综述：山区洪水韧性：洪水分析方法的全面系统综述

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Mountainous Flood Resilience: A Comprehensive Systematic Review of Flood Analysis Methods

山区洪水模型研究显示81%成果契合气候行动目标，传统工具HEC-RAS/SWAT与机器学习并行发展，但存在高精度模型计算成本高、ML数据不足及区域偏差等问题。提出融合混合AI-物理模型、量子计算加速模拟、数字孪生实时校正及自适应AI框架的创新方案，强调需修订适用于非线性过程的山区水文理论，推动静态模型向动态、透明、可扩展系统转型。

　　

摘要

在气候变化的影响下，山区正经历着越来越频繁且破坏性更强的洪水灾害，这迫切需要我们在数值建模方面取得突破，以减轻相关风险。通过全面的文献计量分析，本研究梳理了山区洪水模型的发展历程，发现81%的相关研究符合气候行动目标。虽然传统的洪水模拟工具（如HEC-RAS和SWAT）目前仍被广泛使用，但自2020年以来机器学习（ML）的应用呈指数级增长。然而，高保真度的流体动力学模型受到高昂计算成本的制约，而机器学习技术则面临数据稀缺和地区特异性偏差的问题。模型结构、参数化以及历史数据可靠性方面的挑战进一步降低了预测的准确性。本研究提出了一个框架，该框架整合了人工智能与物理模型的结合、新兴的计算技术以及自适应系统。具体措施包括：利用物理信息神经网络（PINNs）和迁移学习来应对喜马拉雅等地区的数据稀缺问题；借助基于机器学习的算法和量子计算技术加速气候-洪水联合模拟；以及通过实时数据同化来利用数字孪生技术减少不确定性；此外，还设计了能够根据实时传感器网络动态调整模型的通用人工智能辅助系统。研究强调了需要修正适用于山区的通用水文理论，因为诸如泥石流和雨雪叠加等非线性现象无法用传统理论来解释。通过将文献计量分析结果与前沿技术相结合，本研究为水文学家提供了实用的发展路径，帮助他们选择、改进或设计适用于高山洪水风险管理独特挑战的模型。研究结果倡导从静态模型向自适应、透明且计算可扩展的系统转变，以保护在气候变暖背景下脆弱的社区。