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 CHEN Zeming;FANG Xuhong;LI Jiaye;WANG Mengyao;CHEN Aifang;YIN Ling

作者机构：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 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 

出 版 物：《人民珠江》 (Pearl River)

年 卷 期：2025年第46卷第1期

页      面：9-22页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 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。