代表性科研项目： 1、青岛市生态环境局：青岛市区域空间生态环境评价技术指南编制及试点项目，2024.07-2025.06，项目经费：47.8万元（主持）； 2、海清（烟台）环保科技有限公司：城市污水处理厂低碳运行工艺调控技术研发，2024.02-2026.02，项目经费：61.7万元（主持）； 3、青岛前湾保税港区建设交通环境局：青岛前湾保税港区环境影响跟踪评价项目，2020.06-2023.12，项目经费：245万元（主持）； 4、山东省烟台市生态环境局经济技术开发区分局：环境影响评价第三方技术评估项目，2022.06-2025.06，项目经费：210万元（主持）； 5、山东省五莲县行政审批服务局：环境影响评价第三方技术评估项目，2021.06-2022.06，项目经费：70万元（主持）； 6、青岛融学教育集团有限公司：李沧区文昌路学校及南王安置区幼儿园项目土壤污染状况调查，2020.05-2020.12，项目总经费：49.5万元（主持）； 7、青岛市城市规划设计研究院：《青岛市海水淡化矿化专业规划（2017-2030年）》规划环境影响分析，2018.06-2019.03，项目经费：20万元（主持）； 8、山东省临沂市：《国家级临沂开发区规划环境影响跟踪评价研究》，2016.01-2017.12，项目经费：10万元（主持）； 9、青岛市生态环境局西海岸新区分局：环评技术评估项目，2021.04-2022.04，项目经费：97.6万元（参加）； 10、海斯特（青岛）泵业有限公司：智慧水务综合管理控制平台开发，2021.11-2022.04，项目经费：60万元（参加）； 11、国家重大科技水专项：南四湖退化湿地生态修复及水质改善技术与示范—子任务水质水量调度方案研究，2010.07-2013.05（参加）； 12、国家生态环境部：食品加工制造业水污染物排放标准，2017.01-2019.12（参加）； 13、青岛市城乡建设委员会：《青岛市城市综合管廊工程建设技术导则》（试行），2016.01-2017.09（参加）。 代表性论文： 1、Liu C, Yuan X, Ni G, et al. Utilizing deep transfer learning to discover changes in landscape patterns in urban wetland parks based on multispectral remote sensing[J]. Ecological Informatics, 2024,83: 102808. DOI:10.1016/j.ecoinf.2024.102808.（SCI） 2、Liu C, Pang Z, Ni G, et al. A comprehensive methodology for assessing river ecological health based on subject matter knowledge and an artificial neural network[J]. Ecological Informatics, 2023,77. DOI:10.1016/j.ecoinf.2023.102199.（SCI） 3、Zhao D, Chen L, Liu Y, Liu C, Gao W, Miao S. A new scale to assist in evaluating architectural proposals on the natural dimension based on psychometrics[J]. Sustainable Cities and Society, 2024,100:105037. DOI:10.1016/j.scs.2023.105037.（通讯作者，SCI） 4、Liu C, Chen L, Ni G, Yuan X, He S, Miao S. Prediction of heavy metal spatial distribution in soils of typical industrial zones utilizing 3D convolutional neural networks[J]. Scientific Reports, 2025,15(1). DOI:10.1038/s41598-024-84545-3.（SCI） 5、Miao S, Ni G, Kong G, Yuan X, Liu C, Shen X, Gao W. A spatial interpolation method based on 3D-CNN for soil petroleum hydrocarbon pollution[J]. PLOS ONE, 2025,20. DOI:10.1371/journal.pone.0316940.（通讯作者，SCI） 6、Li H, Miao S, Qi Y, Gao H, Duan H, Liu C, Gao W. A comprehensive analysis of soil erosion in coastal areas cased on an unmanned aerial vehicle and deep learning approach[J]. Sustainability, 2025,17(3). DOI:10.3390/su17031261.（通讯作者，SCI） 7、Miao S, Li X, Sun H, Chen X, Zhou C, Shen X, Liu C, Liu C, Gao W. Multi-output behavioral cloning framework: A knowledge-based predictive control methodology based on deep learning for wastewater treatment plants[J]. Journal of Water Process Engineering, 2025,69: 106813. DOI:10.1016/j.jwpe.2024.106813.（通讯作者，SCI） 8、Miao S, Wang C, Kong G, Yuan X, Shen X, Liu C. Utilizing active learning and attention-CNN to classify vegetation based on UAV multispectral data[J]. Scientific Reports, 2024,14(1). DOI:10.1038/s41598-024-82248-3.（通讯作者，SCI） 9、Miao S, Liu Y, Liu Z, Shen X, Liu C, Gao W. A novel attention-based early fusion multi-modal CNN approach to identify soil erosion based on unmanned aerial vehicle[J]. IEEE Access, 2024,12:95152-95164. DOI:10.1109/ACCESS.2024.3425654.（通讯作者，SCI） 10、Liu C, Xu M, Liu Y, et al. Predicting groundwater indicator concentration based on long short-term memory neural network: a case study[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2022,19(23). DOI:10.3390/ijerph192315612.（SCI） 11、Liu C, Zhang H, Miao S, et al. Assessment of status and vulnerability to seawater intrusion in Wendeng District, China[J]. Journal of Coastal Research, 2020:546-553. DOI:10.2112/JCR-SI104-095.1.（SCI） 12、Liu C, Li H, Xu J, et al. Applying convolutional neural network to predict soil erosion: a case study of coastal areas[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2023,20:2513. DOI:10.3390/ijerph20032513.（SCI） 13、Miao Q, Li X, Xu Y, Liu C, Xie R, Lv Z. Chemical characteristics of groundwater and source identification in a coastal city[J]. PLOS ONE, 2021,16(8). DOI:10.1371/journal.pone.0256360.（通讯作者，SCI） 14、Miao S, Liu C, Qian B , et al. Remote sensing-based water quality assessment for urban rivers: a study in linyi development area[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2020,27(28):34586-34595. DOI:10.1007/s11356-018-4038-z.（通讯作者，SCI） 15、Liu C, Qian B, Wang L, et al. Research on spatial-temporal distribution characteristics of main pollutants of the rivers in the Linyi Development Zone[J]. Journal of Water and Climate Change, 2019,10(2):285-297. DOI:10.2166/wcc.2018.187.（SCI） 16、Liu C, Sun L, Shao G, et al. Study on water quality prediction model of sewage treatment system[J]. Journal of Chemical and Pharmaceutical Research, 2013,5:91-95.（EI） 主要专利： 1、一种Fenton-SMAD-BBR处理高浓度有机废水的方法及其装置，发明专利 2、一种基于深度学习的城镇污水厂外加碳源精准控制方法，发明专利 3、基于氧总转移系数的污水处理厂供气量优化方法及系统，发明专利 4、一种基于迁移学习的小尺度区域景观类型精准识别方法，发明专利 5、一种污水处理厂低碳运行调控方法及系统，发明专利 6、一种Fenton-SMAD-BBR处理高浓度有机废水的装置，实用新型 7、污水智能处理系统V1.0，软件著作权，登记号：2020SR1829778 |
