Page 12 - 水利学报2021年第52卷第4期

系统的管理。图 2 中给出了 3 种决策方法：（1）基于经验进行的调度决策，这种方法操作简单，但是
主观性较强；（2）基于方案库的调度决策，这种方法是预先通过在系统中建立多套方案，在决策时通
过方案比选来辅助调度决策；（3）智能调度，利用优化算法调整构建模型中的调度参数，实现调度决
策的自动化与智能化，但是，智能调度对模型数据及计算机性能的要求较高，目前仍处于发展阶段。

图 2 城市洪涝实时预报调度决策基本框架
RTC（Real Time Control）在闸泵工况模拟及调度中应用广泛，常用来在水系统中进行实时控制及
辅助决策 ［44］ 。在综合考虑模型内部属性与外部预测的基础上，推演预测时段内系统功能操作及影
响。在模型中利用 RTC 实现调度方案对水力系统的控制时，主要有两种控制机制。一是前馈控制，
即根据水力系统内部信息调节闸泵等系统内部设备，再将调节后的影响传递给当前水位来达到控制
的效果。二是反馈控制，利用水力系统外部信息调节系统内部设备，且这种调节不会直接影响系统
外部信息。两者均基于城市洪涝预报调度系统对当前状态进行调节和控制。在此基础上，可以实现
对模型系统的优化调度，该体系较为复杂，包含模型系统、目标函数、边界条件、约束条件和优化
算法。基于概化的排水模型，优化调度模块，使其在预测时间范围内更好地满足城市防汛目标与水
力约束，从而产生优化的控制方案与调洪策略。
需要提及的是，为提高城市洪涝预报精度，利用数值天气模型实现对分布不均匀降雨的预测，
在水文水动力模型中耦合高分辨率天气预报模式是一个重要方向。随着计算机技术的发展，数值天
气预报模型应用愈加广泛。国内外著名的中尺度大气数值天气模式包括 Eta、MM5、WRF、RAMS等 ［45-46］ 。
常用的 WRF（Weather Research and Forecasting Model，WRF）模型是高分辨率中尺度天气预报模式，在
模拟对流型强降水方面得到显著发展。联合使用天气数值模型和水文水动力模型，也是进行城市雨
洪计算、城市洪涝情势精准预报的重要方向。
3.4 洪涝过程模拟与智慧水务 在人工智能技术蓬勃发展的背景下，“智慧水务”概念应运而生。智
慧水务是智慧城市的重要组成部分，是完善城市水务管理的重要载体 ［47］ 。城市暴雨洪涝模拟是城市
防洪减灾的关键技术之一，也是智慧城市风险应急管理中重要的决策支持依据 ［48］ 。

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