Dr. Ali Pourzangbar

Dr. Ali Pourzangbar

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Forschungsinteressen

  • Küsten-/Ozeaningenieurwesen
  • Numerische Modellierung
  • Sedimenttransport
  • Künstliche Intelligenz
  • Hochwasserrisikomanagement
  • Integrierte Soft-Computing-Modelle
  • Wasserkraft-Engineering
  • Klimaveränderung

Ausgewählte Projekte

  1. ADRIACLIM
    Informationen zum Klimawandel, Überwachungs- und Managementinstrumente für Anpassungsstrategien in adriatischen Küstengebieten
  2. DigitalWater.City
    Die städtische Wasserwirtschaft in ihre digitale Zukunft führen


Lehrerfahrung

  • Wasserwellen für die küstennahe Dynamik
  • Sedimenttransport
  • Künstliche Intelligenz
  • Programmierung mit MATLAB und Python
  • Anwendung von Copernicus-Daten in der Meeresumwelt
  • Entwurf von küstennahen/hydraulischen Strukturen

Gutachter-Erfahrung

Ali arbeitet mit den folgenden renommierten Zeitschriften als Gutachter zusammen:

Coastal Engineering (Elsevier); Ocean Engineering (Elsevier); Applied Ocean Research (Elsevier); Journal of Waterway, Port, Coastal, and Ocean Engineering (ASCE); Ocean Systems Engineering; Journal of Applied Energy (Elsevier); Journal of Marine Science; Examines in Marine Biology and Oceanography; International Journal of Sensors, Wireless Communications, and Control; and American Journal of Civil Engineering (AJCE)

Selected Publications

  1. Pourzangbar, A., Franca, M.J. (2026). How reliable are retrieval-augmented and standard ChatGPT models to support flood susceptibility mapping? Environmental Data Science, 5:e10. https://doi.org/10.1017/eds.2026.10037
  2. Pourzangbar, A., Razavi-Termeh, S.V., Sadeghi-Niaraki, A. et al. Advancing flood susceptibility mapping using evolutionary genetic programming and empirical models (2026). Environmental and Ecological Statistics. https://doi.org/10.1007/s10651-025-00695-1
  3. Mohammadikaleibar, A., Dini, M., Nourani, V., Pourzangbar, A., and Hashemi, S. (2026). Water quality reliability analysis of water distribution networks by considering parameter uncertainties in operational period under critical condition. Water Resources Management 40, 136. https://doi.org/10.1007/s11269-026-04526-1
  4. Hosseini, S. H., and Pourzangbar, A. (2026). Large language models (LLMs) vs. hydrology: How well do DeepSeek, ChatGPT, and Gemini respond to water science questions? Environmental Modelling & Software, 106772. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2025.106772
  5. Franca, M. J., Cook, R., Pourzangbar, A., Xia, X., Valero, D., Vanzo, D., et al. (2025). Why should urban debris dynamics be considered in urban flood management? Water Resources Research, 61, e2025WR041574. https://doi.org/10.1029/2025WR041574
  6. Saber, A., De Luca, C., Pourzangbar, A., Tondelli, S., and Bell, M. L. (2025). Heat wave risk assessment in Bologna using Geospatial Artificial Intelligence: Leveraging LSTM enhanced by the Hippopotamus Optimization Algorithm. Sustainable Cities and Society, 106671. https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.106671
  7. Pourzangbar, A., Oberle, P., Kron, A., & Franca, M. J. (2025). Analysis of the utilization of machine learning to map flood susceptibility. J Flood Risk Management, 18: e70042. https://doi.org/10.1111/jfr3.70042.
  8. Razavi-Termeh, S. V., Pourzangbar, A., Sadeghi-Niaraki, A., Franca, M. J., and Choi, S.-M. (2025). Metaheuristic-driven enhancement of categorical boosting algorithm for flood-prone areas mapping. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 136, 104357. https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104357.
  9. Vakili, A., Pourzangbar, A., Ettefagh, M. M., and Abdollahi Haghghi, M. (2025). Optimal control strategy for enhancing energy efficiency of Pelamis wave energy converter: a Simulink-based simulation approach. Renewable Energy Focus, 53, 100685.https://doi.org/10.1016/j.ref.2025.100685
  10. Pourzangbar, A, Jalali, M., and Brocchini, M. (2023). Machine Learning Contribution for a Sustainable Management of the Marine and Coastal Environments: A Critical Review. Front. Environ. Eng, 2:1235557. https://doi.org/10.3389/fenve.2023.1235557
  11. Pourzangbar, A., Brocchini, M. (2022). A new process-based, wave-resolving, 2DH circulation model for the evolution of natural sand bars: the role of nearbed dynamics and suspended sediment transport. Coastal Engineering, 177, 104192.https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2022.104192
  12. Pourzangbar, A., Vaezi, M. (2022). Effects of pendulum tuned mass dampers on the dynamic response of jacket platforms. Ocean Engineering, 249. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.110895
  13. Vaezi, M., Pourzangbar, A. (2021). Optimal design of brace-viscous damper and pendulum tuned mass damper using Particle Swarm Optimization. Applied Ocean Research, 112. https://doi.org/10.1016/j.apor.2021.102706  
  14. Vaezi, M., Pourzangbar, A., Fadavi, M., Mousavi, S. M., Sabbahfar, P., & Brocchini, M. (2021). Effects of stiffness and configuration of brace-viscous damper systems on the response mitigation of offshore jacket platforms. Applied Ocean Research, 107. https://doi.org/10.1016/j.apor.2020.102482
  15. Teshnehdel, S., Mirnezami, S., Saber, A., Pourzangbar, A., S., Olabi, A.G. (2020), Data-driven and numerical approaches to predict thermal comfort in traditional courtyards, Sustainable Energy Technologies, and Assessments, 37, 100569. https://doi.org/10.1016/j.seta.2019.100569
  16. Pourzangbar, A., Vaezi, M., Mousavi, S.M., Saber, A. (2020). Effects of Brace-viscous Damper System on the Dynamic Response of Steel Frames, International Journal of Engineering (IJE), IJE TRANSACTIONS B: Applications, 33 (5), 720-731. https://doi.org/10.5829/ije.2020.33.05b.02
  17. Afsarian, F., Saber, A., Pourzangbar, A., Olabi, A.G., Khanmohammadi, M.A. (2018), Analysis of recycled aggregates effect on energy conservation using M5′ model tree algorithm, Energy,156,264-277. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.05.099
  18. Pourzangbar, A., Brocchini, M., Saber, A., Mahjoobi, J., Mirzaaghasi, M., Barzegar, M. (2017), Prediction of scour depth at breakwaters due to non-breaking waves using machine learning approaches, Journal of Applied Ocean Research, 68, 120-128. https://doi.org/10.1016/j.apor.2017.01.012
  19. Pourzangbar, A., Losada, M.A., Saber, A., Rasoul Ahari, L., Larroudé, F., Vaezi, M., and Brocchini, M. (2017), Prediction of non-breaking wave-induced scour depth at the trunk section of breakwaters using Genetic Programming and Artificial Neural Networks, Coastal Engineering, 121, 107-118. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2016.12.008  
  20. Pourzangbar, A., Saber, A., Yeganeh-Bakhtiary, A., Rasoul Ahari, L. (2016). Predicting Scour Depth at Seawalls using GP and ANNs, Journal of Hydroinformatics, 19(2). https://doi.org/10.2166/hydro.2017.125
  21. Yeganeh-Bakhtiary, A., Pourzangbar, A., Hajivalie, F. (2015), Genetic Programming to predict scour depth at coastal structures, Journal of Civil and Environmental Engineering, 45(78), 115-122.
  22. Ghorbani, M.A., Daneshfaraz, R., Arvanagi, H., Pourzangbar, A., Saghebian, S.M., Kavehkar, S.H. (2012), Local prediction in river discharge time series, Journal Civil Engineering and Urbanism, 2(2), 51-55.

 

Werdegang

Nach seinem Bachelor- und Masterabschluss in Bauingenieurwesen an der Universität Urmia und der IUST (Iran University of Science and Technology) promovierte Ali im Jahr 2020 unter der Leitung von Prof. Maurizio Brocchini in Bau-, Umwelt- und Gebäudetechnik und Architektur mit der internationalen Zertifizierung "Doctor Europaeus" an der Polytechnischen Universität der Marken (UNIVPM), Italien.

Während seiner Promotion nahm er am ERASMUS+-Praktikantenprogramm am Nationalen Institut für Forschung in digitaler Wissenschaft und Technologie in Bordeaux, Frankreich (INRIA, CARDAMOM-Team unter der Leitung von Prof. Mario Ricchiuto) teil.

Als Doktorand beschäftigte er sich mit dem Einfluss der Bodengrenzschicht und des Schwebstofftransports auf die Berechnung der Entwicklung natürlicher Sandbänke.

Im Jahr 2021 arbeitete er als Postdoktorand am UNIVPM an der Verbesserung der Leistung numerischer Löser bei der Analyse der Entwicklung mariner Sandbänke und an der Entwicklung von Soft-Sensoren in Kläranlagen unter Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen.

Im Jahr 2022 wechselte er als Postdoktorand zum Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale(ISPRA), wo er an wissenschaftsbasierten regionalen und lokalen Plänen zur Anpassung an den Klimawandel in den Küstengebieten der Adria arbeitete.

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