城市内涝应急管理的优化调度研究综述

城市内涝应急管理的优化调度研究综述一、城市内涝应急管理的研究背景与现实动因近年来，全球气候变化背景下极端降雨事件频发，叠加我国快速城市化进程中硬质下垫面占比持续攀升、排水管网建设滞后于城市扩张速度等多重因素，城市内涝已成为影响城市安全运行的典型高频灾害。数据显示，2010年至2025年间，我国超过60%的地级以上城市发生过不同程度的内涝，其中30%以上城市单次内涝积水时间超过3小时，直接经济损失年均超1200亿元，同时伴随交通瘫痪、人员伤亡、公共卫生风险扩散等次生灾害，对城市韧性治理能力提出严峻挑战。在此背景下，城市内涝应急管理的优化调度作为降低灾害损失、提升应急响应效率的核心环节，逐渐成为灾害学、城市规划、管理科学等多学科交叉研究的热点领域。传统内涝应急管理模式长期存在“重灾后处置、轻事前预警”“部门协同碎片化”“资源配置精准度不足”等痛点，尤其在极端降雨场景下，应急响应滞后、调度决策与实际灾情错配的问题尤为突出。例如2021年郑州“7·20”特大暴雨灾害中，由于不同部门间预警信息传递不畅、应急资源调度缺乏统一协同机制，导致救援力量与物资无法第一时间抵达高风险区域，进一步放大了灾害损失。此类现实案例倒逼学界和实务界开始系统性反思现有内涝应急调度体系的不足，推动相关研究从单一的工程技术视角向“技术-管理-社会”多维度融合的方向转型，优化调度的核心目标也从传统的“减少灾害损失”向“全周期灾害风险管控”“最小化社会影响”延伸。二、内涝应急优化调度的核心技术路径研究当前内涝应急调度的技术研究主要围绕灾情动态感知、风险预测预警、调度决策优化三个核心环节展开，不同技术路径的融合应用成为主流趋势。在灾情感知层面，物联网传感技术、遥感技术与城市大数据平台的结合实现了内涝信息的实时采集：现有研究普遍通过在管网节点、易涝点部署水位、流量传感器，结合5G通信技术实现积水数据的分钟级更新，同时搭配卫星遥感、无人机航拍获取大范围淹没范围数据，构建“点-线-面”一体化的感知网络。部分前沿研究进一步引入车载传感器、市民上报的众包数据作为补充，有效解决了传统感知网络覆盖盲区的问题，数据准确率较传统模式提升40%以上，但数据质量参差不齐、隐私安全风险等问题仍是当前应用的主要制约因素。风险预测预警技术的迭代是实现调度前置的关键支撑。早期内涝预测主要基于水文模型对降雨径流量进行模拟，代表模型包括SWMM（暴雨洪水管理模型）、MIKE模型等，此类模型能够较为准确地模拟管网排水过程，但计算复杂度高、对基础数据要求严格，在地形复杂、管网数据不完善的城市适用性较差。近年来，机器学习技术的融入大幅提升了预测效率和精度：LSTM、Transformer等时序预测模型能够基于历史降雨、积水数据快速预测未来1-6小时的积水深度，部分研究结合数值天气预报与深度学习模型，将预测时长拓展至24小时以上，同时通过融合城市下垫面、管网属性等特征参数，使预测误差控制在10%以内。但现有预警模型普遍存在“重精度、轻场景”的问题，针对不同风险等级的预警阈值设置缺乏与应急响应动作的直接关联，导致预警信息向调度决策的转化效率不足。调度决策优化是内涝应急管理的核心研究领域，现有研究主要分为数学规划模型、智能算法两大类。数学规划类研究多以应急资源配置成本最低、受灾人员转移时间最短为目标函数，结合道路通行能力、资源供给上限等约束条件，构建线性规划、整数规划、动态规划等模型求解最优调度方案。例如有学者针对多应急物资集散中心、多受灾点的场景，构建混合整数规划模型，实现了救灾物资、救援人员的动态调度，较传统经验调度模式资源利用率提升35%。但此类模型在应对复杂多目标、多约束场景时存在求解效率低的问题，因此遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等启发式智能算法被广泛引入，能够在短时间内获得近似最优解，尤其适用于极端降雨下灾情快速变化的动态调度场景。当前研究的最新方向是将数字孪生技术与调度模型结合，通过构建城市内涝全要素数字孪生场景，实现调度方案的模拟推演与动态迭代，大幅提升决策的科学性，但数字孪生场景的高建设成本限制了其在中小城市的推广应用。三、内涝应急调度的管理机制与协同模式研究技术应用的效能很大程度上取决于管理机制的适配性，因此关于内涝应急调度管理体系的研究始终是学界关注的重点。首先是跨部门协同调度机制的研究：我国传统应急管理体系中，内涝处置涉及城管、水利、交通、应急管理、消防、气象等多个部门，长期存在“九龙治水”的协同困境。针对这一问题，学者们普遍提出建立“统一指挥、权责清晰”的应急指挥机构，明确不同部门在预警发布、交通管控、人员转移、物资调配等环节的职责边界，同时通过建立常态化的跨部门信息共享平台、应急演练机制，打破部门间的数据壁垒。部分城市的实践案例显示，建立“平战结合”的应急指挥中心，将各部门应急调度权限集中整合，能够使应急响应时间缩短50%以上，但如何协调不同部门的利益诉求、避免权责交叉导致的推诿问题，仍是机制设计需要解决的核心难点。其次是应急资源的分级分类调度机制研究。现有研究普遍认为根据内涝风险等级、受灾区域重要性进行差异化调度是提升资源利用效率的关键：一般将城市划分为高风险区（老旧小区、地下空间、低洼路段）、中风险区、低风险区，同时将应急资源分为救生类（冲锋舟、救生衣）、医疗类、物资类（食物、饮用水、排水设备）等不同类别，针对不同风险等级制定差异化的资源预置、调度优先级规则。例如有研究提出“三级调度”模式：常态下资源前置到街道级储备点，预警发布后提前调度至易涝点周边，灾害发生后由市级指挥中心统一协调跨区域资源调配，该模式在多个试点城市应用后，内涝应急处置效率提升近40%。同时，如何平衡“资源预置成本”和“应急响应效率”是当前研究的争议点，部分学者提出引入政企合作模式，将超市、物流企业的仓储资源纳入应急储备体系，在降低政府储备成本的同时提升调度灵活性。社会参与机制的研究是近年来的新兴方向。传统内涝应急调度主要以政府为单一主体，社区、公众、社会组织的参与度较低，导致调度执行过程中存在“最后一公里”的梗阻。现有研究表明，社区作为内涝灾害的直接应对单元，提前对社区工作人员、志愿者进行应急技能培训，建立“社区-网格-楼栋”的基层响应体系，能够在应急调度指令下达后快速落实人员转移、灾情上报等工作，大幅提升调度执行效率。此外，部分研究关注到公众参与的正向价值，通过开发内涝上报小程序、建立应急信息推送渠道，引导公众主动上报灾情、配合调度指令，能够有效弥补官方感知网络的不足。但如何避免不实信息传播、规范公众参与流程，以及如何提升老旧小区、弱势群体的信息可达性，仍是当前社会参与机制研究需要解决的问题。四、当前研究的不足与未来发展方向纵观现有研究，城市内涝应急管理的优化调度领域已取得丰富成果，但仍存在三个层面的明显不足：一是技术与管理研究存在“两张皮”现象，技术类研究多聚焦于模型精度提升，较少考虑管理场景中的实际约束，而管理类研究往往缺乏对技术应用逻辑的理解，导致部分研究成果难以落地应用；二是多灾害耦合场景下的调度研究不足，现有调度模型多针对单一内涝灾害场景，而内涝往往伴随交通中断、电力故障、疫情扩散等次生灾害，多灾害耦合下的调度目标冲突、约束条件动态变化等问题尚未得到有效解决；三是公平性维度的考量缺失，现有调度模型多以“效率最优”为核心目标，对老旧小区、弱势群体的风险暴露度关注不足，容易出现调度资源向核心区域倾斜、高风险弱势群体得不到及时救助的公平性问题。未来该领域的研究将呈现三个主要发展趋势：第一，多学科交叉融合进一步深化，水文科学、计算机科学、管理科学、社会学等不同学科的研究方法将进一步结合，构建“技术可行、管理适配、公众接受”的一体化调度体系成为研究重点；第二，全周期调度理念进一步落地，相关研究将从传统的“灾中应急调度”向“事前风险预判-资源预置-灾中动态调度-灾后恢复调度”的全周期延伸，