1. 浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院)
2. 浙江省水利防灾减灾重点实验室
3. 河海大学水文水资源学院
4. 南京水利科学研究院
Published:2026
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唐雯雯, 刘立军, 张文婷, et al. 耦合物理机制和数据驱动的城市洪涝潮淹没快速模拟[J]. 2026, (2): 16-21.
DOI:
唐雯雯, 刘立军, 张文婷, et al. 耦合物理机制和数据驱动的城市洪涝潮淹没快速模拟[J]. 2026, (2): 16-21. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250518.
城市洪水突发性强、损失巨大
传统的基于物理机制的水动力学洪水淹没模拟方法存在建模复杂、计算耗时等缺陷。为了满足城市洪涝潮灾害快速预报预警需求
尝试采用耦合物理机制和数据驱动的方法
以沿海洪涝高风险城市——浙江省临海市为例进行实证研究
利用基于物理机制的水动力学模型构建大规模样本集
建立洪水淹没深度学习模型
并开展洪水淹没深度学习模型精度评价及性能分析。研究结果表明
与水动力模型相比
耦合模型可以敏感地捕捉洪水演进过程中产生的洪水动态变化
高效准确地模拟淹没水深。由于计算效率高、性能优越和建模过程简单
研究结果有望为洪水淹没的实时短临预报提供支持。
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