2025.01 – 至今，博士后，深圳大学

2018.09 – 2024.12，博士，武汉大学，地图学与地理信息系统专业

2014.09 – 2018.06，本科，南京师范大学，地理信息科学专业

[1]中国测绘学会青年工作委员会委员

[2]International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation、International Journal of Digital Earth、Humanities and Social Sciences Communications等期刊审稿人

1.代表性项目：

[1]中国博士后科学基金会, 2025年度国家资助博士后研究人员计划B档, GZB20250091, 2025.01至2026.12, 在研, 主持.

[2]国家自然科学基金委员会 青年科学基金项目（C类）, 多元空间语义驱动的城市洪涝灾害智能化动态监测方法研究, 42501587, 2026.01至2028.12, 在研, 主持.

[3]中国博士后科学基金会, 第78批面上资助, GeoAI驱动的特大城市高时空分辨率洪涝灾害监测预警方法, 2025M780322, 2026.01至2027.12, 在研, 主持.

[4]自然资源部地理国情监测重点实验室, 领域知识赋能大模型的城市国土空间时空语义智能分析, 2026NGCM2-03, 2026.01至2027.12, 在研, 主持.

2.代表性论文：

[1]Wang, S., Li, R., & Wu, H. (2025). Addressing the challenge of spatiotemporal data sparsity in disasters: predicting flood risks by aggregating distant neighbors on the basis of the principle of geographic similarity. International Journal of Geographical Information Science, 1-28.

[2]Sheng, X., Shi, W., Wei, S., Yang, Q., Wang, S., & Li, M. (2025, June). Construction of a Spatiotemporal Knowledge Graph for Carbon Source and Sink Dynamics Driven by Multi-Source Sensing Collaboration. In 2025 32nd International Conference on Geoinformatics (pp. 1-6). IEEE. (EI会议论文, 通讯作者)

[3]Wang, S., Li, R., Wu, H., Li, J., & Shen, Y. (2025). Fine-grained flood disaster information extraction incorporating multiple semantic features. International Journal of Digital Earth, 18(1), 2448221.

[4]Wang, S., Li, R., & Wu, H. (2024). Expression and Analysis of Flood Disaster Events from the Perspective of Multi-spatial Semantic Fusion. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2024, 132: 104032.

[5]Wang, S., Li, R., & Wu, H. (2023). Integrating machine learning with linguistic features: A universal method for extraction and normalization of temporal expressions in Chinese texts. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 233, 107474.

[6]Wang, S., Li, R., Jiang, J., & Meng, Y. (2021). Fine-Scale Population Estimation Based on Building Classifications: A Case Study in Wuhan. Future Internet, 13(10), 251.

[7]Cai, J., Li, R., Wang, S., & Wu, H. (2025). Exploring thematic activity changes in black holes and volcanoes of urban population mobility under daily rhythms. Geo-spatial Information Science, 1-22.

[8]Li, R., Shu, S., Wang, S., Liu, Y., Li, Y., & Peng, M. (2023). DAT-MT Accelerated Graph Fusion Dependency Parsing Model for Small Samples in Professional Fields. Entropy, 25(10), 1444.

[9]Liu Y, Li R, Wang S, et al. Deducing Flood Development Process Using Social Media: An Event-Based and Multi-Level Modeling Approach[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2022, 11(5): 306.

[10]Li, R., Wang, J., Wang, S., & Wu, H. (2022). Prediction of network public opinion features in urban planning based on geographical case-based reasoning. International Journal of Digital Earth, 15(1), 890-910.

[11]孟瑶, 李锐, 蒋捷, 王顺利, & 吴华意. (2021). 基于建筑物信息的城市街道尺度人口估算. 武汉大学学报·信息科学版, 46(8), 1194-1200. (EI)

3.专利软著：

[1]中国地理学会团体标准《城市碳信息分类与组织表达规范》

[2]中国地理学会团体标准《城市人口分析单元划分技术规范》

4.论著标准：

[1]王顺利, 自然资源科技进步奖(2023)二等奖, 自然资源多层级一体化智能政务审批与全流程监管关键技术及应用, 自然资源科学技术奖励委员会, 7/10.

[2]王顺利, 优秀报告, 中国自然资源学会资源大数据与人工智能分会换届暨2025年学术年会.

5. 获奖情况：

[1]王顺利, 自然资源科技进步奖(2023)二等奖, 自然资源多层级一体化智能政务审批与全流程监管关键技术及应用, 自然资源科学技术奖励委员会, 7/10.

[2]王顺利, 优秀报告, 中国自然资源学会资源大数据与人工智能分会换届暨2025年学术年会.

[3]王顺利, 全球智慧城市峰会技术创新奖, 铜奖.

[4]王顺利, 2025第十三届高校GIS论坛, 创新创业大赛二等奖（指导教师）.