简历：

陈宁生，男，长江大学地球科学学院教授，学科杰出人才，俄罗斯自然科学院外籍院士，昆仑英才杰出人才，国务院政府特殊津贴专家，应急管理部应急减灾专家，中国地理学会山地分会主任委员。主要从事泥石流、滑坡、山洪等山地灾害研究，主持了国家自然科学基金7项，其中4项为重点基金，主持科技部重点研发课题4个，研究成果应用于樟木、天山天池、一带一路、雅下等重大减灾工程，效益显著。获国家科技进步奖、四川省科技进步一等奖、中科院科技促进发展奖等科技奖励12项，科研成果被遴选为2019年度中国生态环境十大科技进展。第一作者完成省部级领导以上采用的国家咨询报告37份，其中18份在国家层面产生重大影响，咨询报告数量同领域排名第一，影响力名列前茅。

研究方向：地质灾害形成理论与防治技术

地质灾害形成理论上，研究地质灾害灾害的发育规律 ，揭示滑坡、泥石流和冰湖溃决等灾害的形成机制，形成了融合灾害属性和物源机制的多重水土（岩）耦合地质灾害形成理论。

地质灾害非工程技术上，研究灾害的判识技术体系，研发地质灾害的动态预测技术，构建滑坡泥石流监测预警系统，形成地质灾害的分级多尺度智能判识和预测预警技术体系。

工程防治技术上，研究地质灾害防治的工程参数计算模型，开发地质灾害的调控技术，形成了基于工程参数、品牌效应和多灾种模式的高效能地质灾害调控技术体系。

工作及教育经历：

1985年08月-1988年08月 成都理工大学  助教

1991年07月-2002年07月  中国科学院成都山地所 助理研究员

2002年07月-2004年01月 中国科学院成都山地所 副研究员

2004年01月-2024年01月 中国科学院成都山地所研究员四级--研究员二级、西藏波密地质灾害教育部野外科学观测研究站主任、中国科学院波密地质灾害观测研究站主任、重点实验室副主任主任、博士生导师

2024年01月-至今   长江大学教授、学科杰出人才、博士生导师

学术兼职：

中国地理学会山地分会主任委员，

国家标准委员会委员，

四川省专家评议（审）会委员，

国土资源国家标准委员，

中科院加德满都科教中心灾害防治首席科学家，

欧洲地理联合会(EGU) 中国委员会委员，

四川省水利标准化技术委员会副主任委员，

中国第四纪科学研究会地貌演变与环境专业委员会委员，

《Journal of Mountain Science》编委；

《IRSPSD International Academic Journal 》编委；

国际空间规划与可持续发展委员会减灾规划与实践分委会主任（Commission on Disaster Prevention Planning and practice, International Community of Spatial Planning and Sustainable Development）；

国际地质灾害减灾协会委员会委员（International Consortium on Geo-disaster reduction）

主讲课程：

《地质灾害防控》

近五年承担科研项目情况：

国际合作项目（中尼），Hazard Assessment in Poiqu (Bhote Koshi) River and Hazard Impacts on UBKHEP，2016.01-2018.06；

国际合作项目（中尼），Fractal Analysis of Glacier Lake Breakdown in Upper Arun Hydropower Station, Nepal, 2018.04-2019.04；

国际合作项目（中尼），Detailed investigation and Risk assessment of Kodari Landslide，2019.04-2020.06；

国家自然科学基金国际合作重点项目（中英），地震山区可持续经济社会发展系统模型，2016.01-2018.12；

国家自然科学基金国际合作重点项目（中智），多尺度滑坡泥石流灾害链发生机制与风险韧性管控，2018.10-2022.09；

国家重点研发计划课题，复杂山区泥石流物源估算与预判关键技，2018.12-2021.11；

科技部重大专项专题，第二次青藏高原综合可续考察研究-新疆天山重大泥石流灾害及风险，2019-2024；

国家自然科学基金区域创新发展联合基金（重点项目），小流域沟源凹槽土体滑坡形成泥石流的动力机制与灾害预判，2021.01-2024.12。

科技部重点研发项目课题，气候变化下高山工程区冰川型灾害链发育规律与风险源定量判识，2023-2026；

国家自然科学基金国际(地区)合作项目重点项目，跨喜马拉雅经济走廊滑坡型多灾种形成机制与韧性社区构建，2024-2027

获奖情况：

四川省科技进步一等奖  四川省人民政府 2006 排名第3

国家科技进步二等奖 中华人民共和国国务院 2009 排名第3

新疆科技进步二等奖（新疆维吾尔自治区人民政府 2014年排名第1）

“十二五”突出贡献团队 2016 排名第1

四川省科技进步一等奖 2018 排名第1

中国科学院院科技促进发展奖 2019 排名第1

成果被遴选为中国生态环境十大科技进展 2019 排名第1

中国科学院杰出科技成就奖（集体），突出贡献者2020 排名第3

朱李月华优秀教师 2020

中国十大“最美地理科技工作者” 2022

青海省“昆仑英才.高端创新创业人才”杰出人才 2022

中国交通运输协会科技进步一等奖 2023 排名第1

代表性专著：

陈宁生等，泥石流勘察技术，科学出版社，2011；

陈宁生等，山地灾害形成与预测预警，科学出版社，2017。

论文：代表性论文20篇（*为通讯作者，发表论文210篇，第一作者及通讯作者中科院一区、二区top论文38篇）

1. Ningsheng Chen, Shufeng Tian, Fawu Wang, Peijun Shi*, et al.Multi-wing butterfly effects on catastrophic rockslides. Geoscience Frontiers, 2023，14(6):101627. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2023.101627（SCI I区 Top）

2. Tian S, Hu G, Chen N*, et al. Effects of tectonic setting and hydraulic properties on silent large-scale landslides: A case study of the Zhaobishan landslide, China[J]. International Journal of Disaster Risk Science, 2023, 14(4): 600-617. https://doi.org/10.1007/s13753-023-00502-0 (SCI I区)

3. Tian S, Hu G*, Chen N*, et al. Extreme climate and tectonic controls on the generation of a large-scale, low-frequency debris flow[J]. Catena, 2022, 212: 106086. https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106086 (SCI I区)

4. Tian S, Li Y, Hu G, Chen N* et al. Preliminary analysis on the formation mechanism of the unexpected catastrophic Qijiaba landslide in a tectonically non-active hilly area of China[J]. Landslides, 2023, 20(2): 409-420. https://doi.org/10.1007/s10346-022-01990-9  (SCI I区)

5. Peng, T., Chen, N*, Hu, G. et al. Failure mechanism of Dege landslide in western China, March, 2021: the loess interlayer and multiple water resources. Landslides 19, 2189–2197 (2022). https://doi.org/10.1007/s10346-022-01910-x (SCI I区)

6. Habumugisha J M, Chen N*, Rahman M, et al. Determining trigger factors of soil mass failure in a hollow: A study based in the Sichuan Province, China[J]. Catena, 2022, 216: 106368. https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106368  (SCI I区)

7. Tian S, Hu G, Chen N, et al. Extreme climate and tectonic controls on the generation of a large-scale, low-frequency debris flow[J]. Catena, 2022, 212: 106086. https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106086 (SCI I区)

8. Tian, S., Chen, N*., Rahman, M. et al. New insights into the occurrence of the catastrophic Zhaiban slope debris flow that occurred in a dry valley in the Hengduan Mountains in southwest China. Landslides 19, 647–657 (2022). https://doi.org/10.1007/s10346-021-01824-0 (SCI I区)

9. Rahman M, Ningsheng C*, Mahmud G I, et al. Flooding and its relationship with land cover change, population growth, and road density[J]. Geoscience Frontiers, 2021, 12(6): 101224. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2021.101224 (SCI I区)

10. Rahman M , Chen N S* , Elbeltagi A ,et al.Application of stacking hybrid machine learning algorithms in delineating multi-type flooding in Bangladesh[J].Journal of EnvironmentalManagement,2021,295:113086. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113086 (SCI I区)

11. Rahman M, Chen N S*, Islam M M, et al.Development of flood hazard map and emergency flood relief operation system using hydrodynamic modeling and machine learning algorithm [J]. Journal of Cleaner Production, 2021, 311:127594 . https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127594 (SCI I区Top)

12. Hou, R., Chen, N.*, Hu, G*. et al. Characteristics, mechanisms, and post-disaster lessons of the delayed semi-diagenetic landslide in Hanyuan, Sichuan, China. Landslides 19, 437–449 (2022). https://doi.org/10.1007/s10346-021-01751-0 (SCI I区)

13. Wu, K., Chen, N., Hu, G. et al. Failure mechanism of the Yaoba loess landslide on March 5, 2020: the early-spring dry spell in Southwest China. Landslides 18, 3183–3195 (2021). https://doi.org/10.1007/s10346-021-01703-8 (SCI I区)

14. Rahman M, Chen N S*, Islam M M, et al. Location-allocation modeling for emergency evacuation planning with GIS and remote sensing: A case study of Northeast Bangladesh[J], Geoscience Frontiers, 2021, 12(3): 101095. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2020.09.022（SCI I区Top）；

15. Zhang Y, Chen N, Liu M, et al. Debris flows originating from colluvium deposits in hollow regions during a heavy storm process in Taining, southeastern China[J]. Landslides, 2020, 17: 335-347. https://doi.org/10.1007/s10346-019-01272-x （SCI Ⅱ区）

16. Hu G S, Tian S F, Chen N S*, et al. An effectiveness evaluation method for debris flow control engineering for cascading hydropower stations along the Jinsha River, China[J]. Engineering Geology, 2019, 266:105472. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2019.105472（SCI I区Top）

17. Chen N S*, Li J , Liu L , et al. Post-earthquake denudation and its impacts on ancient civilizations in the Chengdu Longmenshan region, China[J]. Geomorphology, 2018, 309(may15):51-59. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2018.02.007  (SCI II区Top）

18. Chen N S*, Chen M L, Li J, et al. Effects of human activity on erosion, sedimentation and debris flow activity – A case study of the Qionghai Lake watershed, southeastern Tibetan Plateau, China.[J]. Holocene, 2015. 25(6): 973-988. https://doi.org/10.1177/0959683615574893（SCI II区）；

19. Chen N S* , Zhou W , Yang C L , et al. The processes and mechanism of failure and debris flow initiation for gravel soil with different clay content[J]. Geomorphology, 2010, 121(3-4):222-230. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.04.017 (SCI II区Top）

20. Chen N S , Yue Z Q* , Cui P , et al. A rational method for estimating maximum discharge of a landslide-induced debris flow: A case study from southwestern China[J]. Geomorphology, 2007, 84(1-2):44-58. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.07.007（SCI II区Top）

代表性发明专利10项：

1. 阵性泥石流平均峰值流量与泥石流一次总量计算方法及应用 发明专利 ZL2009100599159  1/6

2. 基于地震和干旱监测的泥石流发育区灾害早期动态预测方法 发明专利 ZL2013100243174  1/6

3. 泥石流起动临界清水流量测算方法及起动监测方法 发明专利 ZL2013104035734  2/4

4. 强震山区泥石流易发性判识方法 发明专利 ZL2017105812324 2/6

5. 一种斜坡震裂土体分块稳定性计算方法  发明专利  ZL2018109827713 1/4

6. 高海拔山区冻融带岩体滑坡易发性预报方法  发明专利 ZL2019104536684 2/4

7. 基于构造隆升地块与地貌凸出体判定潜在岩质滑坡的方法 发明专利  ZL2019106238124  1/3

8. 基于凹槽土体特征的低频泥石流沟判识方法 发明专利 ZL2019102310984 1/6

9. 一种冰湖溃决动态预报方法、装置及存储介质 发明专利 ZL2020114556297 1/5

10. 一种砾类冻土强度测试系统  发明专利 ZL2021105249769 2/6