一种适用于跨城市应用的卷积神经网络框架，用于评估城市网络中街道级别的洪水风险

《Journal of Environmental Management》：A cross-city transferable convolutional neural network framework for assessing street-scale flood risks in urban networks

AI驱动的卷积神经网络模型通过整合水文气象、地形及城市形态数据，实现了跨区域（深圳至香港）街道级洪水风险评估，揭示了极端降雨下城市内涝的空间异质性与道路网络脆弱性，为差异化防洪策略制定提供技术支撑。

　　城市内涝已成为基础设施和公共安全面临的重要威胁，尤其是在人口密集、城市化进程快速以及气候变化加剧的地区。随着极端天气事件的增多，传统的城市洪水评估方法逐渐暴露出其局限性。本文提出了一种基于人工智能驱动的卷积神经网络（CNN）框架，用于评估街道级别的洪水风险，通过整合水文气象、地形和城市形态等多源数据，实现了对城市内涝问题的更精细分析。这一方法不仅提升了洪水预测的准确性，还展示了深度学习在城市洪水风险评估中的潜力。

城市内涝与河流或海岸洪水不同，其影响更为局部化，特别是在高度城市化的地区，对道路网络的破坏尤为严重。这种破坏不仅影响了交通系统的正常运行，还削弱了城市的整体韧性。近年来，城市内涝的频率和严重程度不断上升，主要原因包括气候变化带来的极端降雨、快速的土地利用和覆盖变化，以及绿地基础设施的破坏，这些因素都会加剧地表径流。尽管已有研究通过水动力模拟和地理信息系统（GIS）方法取得了进展，但这些方法在捕捉街道级别的动态变化和道路特定的脆弱性方面仍存在不足。因此，尽管城市内涝的风险日益受到重视，但具备足够空间分辨率和跨区域适应性的洪水评估工具仍然缺乏，尤其是在道路网络层面，其影响直接决定了城市的运行效率。

传统的洪水风险评估方法主要依赖于历史水文数据、物理模型和GIS空间分析，这些方法虽然在理论上具有较高的可信度，但在实际应用中往往计算复杂，缺乏对快速变化城市环境的实时适应能力。为了解决这一问题，近年来机器学习（ML）技术被广泛应用于洪水风险评估，提供了一种数据驱动的替代方案，能够更有效地捕捉非线性的水文关系。例如，随机森林（Random Forest）、XGBoost和人工神经网络（ANN）等模型已被用于多灾种预测，包括洪水，展现出更高的效率和预测能力。然而，这些模型仍然存在一些局限性，如对人工提取特征的依赖、在不同空间背景下的泛化能力不足，以及由于输入数据的限制导致预测分辨率较低。

深度学习技术的最新进展，特别是卷积神经网络（CNNs），为克服这些挑战提供了新的思路。CNNs能够从高分辨率遥感影像中提取空间特征，整合多源数据，并以较少的人工干预方式建模复杂的城市水文过程。其层级化的特征抽象能力使得CNNs能够识别地表特征与洪水动态之间的非线性关系，从而提高洪水预测的准确性和区域适应性。这些优势使CNNs特别适合用于需要高空间分辨率和跨区域适应性的洪水评估模型。相比于其他机器学习方法，CNNs具备更强的跨区域迁移能力，其学习空间结构的能力使得模型能够在不同地区有效泛化，而无需依赖人工特征选择，也不容易受到空间变化的影响。

目前，基于CNN的洪水预测模型已在区域尺度的洪水地图绘制和跨城市迁移方面展现出一定的应用价值。例如，Wang等人（2020）开发了一种基于长期气候情景的CNN模型，而Yuan等人（2024）则整合了土壤含水量和降雨强度，构建了一个高分辨率的预测框架。此外，Wang等人（2024c）的研究表明，一个在深圳市数据上训练的CNN模型可以准确预测广州市的洪水情景，展示了其强大的空间泛化能力。然而，这些模型大多关注于大范围的洪水淹没区域，难以有效评估街道级别的洪水风险。特别是在城市道路网络的不透水性对局部洪水易发性的指示作用方面，以往的研究往往未能充分挖掘。

因此，本文提出了一种结合CNN与街道级洪水风险评估框架的方法，旨在提升空间分辨率和跨城市适应性。研究的主要目标包括：（1）利用CNN模拟四种设计降雨情景下的洪水淹没情况；（2）整合道路网络数据，构建街道级洪水风险评估系统；（3）通过城市形态和土地利用指标分析洪水风险的空间异质性。为了验证CNN模型的跨城市迁移能力，本文将深圳市的模型应用于香港，一个地理上相邻、气候和城市条件相似但水文数据较少的城市。这一框架不仅支持基础设施层面的适应策略，还为城市洪水建模中的迁移学习方法提供了新的思路。

在具体实施过程中，本文构建了一个多源数据驱动的洪水风险评估框架。该框架包括三个主要部分：数据收集与预处理、城市洪水预测模型以及城市洪水敏感性映射与可视化。数据收集与预处理阶段，整合了包括地形、土地覆盖、三维城市结构、水文气象数据在内的多种信息。这些数据的来源广泛，涵盖了卫星遥感、地面观测、城市规划资料等，为模型的训练和评估提供了坚实的基础。数据预处理过程中，对原始数据进行了标准化处理，确保了不同数据类型的兼容性和一致性，同时通过数据增强技术提升了模型的泛化能力。

城市洪水预测模型是本文研究的核心部分，该模型基于CNN结构，能够自动学习和提取与洪水相关的空间特征。在模型训练过程中，深圳市的数据被用作训练集，而香港的数据则作为验证集。这种训练与验证的分离方式有助于评估模型的跨区域适应能力。此外，为了进一步提升模型的预测精度，本文还引入了多种校正机制，包括对不同降雨情景的模拟和对城市形态特征的敏感性分析。这些校正机制能够有效识别洪水在不同区域的差异性表现，为后续的洪水风险评估提供更精确的预测结果。

在模型验证阶段，本文利用60个官方记录的洪水高风险点进行评估。结果显示，在5年重现期、长时间降雨的情景下，模型预测的洪水深度在这些高风险点上超过75百分位阈值的比例达到了85%，标准偏差仅为0.033 cm，表明模型在空间上的预测精度较高。随着降雨强度和重现期的增大，这一比例略有下降，但在100年重现期、短时间降雨的情景下，仍保持在71.67%，反映出模型在不同降雨情景下的稳定性和适应性。这些结果不仅验证了模型的预测能力，也展示了CNN在处理复杂城市水文问题中的优势。

本文的研究成果对于城市洪水风险评估具有重要的理论和实践意义。首先，它提供了一种基于深度学习的新型评估方法，能够有效提升洪水预测的精度和空间分辨率。其次，该方法强调了城市不同区域在洪水风险上的差异性，为制定针对性的防洪策略提供了科学依据。此外，本文还探讨了模型的跨区域迁移能力，为在数据较少的城市中开展洪水风险评估提供了可行的解决方案。这些贡献不仅丰富了城市洪水评估的理论体系，也为实际防洪工作提供了有力的技术支持。

与其他研究相比，本文的研究在以下几个方面具有显著的创新性。首先，它首次将CNN模型应用于街道级别的洪水风险评估，突破了以往模型在大尺度洪水预测上的局限。其次，本文通过整合城市道路网络数据，构建了一个更加精细的洪水风险评估系统，能够识别出高风险道路段，并为道路网络的规划和应急响应提供参考。此外，本文还通过城市形态和土地利用指标分析了洪水风险的空间异质性，为不同区域的洪水评估提供了更全面的视角。这些创新不仅提升了洪水风险评估的科学性和实用性，也为未来的研究提供了新的方向。

本文的研究成果对于推动城市洪水风险评估的发展具有重要意义。首先，它展示了深度学习技术在城市洪水评估中的巨大潜力，为未来的模型开发提供了新的思路。其次，该方法强调了数据整合的重要性，通过多源数据的融合，提升了模型的预测能力和适应性。此外，本文还提出了跨区域迁移学习的概念，为在数据较少的城市中开展洪水风险评估提供了可行的解决方案。这些成果不仅有助于提高城市防洪能力，也为城市规划和管理提供了科学依据。

总之，本文通过构建基于CNN的街道级洪水风险评估框架，实现了对城市内涝问题的更精确分析。这一方法不仅提升了洪水预测的准确性，还展示了深度学习在城市洪水评估中的应用潜力。同时，该框架强调了不同城市区域在洪水风险上的差异性，为制定针对性的防洪策略提供了科学依据。此外，本文还探讨了模型的跨区域迁移能力，为在数据较少的城市中开展洪水风险评估提供了可行的解决方案。这些研究成果对于提升城市防洪能力、保障公共安全、优化城市规划和管理具有重要的现实意义。