10.16360/j.cnki.jbnuns.2019.05.007.

32．张荣,徐宗学,庞博,等. 不同城市化程度对杨洼闸排水区产汇流影响研究 [J]. 中国农村水利水电, 2019, (03): 76-82.

33．黄子千,庞博^*,任梅芳,等. 基于InfoWorks ICM的济南市少年路暴雨内涝模拟研究 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2019, 55 (01): 160-166. DOI:10.16360/j.cnki.jbnuns.2019.01.017.

34．庞博^*,赵钟楠,李原园,等. 水资源整体管控的内涵、技术框架与展望 [J]. 中国水利, 2019, (01): 17-21.

35．任梅芳,庞博^*,徐宗学,等. 基于随机森林模型的雅鲁藏布江流域气温降尺度研究 [J]. 高原气象, 2018, 37 (05): 1241-1253.

36．黄子千,庞博^*,赵刚,等. SWMM在北京市乐家花园排水区的雨洪模拟研究 [J]. 中国农村水利水电, 2018, (05): 89-94.

37．赵刚,徐宗学,庞博,等. 基于改进填洼模型的城市洪涝灾害计算方法 [J]. 水科学进展, 2018, 29 (01): 20-30. DOI:10.14042/j.cnki.32.1309.2018.01.003.

38．张荣,庞博,徐宗学,等. 基于多准则的城市雨洪模型不确定性分析方法 [J]. 水力发电学报, 2018, 37 (06): 62-73.

39．赵刚,庞博,徐宗学,等. 中国山洪灾害危险性评价 [J]. 水利学报, 2016, 47 (09): 1133-1142+1152. DOI:10.13243/j.cnki.slxb.20150501.

40．岳佳佳,庞博^*,徐宗学,等. 蚁群算法在黑河上游VIC模型参数校正中的应用 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2016, 52 (03): 297-302. DOI:10.16360/j.cnki.jbnuns.2016.03.008.

41．赵刚,史蓉,庞博,等. 快速城市化对产汇流影响的研究:以凉水河流域为例 [J]. 水力发电学报, 2016, 35 (05): 55-64.

42．史蓉,赵刚,庞博^*,等. 基于GLUE方法的城市雨洪模型参数不确定性分析 [J]. 水文, 2016, 36 (02): 1-6.

43．岳佳佳,庞博^*,张艳君,等. 基于神经网络的宽浅型湖泊水质反演研究 [J]. 南水北调与水利科技, 2016, 14 (02): 26-31. DOI:10.13476/j.cnki.nsbdqk.2016.02.006.

44．庞博,徐宗学. 河湖水系连通战略研究:理论基础 [J]. 长江流域资源与环境, 2015, 24 (S1): 138-145.

45．庞博,徐宗学. 河湖水系连通战略研究:关键技术 [J]. 长江流域资源与环境, 2015, 24 (S1): 146-152.

46．何睿,庞博^*,张兰影. 基于水文变异诊断系统的黑河流域上中游径流序列变异 [J]. 生态学杂志, 2015, 34 (07): 1937-1942. DOI:10.13292/j.1000-4890.20150612.012.

47．何睿,庞博^*,张兰影,等. 基于VIC模型的黑河上游流域径流模拟不确定性分析 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2014, 50 (05): 576-580.

48．赵刚,庞博^*,徐宗学,等. 基于SWMM模型的北京大红门排水片区雨洪模拟研究 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2014, 50 (05): 452-455.

49．史蓉,庞博^*,赵刚,等. SWMM模型在城市暴雨洪水模拟中的参数敏感性分析 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2014, 50 (05): 456-460.

50．张兰影,庞博^*,徐宗学,等. 基于PSUADE的VIC模型参数敏感性分析——以太湖西苕溪流域为例 [J]. 资源科学, 2014, 36 (05): 929-936.

51．张兰影,庞博^*,徐宗学,等. 古浪河流域气候变化与土地利用变化的水文效应 [J]. 南水北调与水利科技, 2014, 12 (01): 42-46.

52．张兰影,庞博^*,徐宗学,等. 基于支持向量机的石羊河流域径流模拟适用性评价 [J]. 干旱区资源与环境, 2013, 27 (07): 113-118. DOI:10.13448/j.cnki.jalre.2013.07.033.

53．张兰影,庞博^*,徐宗学,等. VIC模型与新安江模型径流模拟对比研究 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2013, 49 (Z1): 139-144.

54．孙文超,庞博^*,鱼京善,等. 基于分布式水文模型BTOPMC的晋江流域水文循环模拟 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2013, 49 (Z1): 145-151.

55．岳卫峰,贾书惠,庞博^*. 水资源联合运用耦合管理模型研究进展 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2012, 48 (05): 483-489.

56．张兰影,庞博^*,马金辉,等. 基于SWAT模型的古浪河流域径流模拟 [J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2012, 48 (05): 520-523.

57．李林涛,徐宗学,庞博,等. 中国洪灾风险区划研究 [J]. 水利学报, 2012, 43 (01): 22-30. DOI:10.13243/j.cnki.slxb.2012.01.001.

58．高军,庞博,梁媛,等. 集对分析法在陕西省单站旱涝等级划分中的应用 [J]. 南水北调与水利科技, 2011, 9 (06): 74-78.

59．徐宗学,庞博. 坚持人水和谐理念,科学认识河湖水系连通问题[C]// 湖北省水利学会,武汉水利学会. 河湖水生态水环境专题论坛论文集. 北京师范大学水科学研究院;, 2011: 29-36.

60．徐宗学,庞博. 科学认识河湖水系连通问题 [J]. 中国水利, 2011, (16): 13-16.

61．熊立华，郭生练，庞博，姜广斌.三种基于神经网络的洪水实时预报方案的比较研究，水文，23(5)，1-4，2003.

62．陈华，郭生练，庞博，林凯荣，李订芳.清丰山水调系统设计与开发，水文题研究与进展-全国首届水文题研究学术讨论会论文集，2003年11月，316-322.

63．庞博，郭生练，李超群，张俊.考虑前期影响雨量的NLPM-ANN模型，四川大学学报，39(1)，18-23，2007.

64．庞博，郭生练，林凯荣，张俊.改进的人工神经网络模型在降雨径流预报中的应用，武汉大学学报，2007（1）.

65．庞博、郭生练、熊立华、陈华.基于人工神经网络的丹江口库周区预报模型研究.人民长江，35(4)，30-31，2004.

66．庞博，郭生练，陈华，李订芳.丹江口水库洪水调度系统设计与开发，湖北水力发电，33-39，2003（2）.

参编专著：

《变化环境下城市暴雨洪涝灾害成因》、《河湖水系连通战略问题研究》、《雅鲁藏布江流域径流演变与生态水文过程模拟》、《黑河流域中游地区生态水文过程及其分布式模拟》、《未来水文气候情景预估及不确定性分析与量化》、《河道生态基流理论方法与应用—以渭河关中段为例》、《Innovative Water Resources Management – Understanding and Balancing Interactions between Humankind and Nature》

主持项目：

1．国家自然科学基金面上项目：基于社会水文耦合的城市洪水影响预报方法研究，2022.01-2025.12

2．国家自然科学基金面上项目：基于宏观水文本构关系的城市下垫面产流物理机制研究，2019.01-2022.12

3．国家自然科学基金青年项目：基于城市下垫面特征的分布式水文模型研究，2014.01-2016.12

4．国家重点研发计划子课题：水资源整体管控技术与策略研究，2017.06-2019.12

5．国家重点研发计划子课题：洪涝巨灾链随机降水事件集模拟技术研究，2023.11-2026.10

6．水利部水利水电规划设计总院课题，重点领域洪水风险管理措施研究，2017.04-2018.06

7．水利部水利水电规划设计总院课题，国家水网建设理论基础研究，2021.10-2021.12

8．水利部水利水电规划设计总院课题，水生态环境安全监测预警理论与技术方法研究，2017.12-2018.06

9．水利部水利水电规划设计总院课题，洪水风险管理重点制度分析研究，2016.03-2017.06

10．水利部减灾中心课题，水库洪水风险图编制成果质检与整编，2025.07-2025.12

11．北京市水文总站，北京市凉水河大红门以上流域洪水预报模型研究，2015.01-2015.03

12．北京市水文总站，北京市通惠河乐家花园流域洪水预报模型研究，2015.01-2015.05

13．水利部珠江河口治理与保护重点实验室，珠江河口城市化区域洪涝潮组合风险研究，2021.07-2025.03

参与项目：

1．国家重点研发计划课题：变化环境下城市暴雨洪涝灾害成因，2018.01-2020.12

2．国家社科基金重大项目：我国河湖水系连通重大战略研究，2013.01-2014.12

3．国家自然科学基金重点支持项目：变化环境下的雅鲁藏布江流域径流响应与水文过程演变机理研究，2017.01-2020.12

4．国家自然科学基金重点支持项目：黑河流域中游地区生态-水文过程演变规律及其耦合机理研究，2012.01-2015.12

5．国家科技支撑计划子课题：太湖流域未来气候变化情景分析与陆地水循环对气候变化的响应，2012.01-2016.12      

6．北京市自然科学基金重点项目：北京市典型区域城市洪涝致灾机理与减灾对策研究，2014.01-2016.12

7．科技部国际合作项目，渭河流域生态基流及其保障措施研究（2009DFA22980），2009 -2012.

8．国家水体污染控制与治理科技重大专项课题，渭河关中段生态基础流量保障技术研究，2009 - 2010

9．科学技术部“十一五”科技支撑计划子课题，洪水灾害数据库建立及洪水灾害风险图编制，2008-2009.