城市暴雨内涝的实时预警方法研究综述

城市暴雨内涝的实时预警方法研究综述城市暴雨内涝实时预警是城市防灾减灾体系的核心环节，其核心目标是在暴雨事件发生过程中，通过对气象、水文、城市下垫面等多源数据的快速分析，提前几分钟到几小时发布不同区域的内涝风险等级、积水深度、影响范围等预警信息，为城市应急管理部门和公众提供决策支撑。随着城市化进程加快，城市不透水面积占比持续提升，极端暴雨事件发生频率显著增加，传统基于历史经验的预警方法已难以匹配当前城市内涝防控的精细化需求，国内外学者围绕预警精度提升、响应速度优化、多源数据融合等方向开展了大量研究，形成了多技术路径并行的发展格局。一、基于水文水动力学模型的预警方法水文水动力学模型是当前城市内涝预警的主流技术框架，其核心是通过数学方程模拟降雨产流、汇流、管网排水、地表积水的完整物理过程，实现对积水时空分布的定量预测。早期研究以概念性水文模型为主，如SCS模型、单位线法等，这类模型参数少、计算速度快，但对城市复杂下垫面的适配性较差，预警精度通常只能达到区域尺度，难以满足街区级的预警需求。随着计算能力提升，基于物理机制的分布式水动力学模型逐渐成为研究热点，代表性模型包括SWMM、InfoWorksICM、MIKEUrban等，这类模型通过将城市区域划分为高精度网格，耦合降雨过程、管网拓扑结构、地形坡度、地表粗糙度等参数，能够模拟不同重现期暴雨下的积水动态演变过程。在模型实时校正方向，现有研究主要围绕数据同化技术展开。卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、四维变分同化等方法被广泛应用于模型参数的动态更新，通过将实时监测的雨量站数据、管网液位数据、道路积水点数据接入模型，不断修正初始条件和边界条件，可将预警误差降低30%以上。例如有学者针对上海中心城区的内涝预警场景，将10分钟间隔的自动雨量站数据与SWMM模型耦合，采用集合卡尔曼滤波对模型的汇流参数进行实时校正，在2021年“烟花”台风暴雨事件中，对22个重点积水点的深度预测误差控制在15厘米以内，预警提前量达到45分钟。不过这类模型的应用瓶颈也十分突出：一是高精度模型的构建需要大量基础数据支撑，包括详细的管网高程数据、地下空间分布数据等，多数中小城市难以满足数据需求；二是高分辨率模拟的计算复杂度高，常规单机计算模式下模拟12小时暴雨过程往往需要数十分钟，难以匹配实时预警的秒级响应需求，因此近年来并行计算、GPU加速等技术被逐步引入，计算效率可提升1-2个数量级，为街区尺度的实时预警提供了可能。二、基于数据驱动的预警方法随着物联网感知设备的普及和大数据技术的发展，基于机器学习、深度学习的数据驱动预警方法成为近年来的研究热点，这类方法不依赖复杂的物理机制，通过对历史暴雨内涝数据集的学习建立输入特征与输出预警指标之间的映射关系，具有计算速度快、对基础数据要求低的优势。早期研究主要采用传统机器学习算法，如支持向量机、随机森林、梯度提升树等，通过提取降雨强度、前期土壤含水量、区域不透水率、管网密度等特征，实现对特定积水点的水位预测。例如有研究针对北京20个典型积水点，构建了基于XGBoost的预警模型，输入前1小时的逐分钟降雨数据和实时积水监测数据，对未来30分钟的积水深度预测准确率达到87%，单样本预测时间不足1秒，完全满足实时预警的响应要求。深度学习技术的发展进一步推动了数据驱动方法的精度提升。卷积神经网络（CNN）擅长处理空间特征，被广泛应用于区域级内涝风险的空间预测，通过将降雨栅格数据、地形数据、土地利用数据作为输入，可直接输出整个城市区域的积水深度分布热力图；循环神经网络（RNN）及其变体LSTM、GRU则擅长处理时间序列数据，在单点位的积水时序预测中表现突出，能够捕捉降雨-积水过程的非线性滞后效应。当前研究的前沿方向是多模态深度学习模型的构建，通过融合文本、图像、时序等多源数据提升预警性能，例如有学者将气象雷达的回波图像、雨量站的时序降雨数据、社交媒体的内涝上报文本同时输入多模态Transformer模型，在深圳2023年的5次暴雨事件中，预警精度相比单一LSTM模型提升了22%，同时能够识别传统模型难以覆盖的地下通道、低洼院落等小众积水点。不过数据驱动方法也存在明显的局限性：一是模型的泛化能力受训练数据质量影响较大，对于历史上未出现过的极端暴雨事件，预测误差会显著上升，存在“黑箱”问题，预测结果的可解释性较差，难以直接支撑应急管理部门的决策部署；二是多数模型针对特定城市或特定区域训练，跨区域迁移性能不足，不同城市的下垫面特征、排水能力差异较大，直接复用模型往往会出现较大偏差。因此当前研究逐渐向“物理机制+数据驱动”的混合方法方向发展，将水动力学模型的模拟结果作为预训练数据输入深度学习模型，同时用实时监测数据对模型进行微调，既保留了物理模型的可解释性，又兼顾了数据驱动方法的计算效率，是未来重要的发展方向。三、多源数据融合的预警技术体系单一数据源的预警方法往往存在覆盖范围有限、误差来源单一等问题，近年来多源数据融合技术成为提升预警系统可靠性的关键。当前用于内涝预警的数据源主要分为五大类：一是气象观测数据，包括地面雨量站、气象雷达、气象卫星、数值天气预报模式输出等，其中气象雷达能够提供空间分辨率1公里、时间分辨率6分钟的降雨估测数据，是短临预警的核心数据支撑，通过雷达外推技术可实现未来0-2小时的降雨定量预报，为内涝预警提供提前量；二是水文监测数据，包括河道水位站、管网液位计、积水监测点、流量传感器等，这类实测数据是模型校正和预警验证的核心依据，目前国内一二线城市的重点易涝区基本实现了积水监测设备全覆盖，监测频率可达1分钟/次；三是城市基础地理数据，包括高精度地形数据（DEM）、土地利用数据、排水管网数据、城市三维模型数据等，是构建物理模型和特征工程的基础；四是新型感知数据，包括车辆涉水传感器、监控视频图像、crowdsourcing众包上报数据等，例如通过对城市道路监控视频进行图像识别，可实时提取道路积水深度和范围，弥补固定监测点覆盖不足的问题；五是社会经济数据，包括人口分布、建筑分布、重点防护单位位置等，用于预警信息的精准发布和应急资源调度。数据融合的技术路径主要包括数据层融合、特征层融合和决策层融合三个层面。数据层融合主要解决多源数据的时空对齐问题，通过坐标转换、时间插值、空间重采样等方法，将不同坐标系、不同采样频率、不同空间分辨率的数据统一到相同的时空网格中；特征层融合主要通过机器学习算法对多源特征进行提取和筛选，去除冗余特征，保留与内涝风险相关性最高的特征组合；决策层融合则是对不同模型的预警结果进行加权融合，例如将水动力学模型的预测结果、数据驱动模型的预测结果、实时监测的积水数据通过D-S证据理论进行融合，得到最终的预警等级，有效降低单一模型的误报率和漏报率。以上海为例，其构建的城市内涝预警系统融合了1200余个雨量站、300余处积水监测点、5部气象雷达、数值天气预报模式输出等多源数据，预警精度相比单一数据源提升了40%，误报率从28%降低至9%。四、预警信息发布与响应技术预警信息的精准发布是实现预警价值的“最后一公里”，当前研究主要围绕预警分区、发布渠道、响应联动三个方向展开。在预警分区方面，传统的行政分区预警方式难以匹配内涝风险的空间异质性，近年来研究逐渐转向基于风险的动态预警分区，通过聚类算法将内涝风险等级、影响范围、致灾阈值相近的区域划分为同一预警单元，实现预警信息的差异化发布。例如广州构建的内涝预警分区将全市划分为1172个预警单元，每个单元的平均面积约0.6平方公里，针对不同单元设定差异化的暴雨内涝致灾阈值，预警信息的针对性显著提升。在发布渠道方面，形成了“传统渠道+新媒体渠道+定向渠道”的多渠道发布体系。传统渠道包括电视、广播、户外电子显示屏等，覆盖范围广，适合面向公众发布大范围预警信息；新媒体渠道包括微信公众号、小程序、短视频平台等，能够实现预警信息的快速扩散，部分平台还支持基于地理位置的预警信息推送；定向渠道则包括应急短信、政务钉钉、专属APP等，针对应急管理人员、重点单位负责人、易涝区居民等特定群体发布精准预警信息，部分城市还针对老旧小区、低洼院落等重点区域配备了预警广播、敲门提醒等“最后一百米”的发布措施，确保预警信息全覆盖。在响应联动方面，当前研究聚焦于预警等级与应急响应等级的精准衔接，通过构建“预警-响应”的闭环机制，实现预警信息与应急资源调度、人员转移、交通管控等措施的直接联动。例如深圳建立的“红橙黄蓝”四级预警体系，明确对应不同的响应措施：蓝色预警时启动排水设施巡查，黄色预警时易涝区值守人员到位，橙色预警时做好人员转移准备，红色预警时立即停止户外作业、封闭易涝路段、转移危险区域人员，有效提升了预警信息的落地效率。此外，预警信息的公众认知研究也逐渐受到重视，通过问卷调查、情景模拟等方法分析不同人群对预警信息的理解能力和响应行为，优化预警信息的表述方式，避免因信息表述模糊导致的响应滞后。五、当前研究存在的问题与发展趋势尽管城市暴雨内涝实时预警研究已经取得了显著进展，但仍存在几个突出的瓶颈问题：一是小尺度极端降雨的预报精度不足，当前气象雷达外推和数值天气预报模式对0-2小时、空间尺度1公里以下的局地强降雨预报误差仍然较大，是制约预警提前量的核心因素；二是地下管网数据的质量参差不齐，多数城市的排水管网数据存在缺失、错误、更新不及时等问题，直接影响物理模型的模拟精度；三是新旧城区的预警能力差异显著，老城区管网建设标准低、监测设备不足，预警精度普遍低于新城区；四是跨部门数据共享机制不完善，气象、水利、住建、交通等部门的数据壁垒仍然存在，多源数据的价值尚未得到充分释放。未来研究的主要发展方向包括四个方面：第一，高精度短临降雨预报技术的突破，结合相控阵雷达、双偏振雷达等新型观测设备和人工智能预报模型，进一步提升局地强降雨的预报精度和提前量；第二，数字孪生技