机器学习模型在城市内涝模拟预报中的应用综述

• Published in: 人民珠江 Vol. 46; no. 1; pp. 9 - 22
• Main Authors: 陈泽明, 方序鸿, 李家叶, 汪孟尧, 陈爱芳, 尹玲
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 广东省城市生命线工程智慧防灾与应急技术重点实验室,广东 东莞 523808%东莞理工学院生态环境与建筑工程学院,广东 东莞 523808%东莞理工学院计算机科学与技术学院,广东 东莞 523808 2025; 广东省城市生命线工程智慧防灾与应急技术重点实验室,广东 东莞 523808; 东莞理工学院计算机科学与技术学院,广东 东莞 523808%东莞理工学院生态环境与建筑工程学院,广东 东莞 523808
• Subjects: urban flood; 城市内涝; 模拟预报; machine learning model; 机器学习模型; simulation and forecasting
• ISSN: 1001-9235
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2025.01.002

TP319; 近年来,频发的极端暴雨天气易引发城市内涝灾害,直接影响到人民生活和生命财产安全.为提高城市应急管理水平,有效制定城市防灾减灾策略,亟需建立1个准确且高效的城市内涝模拟预报模型.随着人工智能技术的快速发展,其在城市内涝模拟预报方面逐渐显示出巨大潜力和价值.通过对近10 a发表的相关文献进行系统检索和综合分析,梳理了城市内涝的背景、趋势成因和研究热点.基于近5 a发表的基于机器学习算法的城市内涝模拟预报模型研究进展,总结了基于机器学习算法的城市内涝模拟预报模型的技术流程,并提出了目前存在的一些技术瓶颈和可能的解决方案.最后,展望了机器学习模型的技术优势、发展方向和应用前景,旨在为将来的城市内涝模拟预报和防灾减灾研究提供参考.