洪涝灾害怎么自救，洪涝如何避险

在城市公共区域，一旦暴雨来袭，如果排水不及时，低洼处容易形成渍水。目前普遍的做法是通过人工巡查或安装视频设备进行实时监控，在积水形成时进行处置。随着人工智能的兴起，通过AI技术建立了一套暴雨内涝预测系统，可以提前预测内涝的形成时间和深度。

作为“AI+城市治理”的应用场景，成都超算中心联合清华大学R&D团队，于近日建成“成都暴雨内涝预测系统”并投入使用。暴雨来临时，系统会“开动脑筋”，结合降雨量等数据，提前计算出渍水深度，反馈给相关部门，以便提前应对。

“算法优化正在进行中。”成都超算中心ai技术团队负责人柴华近日在接受红星采访时表示，成都暴雨内涝预测系统已覆盖成都中心城区20多个大型场馆，未来将推动应用场景落地相关区(市)、县、市(州)及成都以外城市，服务智慧城市建设。

▲成都暴雨内涝预报系统的一个大数据模型背后

让降雨、地形、管网信息“跑起来”

水往下流，市内部分公共区域遭遇暴雨袭击。在持续水流的作用下，一些有坡度的地方会形成积水。随着水流量的增加，积水会不断扩散，直至形成沟槽，成为静态渍水。如果不及时采取排水措施，将会影响人们的出行和交通安全。

柴华介绍，之前处理城市内涝的方式大多是“后处理”。“事后处置”可以改成“事前预测”吗？这个问题一度引起很多城市的思考。

在人工智能技术的帮助下，建立一个算法模型来预测城市内涝，这已经成为清华大学一个研发团队的主要方向。“清华大学的R&D团队在模拟城市内涝方面进行了一些早期的技术研发。随着数据的积累和计算能力需求的剧增，我们最终携手成都超算中心，搭建了这套可以在短时间内实现高精度城市内涝预测的系统。”柴华说。

这个系统是如何工作的？采访中，柴华通过可视化页面向记者展示了其运行状态。通过电脑登录系统后，页面上显示出一张成都市中心城区的卫星地图，地图上标有许多点，点上显示有红色或蓝色的圆形图标。在暴雨情况下，红色或蓝色图标将代表不同程度的降雨。点击一个圆形图标，就会显示该点降雨量的实时数据和模拟的地面积水数据，这些数据会及时反馈给相关部门，以便提前采取措施应对可能出现的城市内涝。

“红色图标表示某点水位已超过1米，蓝色图标表示水位未达到1米。”柴华说，整个系统是一个大数据模型，收集相关部门提供的点雨量、地形、排水管网等信息，综合这些信息模拟分析洪水。对于一些复杂的地形信息，它会去现场做一些实地测量。

“一旦暴雨来袭，系统中提前设置的相关点位会实时收到气象部门提供的降雨信息。我们会将这些信息与点的坡度、管网大小等信息综合分析，通过一套算法求解出某一点的水流速度、积水时间、积水深度。”柴华说。

推断大雨的后果

最快在2~3分钟内计算出渍水点的渍水深度。

柴华介绍，通过数据建模的手段，收集暴雨、地形、管网等信息。暴雨来袭时，按降雨量启动计算状态。暴雨期间，还可以根据降雨量进行实时计算，持续输出点位积水模拟数据，便于相关部门及时采取应对措施。

成都市暴雨内涝预报系统的技术逻辑是通过一套算法计算出相关坡点单位时间内一定规模的降雨形成的积水量，不仅能给出城市内涝形成前的积水深度模拟数据，还能连续给出暴雨过程中内涝点的水位变化数据，实现滚动“播报”。

“通过相关参数和时间轴的设置，可以在短时间内实现大规模并行计算。从工作效率来看，在并行计算资源量足够大的前提下，最快2到3分钟就可以推导出相关点的水深数据。”柴华透露，算法是由高性能计算技术和人工智能技术驱动的。

推演毕竟是一种模拟。如何保证计算结果的准确性？对此，柴华举例说:“比如系统模拟结果显示某点水深5米，而现场监控视频显示水深只有1.5米。这时候就需要对算法模型进行微调，也就是通常所说的‘训练’，不断优化调整人工智能神经网络的参数，得到最优解。”

除了上述案例所代表的“AI+城市治理”，成都正在发力抢占人工智能产业。8月初，《成都市加快大模型创新应用推动人工智能产业高质量发展的若干措施》出台。除了“AI+城市治理”的应用场景，成都市“AI+医疗”、“AI+金融”、“AI+交通”、“AI+科研”等应用场景建设将获得政策支持。

随着人工智能应用场景的拓展，产业规模也越来越大。公开资料显示，今年上半年成都人工智能产业规模达424亿元，同比增长36.9%。成都还提出，今年力争培育5家国家级人工智能专业“小巨人”企业、1家上市企业、10家规范企业，人工智能产业规模超过700亿元。

这意味着需要更多的市场参与者来创造人工智能应用场景，实现技术“变现”。目前，来自清华大学和成都超算中心的10多个技术团队每天都在优化成都暴雨内涝预测系统的算法。

柴华谈到了团队的下一步计划。他说，该系统实现了成都20多个大型体育场馆的渍水数据模拟计算和实时预测。随着技术成熟度的提高，将向成都市内相关区(市)县、市(州)及成都市外城市提供“AI+城市治理”服务。

红星新闻记者叶燕问宋佳

编辑陈