中国是世界上受洪涝灾害影响最严重的国家之一！
近十年我国洪涝灾害年均造成约3000万人次 受灾，直接经济损失超2000亿元 ，占自然灾害总损失的35%以上。每一次暴雨预警背后，都是千万家庭对安全的担忧；每一场洪水退去后，都需投入巨大资源重建家园。
对此，我们研发了针对流域洪水灾害的动力学仿真模型，希望可以基于动力波水流扩展模型实现大范围流域洪水的模拟，用于对流域或区域尺度的地表水与地下水动态过程进行仿真分析，同时还可以叠加道路、建筑、交通设施等承灾体数据进行脆弱性分析。在极端天气频发的当下，可以利用提前预测到的气象条件，模拟洪水的影响范围和严重程度，做好预案应对汛情，为灾害的闭环防治提供支持！
流域洪水为动态演示效果
我们进行了大量的调研、实验以及参数率定，最终完成流域洪水方仿真模型的基本功能研发。下面就为大家介绍下流域洪水动力学仿真分析模型背后的研发历程。
一、模型原理
首先需要清楚掌握模型的工作原理。本模型是以网格单元(DEM)为基本计算单元，输入地形、降雨、蒸发数据，以及边界条件(如边界类型、条件类型[可变流量or固定水位]、流量数据等)，通过计算输出一系列灾害地图，并生成连贯的动画，实现在真实地形上对洪水淹没范围和水深的动态模拟。
二、模型参数
掌握了模型原理，就可以知道地形、降雨、上游河道入流等是导致流域洪水形成和加速蔓延的核心诱因，其他的影响因素还包括水位、水深、河床形态等，将其抽象成输入和输出参数：
输入参数或文件
输出控制参数
#对以上参数感兴趣的朋友可以扫描文末二维码联系客服咨询哦
三、模型精度验证
要训练出一个合格的灾害仿真模型，需要对模型进行多次实验完成精度验证，以确保模型可以满足大多数情况的监测预警需求；本次实验将以**"2019年5月密苏里河流域洪水事件"**为样本进行实验。
在实验中，我们采用了3DEP的10米分辨率DEM，面积约为360平方公里，用6个流量监测站 数据作为模拟输入数据，包括上游06601200站点、下游06610000站点，以及06602400、06607500、06608500、06609500等4个沿河站点，降雨包含从2019-03-10到2019-03-21共286个时刻空间分布的数据。曼宁系数全区域统一设为0.04 ，模拟时长1036800秒 ，每3600秒输出一次结果。
本模型模拟的2019年5月密苏里河流域洪水事件
#图中蓝色表示模拟和卫星影像共同的区域，绿色表示模拟特有的区域，红色表示卫星影像特有的区域。
基于卫星影像重分类的洪水区域
将FI（突发性指数：是衡量河流流量"忽高忽低、暴涨暴跌"特性的指标）作为流域洪水模型评估指数：
FI=A / (A+B+C)
其中，A是正确模拟的像元数，B是模拟的但不是实际的像元数，C是实际淹没的但模拟没有的像元数。计算图1的FI指数为74.532%。
经过多轮调试后，精度验证完成，最终获得模型运行效果如下方视频所示：
#本案例仅用作功能性测试，因此没有处理美国地区平面坐标转球面坐标的偏移问题，敬请谅解。
四、模型在实际管理中的应用
完成了精度验证，算是基本跑通了技术路线。在验证时所采用的数据都是由研发人员根据参数表一点点配置出来的，如果在模型实际应用中，将参数全部交给用户自主配置，这无疑会增加用户使用产品的难度，并且体验感和效果都会很差。
01、上传文件驱动
因此在实际的功能设计中，我们为了兼顾仿真效果和用户数据制作度的平衡，将部分参数进行简化，最终用户只需要上传下图中的DEM栅格文件即可驱动模型：
用户自行制作数据上传，分析结果更精确
02、框选范围驱动
我们在文件驱动功能的基础上，做了进一步升级，用户只需要在地图上直接框选**"模拟区域"**就可以实现模拟，这样大大提高了操作的便利性，降低了对专业的依赖。
支持用户直接在地图上划定分析范围，操作更简便
现在，让我们将目光拉回到今年7月23-29日，北京特大暴雨洪涝灾害事件，历史罕见，破坏性极大！其中，密云区是受灾最严重的地区之一！据初步统计，全区17个镇162个村受灾，约11.3万群众受灾，因灾死亡37人，其中含太师屯镇养老照料中心31人。
#从图像上看黑色区域都是水，可以比较直观地看到陆地区域有不少已经被水覆盖了
下面，我们就选取"太师屯镇"作为案例，分析本次暴雨洪涝对太师屯镇的影响范围和程度。
在上述的文章中，已经介绍了分析范围的绘制，接下来就是配置参数，本次模拟将引用以下数据(从公开渠道获取)。
2025年7月23日14时至28日07时，密云区平均降雨312.3毫米，最大累计降水出现在朱家峪站，达522.2毫米，最大小时雨强83.9毫米，出现在黄土梁站。------数据来源：《北京日报网》
降雨参数配置
下面，一起来看看模型对本次流域洪水的仿真分析结果模拟：
密云区洪涝模拟（红圈处为太师屯镇）
#从视频中可以看出，模型根据降雨量，计算出了大致的洪水淹没范围、深度和水流速度。
在实际应用中，用户还可以在仿真模拟基础上，进行**"承灾体脆弱性分析"**：用户可以上传承灾体数据（包括建筑、道路、居民点等），用来分析当洪水的蔓延是否会影响到某个承灾体，并对其造成物理破坏，最终显示统计信息（如下图所示）。同时管理者可以看到承灾体在地图上的分布，从而对人员转移、河道整治等防汛预案的制定提供科学可靠的依据。
灾损统计
此外，以下功能也将在后续的版本中逐步上线：
01、防洪工程措施评估
用户可以在进行参数配置时，在模拟区域中添加防洪工程（如堤防、拦水坝等）。系统将快速模拟并对比**"有工程"**与"**无工程"**情景下的洪水淹没范围、水深和流速变化，为防洪预案提供定量依据。
02、疏散模拟
在预案制定时，也可以先给定洪水的到达时间，系统可结合路网模型，分析不同居民点的最佳疏散路径和所需时间，并标识出可能被洪水淹没的危险路线，从而生成一个最优的疏散方案。
Mapmost Risklnsight 预见风险，智慧决策
未来，模型还将支持：接入实时气象数据，对洪水进行预演，并将洪水演进的真实时间进行刻画，如当前的演进过程对应的是真实时间的多少分多少秒；此外，用户还可以框选一个区域，系统自动计算并展示该区域内的最大淹没面积、平均水深、受影响人口/房屋数量等统计信息，帮助管理者对该区域的预计受灾情况有一个直观的理解。
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