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基于机器学习的城市内涝快速预测与智慧调度研究1

基于机器学习的城市内涝快速预测与智慧调度研究

摘要

本研究旨在构建一套基于机器学习的城市内涝快速预测与智慧调度系统，通过整

合多源异构数据、优化预测模型、建立智能调度机制，提升城市防洪排涝能力。报告系

统阐述了城市内涝形成的机理机制，分析了传统预测方法的局限性，提出了基于深度学

习、强化学习等先进算法的预测模型架构。研究设计了从数据采集、预处理、模型训练

到决策支持的全流程技术路线，构建了包含实时监测、短期预警、中期预报和长期规划

的四级响应体系。通过在典型城市的试点应用，验证了系统在预测精度、响应速度和调

度效率方面的显著优势。研究成果可为城市管理者提供科学决策依据，为智慧城市建设

提供关键技术支撑，对提升城市韧性、保障人民生命财产安全具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着全球气候变化加剧和城市化进程快速推进，城市内涝已成为影响城市安全运

行的突出问题。据应急管理部统计，2022年我国共有38个城市发生严重内涝灾害，造

成直接经济损失超过300亿元。传统基于经验的城市防洪排涝模式已难以应对极端天

气事件频发的新挑战，亟需引入智能化技术手段提升预测预警和应急处置能力。

机器学习作为人工智能的核心分支，在处理复杂非线性系统预测问题方面展现出

独特优势。将机器学习技术应用于城市内涝预测与调度，不仅能够提高预测精度和时效

性，还能通过智能优化算法实现排水资源的动态调配，最大程度降低内涝风险。本研究

符合《“十四五”国家应急体系规划》中关于”提升自然灾害监测预警能力”的要求，对推

进城市治理体系和治理能力现代化具有重要实践价值。

1.2国内外研究现状

国际上，欧美发达国家在城市内涝预测方面起步较早。美国国家海洋和大气管理局

(NOAA)开发的AdvancedHydrologicPredictionService(AHPS)系统，结合了物理模

型和统计方法，可实现7天内洪水预警。欧盟FLOODsite项目构建了基于GIS的城市

洪水风险评估框架，但预测精度受限于数据质量和模型复杂度。

国内研究主要集中在物理模型改进和单一算法应用上。清华大学开发的CityFlood

模型考虑了城市地表径流特性，但计算效率难以满足实时预测需求。武汉大学尝试将

LSTM神经网络应用于城市内涝预测，在单一区域取得较好效果，但缺乏系统性解决方

案。总体来看，现有研究在多源数据融合、模型泛化能力和智能调度决策方面仍存在明

显不足。

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1.3研究内容与框架

本研究围绕”预测预警调度”全链条展开，主要内容包括：城市内涝形成机理分析、

多源异构数据采集与处理体系构建、基于机器学习的预测模型开发、智慧调度决策支持

系统设计、系统集成与示范应用验证。研究采用”理论分析技术开发实践验证”的技术路

线，注重模型可解释性与系统实用性平衡，最终形成一套完整的技术解决方案。

政策与行业环境分析

2.1国家政策导向分析

近年来，国家层面出台多项政策推动智慧水利和韧性城市建设。《“十四五”智慧水

利建设规划》明确提出要”构建数字孪生流域，实现四预功能”。《关于推进城市安全发

展的意见》要求”提升城市防灾减灾救灾能力”。2023年新修订的《中华人民共和国防洪

法》增加了”智慧防洪”相关条款，为技术创新提供了法律保障。

在资金支持方面，国家发展改革委设立”城市内涝治理”专项，2022年安排中央预

算内投资85亿元。科技部在”十四五”重点研发计划中设立”城市内涝防控关键技术与装

备”专项，鼓励产学研协同创新。这些政策导向为本研究的开展创造了有利环境。

2.2行业标准与规范体系

当前城市内涝防治领域已形成较为完善的标准体系。《室外排水设计标准》

(GB500142021)明确了不同重现期降雨的设计要求。《城市内涝防治技术规范》

(GB512222017)规定了风险评估和预警系统的技术指标。《智慧水利总体技术指南》

(SL/T8002020)为系统建设提供了框架参考。

在数据标准方面，《水文监测数据通信规约》(SL/T4272021)规范了数据传输格

式。《城市排水防涝设施数据采集与维护技术规程》(CJJ/T2732