基于数字孪生城市内涝实时模拟预警系统构建

作者简介：张润学（1982.10—），女，汉族，河北秦皇岛人，本科，高级工程师，主要研究方向为电子工程。999Sep61··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.2021.1全要素感知与数据传输层系统的物理基础在于对城市水循环过程的全面感知。在研究区域内部署了高密度的物联网传感网络，包括雷达液位计、超声波流量计、翻斗式雨量计以及智能井盖传感器。与传统监测不同，本系统强调多源数据的时空同步性。所有传感器数据通过NB-IoT/5G网络实时回传至云端数据库，数据采集频率根据降雨强度自适应调整，旱季为5分钟/次，雨季加密至1分钟/次。此外，系统还接入了气象雷达短临降雨预报数据（QPE/QPF），作为模型的外强迫输入。1.2数字孪生底座与模型映射层数字孪生底座的构建不仅仅是视觉上的3D建模，更是语义与物理属性的数字化。利用机载LiDAR扫描获取了精度优于0.1米的数字高程模型（DEM），并结合管网GIS数据与BIM模型，构建了地表—地下耦合的几何拓扑网络。在这一层中，物理实体的属性（如管道管径、检查井底标高、路面坡度）被映射为水动力模型的计算边界。为了保证计算效率，系统采用了多重网格技术，在易涝点等关键区域采用非结构化精细网格，在普通区域采用结构化稀疏网格，实现了计算精度与速度的平衡。1.3数据同化与动态仿真层这是系统的核心计算引擎。传统的模拟是“开环”的，即模型一旦运行，就不再接受外部信息干扰。而本系统采用“闭环”反馈模式。利用集合卡尔曼滤波（EnKF）算法，系统周期性地（如每10分钟）读取监测数据，计算模型预测值与观测值之间的协方差矩阵，进而生成卡尔曼增益矩阵，对流速、水位等状态变量进行实时更新。这使得数字孪生体不再是物理世界的滞后记录，而是保持高度同步的平行实体。2关键技术原理与实现2.1地表—地下耦合水动力模拟模型通过耦合求解地表二维浅水方程与地下管网一维圣维南方程组，描述内涝形成过程。地表漫流采用有限体积法离散，保证了质量守恒并能处理急流等复杂水流。地下管网流态多变，模型引入普雷斯曼狭缝法，通过虚拟狭缝将有压流统一为明渠流方程求解，避免了流态转换引发的数值振荡。地表与地下的双向水量交换通过检查井与雨水口实现。耦合基于堰流或孔口出流公式：当地表水位高时，径流入管；当管网超载、水位反超地表时，水体涌出至地表，检查井作为点源汇入地表模型。这一机制是精确模拟积水演进的关键。2.2集合卡尔曼滤波实时数据同化为克服模型参数（如曼宁系数）不确定导致的预测误差，系统采用集合卡尔曼滤波算法进行实时校正。算法首先生成包含水位、流量及关键参数（如曼宁系数）的初始状态集合（本研究取50个成员）。在预测步，各成员由水动力模型积分至下一观测时刻，得到背景集合。在分析步，当新观测数据（如监测点水位）到达时，算法计算卡尔曼增益，并利用观测残差更新所有状态。此过程不仅修正了水位与流量，还通过状态间的统计相关性同步优化了模型参数。这种状态—参数联合估计使模型能在模拟中“学习”到管道淤积或地表粗糙度的实际变化，体现了数字孪生的自适应能力［3］。2.3智能预警与分级机制基于同化后的高精度模型，系统进行未来2—3小时水情推演。预警机制结合物理模型与数据驱动：将同化后的物理预测结果作为特征，输入长短期记忆网络以预测残差趋势，构成混合预测模型。预警等级依据规范设为蓝、黄、橙、红四级。系统综合评估积水深度、面积及持续时间，不仅关注瞬时峰值，更侧重对交通的持续影响。例如，若主干道积水深度超过27厘米（车辆排气管平均高度）且预计持续超过30分钟，系统将自动触发橙色预警，并同步生成最优交通疏导方案。3实证研究与数据分析3.1研究区域概况与数据来源为验证系统的有效性，选取了中国南方S市某核心老旧城区作为研究对象。该区域面积约12.5平方公里，地形起伏较大，且包含商业密集区与老旧居民区，地下管网错综复杂，管道总长约148公里，历史上多次发生严重内涝。收集了该区域近5年的降雨与内涝监测数据。用于建模的基础数据包括1:500地形图、管网普查CCTV检测报告以及土壤地质勘察报告。在该区域内，不仅利用了市政现有的25个液位监测点，还增设了10个临时高频监测点以用于验证。3.2模型率定与验证在系统正式运行前，利用2022年的三场典型降雨事件对模型进行了离线率定。由于采用了EnKF进行在线参数估计，离线率定的重点在于确定参数的先验分布范围。表1展示了模型率定前后的误差统计对比。在未进行数据同化的情况下（开环模拟），模拟水位与观测水位的均方根误差（RMSE）平均为0.18米；而在引入数据同化后，模型能够迅速捕捉到水位的突变，RMSE降低至0.04米。表1不同模拟模式下的误差统计对比（以某关键检查井J-102为例）降雨场次降雨重现期模拟模式峰值水位误差(m)峰值时间偏差(min)纳什效率系数(NSE)202206152年一遇开环模拟0.22150.65同化模拟0.0320.94202208045年一遇开环模拟0.35200.58同化模拟0.0530.912023052210年一遇开环模拟0.41250.52同化模拟0.0640.89数据表明，随着降雨强度的增加，传统模型的误差呈现非线性放大的趋势，这主要是由于高水位运行下管道加压流与地表复杂的交互作用难以被静态参数精确描述。而同化模拟通过实时修正，始终保持了极高的精度稳定性。3.3典型内涝过程动态模拟分析为了深入剖析系统的动态响应能力，该研究选取了2023年夏季一次强台风带来的特大暴雨过程进行复盘分析。该场降雨历时6小时，累积降雨量达180mm，最大小时雨强为65mm/h。图1展示了位于低洼易涝点A处的实测水位、开环模拟999Sep62··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202水位与同化模拟水位的时变曲线。图1低洼易涝点A处实测水位与不同模式模拟水位对比在降雨初期（0—60分钟），三条曲线基本重合。在第80分钟左右，由于上游一处雨水口被树叶杂物堵塞（这也是城市内涝常见的突发因素），实测水位迅速上升，且上升速率远超模型预期。此时，传统的开环模型完全无法感知这一物理边界条件的突变，继续按照管道畅通的假设进行计算，导致预测水位比实测水位低了近0.4米，这意味着系统会漏报一次严重的积水事件。然而，基于数字孪生的同化系统在第90分钟接收到监测数据后，卡尔曼滤波器计算出巨大的观测残差，通过协方差矩阵迅速调低了该路段管道的等效过流能力（即数学上增加了曼宁系数，减小了等效管径）。在随后的第100分钟预测中，同化模拟曲线迅速向实测曲线逼近，并在第110分钟实现了“追赶”，准确预报了随后的洪峰到达时间。这一过程生动展示了“数据同化”赋予模型的生命力。它不仅是在修正数据，更是在通过数据反推物理机制的变化（从畅通变为堵塞）。3.4预警系统的时效性与准确性评估在预警发布方面，系统设定了滚动更新机制。模拟计算在高性能计算集群（HPC）上运行。对于覆盖12.5平方公里的精细化模型，推演未来2小时水情的计算耗时被控制在3分钟以内，满足了实时性要求。将系统发布的预警信号与实际灾情报告进行了比对。在测试期的5次积水事件中，系统成功提前预警了4次，漏报0次，误报1次（误报原因为雷达降雨预报存在偏差，导致输入源误差，而非水动力模型本身问题）。特别是在一次早高峰的突发暴雨中，系统提前45分钟向交通管理部门发送了橙色预警，建议封闭某下穿隧道。事实证明，该隧道随后积水深度达到50cm，系统的提前预警有效避免了车辆被淹事故。4讨论本研究构建的系统在实证中展现了显著优势，但其背后的机理与局限性值得深入讨论。4.1误差来源解析传统水动力模型的误差主要包括结构误差、参数误差和输入误差。EnKF同化方法并不区分误差来源，而是通过统计学手段寻求状态空间最优解。例如，雨水口堵塞被视为“结构性突变”，在数学上可等效为局部阻力参数的剧变。这种等效性是数字孪生应对复杂未知环境的关键。4.2计算效率与精度平衡集合卡尔曼滤波需运行多个模型集合（本研究为50个），对算力要求高。为此，采用“局部同化”策略，仅在观测点影响半径内计算协方差，忽略远距离节点的微弱相关，将计算复杂度从O(n3)降至近线性。同时，利用GPU并行加速技术，实现大规模矩阵运算。4.3“记忆性”与滞后性同化系统具有“记忆效应”：修正土壤含水率参数后，该修正将持续影响后续产流计算，这符合土壤饱和后渗透能力无法立即恢复的物理规律。然而，系统也存在滞后性，需待观测数据反映异常后方能开始修正。为弥补约10~15分钟的滞后，预警模块引入LSTM网络，利用深度学习对时间序列的敏感性预测残差走势，从而部分抵消物理模型的反应延迟。4.4相较于纯AI模型的可解释性纯AI模型虽计算快速，但无法解释积水成因（如管道堵塞或下游顶托）。本系统基于物理方程，可提供流速、流量、水头等详细水力要素，不仅能预警，还可为工程排涝（如启泵、疏管）提供具体指导。5结语针对城市内涝预测精度低与实时性差的问题，本研究构建了基于数字孪生与实时数据同化的内涝动态模拟与智能预警系统。结果表明，高精度的地表—地下耦合模型是准确模拟的基础，精细刻画微地形与管网拓扑直接决定积水空间分布精度。以EnKF为核心的实时数据同化有效提升水位预测精度，NSE系数达0.9以上，并可自适应修正管网工况变化引起的偏差。结合物理模型与深度学习构建的分级预警体系，显著提高了预警时效与准确性。未来可深化两个方向：一是改进非高斯分布下的同化算法，探索粒子滤波以应对极端水文突变；二是推动多物理场耦合，将水动力模型与交通流模型结合，实现从水务预警向城市运行综合预警的跨越。数字孪生技术为智慧城市韧性建设与水务管理数字化提供了关键支撑。参考文献：［1］袁钰钦,闵昌发,施泽平,等.基于DEM和水动力模型的贮灰场溃坝数值模拟［J］.中国安全生产科学技术,2025,21(11):114-120.［2］肖曾,刘义.水利工程设计中数字孪生技术的应用研究［J］.低碳世界,2025,15(12):66-68.［3］许大星,苏磊,韩鹤乔,等.虚假数据注入攻击下融合高阶容积卡尔曼滤波与长短记忆网络的配电网动态状态估计［J/OL］.电子与信息学报,1-11［2025-12-22］.https://link.cnki.net/urlid/11.4494.tn.20251216.1513.002.999Sep63