實時動態(tài)洪水風險圖編制與應用研究進展

關鍵詞：洪水風險圖；實時動態(tài)分析；洪水分析模型；洪水預報精度；洪水預見期

中圖分類號：TV122 文獻標識碼：A 文章編號：1001-9235（2024）12-0011-11

近年來，隨著全球氣候變暖和城鎮(zhèn)化發(fā)展的加速，暴雨洪水等極端事件呈現(xiàn)趨多、趨廣、趨頻的態(tài)勢。根據(jù)IPCC第六次綜合評估報告顯示，相較于工業(yè)化前的1850—1900年，2011年以來的十多年時間里，地球表面平均溫度已上升了約1℃，并指出未來20a全球溫升將達到或者超過1.5℃。全球變暖趨勢加劇了極端暴雨洪水事件的發(fā)生以及加速沿海地區(qū)海平面上升等［1］。此外，根據(jù)遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，1972—2020年間，中國75個主要城市面積擴大了7.46倍，受建成區(qū)面積的不斷擴大、下墊面條件變化、洪水歸槽等因素影響，相同降雨條件下，降雨產(chǎn)流量和洪峰流量將趨于增大、匯流時間將縮短，導致洪水風險大幅增加。其中，2021年鄭州“7·20”特大暴雨，累計平均降水量534mm，最大1h降雨201.9mm，造成因災死亡失蹤398人，受災1478.6萬人，直接經(jīng)濟損失超過1200億元。如何應對暴雨洪水特性的變化趨勢，利用新技術(shù)提高流域區(qū)域防范洪水風險的能力，推動現(xiàn)代化洪澇管理向精細化、數(shù)字化轉(zhuǎn)變，滿足實用有效的防洪需求，已經(jīng)成為迫在眉睫的科學問題，需要社會各界的共同努力。

洪水風險圖編制與應用作為洪澇災害預防與控制體系中不可或缺的非工程措施，在推動流域防洪工程體系的優(yōu)化完善、洪泛區(qū)的科學管理和搶險措施的預防前置等方面，發(fā)揮著十分重要的作用，其主要依托詳盡的歷史數(shù)據(jù)調(diào)查、洪水模擬分析等，以專題地圖形式模擬預測研究區(qū)域內(nèi)洪水發(fā)生的可能演進路線、淹沒范圍與水深、到達時間與流速分布［2］，成果包括歷史洪水風險圖、不同設計頻率洪水風險圖及潰堤（壩）洪水風險圖等。當前，隨著數(shù)字孿生水利的快速發(fā)展以及遙感衛(wèi)星、測雨雷達、水文測站的廣泛建設應用，洪水風險圖管理信息系統(tǒng)憑借其能高效管理海量數(shù)據(jù)及實現(xiàn)定期、動態(tài)更新的優(yōu)勢，愈發(fā)受到防汛部門的關注和重視，內(nèi)嵌水雨情實時預報、洪水數(shù)值模擬模型的動態(tài)洪水風險圖編制與管理信息系統(tǒng)逐漸成為研究開發(fā)的主要方向。鑒此，本文綜述了洪水風險圖編制的發(fā)展歷程，系統(tǒng)總結(jié)了洪水風險圖編制的技術(shù)路線、實時動態(tài)風險圖的研究進展，以及需要進一步探討解決的科學問題，以期為實現(xiàn)洪水風險精細化預測、實時高效模擬以及相關管理支撐工作提供參考。

1洪水風險圖編制研究工作回顧

1.1國外洪水風險圖發(fā)展過程

國外對洪水風險圖的應用起步較早，主要用于推行普惠型洪水保險制度、制定應急避險方案、指導空間規(guī)劃和提高公眾洪水風險意識等［3-4］。美國、歐洲、日本等國家在洪水風險圖的繪制和應用已超過50a。1968年美國頒布的《國家洪水保險法案》包括洪水風險圖編制、洪水平原管理法規(guī)和洪水保險3個主要部分。在該法案的推動下，美國制定發(fā)布了洪水平原管理和開發(fā)政策，建立了洪水保險體系，目前美國80%的社區(qū)都建立了洪水風險圖和洪水保險制度［5］。在1986—2006年的20a間，歐洲遭受了多起重大洪水災害，累計經(jīng)濟損失近1000億歐元，由此促使歐洲開展了廣泛且深入的洪水風險圖編制工作。隨后，歐盟于2007年出臺了一項重要的技術(shù)指令（2007/60/EC），該指令為各成員國設定了明確的時間表，即2014年前完成洪水風險圖編制，2016年前建立起洪水風險分析和管理框架，以此作為未來洪水風險防治與管控的基礎［6］。

1.2國內(nèi)洪水風險圖發(fā)展過程

從20世紀80年代中期開始，圍繞洪水風險圖的構(gòu)建理念和編制方法，中國啟動了洪水風險圖編制的探索工作。1997年，國家防汛抗旱指揮部辦公室頒布了《洪水風險圖制作綱要（試行）》，并規(guī)劃了全國洪水風險圖繪制的三階段工作，第一階段基于歷史洪水數(shù)據(jù)，以圖表形式描繪洪水影響范圍，以及受影響區(qū)內(nèi)的人口與資產(chǎn)分布情況；第二階段采用數(shù)值計算方法，描繪洪水影響區(qū)域內(nèi)風險災害的分布特征；第三階段結(jié)合雨情、水情、工情實時監(jiān)測預報成果，服務于防汛調(diào)度輔助決策［6］。2005年，在全國主要江河流域試點開展不同類型的36個洪水風險圖編制項目。2007年，試點開展全國洪水風險圖編制項目（一期）工作。2010年，頒布SL483—2010《洪水風險圖編制導則》，該標準于2017年修訂。2011年，試點開展全國洪水風險圖編制項目（二期）工作，并于2013年印發(fā)《洪水風險圖編制技術(shù)細則》，其中2013—2015年期間，完成了全國572個重要防洪區(qū)共計49.6萬km²的洪水風險圖，覆蓋重要防洪城市、蓄滯洪區(qū)、主要江河防洪保護區(qū)以及水庫下游洪水影響區(qū)等區(qū)域，并在洪水風險圖系統(tǒng)研發(fā)方面取得了一定成效。2020—2022年期間，實施了第一次全國自然災害綜合風險普查工作，完成了全國957萬km²的洪水風險區(qū)劃圖、洪水災害防治區(qū)劃圖。以上相關成果在流域防洪減災、應急決策等工作實際中發(fā)揮了重要作用，包括豐富了洪水隱患風險點等基礎數(shù)據(jù)庫，加入設計洪水、洪水淹沒范圍等成果，進一步提升防汛抗旱應急指揮、山洪災害防治等信息系統(tǒng)的準確性和可靠性，也為有關流域防洪調(diào)度方案、應急預案的編制以及重要防洪工程的規(guī)劃設計提供了科學依據(jù)，為城市規(guī)劃和工業(yè)部門提供了洪水風險信息；同時也進一步增強了社會公眾洪水風險意識，鼓勵居民自發(fā)采取行動減輕損失，為決策部門制定防洪減災措施和組織群眾轉(zhuǎn)移疏散提供決策依據(jù)［7-8］。上述工作形成的洪水風險圖、洪水風險區(qū)劃等成果基本上以靜態(tài)的形式展現(xiàn)。隨著計算機、遙感和GIS技術(shù)的發(fā)展，洪水風險動態(tài)分析評估愈發(fā)受到水行政管理部門的重視，其技術(shù)和能力也逐步得以完善和提高。2024年，接續(xù)開展洪水風險圖編制和洪水風險評估區(qū)劃，印發(fā)《洪水風險圖編制和專項評估技術(shù)要求》，增加了靜態(tài)洪水風險圖動態(tài)化功能要求，以指導開展洪水風險實時分析和動態(tài)洪水風險圖編制，逐步實現(xiàn)洪水風險圖覆蓋范圍更廣、洪水風險分析能力更快捷、成果應用更廣泛目標，進一步夯實洪水風險管理基礎，完善水旱災害防御工作體系。

2洪水風險圖編制技術(shù)路線

洪水風險圖是按照SL483—2017《洪水風險圖編制導則》［9］規(guī)定進行編制，主要通過洪水分析、洪水影響分析與損失評估、避洪轉(zhuǎn)移分析，繪制形成洪水淹沒范圍、淹沒水深、淹沒歷時、到達時間等基本洪水風險圖和避洪轉(zhuǎn)移圖，其技術(shù)路線見圖1。

2.1洪水分析

洪水分析是洪水風險圖編制的核心內(nèi)容，是在計算范圍確定、資料收集與處理的基礎上，開展洪水分析模型構(gòu)建、參數(shù)率定與驗證、模型計算與結(jié)果合理性分析等，其中洪水分析模型構(gòu)建是洪水分析的重點難點。洪水分析模型方法主要分為歷史水災法和水文水動力模型計算方法兩大類。歷史水災法為根據(jù)歷史洪水災害數(shù)據(jù)（如文獻志書、洪痕調(diào)查等）還原當時的洪水淹沒情況，通過點繪歷史上曾經(jīng)發(fā)生過大洪水的地方，形成歷史洪水分布圖；如譚徐明等［10］基于1700—1999年歷史洪災數(shù)據(jù)，采用頻率分析方法繪制了全國重點區(qū)域的洪水風險區(qū)劃圖，但區(qū)劃圖成果的精確度受資料詳盡程度的制約。水文水動力模型計算方法是基于降雨產(chǎn)匯流機制計算流域區(qū)域設計洪水過程，通過流域河網(wǎng)、地形、工程等基礎數(shù)據(jù)構(gòu)建一維、二維水動力模型與一二維耦合模型進行洪水數(shù)值模擬。

對于天然河道的非恒定流，可根據(jù)一維圣維南方程組（式1、2）求解。

一維模型具有計算效率高、求解簡單的優(yōu)點，但無法表征水流在二維空間的演進過程。二維模型能夠模擬水平方向上的水流流態(tài)變化，但對地形等基礎資料要求高、計算過程耗時。可通過一、二維模型的耦合，實現(xiàn)河道內(nèi)水流演進和河道外水流擴散流動的情況。常見的模型耦合方式包括水平耦合和豎向耦合；水平耦合可以分為正向交換和側(cè)向交換，正向交換即水流通過河道兩端與二維地表交換，側(cè)向交換即水流通過河道兩岸與二維地表交換，常見耦合方法包括互相提供邊界法、堰流公式法和黎曼問題法；豎向耦合指地下排水管網(wǎng)與地表水流的交換，可以分為松散耦合和緊密耦合，前者指的是水流只能從地下管網(wǎng)向地表溢流，僅為單向交換，后者指的是水流可以在地下管網(wǎng)和地表之間雙向交換，常見耦合方法包括孔口流量計算法、堰流公式法［11］。

針對不同的流域區(qū)域、雨水工情和社會經(jīng)濟特點，國內(nèi)外眾多學者開展了各類水文水動力模型構(gòu)建的探索和實踐嘗試，形成了眾多成熟實用的模型［12］。如降雨徑流水文模型有HBV、TOPKAPI、HEC-HMS等。成熟的國外水動力模型包括DHIMIKE系列、InfoWorksICM、TELEMAC、HEC-RAS、FLO-2D等；近年來國內(nèi)知名高校、科研院所也積極投身研發(fā)各類水動力模型，如大連理工大學HydroInfo系統(tǒng)、西安理工大學GAST模型、中山大學流溪河模型、華南理工大學IHUM模型［13］、中國水科院IFMS軟件［14］、珠科院HydroMPM模型、貴仁模型云GRMS CLOUD等國產(chǎn)水文水動力模型。各類水文、水動力模型介紹見表1。中國自主研發(fā)的模型與國外商業(yè)模型各具優(yōu)勢［15］。例如，國外的MIKE系列、HEC-RAS、SWMM等模型，模塊化程度較高，在國內(nèi)得到了廣泛的應用；然而，這些模型在同一功能模塊中不能同時兼顧不同功能。相比之下，中國自主研發(fā)的模型在模型精度、計算效率、格式穩(wěn)定等方面具有獨特的優(yōu)勢，并且具有可持續(xù)開發(fā)的潛力，如GAST、IHUM等模型的先進性已得到了國內(nèi)外同行的良好評價。

城市內(nèi)澇問題已經(jīng)成為限制中國城市發(fā)展的關鍵問題。根據(jù)2021年4月發(fā)布的《國務院辦公廳關于加強城市內(nèi)澇治理的實施意見》（國辦發(fā)〔2021〕11號），要求各城市編制內(nèi)澇風險圖，并探索劃定洪澇風險控制線和災害風險區(qū)。例如，北京在2022年7月發(fā)布了內(nèi)澇風險分布圖，根據(jù)不同的積水深度將區(qū)域劃分為4個風險等級，分別用藍、黃、橙、紅4種顏色表示。為防治城市內(nèi)澇災害，必須構(gòu)建一套精確、高效、適應性強的城市雨洪模型，以便進行分析和預警［16-17］。與河流洪水模擬不同，城市內(nèi)澇模擬需要考慮地下管網(wǎng)的排水能力，包括排水管網(wǎng)設施對徑流路徑和水流特性的影響，特別是排水管網(wǎng)進水節(jié)點與地表之間的流量耦合關系。目前，以水文模型為主的城市雨洪模型綜合考慮了蒸發(fā)、下滲、植物截留等因素，研究了半透水或不透水區(qū)域的產(chǎn)匯流計算，主要使用SWMM模型、InfoWorksICM模型等，并與CAD、GIS等軟件平臺實現(xiàn)銜接，已在國內(nèi)外眾多城市中進行了雨洪模擬。以水動力模型為主的城市雨洪模型主要采用一維、二維和一二維耦合模型來模擬水流在管網(wǎng)、河道以及城市地表的運動情況，應用較為廣泛的有國外的MikeFlood模型和國內(nèi)自主開發(fā)的HydroInfo模型等。

2.2 洪水影響分析與損失評估

洪水影響分析與損失評估是在洪水分析的基礎上，利用GIS技術(shù)對洪水淹沒圖層與承災體地物數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行空間拓撲疊加和聚合統(tǒng)計分析，統(tǒng)計分析洪水淹沒地區(qū)的人口、資產(chǎn)受淹情況，并計算淹沒損失。洪水影響分析指標通常包括淹沒區(qū)人口、GDP和受淹的行政區(qū)、居民地和耕地面積和交通道路長度、重點防洪對象、易爆有毒危險品工廠或倉儲區(qū)等。洪水損失評估為針對承災體各類資產(chǎn)，分析其因洪水淹沒導致的財產(chǎn)損失價值與災前或正常年份財產(chǎn)價值之比，可通過調(diào)查統(tǒng)計、專家咨詢、物理實驗等方法確定洪水損失率，洪災損失指標通常包括房屋損失、室內(nèi)財產(chǎn)損失、農(nóng)林牧漁業(yè)損失、工業(yè)信息交通運輸業(yè)資產(chǎn)損失、商貿(mào)服務業(yè)資產(chǎn)損失、水利設施損失及其他資產(chǎn)損失等。為確保洪水影響分析與損失評估的準確性和可靠性，應在全國第一次自然災害綜合風險普查工作基礎上，建立普查成果動態(tài)更新工作機制，如洪水災害隱患調(diào)查數(shù)據(jù)每年汛前更新1次，山丘區(qū)河流洪水淹沒圖、洪水風險區(qū)劃、洪水災害防治區(qū)劃每3年更新1次。謝田［18］將GIS技術(shù)與二維水動力模型相結(jié)合，提出了一種動態(tài)的洪水淹沒特性評價模型，可實現(xiàn)每個時段淹沒程度的直觀展示和實時災害損失評估，并應用在荊江分蓄洪區(qū)、漳河水庫、佛山實驗區(qū)。

2.3 避洪轉(zhuǎn)移分析

避洪轉(zhuǎn)移分析是基于洪水分析計算成果，結(jié)合流域區(qū)域超標準洪水防御方案、防洪調(diào)度方案、蓄滯洪區(qū)運用預案以及工程調(diào)度有關要求，利用洪水淹沒范圍與行政區(qū)及居民地進行空間拓撲疊加分析，確定避洪單元；根據(jù)淹沒水深與流速分布，確定就地安置與轉(zhuǎn)移安置安排，合理選擇安置區(qū)，如對流速大于0.5m/s、或淹沒水深大于1.0m的避洪單元，應進行轉(zhuǎn)移安置；根據(jù)洪水達到時間和交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)，確定轉(zhuǎn)移批次和轉(zhuǎn)移路線，形成避洪轉(zhuǎn)移安置方案。有歷史洪水轉(zhuǎn)移避險實踐經(jīng)驗的地區(qū)，應結(jié)合實際科學合理優(yōu)化轉(zhuǎn)移安置方案。合理確定安置點、尋找最優(yōu)轉(zhuǎn)移路徑是制定避洪轉(zhuǎn)移安置方案需要解決的關鍵問題。劉釋陽等［19］基于有效性、安全性、可達性建立了避難場所評價指標體系，應用灰色關聯(lián)分析法確定了最佳避難場所。許增培等［20］提出將多個可再分轉(zhuǎn)移小組和多個安置點共同考慮的“多對多”安置點分配及路徑優(yōu)選。江輝仙等［21］以人員轉(zhuǎn)移為對象，考慮轉(zhuǎn)移時間、洪澇危險性、道路狀況等因素建立洪澇路阻體系，采用動態(tài)最優(yōu)路徑搜索算法確定多重約束條件下的實時轉(zhuǎn)移路徑，為優(yōu)化防洪預案提供示范應用。馬亞萍等［22］、董潔霜等［23］將城市道路交通網(wǎng)絡級聯(lián)失效模型與水動力模型相耦合，對不同降雨情景下的道路網(wǎng)絡脆弱性進行分析，并在脆弱集中找出關鍵路段，為改善路網(wǎng)抵抗災害能力提供基礎。

3 實時動態(tài)洪水風險圖研究進展

從實際防汛需要出發(fā)，洪水的發(fā)生及因洪致災的過程是動態(tài)、持續(xù)的，具有極大不確定性，按照典型設計標準洪水繪制的靜態(tài)洪水風險圖難以真實反映因下墊面變化、排水管網(wǎng)更新、氣候變化等因素造成的短歷時強降雨等現(xiàn)實情況，因此繪制能任意設置不同頻率的降雨、更改模型邊界條件、設置水工程及其調(diào)度規(guī)則、設置不同潰口位置及其潰決過程、快速調(diào)用洪水分析模型的實時動態(tài)洪水風險圖成為當前研究熱點。

為將洪水風險圖從“靜態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皠討B(tài)”，關鍵在于將其與實時預報調(diào)度系統(tǒng)、洪災損失實時評估系統(tǒng)進行整合［24］。近年來，隨著計算機技術(shù)和信息化平臺的快速發(fā)展，各地區(qū)在開展洪水風險圖編制過程中，通?；贐/S架構(gòu)，采用成熟的GIS、Web和數(shù)據(jù)庫技術(shù)，開發(fā)集成水文、氣象、模型計算、數(shù)據(jù)治理、圖層展示等為一體的實時動態(tài)洪水風險圖信息系統(tǒng)［25-31］。王靜等［3］以上海市城區(qū)為對象，開發(fā)了動態(tài)洪水風險圖應用系統(tǒng)，實現(xiàn)了與外部氣象精細化降雨預報數(shù)據(jù)庫、自動雨量站實時監(jiān)測數(shù)據(jù)庫及實時水情、閘泵運行數(shù)據(jù)庫相關聯(lián)，能夠自動提供包含10項洪水風險要素要點的城市內(nèi)澇預報專報，為城市洪澇風險實時動態(tài)分析和防汛指揮決策提供重要工具。韓剛等［32］針對深圳市河灣流域，在智慧城市大數(shù)據(jù)平臺基礎上，接入了歷史、實時、預報等多源數(shù)據(jù)，設計開發(fā)了洪澇預警調(diào)度系統(tǒng)；同時，為滿足應急會商、風險評價、內(nèi)澇分析等不同應用場景，根據(jù)其對計算精度和效率的差異化需求，設計集成了實時、部分實時、案例分析、滾動計算或多種結(jié)合的調(diào)用方式，為深圳市河灣流域的防洪減災工作提供了技術(shù)支持。劉永志等［33］以樵桑聯(lián)圍為對象，開發(fā)了動態(tài)實時洪水風險圖編制與管理應用系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過接入洪水預報數(shù)據(jù)、河道實測水位流量數(shù)據(jù)和區(qū)域人口、經(jīng)濟社會數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了樵桑聯(lián)圍洪水風險圖、洪水淹沒特征圖的動態(tài)模擬生成。許小華等［34］以贛撫大堤防洪保護區(qū)為對象，設計開發(fā)了洪水風險實時分析平臺，實現(xiàn)了在贛江、撫河的任意區(qū)域，可動態(tài)模擬暴雨、洪水、內(nèi)澇的演進過程和洪水淹沒特征的快速展示，給出洪水影響和避洪轉(zhuǎn)移的實時分析結(jié)果。周廣宇等［35］以杭州市濱江區(qū)為對象，采用具有自主知識產(chǎn)權(quán)、完全國產(chǎn)化的“貴仁模型體系”，通過接入氣象局降雨預報數(shù)據(jù)、芝加哥降雨模型自動匹配的雨量分布、自定義降雨雨型設置建立了動態(tài)洪水風險圖系統(tǒng)，為杭州市防辦、浙江省防辦等部門提供防汛決策支撐。孫飛飛等［36］通過將氣象降雨預報、實時水雨工情監(jiān)測信息、實時防汛調(diào)度指令等多源數(shù)據(jù)融合，建立了甬江流域洪水分析模型，繪制了鄞東南平原動態(tài)洪水風險圖，實現(xiàn)了鄞東南平原暴雨洪水的實時分析與評估。

在實際防汛工作過程中，臨災和災害過程中的雨、水、工情條件復雜多變，基礎資料實時更新與模型高速計算也成為影響實時動態(tài)洪水風險圖實際應用的關鍵問題。當前，利用無人機遙感測繪，獲取高分辨率的遙感圖像，可以提取高程和土地利用等關鍵數(shù)據(jù)，為建立精確的洪水分析模型提供了數(shù)據(jù)支持［37］?；谖锢磉^程，融合ArcGIS、BIM、傾斜攝影的三維水動力模型能夠直觀展示洪水演進過程，但其模型體量相較一二維模型成倍數(shù)增加，計算量也相應成倍數(shù)增加，目前更多用于場景演示，距離防汛應急實際應用還有較長的發(fā)展過程［38-39］。

為了提升模型計算效率，研究人員采用了CPU-GPU技術(shù)、超級計算機等加速工具或優(yōu)化局部時間步長來提高模型的計算性能，計算效率較常規(guī)均勻網(wǎng)格模型實現(xiàn)2～5倍的提高［40-41］，實現(xiàn)了在小型服務器或個人電腦上對洪水演進模型的高性能計算，為解決大流域尺度和精細化網(wǎng)格的洪水演進問題提供了關鍵的技術(shù)支持［42］。然而，隨著城市化的進程加快，復雜的下墊面、城市管網(wǎng)以及地表河道等因素使得網(wǎng)格劃分和物理過程變得極為復雜，即便使用了超級計算機或GPU技術(shù)，也難以滿足防汛應急中對洪澇災害時效性的要求。因此，一些學者［43-45］開始引入人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡算法，結(jié)合基于物理原理的水文水動力學模型，通過學習不同降雨條件下的洪澇過程成果庫，開發(fā)出能夠快速預測洪澇的預報方法。這些方法在保證模擬精度的基礎上，能夠?qū)螆鼋涤?4h內(nèi)的洪澇過程預測時間縮短至約1min，相比傳統(tǒng)物理過程模擬方法提高了300～400倍，為防洪減災提供了新的解決方案。盡管基于機器學習的洪水分析方法計算效率較高，但使用數(shù)值模擬結(jié)果作為機器學習訓練集可能會導致誤差累積。隨著未來監(jiān)測手段的多樣化和監(jiān)測數(shù)據(jù)精度的提高，機器學習可以直接利用監(jiān)測數(shù)據(jù)作為訓練集，從而進一步提高預報的精度和實時性。

4 需要進一步研究的技術(shù)和應用問題

4.1 洪水預報精度提高與預見期延長

洪水預報通常以降雨預報作為輸入條件，通過產(chǎn)匯流計算模擬洪水演進過程，因此降雨預報和洪水預報是密不可分的［46］。準確的洪水預報是開展實時動態(tài)洪水風險圖編制與應用的前提基礎，也是支撐流域區(qū)域洪水預警、工程調(diào)度的重要手段。近年來，隨著遙感信息技術(shù)的快速發(fā)展，流域區(qū)域水雨情監(jiān)測手段由地面站點觀測為主加快向由氣象衛(wèi)星和測雨雷達、雨量站、水文站組成的“三道防線”監(jiān)測預報體系轉(zhuǎn)變，并逐漸形成空、天、地為一體的水雨情監(jiān)測數(shù)據(jù)。但如何進一步加強水雨情監(jiān)測數(shù)據(jù)應用，提高洪水預報的精確度，實現(xiàn)洪水預報期的延長，仍有許多問題需要進一步研究［47］。一是進一步加強水文測站的布局與建設，如流域面積3000km²以上的大江大河及其主要支流尚有190余條未布設水文測站，流域面積在200～3000km²的中小河流尚有4700余條未布設水文測站；在已布設水文測站的河流仍存在站網(wǎng)密度不足的問題，或部分已建測站由于長期運行造成的設備正常損耗或功能缺失，其監(jiān)測能力仍有待進一步完善。二是進一步加強中小尺度的降雨預報研究，目前在全球區(qū)域數(shù)值天氣預報模型（如歐洲中期數(shù)值）已實現(xiàn)較為準確的定量降雨預報情況下，中小尺度的降雨預報容易受到局部地區(qū)環(huán)境、氣候差異影響，其精度有待進一步提高。三是進一步提高因攔河建筑物導致的洪水預報精度，由于部分河流因興建水庫等攔河建筑物及有關工程調(diào)度改變了天然洪水過程，如何將庫區(qū)內(nèi)降雨氣象預報與入庫徑流預報相結(jié)合，以提升水庫下游防洪影響區(qū)洪水預報精度和預見期，也是當前需要解決的重點問題。

4.2 高精度地形數(shù)據(jù)處理

地形數(shù)據(jù)是決定洪水風險圖精度的重要參數(shù)。近年來，激光雷達技術(shù)及地理信息系統(tǒng)在工程領域得到了廣泛應用和發(fā)展，可以獲取大面積、高精度的流域區(qū)域地形圖，為建立復雜地形條件下的二維地表水動力模型提供了數(shù)據(jù)底板［48-49］。如對城市內(nèi)的復雜地形，當網(wǎng)格精度達到2m以下時，城市建筑物、道路、內(nèi)河、湖泊水體等地表復雜特征將得到精準識別，實現(xiàn)洪水精準模擬，從而大幅提高洪水風險圖的精度與質(zhì)量［5］。但在構(gòu)建實時動態(tài)洪水風險圖數(shù)據(jù)底板方面，需要進一步考慮海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效處理，網(wǎng)格設置和各類地物的優(yōu)化概化，模型精度、計算效率和成圖效果的有效平衡，以及因基礎設施建設導致的下墊面變化與動態(tài)更新等問題，從而實現(xiàn)趨于分布式、精細化、物理化的水文水動力模型構(gòu)建，以充分模擬反映微觀尺度下的洪水演進過程與洪澇分布。

4.3 模型計算效率提升

洪水分析計算效率是滿足洪水實時分析、靈活應用的內(nèi)在要求。一維水動力模型由于結(jié)構(gòu)簡單，其計算效率一般可滿足洪水實時分析要求；對于二維水動力模型實時分析，2024年印發(fā)的《洪水風險圖編制和專項評估技術(shù)要求》給出了當前主流硬件環(huán)境下，模型計算用時的參考值，見表2、3，當涉及復雜計算方案、一二維模型耦合等情況時，可適當放寬計算效率要求；同時也要求洪水影響分析與損失評估模型、避洪轉(zhuǎn)移分析模型的計算耗時最長分別不得超過15、10min。

模型計算效率的提升需要解決兩方面的問題，一是針對洪水模擬演進模型的加速，如基于OpenMP加速、CPU-GPU并行計算的編程實現(xiàn)，或優(yōu)化模型網(wǎng)格數(shù)量、時間步長以節(jié)省計算時間，或基于人工智能或神經(jīng)網(wǎng)絡算法提升水文水動力模型計算效率等，是當前國內(nèi)外專家學者研究的重點方向；二是針對模型生成的海量洪水風險數(shù)據(jù)動態(tài)顯示的加速，可借助動態(tài)圖層技術(shù)［50-53］，實現(xiàn)模型生成的大量數(shù)據(jù)在不到1s內(nèi)刷新1次的高頻率動態(tài)顯示，但該動態(tài)圖層技術(shù)是基于ArcGIS 10.1版本及以上增加的地圖服務擴展，實際應用會因第三方商業(yè)化軟件采購導致開發(fā)成本占比過大，且對滿足信創(chuàng)要求的軟硬件環(huán)境也有所限制。

4.4 面向管理要求的應用服務

從流域區(qū)域防洪需要出發(fā)，實時動態(tài)洪水風險圖應具備洪水風險預判、工程調(diào)度指揮、洪水災情查詢、人員轉(zhuǎn)移安置等4個方面的輔助決策。一是洪水風險預判，應能通過實時動態(tài)的洪水模擬過程，計算沿河兩岸堤防工程防御余度或有關水庫防洪庫容余度，動態(tài)分析河道下游兩岸風險點，預判潰堤（壩）等工程險情可能出現(xiàn)的部位和時間。二是工程調(diào)度指揮，應能根據(jù)洪水風險點和工程運行情況，模擬實現(xiàn)計算范圍內(nèi)工程調(diào)度方案的帕累托最優(yōu)，以輔助調(diào)度指揮決策，盡可能減輕洪災損失影響。三是洪水災情查詢，應能通過潰堤（壩）洪水模擬，動態(tài)查詢可能受淹范圍以及受影響區(qū)域內(nèi)的人口、耕地和重要基礎設施，并對有?；肥苎偷牟课贿M行告警。四是人員轉(zhuǎn)移安置，應能根據(jù)交通道路受淹情況，結(jié)合當?shù)貞鳖A案實時制定人員轉(zhuǎn)移路線，增強洪水風險圖的實用性、易用性。

5建議和討論

在全球氣候變暖和城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的背景下，暴雨洪水等極端天氣呈現(xiàn)多發(fā)、頻發(fā)態(tài)勢，導致洪水風險大幅增加。隨著防洪理念由工程控制向預防管理轉(zhuǎn)變，洪水預報預警預案預演成為了水旱災害防御工作的重要方向。洪水風險圖編制與應用作為洪水預防管理的重要非工程措施，歷經(jīng)30余年的研究應用，從歷史洪水標識展布到洪水風險特性描述，并借由計算機技術(shù)及信息化平臺的快速發(fā)展，實現(xiàn)動態(tài)、實時的洪水預報推演，并形成了規(guī)范性的技術(shù)要求。

當前，集成水文氣象預報、數(shù)值模型計算、地理信息系統(tǒng)展示等為一體的實時動態(tài)洪水風險圖編制與信息管理系統(tǒng)成為眾多專家學者研發(fā)的重點方向，但仍需進一步研究解決提高洪水預報精確度、延長洪水預見期、處理高精度地形、提升模型計算效率等關鍵問題，亟須加快完善與實時動態(tài)洪水風險圖配套的水文監(jiān)測站點建設，加快高精度地形概化處理、降雨預報與洪水預報模型研究、模型并行計算、人工智能應用等技術(shù)協(xié)同、聯(lián)合攻關，建成實時、動態(tài)的洪水風險圖成果，以適應各級防汛抗旱管理部門對風險預判、工程調(diào)度、災情查詢、人員轉(zhuǎn)移的實際應用需求，為各級水行政主管部門在推進防洪排澇規(guī)劃、水利工程建設、江河湖庫管理等方面提供決策支撐，為推動洪水高風險區(qū)域的洪水標準修訂、國土空間規(guī)劃、洪水巨災保險制度推廣提供基礎支撐。