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极端暴雨条件下城市内涝模拟研究进展与展望
被引量：
1
1
作者
周添红
唐佐槐
+3 位作者
褚俊英
周祖昊
李孟泽
唐明
《人民长江》
北大核心
2025年第5期14-22,30,共10页
在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的...
在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的基础上,识别了城市内涝积水的主要影响因素;系统总结了极端暴雨条件下城市内涝模拟的两大主流方法,即机理驱动模型和数据驱动模型,前者物理过程明确,但计算用时长,后者计算效率满足快速模拟预测的要求,但缺乏物理机理。在此基础上,从城市内涝模拟结果的多指标动态分析、模拟精度和效率的提升、城市尺度模型与流域尺度模型的深度融合、机理模型和数值天气预报的动态结合、机理驱动模拟和数据驱动模拟的实时耦合5个方面展望了极端暴雨条件下城市内涝模拟的未来发展趋势。研究成果可为极端暴雨条件下城市内涝过程识别与管理提供借鉴。
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关键词
极端暴雨
城市内涝模拟
数据驱动模型
机理驱动模型
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职称材料
基于二维卷积神经网络的城市暴雨内涝积水模拟预报研究
2
作者
柴永丰
陈敏
+4 位作者
郝彦龙
肖家清
邓蔚珂
吕凯
师鹏飞
《水文》
北大核心
2025年第3期17-24,共8页
城市内涝灾害频发,开展精准高效的预报、预警和预演对于城市内涝防控和防洪排涝规划具有重要意义。基于水动力学模型的城市雨洪模拟面临计算效率低、建模资料需求大等问题,难以支撑“四预”实现。本研究以扬州新城河片区为研究区,建立...
城市内涝灾害频发,开展精准高效的预报、预警和预演对于城市内涝防控和防洪排涝规划具有重要意义。基于水动力学模型的城市雨洪模拟面临计算效率低、建模资料需求大等问题,难以支撑“四预”实现。本研究以扬州新城河片区为研究区,建立时空数据(降雨和地形)驱动的基于二维卷积神经网络的城市内涝积水预测模型,实现研究区全域网格的逐时段模拟。结果表明,模型对积水时空预测性能表现优异,卡帕系数等空间性能指标高于0.80,且半数指标高于0.95,大部分积水点积水深时间序列纳什效率系数为0.80~0.99。相较物理过程模型,训练(率定)和预测效率分别提升77.7倍、285.2倍。研究成果可为城市内涝实时预报、即时预警、快速推演提供技术参考。
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关键词
城市内涝模拟
二维卷积神经网络(2DCNN)
机器学习
时空特征
快速预报
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职称材料
题名
极端暴雨条件下城市内涝模拟研究进展与展望
被引量：
1
1
作者
周添红
唐佐槐
褚俊英
周祖昊
李孟泽
唐明
机构
兰州交通大学环境与市政工程学院
中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室
南昌工程学院水利工程学院
出处
《人民长江》
北大核心
2025年第5期14-22,30,共10页
基金
江西省“科技+水利”联合计划重大专项“极端暴雨条件下城市洪涝风险预警与防范技术研究”(2022KSG01007)。
文摘
在全球气候变化和城市化的背景下,极端暴雨事件频发,城市内涝问题日益严峻,威胁城市安全。为减轻内涝威胁和提高极端暴雨事件的应急管理水平,借助模拟手段分析极端暴雨条件下城市内涝过程已成为重要研究趋势。在极端暴雨基本特征分析的基础上,识别了城市内涝积水的主要影响因素;系统总结了极端暴雨条件下城市内涝模拟的两大主流方法,即机理驱动模型和数据驱动模型,前者物理过程明确,但计算用时长,后者计算效率满足快速模拟预测的要求,但缺乏物理机理。在此基础上,从城市内涝模拟结果的多指标动态分析、模拟精度和效率的提升、城市尺度模型与流域尺度模型的深度融合、机理模型和数值天气预报的动态结合、机理驱动模拟和数据驱动模拟的实时耦合5个方面展望了极端暴雨条件下城市内涝模拟的未来发展趋势。研究成果可为极端暴雨条件下城市内涝过程识别与管理提供借鉴。
关键词
极端暴雨
城市内涝模拟
数据驱动模型
机理驱动模型
Keywords
extreme rainstorm
numerical simulation of urban waterlogging
data-driven models
mechanism-driven models
分类号
P339 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
基于二维卷积神经网络的城市暴雨内涝积水模拟预报研究
2
作者
柴永丰
陈敏
郝彦龙
肖家清
邓蔚珂
吕凯
师鹏飞
机构
水灾害防御全国重点实验室
河海大学水文水资源学院
福建省水利水电勘测设计研究院有限公司
北方工程设计研究院有限公司
出处
《水文》
北大核心
2025年第3期17-24,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(52279009)
中央高校基本科研业务费项目(B220201010)。
文摘
城市内涝灾害频发,开展精准高效的预报、预警和预演对于城市内涝防控和防洪排涝规划具有重要意义。基于水动力学模型的城市雨洪模拟面临计算效率低、建模资料需求大等问题,难以支撑“四预”实现。本研究以扬州新城河片区为研究区,建立时空数据(降雨和地形)驱动的基于二维卷积神经网络的城市内涝积水预测模型,实现研究区全域网格的逐时段模拟。结果表明,模型对积水时空预测性能表现优异,卡帕系数等空间性能指标高于0.80,且半数指标高于0.95,大部分积水点积水深时间序列纳什效率系数为0.80~0.99。相较物理过程模型,训练(率定)和预测效率分别提升77.7倍、285.2倍。研究成果可为城市内涝实时预报、即时预警、快速推演提供技术参考。
关键词
城市内涝模拟
二维卷积神经网络(2DCNN)
机器学习
时空特征
快速预报
Keywords
urban waterlogging simulation
two-dimensional convolutional neural network(2D CNN)
machine learning
spatial-temporal feature
fast prediction
分类号
P33 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
极端暴雨条件下城市内涝模拟研究进展与展望
周添红
唐佐槐
褚俊英
周祖昊
李孟泽
唐明
《人民长江》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于二维卷积神经网络的城市暴雨内涝积水模拟预报研究
柴永丰
陈敏
郝彦龙
肖家清
邓蔚珂
吕凯
师鹏飞
《水文》
北大核心
2025
0
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