姓名：邱順添

職稱：教授

系別：環境工程系

主要研究方向：水環境系統綜合模擬；給排水管網規劃與設計；智慧水務；城市水系統仿真與工程規劃；算法優化與工具開發；公眾水文學；水信息學

辦公電話：022-87402075

電子郵箱：soon.thiam.khu@tju.edu.cn

教育及工作經歷：

2019/08—至今，天津大學，環境學院，院長，教授，博士生導師

2015/08—2019/07，澳大利亞莫納什大學雙威校區，土木工程系主任，教授

2012/08—至今，中國環境科學院，外籍教授

2009/06—至今，北京大學，環境科學與工程學院，客座教授

2011/08—至今，中國水利水電科學研究院，客座教授

2010/02—2015/07，英國薩里大學，環境與健康工程中心主任，教授

2000/10—2010/06，英國�？巳�特大學，工程、計算與數學學院，高級講師

2000/04—2000/09，荷蘭代爾夫特技術大學，高級研究員

1998/07—2000/03，丹麥水利研究所，研究員

1994/07 - 1998/07, 新加坡國立大學，土木與環境工程，博士

1991 /07- 1994/07, 新加坡國立大學，土木工程，碩士

獲獎情況：

2019 國家高層次引進人才

2012 英國皇家女皇科技教育獎

學術兼職：

國際水利協會水系統調度分會副主席

國家科技計劃項目及國家人才評審專家

國家自然科學基金項目評審專家

天津市規劃資源局專家

天津市人民政府重大行政決策咨詢論證專家

“陸海統籌關鍵帶國土空間規劃與環境資源可持續利用工程技術創新中心”技術帶頭人

國際期刊 JAWRA、WEM、JFRM、JHER 等期刊副主編

主要研究成果：

城市智慧水系統工程平臺項目的城市配水和排水系統優化成果受到廣泛應用，同時制定了歐盟 H2020提案；可持續發展之河項目，自主開發的水環境改善的快速反饋模型作為ISIS-GIS 軟件核心技術，擬創造 951.7 億元商業價值；河口形態工程中泥沙輸移模型率定研究，開發的“元胞自動機下遺傳優化”優化算法成為 MIKE 軟件中多目標水系統模型率定驗證的關鍵模塊，廣泛應用于 30 個多個國家。

科研項目：

先后主持/參與過中國、英國基金委項目、歐盟項目，中英中歐雙邊項目以及各類橫向課題等 42 項項目，經費總額約 5000 萬人民幣。代表性項目如：

1. 歐盟H2020，RECONECT: Regenerating ECOsystems with Nature-based solutions for hydro-meteorological risk reduction，2018/05- 2022/04，50萬歐元；

2. “十三五”國家重點研發計劃課題，高寒區供水渠道突發險情應急調度與搶險技術，2017/12-2021/12，304萬元；

3. 莫納什大學CRM2403，River of Sustainability，2017/12-2018/06，25萬馬來西亞林吉特；

4. 莫納什大學AEP-17-016，multidisciplinary research competitive grant application year 2017-pump priming scheme，2017/06-2017/12 ，73680馬來西亞林吉特；

5. “十三五”國家重點研發計劃項目，長江上中游特大水利樞紐調控與安全運行技術研究，2016/07-2021/12，3000萬；

6. 國家自然科學基金面上基金，快速城市化流域降雨徑流污染季節變化的機理與不確定性，2011/01-2013/12，37萬；

7. 歐盟FP6，New Approaches to Adaptive Water Management under Uncertainty，2005/01-2009/02，15118673歐元；

8. 英國工程與自然科學研究理事會，Multi-objective pipe network optimization: A holistic approach for design, upgrading and expansion，2002/10-2004/07，64155英鎊；

代表性論文：

發表 SCI論文 200 余篇，其中水系統優化算法的代表性論文單篇他引率 510 次，部分代表作如下：

1. 公眾水文學——理論框架.天津大學學報(自然科學與工程技術版), 2021, 54(10): 991-997.

2. 公眾水文學——技術體系.天津大學學報(自然科學與工程技術版), 2021, 54(11): 1101-1110.

3. Effect of coagulation on bio-treatment of textile wastewater: Quantitative evaluation and application[J]. Journal of Cleaner Production, 2021(7):127798.

4. Simulation platform of human-environment systems for water environment carrying capacity research. J. Cleaner Production, 2020,250:119577.

5. Validation of the hypothesis on carrying capacity limits using the water environment carrying capacity. Sc. Total Env., 2019,665:774-784.

6. Modelling the combined effects of runoff reduction and increase in evaporatranspiration for green roofs with a storage layer. Ecological Engineering, 2019, 127:302-311.

7. Status and challenges of water pollution problems in China: learning from the European experience. Environ. Earth Sc., 2014,72:1243-1254.

8. Efficient Multi-Objective Optimal Design of Water Distribution Networks on a Budget of Simulations Using Hybrid Algorithms, Environm. Model. Softw., 2019,24(2):202–213.

9. Use of surrogate modelling for multiobjective optimisation of urban wastewater systems. Water Science and Technology, 2019,60(6): 1641-1647.

10. Incorporating multiple observations for distributed hydrologic model calibration: an approach using a multi-objective evolutionary algorithm and clustering. Adv. in Water Resour. 2008,07: 1387–1398.

11. Water quality Model Calibration under Unknown Demands. ASCE J. Water Res. Plng & Mgt. 2008,134(4):326-336.

12. An Investigation on Preference Ordering Ranking Scheme in Multiobjective Evolutionary Optimization, IEEE Trans. Evol. Computation, 2007,11(1):17-45.

13. Incorporating spatial and temporal information for urban drainage model calibration: an approach using Preference ordering genetic algorithm. Adv. in Water Resour. 2006,29(8).

14. From single-objective to multiple-objective multiple-rainfall events automatic calibration of urban storm water runoff models using genetic algorithms. Water Science and Technology, 2006,54(6-7): 57-64.

15. A novel evolutionary metaheuristic for the multi-objective optimisation of real-world water distribution networks, Engrg Opt., 2006,38(3):1-18.

16. Multiobjective calibration with Pareto preference ordering: An application to rainfall-runoff model calibration, Water Resour. Res., 205,41(3),

17. A novel cellular automata approach to optimal water distribution network design, J. Computing in Civil Engrg., ASCE, 2006,20(1):49-56.

18. A hybrid genetic algorithm for the design of water distribution networks, Engrg. Applications of Artificial Intelligence, 2005,18(4):461-472.

19. Reduction of Monte Carlo simulation runs for uncertainty estimation in hydrological models, Hydrol. Earth System Sc., 2003,7(5):680-692.

20. Genetic programming and its application in real-time flood forecasting. J. American Water Resources Assoc., 2001, 36(2):439- 452.

出版專著:

1. Proc. 8th International Conference on Computing and Control of the Water Industry: Water Management for the 21st Century. ISBN 0-9539140-2-X

2. Proc. ACTUI 2004: Decision Support in the Water Industry under Conditions of Uncertainty. ISBN: 09-539140-1-1.

3. 城市水問題新解譯：荷蘭水城的設計與管理, 科學出版社.

4. Applications of Evolutionary Computing in Hydrological Sciences. In Anderson, M.G., ed., Encyclopaedia of Hydrological Sciences: J. Wiley. 2005.

5. Many-Objective Evolutionary Optimisation, in Juan R. Rabuñal, Julián Dorado and Alejandro Pazos (eds),Encyclopaedia of Artificial Intelligence, Information Science Publisher. ISBN: 978-1-59904-849-9

6. Stochastic System Dynamics Integrative Model: An Integrated Modeling Framework Spanning Policy Domains Environmental Modeling for Sustainable Regional Development: System Approaches and Advanced Methods.

7. Research and Innovation Mapping Study for the UK Water Research and Innovation Framework. UKWIR Report Ref. No. 11/RG/10/6

授權發明專利:

1. 一種水利施工用管道內壁清理裝置, 2021-1-12, CN202110038500.4

2. 一種階段式農田硬質生態排水渠, 2019-8-6, ZL201910719733.3

3. 一種地下水質水量監測裝置, 2021-1-12, CN202110038465.6

4. 一種土壤水質采樣檢測設備, 2021-1-12, CN202110037799.1

5. 一種水利工程用排淤裝置, 2019-8-6, ZL201910719725.9

6. 一種街區式城市內澇防澇蓄水裝置, 2021-08-06, CN113216062A.