2025年11月27日至29日，国际工程地质与环境协会第15届亚洲区域会议（The 15th Asian Regional Conference of IAEG, ARC-15）在尼泊尔首都加德满都圆满举行。我院窦杰研究员带领团队成员董傲男博士生、邢珂博士生应邀赴尼泊尔参加了此次学术会议。

窦杰研究员（中）、董傲男博士生（左）、邢珂博士生（右）

本次大会由国际工程地质与环境协会（IAEG）发起，尼泊尔工程地质学会（NSEG）与IAEG孟加拉国国家小组联合主办。大会以“服务于社会与可持续发展的地质工程（Geological Engineering for Societal and Sustainable Development）”为主题，汇聚了全球工程地质领域的专家学者，旨在共同探讨复杂地质环境下的工程建设挑战与灾害防治新路径。

会议期间，窦杰研究员团队通过学术报告、海报展示等多种形式，向国际同行系统展示了团队在地质灾害机理揭示、监测预警技术及人工智能（AI）在地学中的应用等方面的最新科研工作，与参会专家深入探讨。

董傲男博士生和邢珂博士生学术海报展示

在学术报告环节，窦杰研究员受邀作了两场学术报告，分别从灾害动力学模拟和易发性评价两个维度进行了深入阐述：

在题为《From Precursors to Runout: “Deep Learning Crack Mapping Coupled with SPH Landslide Dynamics》的报告中，窦杰研究员探讨了如何将深度学习裂缝识别技术与光滑粒子流体动力学（SPH）模拟相结合，实现了从灾害孕育前兆到运动全过程的精细化分析。

在另一场题为《Assessing the Impact of Multi-Resolution DEMs and Sampling Strategy Uncertainty on Deep Learning-Based Debris Flow Susceptibility Mapping》的报告中，他系统分析了数据源分辨率与采样策略对评价结果不确定性的影响机制。

窦杰研究员作学术报告

团队成员董傲男博士生作了题为《Domain-Adaptive and Efficient Neural Network for Accelerated Post-Earthquake Landslide Recognition》的口头报告，介绍了一种能快速适应不同域特征的高效神经网络模型，显著提升了震后滑坡识别的速度与精度。邢珂博士生作了题为《Interpretable Multi-Orbit InSAR and Explainable Machine Learning for Dynamic Assessment of Optimized Potential Landslide Areas in Reservoir Regions》的报告，展示了多源遥感技术与可解释人工智能在库区滑坡动态风险评估中的综合应用。

董傲男博士生做口头报告

邢珂博士生做口头报告

值得一提的是，凭借在内容创新性和现场展示上的优异表现，董傲男博士生的海报展示荣获大会颁发的“最佳海报展示奖”（Best Poster Presentation Award）（共2人），邢珂博士生获最佳口头报告奖（共3人）。

董傲男博士生荣获“最佳海报展示奖”

此次参会，不仅加强了我院团队与国际工程地质学界的学术联系，也为未来开展深层次的跨国科研合作奠定了坚实基础。我院将继续秉持创新精神，在“AI赋能工程地质”的前沿道路上砥砺前行，为防灾减灾事业贡献中国智慧。