城市內(nèi)澇是指由于強(qiáng)降水或連續(xù)性降水超過(guò)城市排水能力致使城市內(nèi)產(chǎn)生積水災(zāi)害的現(xiàn)象，每年雨季到來(lái)我國(guó)城市內(nèi)澇時(shí)有發(fā)生。今年第5號(hào)臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”，7月28日上午在福建晉江沿海登陸，東南沿海多個(gè)城市經(jīng)受狂風(fēng)暴雨洗禮；臺(tái)風(fēng)北上后，受副熱帶高壓影響，又在京津冀地區(qū)發(fā)生特大暴雨，據(jù)北京市氣象局?jǐn)?shù)據(jù)，截至31日18時(shí)，北京已持續(xù)降雨46小時(shí)，平均降雨量207.6毫米，門(mén)頭溝出現(xiàn)最大降雨量580.9毫米，部分地區(qū)出現(xiàn)了嚴(yán)重內(nèi)澇，人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全遭受極大威脅。為保障城市安全運(yùn)行，應(yīng)充分研究治理內(nèi)澇的經(jīng)驗(yàn)，做到未雨綢繆。

圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

面向城市內(nèi)澇災(zāi)害精準(zhǔn)防處需求，辰安科技立足自主創(chuàng)新，研發(fā)了“城市內(nèi)澇精細(xì)化實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)預(yù)警模型”。模型耦合城市排水水文水動(dòng)力+AI算法，貫穿“降雨-地表-管網(wǎng)-河道”全過(guò)程，在融合排水管網(wǎng)設(shè)施、河道水系、地形高程、城市下墊面等全要素?cái)?shù)據(jù)基礎(chǔ)上，以高精度網(wǎng)格降雨數(shù)據(jù)為輸入并實(shí)時(shí)滾動(dòng)預(yù)測(cè)，向用戶提前、快速、準(zhǔn)確推送城市內(nèi)澇的精細(xì)化預(yù)警信息，內(nèi)澇區(qū)域、范圍、時(shí)間、水深以及重點(diǎn)防護(hù)目標(biāo)等關(guān)鍵信息一目了然。

相較于行業(yè)內(nèi)傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型，“城市內(nèi)澇精細(xì)化實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)預(yù)警模型”具有5大核心優(yōu)勢(shì)。

1.模式多、兼容廣，涵蓋預(yù)報(bào)、實(shí)況、歷史等多類數(shù)據(jù)

該模型充分考慮降雨內(nèi)澇的實(shí)際場(chǎng)景，以歷史降雨、未來(lái)降雨同時(shí)觸發(fā)計(jì)算，以熱啟動(dòng)形式輸入時(shí)空不均勻降雨實(shí)況數(shù)據(jù)和預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，可兼容各地氣象部門(mén)和第三方廠商的智能網(wǎng)格降雨預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和實(shí)況數(shù)據(jù)，并可直接接入當(dāng)?shù)氐母鱾€(gè)雨量站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。

2.滾動(dòng)化、實(shí)時(shí)化，實(shí)現(xiàn)未來(lái)3~6小時(shí)內(nèi)澇預(yù)測(cè)

區(qū)別于行業(yè)內(nèi)主流的離線式模型和基于“情景庫(kù)”的假實(shí)時(shí)模型，該模型每小時(shí)自動(dòng)滾動(dòng)觸發(fā)，在雨前和雨中接入降雨、河道流量、水位、水工構(gòu)筑物狀態(tài)等物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，可預(yù)測(cè)未來(lái)3～6小時(shí)排水管渠設(shè)施的能力負(fù)荷情況，精細(xì)化推演城市內(nèi)澇積水場(chǎng)景。此外，模型也支持手動(dòng)輸入降雨等數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算推演，可支撐排水防澇應(yīng)急演練。

3.尺度大、速度快，融合GPU加速計(jì)算技術(shù)

模型支持GPU加速和網(wǎng)格自適應(yīng)技術(shù)，適用于城市級(jí)大尺度的內(nèi)澇實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，針對(duì)200平方公里的建城區(qū)，在2米網(wǎng)格的空間分辨率下，僅需5～10分鐘即可快速給出城市內(nèi)澇的預(yù)測(cè)結(jié)果和動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程。相比傳統(tǒng)模型，覆蓋范圍更大、計(jì)算速度更快。

4.標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)度高，準(zhǔn)確性≥75%行業(yè)領(lǐng)先

依托近年來(lái)大量的城市內(nèi)澇建模和應(yīng)用項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，辰安科技建立了城市排水?dāng)?shù)學(xué)模型建模標(biāo)準(zhǔn)流程體系以及降雨-管網(wǎng)-河道-城市內(nèi)澇案例數(shù)據(jù)庫(kù)，并研發(fā)訓(xùn)練了適用于地表徑流和管渠匯流的AI率定算法。通過(guò)不斷積累暴雨內(nèi)澇實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，持續(xù)自動(dòng)率定地表產(chǎn)匯流和一二維水動(dòng)力參數(shù)，讓模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不斷提高，目前該模型所應(yīng)用地市的內(nèi)澇預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度達(dá)到75%以上，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。如蕪湖市2022年6?15暴雨內(nèi)澇的預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度達(dá)到了78%，實(shí)際內(nèi)澇區(qū)域36個(gè)，模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出28個(gè)。今年7月下旬以來(lái)，滁州市短時(shí)強(qiáng)降雨頻發(fā)，內(nèi)澇預(yù)測(cè)結(jié)果的整體準(zhǔn)確度達(dá)到了76%。模型在這些城市都有效支撐了汛期的排澇指揮調(diào)度。

蕪湖2022年6?15暴雨內(nèi)澇預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際對(duì)比

滁州市2023年7月某場(chǎng)短時(shí)強(qiáng)降雨的內(nèi)澇預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際對(duì)比

5.應(yīng)用廣、效果好，助力數(shù)十個(gè)城市防澇調(diào)度

截至目前，模型已累計(jì)應(yīng)用近30個(gè)城市、地區(qū)，服務(wù)面積近2000平方公里，涉及排水管渠達(dá)到2.1萬(wàn)公里。在今年汛期，正在同時(shí)為全國(guó)多個(gè)重點(diǎn)城市，如合肥、成都、蕪湖、滁州等，提供城市內(nèi)澇預(yù)測(cè)預(yù)警服務(wù)，目前已有效應(yīng)對(duì)超過(guò)上百場(chǎng)短時(shí)強(qiáng)降雨的排水防澇調(diào)度處置。

此外，為有效監(jiān)測(cè)城市排水情況，提升排水防澇工作能力和體制機(jī)制活力。辰安科技還打造了立體化的排水物聯(lián)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，與城市內(nèi)澇預(yù)測(cè)預(yù)警模型有機(jī)結(jié)合。作為城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)的有機(jī)組成部分，這一立體化的監(jiān)測(cè)網(wǎng)針對(duì)“降雨-地表-管網(wǎng)-河道”的全過(guò)程，為用戶提供貫穿“雨前-雨中-雨后”的全流程、全場(chǎng)景服務(wù)。雨前，提前推演預(yù)測(cè)城市內(nèi)澇場(chǎng)景，輔助管網(wǎng)河道預(yù)排騰空，指導(dǎo)排澇物資先期調(diào)度，做好防澇預(yù)案；雨中，對(duì)雨情、水情、險(xiǎn)情等態(tài)勢(shì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、報(bào)警和聯(lián)動(dòng)處置，并提供人員、物資、裝備等指揮調(diào)度的迅捷手段；雨后，提供降雨全過(guò)程復(fù)盤(pán)、回溯和分析能力，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。

汛情緊急，辰安科技將依托自身科技能力和項(xiàng)目建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，傾力支持城市內(nèi)澇防治工作有序平穩(wěn)進(jìn)行，守護(hù)一方平安。