简介： 由于极端天气的发生和人口的增长，使世界各地城市中本不完备的现有排水基础设施更加不堪重负，由此导致的洪涝灾害不仅会造成财产和基础设施损失，还会影响人身安全，阻碍经济发展。
由于极端天气的发生和人口的增长，使世界各地城市中本不完备的现有排水基础设施更加不堪重负，由此导致的洪涝灾害不仅会造成财产和基础设施损失，还会影响人身安全，阻碍经济发展。
2015 年联合国报告称，在过去十年中，洪灾占全世界记录的所有自然灾害的 43%，影响人口达 23 亿，造成了 6,620 亿美元的经济损失。而且，这一情况正变得越来越糟。据经济合作与发展组织 (OECD) 报告称，在 2000-2009 这十年间全世界发生洪灾的次数较前十年间几乎翻了一番。
由于气候变化导致出现极端天气和海平面上升，这也加剧了洪灾风险，特别是在沿海和低洼地区。与此同时，洪灾区和沿海地区人口数量的持续增长，让本就极其严峻的形势进一步恶化。据预测，到 2030 年，全球将有大约一半的人口生活在距离海岸线 100 公里以内的地区。
为了应对这些威胁，各城市正在努力通过数据驱动的规划、开发和运营来提高抗洪能力。为实现这一目标，一些城市通过使用数字孪生技术来提高当前基础设施的适应力，从而支持持续发展和未来规划。
数字孪生
数字孪生模型是实体资产、流程或系统的虚拟表示。城市数字孪生模型可为参与洪灾风险评估、灾害预防、响应、灾后恢复和减灾的城市机构提供准确、可靠的数据。用户可借助其中包含的信息，对长期城市规划、时间紧迫的应急响应等一系列活动进行分析并做出明智决策。
数字孪生模型基于多来源并持续更新的数据进行创建，这使其不同于静态三维模型。此外，如今城市正利用云服务、物联网、传感器、RFID 和智能手机，将数字孪生模型更新为几近实时的城市状态。利用这些更新，城市可以使用数字孪生模型更好地管理和优化基础设施资产。
创建洪灾适应力模型
要创建数字孪生模型提高洪灾适应力，需要将城市级别的实景建模、三维测绘和洪灾建模集成到一起。得出的洪灾适应力模型可用于分析、模拟、可视化和信息交流。
首先，使用实景建模和三维测绘软件，借助无人机拍摄的重叠影像和地面影像，辅以必要的激光扫描，可以生成高分辨率的城市级别三维实景模型。实景模型/格网信息按空间进行了分类，这意味着网格化城市景观中的各个建筑物、地块和其他要素是与地表适用的 GIS 数据关联在一起的。这也就生成了原始的工程级别实景模型，该模型具有足够的分辨率和可扩展性，可以放大某个区域并脱离网格直接执行工程工作。关键的一点是，这一实景模型包括数字地形数据，这是所有水文模拟的基础。
其次，通过为相关区域（无论是整座城市还是其中的一小部分）设置计算网格，可以创建洪灾适应力模型。然后，使用洪灾模拟所用的数据填充此计算网格。数字地形数据可以从实景模型中直接获取，为洪灾建模软件提供精确的地表数据，并为查看洪灾模拟提供实景环境。实景模型还可用于识别街道、人行道、绿地、树木和洪灾适应力模型所需的其他信息。洪灾软件使用数字模型来模拟一系列的水力和水文过程，包括降雨、渗入、地表径流、渠道流量和地下水流量。此洪灾适应力模型可与污水和雨水管网模型集成，动态模拟城市雨水水流和排水状况，以及风暴潮所引起的沿海地区洪涝情况。
数字孪生模型还可以结合与最新气象数据、当前水文条件和现有基础设施资产的运营状况等相关的实时信息源。这些信息源可能包括最近的降雨量、当前的河流流速、水泵的工作状态等。此外，由于如今手机和社交媒体的普及率很高，甚至可以利用它们作为现场信息源，记录当地街道和潮汐涨潮信息，用以支持与洪涝灾害相关的危机管理。根据多个来源（例如传感器、持续勘测或 GIS 更新）的信息不断地刷新模型，来显示城市现状。
使用洪灾适应力模型
洪灾适应力模型支持与洪灾评估、预防和响应相关的各种活动。该模型可用于评估河流或沿海洪灾范围、计算河流的运输能力、测试基础设施的抗灾能力，或评估当前洪水区的土地利用策略。
洪水模型的主要用途之一是模拟假设情景，显示洪灾对房屋、财产、街道和基础设施的影响。这些模拟可用于确定现有条件下的洪灾风险，并评估提议的减灾策略。
例如，城市可以模拟洪灾发生期间的河流流量，并对比建筑物数据（如财产价值）根据洪灾范围进行损失分析。据此反馈信息，规划师可以使用软件的内置建模工具制定减灾措施（例如加高堤坝，增大雨水系统容量，或提高环保屋顶和透水路面的使用率），并重新运行模拟来测试规划师所提议的减灾措施是否有效。
针对日常运作和应急响应，相关机构可以使用连续运行的可操作洪水模型来预测和减轻洪灾的影响。这些可操作模型根据来自观测和预测的天气状况、水库水位、水文站数据以及雷达和卫星图像的最新信息进行更新。通过将这些信息绑定到单一系统中并配合使用洪灾适应力模型，城市能够准确预测未来数小时或几天的情况。然后，可以利用这些可操作系统产生的信息，采取以下措施来实现抗洪减灾：
· 采取积极措施，例如在洪水波到来之前排水，以增加水库的蓄水能力
· 采取预防性措施，例如安装临时防洪设施
· 发送预警信息
洪灾适应力模型还可显示城市周边地区环境模拟，这也有助于更好地传播信息。将这些信息以简单易懂的方式传达和直观呈现出来，可以帮助利益相关方就城市规划和基础设施建设提议作出决策，也可以让市民参与公共宣传工作。
结论
数字孪生模型可以全方位展示出环境中各方面的状况，来支持抗洪规划，以及城市基础设施的持续管理和运营。此外，利用这些直观表达出来的可操作信息还可以帮助利益相关方做出更明智的决策，避免在设计或施工过程中浪费不必要的人力物力。数字孪生模型为城市优化市政基础设施资产性能和采取积极措施进行抗洪规划提供了绝佳机会。
有关 Bentley 解决方案如何实施数字孪生技术和提高洪灾适应力的详细信息，请访问https://www.bentley.com/zh/campaigns/digital-cities/flood-resilience-digital-twin
