基于K近邻和水动力模型的城市内涝快速预报

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城市内涝快速预报是降低内涝风险和保护人民财产安全的重要措施。本文通过水动力模型模拟各量级降雨情况下的城市内涝演变过程,再以内涝演变过程数据作为K近邻算法机器学习模型的训练集进行模型训练,采用大气数值模式预报降雨驱动经过训练的K近邻法机器学习模型进行城市内涝快速预报。并以陕西省秦汉新城为研究区域,通过三场实测降雨检验快速预报模型的预报性能。结果表明:该模型可在17秒内快速预测出城市内涝积水,预报内涝积水面积平均误差不超过8%,积水量及积水深度平均误差不超过15%,可见该模型预报性能较好,可增强城市防灾减灾能力,有效降低生命财产损失。
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