高胖胖 - 厦门理工学院 - 环境科学与工程学院

个人简介

教育背景 2011年9月-2015年6月在厦门理工学院环境科学与工程学院学习并获得学士学位； 2015年9月-2021年7月在华北电力大学环境科学与工程学院硕博连读并获得博士学位。讲授课程《Python程序设计基础》《城市生态规划》《生态水文学》主持和参与项目 1) 主持中央高校基本科研业务费专项资金项目（2018-2020）：城市生态安全评估与保障技术研究（JB2018121），负责人。 2) 参与国家重点专项计划项目（2016-2020）：珠江三角洲城市群生态安全保障技术项目之课题3“城市群生态安全格局网络设计与生态安全保障技术（2016YFC0502803）” 。 3) 参与中科院A类战略性先导科技专项（2018-2022）：“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设”子课题“中亚大湖区水与生态系统时空变化和风险评估”。 4) 参与国家重点基础研究发展计划（973计划）项目（2013-2017）：围填海活动对大江大河三角洲滨海湿地影响机理与生态修复之课题6“受损湿地生态修复和围填海的生态补偿机制（2013CB430406）”。 5) 参与国家自然科学基金面上项目（2018-2021）：变化气候条件下流域水资源风险分析与管理（51779008）。 6) 参与国家电网公司总部科技项目（2017-2019）：经济新常态下满足多目标约束的中国能源供需模拟仿真与综合评价模型研究（5217L017000N）。

研究领域

生态系统评估与规划、水文模拟与水资源管理、不确定条件下资源优化与决策

近期论文

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1) Gao P.P., Li Y.P., Huang G.H., Su Y.Y., An integrated Bayesian least-squares-support-vector-machine factorial-analysis (B-LSVM-FA) method for inferring the inflow from Amu Darya to the Aral Sea under ensemble predictions. Journal of Hydrology. Article number: 125909, DOI: 10.1016/j.jhydrol.2020.125909. (SCI IF = 4.500, 一区) 2) Gao P.P., Li Y.P., Gong J.W, Huang G.H., Urban land-use planning under multi-uncertainty and multiobjective considering ecosystem service value and economic benefit - A case study of Guangzhou, China. Ecological Complexity. 45, 100886. (SCI IF = 1.571, 三区) 3) Gao P.P., Li Y.P., Huang G.H., Sun J., Li H.W., 2018. Coupling fuzzy multiple attribute decision-making with analytic hierarchy process to evaluate urban ecological security: A case study of Guangzhou, China. Ecological Complexity. 34, 23-34. (SCI IF = 1.571, 三区) 4) Gao P.P., Li Y.P., Sun J., Huang G.H., 2018. A Monte-Carlo-based interval De Novo programming method for optimal system design under uncertainty. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 72, 30-42. (SCI IF = 4.201, 二区) 5) Su, Y.Y., Li, Y.P., Liu, Y.R., Fan, Y.R. Gao, P.P., 2021. Development of an integrated PCA-SCA-ANOVA framework for assessing multi-factor effects on water flow: A case study of the Aral Sea. CATENA. 197, 104954. (SCI IF = 4.333, 一区) 6) Yang, X., Li, Y.P. Liu, Y.R. Gao, P.P., 2020. A MCMC-based maximum entropy copula method for bivariate drought risk analysis of the Amu Darya River Basin. Journal of Hydrology. 590, 125502. (SCI IF = 4.500, 一区) 7) Li, H.W., Li, Y.P., Huang, G.H., Gao, P.P., 2020. Identifying optimal land-use patterns using a copula-based interval stochastic programming model for urban agglomeration under uncertainty. Ecological Engineering. 142, 105616. (SCI IF = 3.512, 二区) 8) Sun, J., Li, Y.P., Gao, P.P., Xia, B.C., 2018. A Mamdani fuzzy inference approach for assessing ecological security in the Pearl River Delta urban agglomeration, China. Ecological Indicators. 94, 386-396. (SCI IF = 4.229, 二区) 9) Sun, J., Li, Y.P., Gao, P.P., Suo, C., Xia, B.C., 2018. Analyzing urban ecosystem variation in the City of Dongguan: A stepwise cluster modeling approach. Environmental Research. 166, 276-289. (SCI IF = 5.715, 二区) 10) Li, H.W., Li Y.P., Huang G.H., Sun J., Gao, P.P., A C-vine Copula-based Quantile Regression Method for Streamflow Forecasting in Xiangxi Watershed, China. (Water-921579). Water. (SCI IF = 2.544, 三区)