基于EL-LS需求紧迫度与改进NSGA-II的城市防洪物资精细化调配框架研究

针对城市洪涝灾害中物资调配的精准性与时效性难题，郑州大学团队提出融合经济-生命损失(EL-LS)需求紧迫度评估与改进NSGA-II算法的防洪物资调配框架。该研究通过构建多目标优化模型（最小化损失/时间、最大化调配集中度），实现物资分配效率提升78%，损失降低34.97-56.58%，为极端洪灾情境下的预防性资源调度提供新范式。

　　

在全球气候变化背景下，城市洪涝灾害正以超乎预期的频率和强度侵袭人类社会。2021年郑州"7·20"特大暴雨造成380人伤亡、409亿元经济损失的惨痛案例，暴露出传统灾后救援模式在极端事件中的局限性。更严峻的是，IPCC第六次评估报告预警未来极端天气事件将持续加剧，而现有研究多聚焦灾后物资分配，忽视预防性调度的关键价值。当防洪物资储备无法满足突发需求时，简单按距离优先的分配原则可能导致高价值区域（如商业中心）因位置偏远而得不到保护，造成不可逆的经济与生命损失。

郑州大学研究团队在《Sustainable Cities and Society》发表的研究，创新性地从灾害链阻断视角构建预防性防洪物资调配体系。该研究突破性地整合水文模拟、多目标优化与改进遗传算法三大技术：基于Jialu河流域1078 km²的洪水演进模拟（MAE<20%，NSE>0.8），首创经济-生命损失(EL-LS)双维度需求紧迫度量化方法；采用改进NSGA-II算法（优化种群初始化与自适应交叉变异概率）求解包含物资总量、分配中心容量等约束的三目标模型；通过郑州城区案例验证，对比Equal Urgency、TOPSIS等传统方法。

【研究结果】

1. 模型验证：洪水模拟模型经2019年8月1日暴雨事件验证，Zhongmou水文站流量过程线拟合度达行业标准（MAE 18.7%，NSE 0.82），确保物资需求计算的可靠性。

2. 算法改进：融合佳点集初始化与问题特征的自适应NSGA-II，较传统算法收敛速度提升78%，有效避免高维解空间下的局部最优陷阱。

3. 调配效能：EL-LS框架使物资分配损失较均等紧迫度法降低56.58%，较TOPSIS和聚类法分别降低42.17%和34.97%，商业区等高风险区域获配量提升2.3倍。

4. 临界阈值：揭示郑州城区防洪物资需求突变的临界降雨重现期为20年一遇，为应急预案分级提供科学依据。

【结论与意义】
该研究开创性地将防灾关口前移，通过EL-LS量化模型破解了"重灾区域难识别"的困境，改进算法则解决了大规模调配的"维度灾难"问题。实践层面，34.97-56.58%的损失降幅证实预防性调配对极端洪灾的减灾有效性；方法论层面，自适应NSGA-II为高维应急决策提供普适性求解工具。研究不仅为郑州等特大城市提供具体实施方案，其"模拟-评估-优化"框架更可拓展至地震、火灾等多灾种应急管理领域。未来需进一步整合实时降雨预报与动态物资调度，以应对气候变化下的不确定性挑战。