机器学习模型在城市内涝模拟预报中的应用综述

作     者：陈泽明 方序鸿 李家叶 汪孟尧 陈爱芳 尹玲 

作者机构：东莞理工学院计算机科学与技术学院 东莞理工学院生态环境与建筑工程学院 广东省城市生命线工程智慧防灾与应急技术重点实验室 

出 版 物：《人民珠江》 (Pearl River)

年 卷 期：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(52109079) 青海省重大科技专项(2021-SF-A6) 广东省城市生命线工程智慧防灾与应急技术重点实验室(2022B1212010016) 

主　　题：城市内涝 机器学习模型 模拟预报 

摘      要：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，亟需建立一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。通过对近十年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。基于近五年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。