近年来,在气候变化与城市化快速发展的共同影响下,城市洪涝灾害频发,其致灾机理、成灾模式等也发生了显著变化,洪涝灾害问题成为制约城市发展、影响人民生命财产安全及社会经济发展的主要因素。因此,城市洪涝灾害治理与防控、信息化智慧化应急管理水平提升也成为政府管理人员及学术界日益关注的热点问题,开展洪涝灾害避险路径规划研究则是提升灾害应急处置能力,提升城市洪涝灾害预报预警信息化智慧化水平的重要体现。在目前避险路径规划的相关研究中,由于受到洪涝灾害信息获取等方面的缺失,致使在算法研发中数据先验性不足,成为研究洪涝灾害情景避险路径规划的一个重要限制因素。随着计算机技术的发展,二维水动力学模型因其具有较强的物理过程机制,已成为开展洪涝过程预报及灾害管理的重要技术手段。基于城市雨洪过程数值模型的预报结果以解决避险路径规划中数据先验性不足的问题,从而开展更为深入的研究,对洪涝灾害应急管理具有较强的理论意义及实际意义。论文以高效高精度城市雨洪过程数值模型为基础,主要内容及成果如下:1、建立高效高精度城市洪涝数值模型针对城市雨洪过程中产汇流机制以及精细地形对汇流过程的影响进行分析,高精度的模型输入数据是保证模拟计算准确性的首要条件,引入基于无人机载激光雷达技术、正射/倾斜摄影测量技术、降雨及下渗数据测量技术等实现高精度地形输入数据采集;从降雨产流、地表汇流、数值求解格式及GPU加速技术阐述城市雨洪过程数值模型的构建;此外,引入了行人及车辆等不同承灾体的失稳及涉水风险评估方法。最终搭建了集高分辨率基础数据采集、城市雨洪数值模型及风险评估方法为一体的高效高分辨率城市雨洪模型构建及模拟计算框架,为避险规划研究提供理论及数据基础。2、构建基于格网的行人疏散过程模拟方法以洪涝灾害情景下行人疏散过程为研究对象,提出基于格网的行人疏散过程模拟框架,该框架结合洪涝灾害的动态演进过程、元胞自动机模型以及人工智能蜂群算法。构建地理元胞自动机模型,精准捕捉洪涝动态变化情况,并对数据进行存储与更新;结合人工蜂群智能算法中群体模拟的优势以及其分散式和自组织的特征,实现了行人在洪涝灾害疏散过程中撤离、失稳以及绕行等现象的模拟。选用Shopping Centre地区以及Senigallia地区的两个片区尺度作为算例,模拟计算不同初始人数下行人疏散过程,并分别分析了各算例的疏散效率、失稳率等关键指标。3、构建基于路网的避险路径规划方法以洪涝灾害情景下的行人、车辆等避险路径规划为研究对象,提出基于路网的避险路径规划框架,该框架结合城市雨洪过程数值模型、路网拓扑结构演变以及最短路径规划方法。同时以路网有效节点率及有效路段率为变量,构建了基于系统机能曲线的路网抗涝韧性评估方法。在经典路径规划算法Dijkstra算法与Floyd算法的基础上,同时创建了考虑洪涝风险的静态避险路径规划以及考虑洪涝风险演变的动态避险路径规划方法。4、面向流域洪水及城市内涝不同情景的避险路径规划应用研究以Morpeth漫滩洪水灾害与沣西新城内涝灾害为例,分别根据其洪涝灾害形式以及洪涝灾害应急管理中的主要面向对象,建立面向行人及救援车辆的避险路径规划场景。量化对比分析了行人失稳风险评估方法,同时也对比分析了 Dijkstra算法与Floyd算法在计算效率方面的不同。建立不同洪涝灾害情景,分析计算了各场景下路径规划距离、通行时间等指标,综合对比了静态与动态路径规划算法在计算耗时方面的区别,为本地区的洪涝灾害应急管理提供了技术支撑。