模型概述

城市内涝耦合模型基于水文水动力学与人工智能算法的深度耦合,通过整合地形、管网、降雨及下垫面多源关键数据,实现城市暴雨内涝过程的全流程仿真与分级风险评估,助力提升城市防洪排涝的智能化决策水平与应急响应效率。

核心功能

「 内涝过程动态模拟 」
耦合SWMM管网模型与LISFLOOD-FP地表漫流模型,计算不同重现期降雨下的积水深度、淹没范围及退水时间,模拟精度误差≤20%。
「 排水能力评估优化 」
分析管网节点溢流情况与管道充满度,识别瓶颈路段与易涝点,提出管网改造与调蓄设施布局方案。
「 预警应急联动响应 」
提前1-3小时预测积水演进过程,自动推送预警信息至交管、排水等部门,支撑应急物资调配与交通疏导。
「 气候变化适应性分析 」
模拟不同气候情景下的内涝风险变化,为城市韧性规划提供科学依据。

应用场景

01 基于MIKE FLOOD的理论耦合模型
模拟河道-管网-地表的水力交互作用,支持城市排水防涝规划;核心应用场景:新区开发前期评估、老旧管网改造设计、海绵城市效果验证。
02 基于深度学习的预测模型
利用ConvLSTM网络预测1-6小时内涝积水变化,结合视频监控实现积水点实时识别。
03 基于数字孪生的混合模型
融合BIM+GIS技术构建城市内涝数字孪生体,实现“监测-模拟-预警-处置”闭环管理。