林川，工学博士，副研究员，福建省高层次人才（C类）。主要从事水工程智能运维与安全韧性提升；水利AI模型与智慧管控平台开发；滑坡、泥石流灾害链作用与防灾减灾等方向研究。主持和参与包括国家自然科学基金、水利部重大科技项目、福建省自然科学基金、西班牙国家基金、美洲发展银行研究项目等在内各类科研项目20余项。发表学术论文50余篇，包含SCI论文30余篇。其中以第一作者和通讯作者在《Géotechnique》、《Journal of Structural Engineering》、《Landslides》、《Ocean Engineering》、《Computers and Geotechnics》、《Expert Systems With Applications》、《Construction and Building Materials》、《Measurement》、《水利发电学报》等期刊发表论文近30篇。

国家自然基金委评议专家，国家留学基金评议委员会评议专家，中国大坝工程学会水工岩石力学专业委员会委员，福建省自然资源领域专家，福建省水利厅项目评审专家，福建省水力发电学会专家会员，福建省水利学会青年学术工作委员会秘书。

担任《Journal of Structural Engineering》、《Ocean Engineering》、《Advanced Engineering Informatics》、《Automation in Construction》、《Expert Systems With Applications》、《Landslides》、《Engineering Structures》、《International Journal of Computational Methods》、《Computers Materials & Continua》、《Engineering Structures》、《Scientific Reports》、《Computers and Fluids》等期刊审稿人。

2019-12至今, 福州大学，助理研究员、校聘副研究员、副研究员

2015-9至2019-12, 河海大学, 水工结构工程, 博士, 导师: 李同春 教授

2016-9至2018-3, 马德里理工大学, 岩土工程, 联合培养博士, 导师: Manuel Pastor 院士

2013-9至2015-6, 河海大学, 水工结构工程, 硕士（硕博连读）, 导师: 李同春 教授

2009-9至2013-6, 河海大学, 水利水电工程, 工学学士

[1] 2024年福建省科学技术进步奖二等奖（排名第1）

[2] 2021年福建省科学技术进步奖二等奖（排名第4）

[3] 2021年福建水利科学技术奖二等奖（排名第9）

[4] 2022年福建水利科学技术奖二等奖（排名第3）

[5] 2023年福建水利科学技术奖二等奖（排名第2）

[6] 2023年福建水利科学技术奖二等奖（排名第4）

[7] 第十五届福建省自然科学优秀学术论文三等奖

[8] 福建省水力和清洁能源发电工程学会（2025年度）优秀学术论文一等奖

[9] 第八届全国大学生水利创新设计大赛优秀指导教师

[10] 福建省第三届大学生水利创新设计竞赛特等奖优秀指导教师

[1] 国家自然科学基金青年项目，52109118，孔隙水压力对泥石流演化机制及水石分离设施效能影响研究，2022/1-2024/12, 30万元，主持。

[2] 福建省自然科学基金，2020J05108，降雨型滑坡运动演化过程固液耦合效应研究，2020/11-2023/11，6万元，主持。

[3] 自然资源部丘陵山地地质灾害防治重点实验室开放基金, 多尺度视角下的台风暴雨型泥石流成浆机制与水动力过程研究, 2025/1-2026/6，主持。

[4] 福州大学引进人才科研启动基金项目，510890，库区滑坡作用过程及其次生灾害效应研究，2020/06-2022/06，15万元，主持。

[5] 西班牙国家基金，“多物理场耦合粒子方法在快速滑坡及其入水过程效应研究中的应用”(Multiphysics coupled particle methods: Application to modelling of fast landslides and their effects in water bodies, (PBM_LANDSLIDE))，2020/12-2023/12，20.02万欧元，参加。

[6] 西班牙国家基金，“前沿滑坡模拟及边坡失稳分析方法”(Advanced modelling of landslide and slope failure problems), (BIA2016‐76253‐P), 2016/12-2020/12，参加。

[7] 美洲发展银行研究项目，“考虑随机性的库区滑坡和泥石流危害和风险模拟方法”(Modelización estocástica de la peligrosidad y riesgo inducidos por presas formadas por deslizamientos y flujos.)，2021/12-2023/12，参加。

[8] 国家重点研发计划（National Key R&D Program of China）：水库大坝安全诊断与智慧管理关键技术与应用--大型复杂水工结构性能演化测试装备与智能诊断技术（课题编号2018YFC0407102），参加。

[9] 国家自然科学基金面上项目，52079032，内外激励源作用下海底输流管道流激振动力学行为及耦合机制研究，2021/1-2024/12，58万元，参加。

[10] 水利部重大科技项目，非接触式多维感知水利巡检与监测智能机器人研发，参加。

[11] 福建省自然科学基金，引导性项目，针对福建大型钨矿的高效勘查及综合利用前景评价技术，参加。

[12] 福建省自然科学基金，面上项目，紊流结构与推移质运动及床面结构耦合机理研究，参加。

[13] 福建省古田溪抽蓄厂房围岩稳定分析专题委外采购，主持。

[14] 输变电工程生态混凝土-土工格栅协同护坡技术研究及碳效益评估，主持。

[15] 基于数字孪生与人工智能的重力坝预警技术研究，主持。

[16] 福建水利水电三年科研布局规划，主持。

[17] 风暴潮作用下海堤溃决机制与淹没区风险评估，主持。

[18] 龙海区中型水闸除险加固工程水闸抗震动力计算研究工程咨询，主持。

[19] 抽蓄弃渣场泥石流数值模拟及安全防控措施专题研究，主持。

[1] LIN C, PASTOR M, YAGUE A, et al. 2019c. A depth-integrated SPH model for debris floods: application to Lo Wai (Hong Kong) debris flood of August 2005. Geotechnique [J]: 1-21.

[2] LIN C, PASTOR M, LI T, et al. 2019a. A PFE/IE–SPH joint approach to model landslides from initiation to propagation. Computers and Geotechnics [J], 114: 103153.

[3] LIN C, PASTOR M, LI T, et al. 2019b. A SPH two-layer depth-integrated model for landslide-generated waves in reservoirs: application to Halaowo in Jinsha River (China). Landslides [J]. 2019, 16(11) : 2167-2185.

[4] LIN C, WANG X, PASTOR M, et al. 2021. Application of a Hybrid SPH - Boussinesq model to predict the lifecycle of landslide-generated waves. Ocean Engineering [J], 223: 108658.

[5] LIN C, WANG X, SU Y, et al. 2022. Deformation Forecasting of Pulp-Masonry Arch Dams via a Hybrid Model Based on CEEMDAN Considering the Lag of Influencing Factors. Journal of structural engineering (New York, N.Y.) [J], 148.

[6] LIN C, ZOU Y, LAI X H, et al. 2023. Variation Trend Prediction of Dam Displacement in the Short-Term Using a Hybrid Model Based on Clustering Methods. Applied Sciences-Basel [J], 13.

[7] LIN C, Weng K L, Lin Y L, et al. 2022. Time Series Prediction of Dam Deformation Using a Hybrid STL-CNN-GRU Model Based on Sparrow Search Algorithm Optimization. Applied Sciences-Basel [J], 12.

[8] LIN C, Liu R F, Lin W W, et al. 2025. Underwater dam crack image enhancement and crack detection based on improved diffusion model and SDI-ASF-YOLO11. Construction and Building Materials[J], 492.

[9] LIN C, ZOU Y, SU Y, et al. 2026. Physics-Informed Reconstruction Framework for Heterogeneous Dam Deformation Monitoring Data Across Automation Transitions Transformation, Measurement[J], (accepted)

[10] SU Y, FU J Y, LIN C*, et al. 2025. A novel deep learning multi-step prediction model for dam displacement using Chrono-initialized LSTM and sequence-to-sequence framework. Expert Systems with Applications [J], 271: 22.

[11] SU Y, WENG K, LIN C*, et al. 2021. Dam Deformation Interpretation and Prediction Based on a Long Short-Term Memory Model Coupled with an Attention Mechanism. Applied Sciences-Basel [J], 11.

[12] ZHANG T, LIN T, LIN C*, et al. 2021. Numerical simulation of extended mild-slope equation including wave breaking effect. Engineering Analysis with Boundary Elements [J], 128: 42-57.

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[14] SU Y, FU J Y, LIN C*, et al. 2025. A novel deep learning multi-step prediction model for dam displacement using Chrono-initialized LSTM and sequence-to-sequence framework. Expert Systems with Applications [J], 271: 22.

[15] ZHANG T, ZHAN C-X, CAI B, LIN C*, et al. 2021. An improved meshless artificial viscosity technology combined with local radial point interpolation method for 2D shallow water equations. Engineering Analysis with Boundary Elements [J], 133: 303-318.

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[17] SU Y, FU J Y, LAI X H, LIN C, et al. 2025. Complex cross-regional landslide susceptibility mapping by multi-source domain transfer learning. Geoscience Frontiers [J], 16.

[18] SU Y, CHEN Y X, LAI X H, HUANG S X, LIN C, et al. 2024. Feature adaptation for landslide susceptibility assessment in "no sample" areas. Gondwana Research [J], 131.

[19] SU Y, HUANG B, YANG L J, LAI X H, LIN C, et al. 2024. Study on the detection of groundwater boundary based on the Trefftz method. Natural Hazards [J], 120.

[20] 林川, 王翔宇, 苏燕, 张挺, 陈泽钦 2022. 联合聚类方法和深度学习的混凝土坝变形预测. 水力发电学报 [J], 41: 112-127.

[21] 林川, 林彦喆, 苏燕, 等. 2024. 颗粒流运动SPH方法及滑坡破碎效应研究. 水力发电学报 [J], 43: 61-72.

[22] 林川, 林彦喆, 林威伟, 等. 2025. 暴雨型泥石流特征参数反演方法及透水格栅效能评价研究. 水力发电学报 [J], 44: 1-14.

[23] 林川, 刘荣锋, 苏燕, 等. 2025. 深度与迁移学习驱动的水下图像增强与裂缝量化研究. 水力发电学报 [J], 44: 73-84.

[24] 林川，张萌杰, 林威伟, 等. 2026. 融合特征筛选与残差校正的重力坝变形时空混合模型. 水力发电学报 [J]. (已录用)

[25] 苏燕,黄姝璇, 林川*,等. 2023. 融合多元时空信息的Informer-AD大坝变形预测模型. 水力发电学报 [J], 42: 101-113.

[26] 苏燕,付家源, 林川*,等. 2022. 基于时间注意力机制的大坝动态变形预测模型. 水力发电学报 [J], 41: 72-84.

[27] 苏燕,郑志铭, 林川*,等. 2022. 融合时变因素的浆砌石坝变形时空混合模型. 水力发电学报 [J], 41: 124-138.

以第一发明人/权利人，授权发明专利10余项，申报软件著作权20余项，代表性成果：

[1] 发明专利，一种多孔过滤网格泥石流孔隙水压力耗散***

[2] 发明专利，一种基于粘塑性SPH模型的慢速滑坡运动过程***

[3] 发明专利，一种考虑时空降雨过程的台风暴雨型泥石流运动***

[4] 发明专利，一种基于LG-SPH模型分析框架的滑坡堵江稳定性***

[5] 发明专利，一种基于两相SPH模型的透水型拦挡坝泥石流拦蓄能力***

[6] 发明专利，一种基于运动能量分析的泥石流拦挡坝***

[7] 发明专利，基于环境因子滞后性分析的堆石混凝土坝变形***

[8] 发明专利，一种大坝多点变形预测方法***

[9] 发明专利，基于GNSS与测量机器人融合的拱坝表面变形***

[10] 发明专利，基于数据迁移与频域解耦的水下裂缝图像增强***

[11] 发明专利，一种水下结构裂缝智能化量化方法***

[12] 发明专利，基于黎曼不变量的SPH入流边界***

研究生：

本科生：

欢迎有水利、土木等相关专业背景学生咨询报考研究生。

课题组详细介绍见：

链接: https://pan.baidu.com/s/1zWmR0DHdoed3XiA5ULUW8w?pwd=59k6

提取码: 59k6