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水      利      学      报

                 2022 年 3 月                         SHUILI    XUEBAO                        第 53 卷  第 3 期

               文章编号：0559-9350（2022）03-0284-12


                      BP 神经网络和数值模型相结合的城市内涝预测方法研究


                             刘媛媛 ，刘业森 ，郑敬伟 ，柴福鑫 ，李 敏 ，穆 杰                                1，2
                                                                    1，2
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                                              1，2
                                   1，2
                       （1. 中国水利水电科学研究院，北京         100038；2. 水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心，北京            100038）
                 摘要：洪涝数值模型是当前城市内涝风险分析和预报预警的主要技术手段，然而数值模型的计算速度较慢，难以
                 满足日常防汛应急的需求。如何将人工智能技术，引入到训练样本及标注数据较少的城市积水内涝快速预测中，
                 是个重点关注且亟待解决的问题。针对这个问题，本文将具有良好计算精度数值模型与具有较高计算效率的 BP
                 人工神经网络模型相结合，提出了一种快速预测城市内涝风险的新方法。本方法以城市洪涝模型的模拟结果作为
                 数据驱动，构建各积水点的 BP 神经网络预测模型。结果表明，该方法预测精度高，计算速度快，可以满足日常
                 防汛应急的需要，为人工智能技术在防洪减灾方向的应用提供了新的思路。
                 关键词：人工智能；BP 神经网络；洪涝模型；城市内涝；快速预测
                 中图分类号：P338                     文献标志码：A                  doi：10.13243/j.cnki.slxb.20210611


               1  研究背景

                   随着全球气候环境的变化，极端降雨出现的频率越来越高，城市内涝灾害频发                                      ［1-2］ 。随着我国城
                                                                                        ［3］
               镇化建设的快速发展，极端降水及其伴生的次生灾害所造成的损失也被成倍放大 ，北京、广州、深
                                                          ［4］
               圳、武汉等多个城市均发生过较大的内涝灾害 ，2021 年 7 月 20 日，郑州市遭遇极端大暴雨灾害，
               暴雨引起地铁、地下隧道雨水倒灌，道路、桥区积水严重，造成了重大人员伤亡和财产损失                                            ［5-6］ 。当
               前，大暴雨引起的内涝已经成为影响城市运行、居民生活的城市型水灾害。城市内涝防治对保障国
               家水安全、支撑社会经济可持续发展具有重要的科学价值和战略意义。提前预知、预判、预防城市
               内涝风险，及时发布预警信息，指导市民生活，保障人民群众生命财产安全，是城市内涝风险管理
                                       ［7］
               工作中迫切需要解决的问题 。
                   当前城市内涝风险分析主要采用数值模型，包括水文学模型、水动力学模型，以及水文水动力
               模 型 。 这 些 模 型 各 有 优 缺 点 ： 水 文 学 模 型 计 算 效 率 高 ， 但 不 能 计 算 洪 水 演 进 过 程 ； 水 动 力 学 模
               型，可以计算网格内的流速、水深等水力要素，但其计算效率较低；水文水动力学模型采用水文
               模型与二维水动力模型进行耦合，不仅可以保证模型精度又具有良好的计算效率，是洪涝模型研
               究的热点方向。学者们从水文、水动力学的角度，对地表模型、河道模型以及地下管网模型的耦
               合机制进行了深入的研究，并取得了丰硕的研究成果                           ［8-9］ 。黄国如等   ［10］ 提出水文水动力耦合模型
               IHUM（Integrated Hydrology and Hydrodynamics Urban Flood Model），将一维 SWMM 模型与二维水动力
               模型进行耦合；刘家宏、梅超等                ［11-12］ 提出通过雨篦子将片区水文模型与排水系统水动力 模型进行耦
               合；臧文斌     ［13］ 从水文学和水动力学两方面研究了模型机理嵌套模拟方法，从地表排水、地表与河道
               连接两方面研究了模型间耦合机制。这些方法均将基于水文学方法计算的汇水区出口流量过程作为


                  收稿日期：2021-07-05；网络首发时间：2021-12-06
                  网络首发地址：http：/kns.cnki.net/kcms/detail/11.1882.TV.20211203.1142.001.html
                                /
                  基金项目：国家自然科学基金项目（52009147）
                  作者简介：刘媛媛（1978-），正高级工程师，主要从事防洪减灾相关研究。E-mail：50237479@qq.com
                  通讯作者：刘业森（1980-），高级工程师，主要从事空间信息技术及防灾减灾研究。E-mail：liuys@iwhr.com
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