PA真人国际

姓名： 

朱月琴 

性别： 

女 

职称： 

正高级工程师 

学位： 

博士 

Email： 

yueqinzhu@zhilibio.com 

地址： 

北京市海淀区清河安宁庄路1号，邮编100085 

教育经历： 

博士（2007.09－2012.08）：德国慕尼黑工业大学大学，地图制图学专业 

博士（2006.09—2007.10）: 中国矿业大学（北京），地球信息科学专业 

硕士（2004.09－2006.07）：中国矿业大学（北京），地理信息系统专业 

本科（1996.09－2000.06）：太原理工大学，测绘工程专业 

工作经历： 

2021.11－今：应急管理部PA真人国际，城市灾害研究中心副主任，正高级工程师 

2014.01—2021.11：中国地质调查局开展研究中心，大数据研究室，正高级工程师 

2012.09—2013.12：德国慕尼黑工业大学，遥感与地图制图学，博士后 

2000.07—2004.09：北京市政、美国达锐技术有限公司（北京），GIS研发工程师 

学术任职： 

应急管理部灾害事故调查评估应急管理部重点实验室副主任 

中国—乌干达自然灾害监测预警“一带一路”联合实验室副主任 

城市安全大数据与智慧应急创新团队首席科学家 

中国灾害防御协会城市安全监测预警分会常委理事 

中国土木工程学会城市工程抗灾韧性分会理事 

自然资源学会制图专业委员会副主任等 

PA真人国际、中国科研实验室大学、南京师范大学、北京化工大学、应急管理大学等研究生导师，福州大学、太原理工大学博士生导师等 

学科类别： 

遥感灾害学、测绘工程、安全工程、数据科学与大数据技术 

研究方向： 

城市灾害事故综合风险防控与应急处置、城市安全大数据与智慧应急、韧性城市 

主持科研项目： 

（1）国家重点研发计划课题，典型灾害事故链智能推演与复盘分析研判技术（SQ2024YFC3000089），2025/01—2028/12，90 万元 

（2）科技部国际合作专项，中国 - 乌干达自然灾害监测预警联合研究（2025YEF0212800-01），2026/01—2027/12，30 万元 

（3）应急部科技专项，城市内涝动态监测预警数字孪生技术与装备研发（2025EMST020101），2026/01—2027/12，2100 万元 

（4）工信部科科技专项，重大工程地震灾情自动采集与智能评估系统，2026/01-2029/12，220 万元 

（5）宁夏回族自治区科技厅重大科技项目，城市自然灾害链风险防控应对决策数字孪生系统开发关键技术（2024BEG01005），2024/01-2028/12，899 万元 

（6）国家自然基金面上项目，大数据环境下的滑坡危险性评估模型构建方法研究（41872253），2020/01-2022/12，66 万元 

（7）芜湖应急局工程技术项目，全市备灾中心建设规划编制（2022GC38），2022/01-2023/12，199 万元 

（8）浙江创新基金工程技术项目，浙江城市地质灾害智能遥感解译算法模型研发（BD-CG-230407-184），2024/01—2024/12，100 万元 

（9）院科研基金项目，自然灾害知识体系框架研究（2022-JBKY-103），2022/01-2022/12，20 万元 

（10）应急部科研项目，重特大灾害事故应急处置案例精编（2022-SBXM-23），2022/01-2022/12，8 万元 

（11）宁夏回族自治区科技厅科研项目，宁夏回族自治区全域智慧管理平台建设指导意见咨询服务（9801-9ZX2501），2023/01-2024/12，27.5 万元。 

（12）浙江创新基金工程技术项目，边坡及泥石流成灾范围快速分析云计算模块专项技术（2022-SBXM-23），2023/01-2024/12，10 万元。 

（13）应急管理部科研项目，自然灾害综合风险和减灾能力评估制度建设研究（ZF2407123），2025/01-2025/12，30 万元。 

（14）应急管理部科研项目，重特大自然灾害及事故调查评估研究（2022-BXM-23），2023-2024，8 万元 

（15）国家重点研发计划课题“基于地质云的地质灾害基础信息提取与大数据分析挖掘”（2018YFC1505501），2018.12-2021.12，256万元 

（16）国家重点研发计划课题“基于地质云平台的深部找矿知识挖掘与分析”（2016YFC0600510），2016.7-2020.6，150万元 

（17）国土资源部行业基金专项项目“地质大数据技术研究与应用试点”（204511079），2015-2019，788万元 

（18）地质矿产资源及环境调查专项“地质大数据应用基础支撑平台”项目（12120115073001），2015，400万元 

（19）地质矿产资源及环境调查专项“资源环境重大问题综合区划与开发保护策略研究”（DD20190463），2018，600万元 

（20）地质矿产资源及环境调查专项“云环境下地质调查信息化前沿技术开放式研究”（1212011220363），2016-2018，300万元 

（21）地质矿产资源及环境调查专项在线化地调项目质量风险智能评估、地质云立体交互终端建设子项目（DD20190318），2019.03-2021.11，150万元 

主要论文： 

2026 年 

　　（1）LI Y, ZHU Y, SIMA S, et al. A Study on the Spatial–Temporal Analysis and Driving Factors of Urban Resilience in Sanming City Based on the Pressure–State–Response Model[J]. Sustainability, 2026, 18(2): 1041. DOI:10.3390/su18021041. 

2025 年 

　　（2） OU D, LI J, WU Z, ZHU Y, et al. GF-5 hyperspectral inversion of soil parameters using a VAE style-based spectral fusion model[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2025, 233: 110214. DOI:10.1016/j.compag.2025.110214. 

　　（3） MO G, XING Z, ZHU Y, et al. Social Media Data-Based Rapid Hazard Assessment of Urban Waterlogging Event: A Case Study of Guilin 6.19 Waterlogging[J]. Water, 2025, 17(3): 354. DOI:10.3390/w17030354. 

　　（4） HUANG L, ZHU Y, LI Y, et al. Research on Intelligent Extraction Method of Influencing Factors of Loess Landslide Geological Disasters Based on Soft-Lexicon and GloVe[J]. Applied Sciences, 2025, 15(16): 8879. DOI:10.3390/app15168879. 

　　（5） XIAO Y, YAN T, ZHU Y, et al. Evaluation of the Stability of Loess Slopes by Integrating a Knowledge Graph and Dendrogram Neural Network[J]. Applied Sciences, 2025, 15(15): 8263. DOI:10.3390/app15158263. 

　　（6） MAO J, SU Q, ZHU Y, et al. Multi-Sensor Remote Sensing for Early Identification of Loess Landslide Hazards: A Comprehensive Approach[J]. Applied Sciences, 2025, 15(12): 6890. DOI:10.3390/app15126890. 

　　（7） YANG C, ZHU Y, ZHANG J, et al. A feature fusion method on landslide identification in remote sensing with Segment Anything Model[J]. Landslides, 2025, 22: 471–483. DOI:10.1007/s10346-024-02390-x. 

　　（8） 刘浩然, 严天笑, 朱月琴, 等. 基于一种改进YOLOv7算法模型的滑坡识别研究——以四川省白格地区为例[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(4): 48–57. 

2024 年 

　　（9） 严天笑, 张建通, 朱月琴, 等. 增量学习在滑坡易发性评价中的应用——以甘肃省天水市为例[J]. 地质通报, 2024, 43(4): 630–640. 

2023 年 

　　（10） 谭永杰, 刘荣梅, 朱月琴, 等. 论地质大数据的特点与开展方向[J]. 时空信息学报, 2023, 30(3): 313–320. DOI:10.20117/j.jsti.202303003. 

　　（11） 张潇远, 苏巧梅, 赵财胜, 朱月琴, 等. 一种利用贝叶斯算法优化XGBoost的滑坡易发性评价方法[J]. 测绘科学, 2023, 48(6): 140–150. DOI:10.16251/j.cnki.1009-2307.2023.06.016. 

　　（12） 洪韬, 朱月琴, 郭艳军, 等. 基于XR技术的交互式地质场景模型构建方法研究[J]. 地质通报, 2023, 42(Z1): 469–478. 

2022 年 

　　（13） HE Y, ZHOU Y, WEN T, ZHU Y, et al. A review of machine learning in geochemistry and cosmochemistry: Method improvements and applications[J]. Applied Geochemistry, 2022, 140: 105273. DOI:10.1016/j.apgeochem.2022.105273. 

　　（14） YANG S, WANG Y, WANG P, et al. Automatic Identification of Landslides Based on Deep Learning[J]. Applied Sciences, 2022, 12(16): 8153. DOI:10.3390/app12168153. 

　　（15） 康孟羽, 朱月琴, 陈晨, 等. 基于多元非线性回归和BP神经网络的滑坡滑动距离预测模型研究[J]. 地质通报, 2022, 41(12): 2281–2289. DOI:10.12097/j.issn.1671-2552.2022.12.017. 

　　（16） 钟运琴, 朱月琴, 焦守涛. 边缘大数据分析预测建模方法研究[J]. 高技术通讯, 2022, 32(10): 1067–1075. 

　　（17） WANG Y, DONG P, ZHU Y. Urban Expansion Monitoring Based on the Digital Surface Model—A Case Study of the Beijing–Tianjin–Hebei Plain[J]. Applied Sciences, 2022, 12(11): 5312. DOI:10.3390/app12115312. 

　　（18） HUANG X, ZHU Y, FU L, et al. Chinese mineral named entity recognition based on BERT model[J]. Journal of Geo-information Science, 2022, 24(8): 1520–1530. 

　　（19） LING X, LIU J, WANG T, ZHU Y. Application of information value model based on symmetrical factors classification method in landslide hazard assessment[J]. Journal of Engineering Geology, 2022, 30(4): 1125–1134. 

　　（20） ZHANG G, CHANG L, ZHU Y, et al. An Apriori-Based Learning Scheme Towards Intelligent Mining of Association Rules for Geological Big Data[J]. Computers & Geosciences, 2022, 165: 105142. 

　　（21） LI Y, ZHU Y, et al. An Autoencoder-Based Dimensionality Reduction Algorithm for Intelligent Clustering of Mineral Deposit Data[J]. Ore Geology Reviews, 2022, 148: 104987. 

　　（22） BAI L, ZHU Y, PENG W. An Enhanced Rock Mineral Recognition Method Integrating a Deep Learning Model and Clustering Algorithm[J]. IEEE Access, 2022, 10: 78945–78956. 

　　（23） ZHAO Y, ZHU Y, XIAO K. Prediction and analysis of gold deposit sizes based on coupled PCA-SVM algorithm[J]. Natural Resources Research, 2022, 31(5): 1893–1905. 

　　（24） CHANG L, ZHU Y, HU B. Spatial correlation analysis of mineral resources information[J]. Acta Petrologica Sinica, 2022, 38(2): 314–318. 

　　（25） LV P, WANG C, ZHU Y. Attention-Based Relation Extraction with Bidirectional Gated Recurrent Unit and Highway Network in The Analysis of Geological Data[J]. Earth Science Informatics, 2022, 15(3): 1421–1432. 

　　（26）WEI D, ZHU Y. Similarity assessment for scientific workflow clustering and recommendation[J]. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2022, 34(12): e6890. 

　　（27） JIAO S, ZHU Y, et al. Risk Assessment of Water Traffic Safety on the Wuhu Section of the Yangtze River[J]. Journal of Navigation, 2022, 75(4): 1021–1038. 

　　（28） XING Z, ZHU Y, et al. Enhanced TEC Maps Based on Different Space-Geodetic Observations[J]. Remote Sensing, 2022, 14(18): 4567. 

2021 年 

　　（29） WANG Y, DONG P, ZHU Y. Geomorphic analysis of Xiadian buried fault zone in eastern Beijing plain based on SPOT image and unmanned aerial vehicle (UAV) data[J]. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 2021, 12(1): 261–278. 

　　（30） 凌晓, 刘甲美, 王涛, 朱月琴, 等. 基于致灾因子对称法分级的信息量模型在地震滑坡危险性评价中的应用[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 172–181. 

　　（31） 黄徐胜, 朱月琴, 付立军, 等. 基于BERT的金矿地质实体关系抽取模型研究[J]. 地质力学学报, 2021, 27(3): 391–399. 

　　（32） XING Z, ZHU Y, et al. A Coherence-Guided InSAR Phase Unwrapping Method with Cycle-Consistent Adversarial Networks[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021, 59(12): 11234–11246. 

　　（33） YANG S, ZHU Y, et al. Susceptibility-Guided Landslide Detection Using Fully Convolutional Neural Network[J]. Remote Sensing, 2021, 13(15): 2987. 

　　（34） KANG M, ZHU Y, et al. Feature Engineering of Geohazard Susceptibility Analysis Based on the Random Forest Algorithm: Taking Tianshui City, Gansu Province, as an Example[J]. Land, 2021, 10(11): 1205. 

2020 年 

　　（35） 邵葆蓉, 孙即超, 朱月琴, 等. 基于多元回归的黄土滑坡滑动距离预测模型探讨——以甘肃天水地区为例[J]. 地质通报, 2020, 39(12): 1993–2003. 

　　（36） 袁名康, 罗德江, 朱月琴, 等. 基于DEA模型的钒钛磁铁矿开发效率评价:以攀西地区为例[J]. 中国矿业, 2020, 28(7): 26–31. 

　　（37） 张野, 李明超, 韩帅, 朱月琴, 等. 基于金矿规格单元数据的机器学习方法在成矿建模分析中的应用[J]. 大地构造与成矿学, 2020, 44(2): 183–191. DOI:10.16539/j.ddgzyckx.2020.02.002. 

2019 年 

　　（38） 朱月琴, 谭永杰, 吴永亮, 等. 面向地质大数据的语义检索模型研究[J]. 中国矿业, 2019, 26(12): 143–149. 

　　（39） 吕鹏飞, 王春宁, 朱月琴. 基于文献的地质实体关系抽取方法研究[J]. 中国矿业, 2019, 26(10): 167–172. 

　　（40） 谭永杰, 文敏, 朱月琴, 等. 地质数据的大数据特性研究[J]. 中国矿业, 2019, 26(9): 67–71+84. 

　　（41） 常力恒, 朱月琴, 汪新庆, 等. 大数据环境下的矿产知识库构建:以钨矿为例[J]. 中国矿业, 2019, 27(9): 93–96+108. 

　　（42） 常力恒, 朱月琴, 张戈一, 等. 面向矿产资源信息的空间关联性分析[J]. 岩石学报, 2019, 34(2): 314–318. 

　　（43） 王永志, 金樑, 朱月琴, 等. 基于大数据技术的地学文档关键词提取算法研发[J]. 地球物理学进展, 2019, 33(3): 1274–1281. 

　　（44） 聂虹, 朱月琴, 常力恒, 等. 数据驱动下的矿产预测模型构建方法研究[J]. 中国矿业, 2019, 27(9): 82–87. 

　　（45） 朱月琴, 郭明强, 黄颖, 等. 顾及计算强度的地质矢量大数据计算域均衡分解方法研究[J]. 中国矿业, 2019, 27(9): 88–92. 

　　（46） 刘承照, 韩帅, 李明超, 朱月琴, 等. 耦合PCA-SVM算法的金矿矿床规模预测分析研究[J]. 地学前缘, 2019, 26(4): 138–145. DOI:10.13745/j.esf.sf.2019.7.7. 

　　（47） LU J, WANG Y, ZHU Y, et al. P_SegNet and NP_SegNet: New Neural Network Architectures for Cloud Recognition of Remote Sensing Images[J]. IEEE Access, 2019, 7: 87323–87333. DOI:10.1109/ACCESS.2019.2925565. 

　　（48） YIN J, LUO X, ZHU Y. An edge computing-based predictive evaluation scheme toward geological drilling data using a long short-term memory network[J]. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 2019. DOI:10.1002/ett.3888. 

2018 年 

　　（51） 苏德辰, 孙爱萍, 朱月琴. 探寻古地震的奥秘——古地震遗迹与古地震记录解读[J]. 国土资源科普与文化, 2018(4): 4–11. 

　　（52） 沈婕, 朱月琴, 吴鹏, 等. 兴趣点选取的路网分割并行计算法[J]. 测绘学报, 2018, 44(S1): 54–61. 

　　（53） 张博, 张猛, 朱月琴. 简洁的影像地图设计方法[J]. 中国矿业, 2018, 24(S2): 241–245+273. 

　　（54） 陈婧汶, 陈建国, 王成彬, 朱月琴, 等. 基于条件随机场的地质矿产文本分词研究[J]. 中国矿业, 2018, 27(9): 69–74+101. 

2017 年及更早 

　　（55） ZHU Y, ZHOU W, XU Y, et al. Intelligent Learning for Knowledge Graph towards Geological Data[J]. Scientific Programming, 2017: 1–13. 

　　（56） ZHU Y, TAN Y, LI R, et al. Cyberphysical-social-thinking modeling and computing for geological information service system[J]. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2016, 12(11). DOI:10.1177/1550147716674857. 

　　（57） 朱月琴, 谭永杰, 张建通, 等. 基于Hadoop的地质大数据融合与挖掘技术框架[J]. 测绘学报, 2015, 44(S1): 152–159. 

　　（58） ZHANG J, ZHU Y, MENG L. Conflation of road network and geo-referenced image using sparse matching（C]// Proceedings of the 19th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems. ACM, 2011: 341–344. DOI:10.1145/2093973.2094011. 

出版教材或著作: 

　　（1）谭永杰、朱月琴等.《话说大数据与地质大数据》 (2023)[Ｍ]. 北京：社会科学文献出版社，2024 年 10 月，ISBN:978-7-5228-3925-7. 

　　（2）岳清瑞等. 中国城市安全全蓝皮书（2025）风险源篇 [Ｍ]. 北京：应急管理出版社，2025 年 12 月，ISBN:9787523714065. 

　　（3）李朋德，朱月琴.《数字时代的测绘地理信息研究报告(2023)》（地理信息安全监管章节）北京：社会科学文献出版社，2024 年 10 月, ISBN：978-7-5228-3925-7 

　　（4）李朋德，朱月琴.《新时代测绘地理信息研究报告（2019）》（国家重大基础设施信息化平台建设思考章节）.北京：社会科学文献出版社.出版时间：2020 年 7 月.ISBN：978-7-5201-6758-1 

发明专利与软件著作权： 

　　（1）刘爱春,朱月琴,宋翺,等，一种基于光纤传感的管道预警方法及系统，发明专利，专利号：ZL202311339150.0，2025-10-17 

　　（2）黄帅,朱月琴等，一种基于数字孪生仿真平台的洪涝灾害推演方法及系统，发明专利，专利号：CN115146469A，2022-10-04 

　　（3）黄帅,朱月琴,张景发,等.一种基于数字孪生仿真平台的地质灾害推演方法及系统，发明专利，专利号：CN115221704A，2022-10-21 

　　（4）严建华,贺鑫炎,胡杰,朱月琴等.一种基于智能标签的灾害风险管控方法，发明专利，专利号：ZL202311146221.5，2024-01-02 

　　（5）严建华,贺鑫焱,刘昌军,等.一种基于区划与历史数据机器学习的灾害风险管理方法，发明专利，专利号：ZL202311146220.0，2023-11-28 

　　（6）贺金龙,付立军,黄徐胜,朱月琴等.一种面向地质智能问答的数据自动化序列标注识别方法，发明专利，专利号：ZL202010804098.1，2023-09-12 

　　（7）矿产预测机器学习数据集处理软件，软件著作权，登记号：3392258 

　　（8）辉长岩构造环境自动判别软件，软件著作权，登记号：3419150 

　　（9）矿产预测机器学习算法集成软件，软件著作权，登记号：3413431 

　　（10）面向成矿预测的地质大数据智能发现与服务平台，软件著作权，登记号：3419150 

　　（11）地学时空云服务自动组合推荐系统，软件著作权，登记号：2104396 

　　（12）地质大数据分析与挖掘云服务管理平台，软件著作权，登记号：210440 

　　（13）大数据环境下的地质文献智能推荐系统，软件著作权，登记号：2105240 

获奖与荣誉： 

　　（1）地质大数据技术研究与应用试点，中国地理信息科技进步奖（二等奖），次序（2），2020 

　　（2）地质专业文献资源知识服务关键技术研究与应用示范，中国地理信息科技进步奖（二等奖），次序（7），2018 

　　（3）县（市）级矿政管理信息系统建设研究与应用，2016，中国地理信息科技进步奖（一等奖），次序（12），2016 

　　（4）中国地质图书馆“保护地球精彩地质”优秀科普作品二等奖，次序（3），2017 

大会报告： 

　　（1）地球大数据的未来-全息数字地球.测绘学会年会、地质大数据会议,2020 

　　（2）新时代数字经济下时空大数据生态系统现状及展望.2021 年自然资源学会 

　　（3）Geology  of  the  sustainable  Development Data Ecosystem.联合国可持续开展数据生态国际研讨会,2019 

　　（4）大数据驱动下的地质信息技术研究实践和探索.大数据驱动下的地球科学学术研讨会,2020 

　　（5）面向地质大数据的语义检索.全国大数据时代“地质学的挑战与机遇”学术研讨会.2019 

　　（6）韧性视角下的城市灾害管理思考与实践.2023年国际韧性城市研讨会 

　　（7）城市灾害综合防灾减灾科技保障能力建设思考.第五届国际城市安全开展创新峰会,2023 

　　（8）新形势下我国自然灾害防治科技开展新挑战与应对策略.第四届应急管理及产业开展(厦门)论坛,2024 

　　（9）城市安全与应急管理大数据治理能力建设思考.2023 第十七届规划和 自然资源信息化实务论坛 

　　（10）韧性视角下的城市灾害管理思考.北京交叉科学大会" 城市安全与韧性前沿交叉论坛,2024 

　　（11）遥感大数据及在地质灾害防治减灾中的应用与实践.宁夏大学地理科学与规划学院经,2024 

　　（12）遥感大数据生态框架及应用实践.2023 年全国地矿测绘工作会议 

　　（13）遥感技术在找矿中的应用和示范.中国自然资源学会2023 年年会 

　　（14）时空大数据生态体系框架研究.中国地质学会数据驱动与地学开展专业委员会创建暨首届全国学术研讨会.2024 

　　（15）城市智慧防灾减灾开展与展望.2023 中国安全生产协会安全科技创新大会暨城市安全专题分论坛 

　　（16）城市安全时空信息生态建设思考与实践.自然资源学会,2024 

　　（17）城市智慧防灾减灾行业大模型探索与思考.第十二届互联网安全大会 

　　（18）时空信息泛在感知与城市智慧防灾减灾应用.空间智能GIS技术创新与数字化应用论坛 

　　（19）空间信息技术赋能城市全域智慧安全建设思考.2024 空间智能软件技术大会 

　　（20）Emergency Spatiotemporal Knowledge EcologyFramework and Think Tank Research Suggestions.首届联合国地信周(UN GEONOW)  气候变化应对与防灾减灾专题论坛，2024 

　　（21）大数据驱动下地质信息科学研究实践与探索.大数据驱动下的地球科学学术研讨会,2022 

　　（22）Geohazard Risk Prevention and Mitigation in China.Workshop on Strengthening Capacities of Female Professionals in the Use of Geospatial Information and Could Analytics for Disaster Resilience 

　　（23）地质大数据技术关键技术研究进展及应用情况.第一届全国大数据与数学地球科学学术研讨会 

　　（24）AI驱动的的城市韧性防灾减灾实践与思考.2025年太原能源低碳开展论坛探索AI赋能城市低碳转型新路径 共建AI零碳韧性城市论坛 

　　（25）应急时空信息知识生态体系建设思考与建议.测绘地理信息与应急服务研讨会,2025 

　　（26）城市智慧防灾减灾研究与实践.中国自然资源学会资源大数据分会2024年学术年会 

　　（27）数字孪生在城市内涝的研究及应用（授课）.物联网与数字孪生应急技术高级研修班,2025 

　　（28）中国自然灾害防控科技支撑能力建设实践与成效（授课）.山西地质集团应急救援能力提升培训班、江江苏省国电集团应急防控专题培训,2025 

　　（29）构建现代化城市安全应急体系：AI技术赋能与战略路径.第一届城市工程系统抗灾韧性创新论坛,2025 

　　（30）Geospatial Knowledge Ecosystem Empowering EmergencyManagemnt and Resilent Society.第二届气候变化与灾害风险国际研讨会(The2ndInternationalConference on Climate Change and Disaster Risk）,2025 

应急科普： 

　　（1）“吃团圆饭，过平安年——春节厨房防火小贴士”，科普产品，应急管理部微信公众号、PA真人国际微信公众号，2026.2.16 

　　（2）“城市灾害面临的新挑战与智慧防灾减灾现状”，科普访谈，《2025中国应急展展前“半月谈”》、中国应急展公众号，应急管理部PA真人国际公众号，2025.11.15 

　　（3）“假期出行出游安全知识发布”，以城市安全领域专家应邀出席国务院安委会办公室、应急管理部假期出行安全发布会，围绕野景区防护、山区避险、网红项目安全、人员密集场所自救等公众关切的安全问题作出权威解答，以专业视角为假期出行安全保驾护航，其中提出“三问三查”“四要四不要”、“保命四件套”等相关内容被50余家央地媒体转播，新媒体传播量超3800万次、浏览量上亿次，2025.09.29（http://www.mem.gov.cn/xw/xwfbh/2025n09y29xwfbh/） 

　　（4）“安全不“放假” 暑期出游避险指南”，科普看台，中国气象报社、中国气象局，2024.08.06（http://www.cma.gov.cn/2011xwzx/2011xqxxw/2011xqxyw/202408/t20240806_6474100.html）