【摘 要】
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在气候变化以及城市化进程急剧加快的背景下,由极端天气造成的城市内涝灾害越发严重,如果缺乏预警预报等响应手段,将会导致严重的生命财产损失。通过开展城市内涝快速模拟预报,为相关应急部门提供决策依据和缓冲时间,是降低城市内涝灾害所带来的损失的重要途经。因此,如何实现城市内涝快速且精确的模拟预报具有重要的研究价值。传统基于物理过程的数值模型可对内涝灾害进行精细化模拟但缺乏时效性,而机器学习算法通过数据驱动
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目《精细地形及管网资料缺失城区洪涝过程数值模拟方法》（编号52079106）； 中德合作交流项目《城市洪涝高分辨率数值模拟和预报方法》（编号M-0427）； 陕西省创新能力支撑计划-创新能力支撑计划水动力模拟及水灾害管理创新团队（编号2020TD-023）；
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在气候变化以及城市化进程急剧加快的背景下,由极端天气造成的城市内涝灾害越发严重,如果缺乏预警预报等响应手段,将会导致严重的生命财产损失。通过开展城市内涝快速模拟预报,为相关应急部门提供决策依据和缓冲时间,是降低城市内涝灾害所带来的损失的重要途经。因此,如何实现城市内涝快速且精确的模拟预报具有重要的研究价值。传统基于物理过程的数值模型可对内涝灾害进行精细化模拟但缺乏时效性,而机器学习算法通过数据驱动来建立关系的特性可弥补这一缺陷,所以本研究旨在结合两者优势,提出城市积涝淹没峰值快速模拟预报的方法,并以浙江省宁波市海曙区为研究区域建立快速预报模型,以期减少暴雨致涝事件所带来的损失,主要研究内容及成果如下:（1）以城市内涝形成的过程为切入点,结合研究区域水文信息,地形数据和土地利用等基本资料,采用GPU并行加速技术求解浅水方程来构建城市积涝形成过程水文水动力模型。通过研究区域实测降雨与积涝数据对模型进行可靠性验证,模拟分析短历时降雨条件下城市内涝的形成过程,结果表明所建数值模型模拟结果与实测积涝数据具有较高一致性,易涝点淹没面积吻合且积水深度的相对误差为-5.7%,能较为精确地模拟城市内涝灾害的产生过程,可为机器学习算法的应用提供可靠的训练数据支撑。（2）提出一套基于机器学习算法构建的城市积涝淹没峰值快速预报模型。该模型采用随机森林算法和K近邻算法建立降雨特征参数与数值模型模拟结果之间的关系,从而避免求解复杂的水动力方程组,同时运用贝叶斯优化算法率定模型参数,.引入皮尔逊相关系数筛除相关性较差的参数来提升准确性。以宁波市海曙区为研究区域构建城市积涝淹没峰值快速预报模型,结果显示混合模型相对单机器学习算法模型拥有更佳的稳定性,可将大部分事件的误差控制在1%。同时使用实测降雨与积涝数据对模型预报效果进行分析,结果表明所建模型整体稳定可靠,预报淹没范围与淹没水量与实测数据的相对误差可控制在10%以内,与数值模型计算结果的相对误差可控制在5%以内,具有较高准确性。（3）解决了传统数值模型时效性不足的问题,采用网格分辨率为5m的地形数据作为输入条件构建水文水动力模型,对比基于物理过程的数值模型与城市内涝快速预报模型的运算耗时,得出快速预报模型的模拟平均用时为17.24s,较数值模型提速约374倍,能够满足城市内涝快速预报的要求,可为城市内涝应急决策提供充足的准备时间。
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