基于数字孪生城市内涝实时模拟预警系统构建

作　　者： 张润学

摘　　要： 在全球气候变化与快速城市化背景下，城市内涝问题日益突出。传统内涝模拟方法受限于静态参数与边界条件，难以满足实时预警的精度和时效要求。为此，文章提出了一种融合数字孪生（DT）与实时数据同化（DA）技术的城市内涝动态模拟与智能预警系统架构。首先，构建包含地表地形、地下管网和水文地质参数的全要素数字孪生底座；其次，基于集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）算法，建立水动力模型与物联网监测数据的实时同化机制，动态修正模型状态与参数；最后，采用深度学习算法构建分级预警策略。在中国南方某高密度城区的实证分析显示，系统可提前 2 小时预测内涝水位，平均绝对误差（MAE）低于 0.05 米，纳什效率系数（NSE）达到 0.92，性能显著优于传统开环模拟模式，为城市防汛提供了精准决策支持。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-05