基于知識圖譜的城市洪澇災害鏈推演及時空特性解析

王浩 杜偉 劉家宏 王佳 梅超

摘要：城市洪澇災害具有鏈式傳播特性，解析城市洪澇災害鏈的傳遞規(guī)律和時空演變特征對于阻斷災害鏈具有重要意義。本研究以鄭州“7·20”特大暴雨洪澇災害中地鐵5號線被淹和京廣快速路隧道被淹2個事件為案例，構建知識圖譜揭示災害鏈傳遞規(guī)律。通過復盤災害鏈的演變過程，從中識別災害鏈中的誘發(fā)點、引爆點、擴散點以及放大點，并著重分析致災機理以及災害鏈的時空特性，以災害曲線形式直觀展示不同災害鏈的影響程度。鄭州“7·20”洪澇災害典型案例解析表明，兩事件存在多個災害鏈阻斷時機，在救災過程中應綜合考慮災前、災中因素的影響，果斷采取斷鏈措施，并且要充分發(fā)揮應急措施的時效性，及時阻斷引爆點和擴散點，降低洪澇災害損失。該方法能夠應用于鏈式災害的復盤，指導分析具體事件的致災機理和救災切入點。

關鍵詞：城市洪澇;災害鏈;知識圖譜;災害鏈傳遞;災害鏈推演;時空特性

中圖分類號：TV122

文獻標志碼：A

文章編號：1001-6791（2024）02-0185-12

收稿日期：2023-09-15;網絡出版日期：2024-02-05

網絡出版地址：https：//link.cnki.net/urlid/32.1309.P.20240203.1910.002

基金項目：國家重點研發(fā)計劃資助項目（2022YFC3090600）;國家自然科學基金資助項目（52192671）

作者簡介：王浩（1953—），男，北京人，中國工程院院士，從事水文水資源方面研究。E-mail：wanghao@iwhr.com

通信作者：劉家宏，E-mail：liujh@iwhr.com

城市洪澇災害是當代全球廣泛關注的重大挑戰(zhàn)之一^［1］。城市化進程加快、氣候變化以及基礎設施老化等問題的逐漸加劇，使得城市洪澇發(fā)生的頻率和嚴重程度不斷上升^［2-4］。城市洪澇災害以及引起的一系列次生災害構成城市洪澇災害鏈，其威脅程度遠高于單一災害^［5-7］。城市洪澇不僅對經濟和社會造成巨大損失，也嚴重威脅著人民的生命安全^［8-9］。例如，2023年7月29日20時至8月2日7時，北京市遭遇歷史罕見特大暴雨，近129萬人受災，因災死亡33人，失蹤18人^［10-11］;2021年7月河南省洪災造成省內1 478.6萬人受災，死亡、失蹤398人，直接經濟損失高達1 200.6億元，其中鄭州市死亡、失蹤380人，占全省95.5%，直接經濟損失409億元，占全省34.1%^［12］。鄭州市地鐵5號線被淹事件和京廣快速路隧道被淹事件受災嚴重且具有典型的鏈式傳播特性。鄭州市地鐵5號線全線被水淹沒，造成14人死亡，5人受傷^［13］;京廣快速路隧道內及其附近被淹車輛共247輛，6人遇難。城市洪澇頻率與強度的不斷增加，導致城市洪澇鏈生災害風險加劇^［14］。城市防汛部門需采取更有效的措施降低災害鏈帶來的損失^［15-16］。

明晰災害鏈的時空特性能夠有效提高洪澇預警和響應的有效性，降低洪澇災害發(fā)展過程的不確定性^［17］，為斷鏈措施提供有效的切入點，指導災中應急措施。Chen等^［18］基于分層建模理論，提出了一種自上向下的復雜災害鏈演化過程建模方法，實現了復雜災害鏈的語義描述;Wang等^［19］將暴雨強度、環(huán)境因素和次生地質災害形成過程作為輸入變量，逐步計算了次生地質災害的災害值，發(fā)現次生地質災害的特征可以反映災害鏈放大破壞的特點;張社榮等^［20］提出基于統(tǒng)一場景的重力壩極端動力災害鏈傳遞混合模擬方法，根據包括洪水災害在內的災害鏈傳遞連續(xù)性模擬，能夠獲取洪水流量、流速等災害損失評估參數及洪災仿真預演視景?？傮w來看，目前針對災害鏈的研究偏重于解析災害鏈的因果關系和邏輯結構，缺乏對整個災害鏈時空特性的分析，預警的時效性和精準性不足，在指導公眾有效避險時效率不高^［16-20］。城市洪澇災害鏈推演涉及復雜的事件傳遞關系，知識圖譜是一種反應實體關系的語義網絡，因此，可通過知識圖譜以多個三元組的形式來描述災害鏈各事件的屬性關系^［21］，直觀展示災害鏈中各環(huán)節(jié)的致災方式，推演鏈式傳遞過程。

本文首先梳理典型城市洪澇鏈生災害事件，分析城市洪澇災害鏈傳遞規(guī)律。在此基礎上，基于知識圖譜分析鄭州“7·20”特大暴雨洪澇災害中地鐵5號線被淹和京廣快速路隧道被淹2個主要事件的因果關系以及時空特性，剖析災害鏈阻斷措施面臨的主要瓶頸，提出災害鏈斷鏈總體思路，為提高城市洪澇預警及時性和響應有效性提供基礎支撐。

1 典型城市洪澇事件災害鏈特性分析

災害鏈由致災因子、孕災環(huán)境和承災體等構成^［22］。其中，承災體的災害損失具有多種表現形式，包括可預見、不可預見、有形、無形、經濟損失、非經濟損失等^［23-24］。分別從公眾生命安全和經濟財產安全2個角度來分析國內外典型洪澇事件的災害鏈特性，如表1所示。

災害鏈特性主要表現為交通環(huán)境脆弱性、居住環(huán)境易澇性以及經濟活動受阻等方面，在城市區(qū)域主要的損失類型包括經濟損失和人員損失。經濟財產安全方面，極端降雨導致交通設施破壞、交通中斷、生命線設施中斷等，產生直接經濟損失，而交通的中斷不可避免地會影響當地經濟活動，產生間接經濟損失^［25］。交通環(huán)境、居住環(huán)境、公共場所環(huán)境等都構成經濟財產安全的孕災環(huán)境。人員損失方面，交通系統(tǒng)中的道路、橋涵、隧道以及生命線設施被淹可能威脅公眾生命安全，例如，鄭州“7·20”期間京廣快速路隧道受淹曾導致6人溺亡的不幸事件;生命線設施方面的供水、供電中斷等也會對居民的生命健康造成影響。此外，房屋坍塌/被淹、地下室/地鐵等易澇設施被淹，也是造成人員損失的重要原因^［26-27］?；谝陨戏治?，城市洪澇威脅公眾生命安全的主要孕災環(huán)境是交通環(huán)境和居住環(huán)境。在交通系統(tǒng)中，人群作為承災體通過地鐵、駕車等方式出行，與致災因子相遇引發(fā)洪澇災害損失;在居住場所中，致災因子將受災人群居住的各種場所轉變?yōu)樵袨沫h(huán)境，威脅公眾生命安全。

2 城市洪澇災害鏈知識圖譜構建

Neo4j作為一種知識圖譜的圖數據庫，提供優(yōu)化的關系遍歷執(zhí)行算法，具有多種驅動語言支持，并且用戶界面友好、數據語義描述豐富，已被使用在構建災害鏈網絡、分析致災機理等相關研究中^［28-30］。通過Neo4j的Match語句可實現災害鏈知識圖譜的繪制。知識圖譜所需數據來自國務院災害調查組的《河南鄭州“7·20”特大暴雨災害調查報告》^［12］。

2.1 鄭州地鐵5號線被淹災害鏈

將災害鏈中模式層構建分為災害屬性、災害鏈中事件、災害鏈外事件、斷鏈措施以及事件屬性5類，構建了災害鏈知識圖譜。災害的屬性主要考慮災害構成屬性，即致災因子、承災體、孕災環(huán)境等;災害鏈中事件是災害鏈的傳播節(jié)點，比如配電設施被淹、列車迫停等經濟損失以及由此鏈式引發(fā)的人員傷亡;災害鏈外事件是加劇災害損失的關鍵因素，例如違規(guī)設計或停運指令延遲發(fā)布，這些鏈外事件影響著災害鏈能否傳遞以及災害損失的大小;斷鏈措施是阻斷災害鏈傳播的方式，例如采取應急方案、及時救援;事件屬性描述事件的屬性值，主要涉及災害鏈中事件、災害鏈外事件以及斷鏈措施的發(fā)生時間。其中災害鏈外事件與斷鏈措施都可分為災前、災中兩部分分析。由圖1可知，洪災發(fā)生后，災前因素會影響災前、災中斷鏈措施的有效性，導致應急響應遲緩，難以發(fā)揮原有的減災效果；而災中因素會降低防汛部門救援效率而加劇災情。此事件災害鏈鏈式影響復雜，涉及因素多，斷鏈難度大，而災前的預防措施覆蓋面廣，能夠有效降低潛在風險，是限制災損的有效防汛方式。

2.2 京廣快速路隧道被淹災害鏈

由圖2可知，鄭州京廣快速路隧道淹沒事件中，極端降雨作為致災因子使隧道淹沒而產生孕災環(huán)境，人和車輛作為主要承災體由于車輛擁堵難以轉移，最終產生災害損失。因此，災害損失加劇的原因是災中斷鏈措施未采取或采取不及時，具體表現為車輛擁堵在隧道中難以疏導。京廣快速路隧道區(qū)域附近被淹車輛共247輛，其中隧道周邊道路142輛，這表明隧道內外都存在擁堵情況且擁堵時間長，在災害鏈傳播過程中交通疏導難度愈發(fā)增加。

3 城市洪澇災害鏈推演及時空特性解析

時空特性分析能夠還原災害鏈中各事件的“時間先后順序”和“相對位置關系”，實現災害演變過程復盤，從而提供采取有效斷鏈措施的時間區(qū)間和空間位置，指導應急響應措施。

3.1 城市洪澇災害鏈推演

從知識圖譜中抽離出與災害鏈鏈式傳遞相關的核心節(jié)點開展災害鏈推演。根據各事件對后續(xù)的具體影響，可分為誘發(fā)點、引爆點、擴散點以及放大點。誘發(fā)點為誘發(fā)一系列洪澇災害的根本原因，多為城市洪澇原生災害的起始端;引爆點為引發(fā)城市洪澇風險并極大增加災害損失的單元，即將原本有風險但無災損的承災體轉化為有災損的承災體，引爆潛在風險的單元;擴散點為引發(fā)已形成洪澇災害一系列次生災害的單元;放大點為擴大城市洪澇災害鏈已有損失的單元。

鄭州地鐵5號線被淹事件災害鏈推演如圖3所示。暴雨產生的洪水是災害鏈的誘發(fā)點。隨著誘發(fā)點產生的洪澇災害風險的不斷提高，鄭州市氣象局截至16：01已發(fā)布了5次預警信息，此時若能采取相應措施，可避免引爆點的產生，但因未按照預案及時響應錯過了預警時效性最有效的階段。災害鏈被引爆后，產生“多米諾效應”，災害損失爆發(fā)式增長，出現擴散點和放大點，在事件中表現為“應急方案未啟動”以及“停運指令發(fā)布不及時”導致地鐵放行，從而加劇災害損失。在災害演變的13個事件節(jié)點中，災害鏈中擴散點和放大點數量都為6個，占比最高。其中，擴散點多向傳播，引發(fā)次生災害，增加承災體種類與數量;而放大點進一步加劇災害損失。并且擴散點和放大點表現出“疊加”的特性。比如道路被淹、地鐵被淹事件，既是擴散點，又是放大點，既增加災害鏈的復雜性，又加劇災害損失程度。

鄭州京廣快速路隧道被淹事件災害鏈推演如圖4所示。暴雨產生的洪水是災害鏈的誘發(fā)點，隨著致災因子強度提高，道路與隧道形成積水，車輛難以通行。因此，疏導交通不及時是此次事件的引爆點。車輛擁堵無法快速緩解，隧道內車輛無法駛出，隧道被淹時受災車輛難以及時駛離?！败囕v擁堵、交警無法到達、交通疏導不及時”3部分之間存在“循環(huán)放大效應”，在采取措施阻斷災害鏈前，隨著隧道內淹沒水深的不斷上升，交通疏導的有效性愈發(fā)降低，車輛擁堵情況將更加嚴重，交警也更難以到達現場疏導交通。在“循環(huán)放大效應”中放大點不斷加劇引爆點嚴重程度，使得救災工作難以開展，救災難度顯著提高。

綜合分析，兩事件誘發(fā)點都是暴雨引發(fā)的洪水，導致道路和隧道積水、交通受阻，成為潛在的災害源，并且未及時采取相應的措施成為引爆點。兩事件的擴散點和放大點存在表現差異：地鐵事件中，承災體種類更多，災害鏈主要通過傳播擴散增加災害損失；而在隧道被淹事件中，車輛擁堵、交警無法到達、交通疏導不及時形成“循環(huán)放大效應”，災害鏈主要通過放大災害鏈某一節(jié)點增加損失。

3.2 災害鏈時空特性解析

圖5展示了鄭州地鐵5號線事件災害鏈的時空特性。從時間特性分析，15：09五龍口停車場大門擋水板被沖毀，雨洪水灌入停車場;16：00—17：00鄭州市中心城區(qū)1 h降水量達到201.9 mm^［31］，雨洪水沖毀停車場圍墻，灌入地鐵隧道，使得17：47地鐵失電停運、列車被淹且位置難以救援;18：04地鐵公司發(fā)布停運指令，避免災害損失加劇;18：40乘客打開車門自發(fā)逃離，因水流太大太急一度退回車內。當地消防部門和醫(yī)務人員在接到救援消息后，立即展開救援行動。直至21：00左右，成功救出500多人，盡管救援及時，但仍有14人死亡，5人受傷^［32］。從空間特性分析，中心城區(qū)洪澇災害易損性較強^［33］，洪水灌入地鐵隧道后，沙口站和海灘寺之間開始積水;當列車離開站臺，進入兩站臺間積水地段后，退行約30 m時列車失電迫停，但位置標高相較于原位置卻低了75 cm，進一步提高災害風險。結合2個特性分析，17：00前地鐵事件存在潛在風險，17：00后的極端降雨作為致災因子極大提高了災害擴大化的概率。地鐵被淹后，人作為主要承災體，被迫置于難以救援的孕災環(huán)境，使得潛在風險轉化為實際損失。斷鏈措施最有效的切入點位于15：09停車場大門擋水板被沖毀前后。停車場擋水板沖毀前，可根據預警信息實施預案，開展檢查巡視;停車場擋水板沖毀后，立刻開展有效的應急處置，包括排查風險、列車停運、乘客疏散等措施。

圖6展示了鄭州京廣快速路隧道事件災害鏈的時空特性。從時間特性分析，3條隧道進水時間并不集中，北隧道15：14首先進水，16：00左右中隧道、南隧道進水;16：20中隧道匝道大面積進水，并向南北兩側漫延;這導致3條隧道被淹的時間點集中在17：30左右;而車輛擁堵于15：38左右開始，此時車輛已經受到隧道內積水影響，到中隧道匝道大面積進水期間42 min，理論上存在阻斷災害鏈的可能性。但此次洪災涉及區(qū)域廣，多個區(qū)域均需要交警疏導受淹路段交通，防汛部門或交通部門難以及時響應。從空間特性分析，整個隧道北低南高，積水首先在北隧道開始，且北隧道的淹沒水深大于其他2條隧道;此后的大面積進水發(fā)生在中隧道北部，進一步提高了北隧道的風險。因此，盡管3條隧道最終都被洪水淹沒，但只有北隧道發(fā)生了亡人事件。結合2個特性分析，地勢低的北隧道首先進水被淹，隨后在北隧道發(fā)生車輛擁堵，且未能及時疏散人群^［34］，導致人與車輛等承災體停留時間過長，16：20大量洪水從中隧道進入北隧道，并且降雨強度大，此時人和車輛的總體風險程度急劇上升，產生一系列災害損失^［35］。斷鏈措施執(zhí)行最有效的切入點位于15：38車輛擁堵發(fā)生后，應盡快于北隧道疏導交通，及時關閉隧道，必要時積極引導人群舍棄車輛等財產，向高地勢的安全地區(qū)撤離。

綜合分析，兩事件共性在于時間特性上都存在一定的預警響應時機，但未能及時響應預警導致引爆點產生而擴大災害損失；不同在于，地鐵5號線事件的救災強調災前采取預案和應急處置的時機，京廣快速路隧道事件則強調災中車輛擁堵發(fā)生后的疏導交通、關閉隧道、盡快引導人群撤離等措施。

4 城市洪澇災害鏈斷鏈總體思路

基于上述斷鏈切入點位置和災害鏈推演結果，開展多情景災害鏈推演假設，分析救災措施執(zhí)行時間對災害鏈損失的影響，以災害鏈鏈式傳播長、承災體種類復雜的地鐵5號線被淹事件為例，如圖7所示。

圖7中，包含4種情景下的災害鏈傳播，其中災害鏈C是鄭州地鐵5號線淹沒事件實際發(fā)生的災害鏈，災害鏈A、B、D為模擬推演假設。按照巡視預案響應、按照應急方案響應、及時救援是區(qū)分4條災害鏈的3個關鍵事件，分別涉及引爆點、擴散點、放大點。當斷鏈措施未采取或采取不及時，不能有效切斷災害鏈時，災害鏈將持續(xù)鏈式傳播至災害結束，此時洪澇災害損失將向最大化方向發(fā)展。而應急響應措施及時阻斷災害鏈，則能有效控制災害損失擴大。災害損失能夠直觀反映不同災害鏈的損失程度，從而更好地評估災害的影響，具體可參考S型曲線^［36］，多情景災害鏈模擬綜合損失曲線如圖8所示。

圖8中，當控制引爆點后，根據《國家城市軌道交通運營突發(fā)事件應急預案》，將采取現場疏散、乘客轉運等多種應急響應措施，之后擴散點和放大點無法損害已經脫離孕災環(huán)境的承災體，可有效控制災害損失發(fā)展。隨著斷鏈措施不斷滯后，洪澇災害在鏈式傳播中不斷疊加放大，擴散點會產生新的擴散點或放大點，災害損失持續(xù)加劇。

在災害鏈演變過程中，要發(fā)揮應急管理制度在洪澇災害中的指導作用，在有效的預警和響應范圍內采取斷鏈措施，優(yōu)先按照預案響應等措施避免災害鏈引爆點的產生。隨著采取斷鏈措施時間的滯后，擴散點和放大點涉及的承災體數量和種類增多，開展全面救災工作的難度愈發(fā)增加，此時應以生命安全為優(yōu)先項，阻斷相關的擴散點，采取應急措施避免人員傷亡。

5 結語

本文首先通過梳理典型城市洪澇災害鏈事件，識別了交通道路、交通系統(tǒng)、生命線設施等主要承災體及其災害鏈傳遞和損失特性。其次，以鄭州“7·20”特大暴雨洪澇災害中地鐵5號線被淹事件、京廣快速路隧道被淹事件為案例，提出了誘發(fā)點、引爆點、擴散點以及放大點等災害鏈關鍵節(jié)點，基于知識圖譜分析了災害鏈的因果關系和邏輯結構，結果表明在救災過程中應綜合考慮災前、災中因素的影響，避免應急響應措施遲緩，防控引爆點和擴散點，從而降低洪澇災害損失;在此基礎上，解析了2個案例的災害鏈時空演變特性，識別了阻斷災害鏈的有效切入點。最后，以鄭州地鐵5號線被淹事件為例，推演了4種可能的災害鏈發(fā)展場景，提出了不同應急響應時間和災害鏈阻斷措施影響下的綜合損失參考曲線，為城市洪澇災害鏈阻斷提供科技支撐。下一步，在本研究基礎上加強災害鏈損失的量化分析，為城市洪澇災害鏈的動態(tài)評估和阻斷提供更多的數據基礎。

參考文獻：

［1］張紅萍，李敏，賀瑞敏，等.城市洪澇模擬應用場景及相應技術策略［J］.水科學進展，2022，33（3）：452-461.（ZHANG H P，LI M，HE R M，et al.Application scenarios and corresponding technical strategies of urban flood modeling［J］.Advances in Water Science，2022，33（3）：452-461.（in Chinese））

［2］O′DONNELL E C，THORNE C R.Drivers of future urban flood risk［J］.Philosophical Transactions Series A，Mathematical，Physical，and Engineering Sciences，2020，378（2168）：20190216.

［3］MA Y，CUI Y T，TAN H G，et al.Case study：diagnosing China′s prevailing urban flooding：causes，challenges，and solutions［J］.Journal of Flood Risk Management，2022，15（3）：e12822.

［4］PARK K，LEE M H.The development and application of the urban flood risk assessment model for reflecting upon urban planning elements［J］.Water，2019，11（5）：920.

［5］劉永志，唐雯雯，張文婷，等.基于災害鏈的洪澇災害風險分析綜述［J］.水資源保護，2021，37（1）：20-27.（LIU Y Z，TANG W W，ZHANG W T，et al.Review of flood disaster risk analysis based on disaster chain［J］.Water Resources Protection，2021，37（1）：20-27.（in Chinese））

［6］劉家宏，梅超，劉宏偉，等.特大城市外洪內澇災害鏈聯防聯控關鍵科學技術問題［J］.水科學進展，2023，34（2）：172-181.（LIU J H，MEI C，LIU H W，et al.Key scientific and technological issues of joint prevention and control of river flood and urban waterlogging disaster chain in megacities［J］.Advances in Water Science，2023，34（2）：172-181.（in Chinese））

［7］LIU W，HE S M.Dynamic simulation of a mountain disaster chain：landslides，barrier lakes，and outburst floods［J］.Natural Hazards，2018，90（2）：757-775.

［8］LI Y，ZHOU W H，SHEN P.Flood risk assessment of loss of life for a coastal city under the compound effect of storm surge and rainfall［J］.Urban Climate，2023，47：101396.

［9］WANG H L，HU Y X，GUO Y，et al.Urban flood forecasting based on the coupling of numerical weather model and stormwater model：a case study of Zhengzhou City［J］.Journal of Hydrology：Regional Studies，2022，39：100985.

［10］劉家宏，裴羽佳，梅超，等.鄭州“7·20”特大暴雨內澇成因及災害防控［J］.鄭州大學學報（工學版），2023，44（2）：38-45.（LIU J H，PEI Y J，MEI C，et al.Waterlogging cause and disaster prevention and control of “7·20” torrential rain in Zhengzhou［J］.Journal of Zhengzhou University （Engineering Science），2023，44（2）：38-45.（in Chinese））

［11］王小杰，夏軍強，董柏良，等.基于匯水區(qū)分級劃分的城市洪澇模擬［J］.水科學進展，2022，33（2）：196-207.（WANG X J，XIA J Q，DONG B L，et al.Simulation of urban flood using the SWMM with the hierarchical catchment partition method［J］.Advances in Water Science，2022，33（2）：196-207.（in Chinese））

［12］中華人民共和國應急管理部.河南鄭州“7·20”特大暴雨災害調查報告［R/OL］.（2022-01-21）［2023-05-10］.https：∥www.mem.gov.cn/gk/sgcc/tbzdsgdcbg/202201/P020220121639049697767.pdf.（Ministry of emergency management of the People′s Republic of China.Investigation report on “7·20” rainstorm disaster in Zhengzhou City，Henan Province［R/OL］.（2022-1-21）［2023-5-10］.https：∥www.mem.gov.cn/gk/sgcc/tbzdsgdcbg/202201/P020220121639049697767.pdf.（in Chinese））

［13］ZHENG Q，SHEN S L，ZHOU A N，et al.Inundation risk assessment based on G-DEMATEL-AHP and its application to Zhengzhou flooding disaster［J］.Sustainable Cities and Society，2022，86：104138.

［14］TOM R O，GEORGE K O，JOANES A O，et al.Review of flood modelling and models in developing cities and informal settlements：a case of Nairobi City［J］.Journal of Hydrology：Regional Studies，2022，43：101188.

［15］QI W C，MA C，XU H S，et al.A comprehensive analysis method of spatial prioritization for urban flood management based on source tracking［J］.Ecological Indicators，2022，135：108565.

［16］ZANG Y W，MENG Y，GUAN X J，et al.Study on urban flood early warning system considering flood loss［J］.International Journal of Disaster Risk Reduction，2022，77：103042.

［17］GU Y，CHEN Y B，SUN H Z，et al.Remote sensing-supported flood forecasting of urbanized watersheds：a case study in Southern China［J］.Remote Sensing，2022，14（23）：6129.

［18］CHEN Y J，ZHANG J，ZHOU A C，et al.A modeling method for a disaster chain：taking the coal mining subsidence chain as an example［J］.Human and Ecological Risk Assessment，2018，24（5）：1388-1408.

［19］WANG Q Y，HOU J D.Hazard assessment of rainstorm-geohazard disaster chain based on multiple scenarios［J］.Natural Hazards，2023，118（1）：589-610.

［20］張社榮，張耀飛，王超，等.基于統(tǒng)一場景的重力壩極端動力災害鏈傳遞混合模擬方法［J］.水利水電科技進展，2023，43（6）：1-9.（ZHANG S R，ZHANG Y F，WANG C，et al.Hybrid simulation method of extreme dynamic disaster chain transfer for gravity dams based on unified scene［J］.Advances in Science and Technology of Water Resources，2023，43（6）：1-9.（in Chinese））

［21］杜志強，李鈺，張葉廷，等.自然災害應急知識圖譜構建方法研究［J］.武漢大學學報（信息科學版），2020，45（9）：1344-1355.（DU Z Q，LI Y，ZHANG Y T，et al.Knowledge graph construction method on natural disaster emergency［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University，2020，45（9）：1344-1355.（in Chinese））

［22］LI C L，SUN N，LU Y H，et al.Review on urban flood risk assessment［J］.Sustainability，2022，15（1）：765.

［23］高凱，楊志勇，高希超，等.城市洪澇損失評估方法綜述［J］.水利水電技術，2021，52（4）：57-68.（GAO K，YANG Z Y，GAO X C，et al.A review of the evaluation methods of urban flood loss［J］.Water Resources and Hydropower Engineering，2021，52（4）：57-68.（in Chinese））

［24］王寶華，付強，謝永剛，等.國內外洪水災害經濟損失評估方法綜述［J］.災害學，2007，22（3）：95-99.（WANG B H，FU Q，XIE Y G，et al.A review on evaluation method of economic loss of flood in the world［J］.Journal of Catastrophology，2007，22（3）：95-99.（in Chinese））

［25］DING W，WU J D.Interregional economic impacts of an extreme storm flood scenario considering transportation interruption：a case study of Shanghai，China［J］.Sustainable Cities and Society，2023，88：104296.

［26］WAN MOHTAR W H M，ABDULLAH J，ABDUL MAULUD K N，et al.Urban flash flood index based on historical rainfall events［J］.Sustainable Cities and Society，2020，56：102088.

［27］郭元，王路瑤，陳能志，等.極端降水下的城市地表-地下空間洪澇過程模擬［J］.水科學進展，2023，34（2）：209-217.（GUO Y，WANG L Y，CHEN N Z，et al.Simulation of the flood process in urban surface-underground space under extreme rainfall［J］.Advances in Water Science，2023，34（2）：209-217.（in Chinese））

［28］王浩學，王興隆.基于Neo4j的語言學術語知識圖譜構建研究［J］.中國科技術語，2023，25（3）：18-26.（WANG H X，WANG X L.Graph construction of linguistic term knowledge based on Neo4j［J］.China Terminology，2023，25（3）：18-26.（in Chinese））

［29］朱海銘，林廣發(fā)，張明鋒，等.基于災害風險普查知識庫的臺風災害鏈知識圖譜構建［J］.災害學，2024，39（1）：1-12.（ZHU H M，LIN G F，ZHANG M F，et al.Construction of typhoon disaster chain knowledge graph based on disaster risk survey knowledge base［J］.Journal of Catastrophology，2024，39（1）：1-12.（in Chinese））

［30］許強，崔圣華，黃維，等.面向工程地質領域的滑坡知識圖譜構建方法研究［J］.武漢大學學報（信息科學版），2023，48（10）：1601-1615.（XU Q，CUI S H，HUANG W，et al.Construction of a landslide knowledge graph in the field of engineering geology［J］.Geomatics and Information Science of Wuhan University，2023，48（10）：1601-1615.（in Chinese））

［31］LI Y，YE S S，WU Q Z，et al.Analysis and countermeasures of the “7·20” flood in Zhengzhou［J］.Journal of Asian Architecture and Building Engineering，2023，22（6）：3782-3798.

［32］YANG H，ZHAO L S，CHEN J.Metro system inundation in Zhengzhou，Henan Province，China［J］.Sustainability，2022，14（15）：9292.

［33］WU Z N，SHEN Y X，WANG H L.Assessing urban areas′ vulnerability to flood disaster based on text data：a case study in Zhengzhou City［J］.Sustainability，2019，11（17）：4548.

［34］閻沁琳，杜二虎，鄭春苗.城市洪澇災害應急疏散模擬及其效率-公平權衡分析［J］.水科學進展，2023，34（3）：409-417.（YAN Q L，DU E H，ZHENG C M.Urban flood emergency evacuation simulation and its efficiency-fairness tradeoff analysis［J］.Advances in Water Science，2023，34（3）：409-417.（in Chinese））

［35］DONG B L，XIA J Q，LI Q J，et al.Risk assessment for people and vehicles in an extreme urban flood：case study of the “7·20” flood event in Zhengzhou，China［J］.International Journal of Disaster Risk Reduction，2022，80：103205.

［36］陳敏建，周飛，馬靜，等.水害損失函數與洪澇損失評估［J］.水利學報，2015，46（8）：883-891.（CHEN M J，ZHOU F，MA J，et al.Water-induced disaster damage function and flood and water-logging damage assessment［J］.Journal of Hydraulic Engineering，2015，46（8）：883-891.（in Chinese））

Derivation and transmission analysis of urban flood disaster chain

based on knowledge graph

The study is financially supported by the National Key R&D Program of China （No.2022YFC3090600） and the National Natural Science Foundation of China （No.52192671）.

WANG Hao^1，2，DU Wei³，LIU Jiahong^1，2，WANG Jia^1，2，MEI Chao^1，2

（1. State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin，China Institute of Water Resources and

Hydropower Research，Beijing 100038，China;

2. Key Laboratory of River Basin Digital Twinning of Ministry of Water

Resources（Preparation），Beijing 100038，China;

3. Faculty of Architecture，Civil and Transportation Engineering，

Beijing University of Technology，Beijing 100124，China）

Abstract：Urban flood disasters exhibit chain-like propagation characteristics，and analyzing the transmission laws and spatiotemporal evolution features of urban flood disaster chains is of significant importance for disrupting the disaster chain.This study aims to use two events from the “7·20” unprecedented heavy rain and flood disaster in Zhengzhou—the flooding of metro line 5 and the flooding of the Beijing-Guangzhou expressway tunnel—as case studies.A knowledge graph was constructed to reveal the transmission laws of the disaster chain.By reviewing the evolution process of the disaster chain，triggering points，detonation points，diffusion points，and amplification points within the disaster chain were identified.The study focused on analyzing the disaster-causing mechanisms and spatiotemporal characteristics of the disaster chain，presenting the impact levels of different disaster chains in the form of disaster curves.Analysis of typical cases of the “7·20” flood disaster in Zhengzhou indicates that there were several chances to break the disaster chains in both events.In the disaster relief process，the influence of pre-disaster and in-disaster factors should be comprehensively considered，and decisive measures should be taken to break the chain.It is crucial to fully leverage the timeliness of emergency measures，promptly block detonation and diffusion points，and reduce losses from flood disasters.This method can be applied to the retrospective analysis of chain-like disasters，guiding the analysis of the disaster-causing mechanisms and entry points for disaster relief in specific events.

Key words：urban flooding;disaster chain;knowledge graph;disaster chain propagation;disaster chain deduction;spatiotemporal characteristics