综述：人工智能增强城市排水系统韧性的综合评述

《ACS ES&T Engineering》：Enhancement of Urban Drainage System Resilience by Artificial Intelligence: A Comprehensive Review

本综述系统探讨了人工智能（AI）技术在城市排水系统（UDSs）韧性提升中的应用，重点分析了AI在洪水建模、系统诊断与实时控制等方面的前沿进展，并指出深度学习算法（如LSTM、DRL、GNN）的巨大潜力及当前研究多处于早期阶段。文章进一步提出了数据增强、算法模型、可解释性、系统安全与数字孪生五个关键研究方向，强调了非技术因素（如数据获取、人才培养、法规支持）对AI实际应用的重要性，为构建韧性可持续的城市水系统提供了创新视角。

　　

人工智能技术赋能城市排水系统韧性提升

引言背景

面对气候变化与快速城市化带来的不确定性，城市基础设施的韧性建设变得至关重要。城市排水系统（UDSs）作为关键组成部分，其稳定运行直接关系到城市公共安全与可持续发展。近年来，人工智能（AI）技术为解决UDSs面临的复杂挑战提供了新的思路与方法。

AI在城市排水系统中的核心应用领域

本综述聚焦于三大核心应用领域。首先是AI支持的城市洪水建模，利用深度学习算法（如长短期记忆网络LSTM）对降雨径流等复杂过程进行高精度模拟与预测，为洪水预警提供关键依据。其次是系统诊断技术，通过数据驱动方法实现对UDSs运行状态的实时监测与故障识别，有助于及时发现管道淤积、设备老化等问题。第三是实时控制（RTC）策略，基于深度强化学习（DRL）等算法动态调节泵站、闸门等设施，优化系统整体性能，提升应对极端天气事件的能力。

面临的挑战与未来研究方向

尽管AI技术展现出巨大潜力，但大多数研究仍处于早期阶段，尚未在工程实践中广泛实施。综述指出了五大关键研究方向以推动实际应用：数据增强（解决数据稀缺与质量问题）、算法与模型创新（如图神经网络GNN在处理管网拓扑结构上的优势）、模型可解释性（增强决策透明度与可信度）、系统安全性（防范网络攻击等风险）以及数字孪生（构建虚拟系统实现精准映射与仿真）。这些领域被认为是未来取得突破的重点。

超越技术的应用前提

技术的成功应用离不开多方面支撑。数据采集与高效利用是基础，需要完善监测网络并开发高效数据处理流程。专业人才的培养至关重要，需具备交叉学科知识。此外，法规政策支持与经济可持续性也是确保AI技术在现有UDSs中落地生根不可或缺的条件。

总结展望

人工智能为增强城市排水系统韧性开辟了富有前景的道路。通过深化算法研究、夯实数据基础、关注系统安全并构建协同推进机制，AI技术有望在构建韧性、可持续的城市水系统中发挥核心作用，有效应对未来不确定性挑战。