一种基于数值模拟的数字孪生技术，用于在台风或风暴情况下监测城市洪水

《Environmental Modelling & Software》：A numerical modelling-supported digital twin for urban floods monitoring in typhoon or storm scenario

数字孪生框架融合高精度水文模型与实时可视化平台，解决城市内涝预测与动态决策难题。研究提出三层架构：数据采集层整合多源信息，建模层实现地表-地下水流耦合模拟，可视化层支持交互式网页展示，并通过澳门台风案例验证其有效性。

　　

唐尧艾|梁高|尹先飞|杜浩轩|李庆彪|张宏才

中国澳门特别行政区澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室与海洋科学技术系

摘要

数字孪生技术实现了参与式系统评估和决策制定，建立了虚拟系统与现实世界城市运营之间的双向连接。然而，其在城市洪水治理中的广泛应用仍面临将基于物理原理的洪水预测与可扩展可视化平台结合的持续挑战。本研究提出了一种高保真的水动力数字孪生框架，通过交互式界面将实时预测数据可视化平台与数值城市洪水模型相结合。该框架包括：（1）数据采集层，负责将各种输入整合到专用数据库中；（2）建模层，利用数值模拟进行高精度洪水预测；（3）可视化层，将输出结果转换为可解释的网页格式。用户可通过网页界面上传降雨量和风暴数据，并启动城市洪水模拟，从而实现设计风暴或热带场景下的实时洪水预测。该框架的可行性通过2017年台风“哈图”期间对澳门半岛的应用得到了验证。将数值模型整合到数字孪生系统中，创建了一个智能决策支持框架，能够实现实时水动力预测和动态场景可视化。

引言

过去50年来，短期气候事件占自然灾害事件总数的64%，导致近60%的人口受到影响（Bakhtiari等人，2023年）。其中，洪水是最频繁且最具破坏性的灾害之一（《1995-2015年与天气相关的灾害的人类成本》|联合国减灾署，2015年），尤其是在沿海城市地区（Chen等人，2015年）。城市地区遭遇洪水的频率不断增加，可能导致低洼地区的建筑物和基础设施被淹没和损坏。洪水不仅受地形和不透水表面的影响，还受城市排水系统性能的影响。因此，捕捉地下管道网络中的水流过程并利用系统模型分析地表水流与管道水流之间的相互作用至关重要。数值模型在预测复合洪水灾害方面已被证明是有效的（Du等人，2024年；Gao等人，2023年）。机器学习方法也可用于预测易受洪水影响的区域和地下管道的效率，从而进一步支持决策制定和洪水风险管理（Nathali Silva等人，2017年；Sharifi等人，2024年）。然而，现有预测系统中缺乏直观的可视化手段，这凸显了在城市洪水治理中应用数字孪生的必要性。

数字孪生是其物理对应物的虚拟动态副本，能够实现实时监控、支持决策过程并便于操作控制（Friederich等人，2022年；Rasheed等人，2020年；VanDerHorn & Mahadevan，2021年）。数字孪生技术为概念化、比较和协作提供了强大的框架，使从相对低效的物理领域向更优化的数字环境过渡成为可能（Grieves和Vickers，2017年；Xia等人，2022年）。许多数字孪生应用已在不同行业成功实施，包括产品设计、生产、预测和健康管理等领域（Botín-Sanabria等人，2022年；Fawad等人，2025年；Tao等人，2019年；Weil等人，2023年）。在城市水资源管理方面，动态数字孪生模型通过采用实时观测或洪水灾害模拟，成为提升雨水基础设施安全设计的先进工具。其核心功能是提供全面的数据支持和决策辅助（Friederich等人，2022年）。因此，需要整合能够利用实时测量和建模预测来预测未来情景的有效模型（Maimour等人，2024年）。

根据以往的研究，水力基础设施的数字孪生技术可以利用模型数据集成来检测运行异常并估计未监控的系统状态，从而实现实时决策（Wu等人，2023年；Bartos和Kerkez，2021年）。这一能力通过自动化警报和控制措施促进了主动的洪水风险缓解（Naderi和Shojaei，2023年；Sadler等人，2020年）。Park等人（2024年）通过整合实时气象、地形和排水网络数据以及社区反馈，提出了一个多利益相关者的数字孪生框架，以提高城市韧性。Roudbari等人（2024年）利用图神经网络（GNNs）开发了一个数字孪生平台，用于分析城市排水系统内的空间依赖性。

构建数字孪生平台可以采用多种系统架构（Segovia和Garcia-Alfaro，2022年；Schlenger等人，2025年），可以分为三层、四层或五层。Lin和Cheung（2020年）提出了一个用于地下停车场复杂监控和控制的数字孪生系统，该系统采用四层架构：传感器层、数据库层、应用层和展示层。Lu等人（2020年）以西剑桥为例，设计了建筑和城市层面的数字孪生系统，该架构包括四层：数据采集、传输与存储、建模与分析以及可视化。地理信息系统（GIS）的整合使得数字洪水地图的开发成为可能，这些地图以结构化的数字格式存储和分析洪水数据（Luo等人，2022年；Bakhtiari等人，2023年）。尽管数字孪生在雨水管理中的推广日益增多，但在设计和实际应用方面仍存在显著差距。一个关键的未解决挑战是在以洪水为导向的数字孪生架构中有效耦合城市表面特征与地下排水网络。关于地理空间数据转换为网页可视化的研究还不够充分。此外，很少有研究评估数字孪生在结合城市洪水数值模型方面的性能。

本研究提出了一个集成的数值建模和可视化框架，旨在系统地解决地表径流与地下排水网络之间的时空耦合问题。该框架开发了一种自动转换工具，能够无缝提取和整合洪水信息及数值结果到三层数字孪生平台中，将地理数据格式转换为与可视化界面兼容的JavaScript对象表示法（JSON）文件。本文的其余部分结构如下：第2节全面介绍了促进数字孪生发展的系统架构；第3节将详细阐述所选案例研究及其发展过程；第4节讨论了数字孪生在城市洪水管理中的重要性；第5节提出了实际应用的建议、系统的局限性以及未来研究的方向。

数字孪生平台系统架构

为了提高数据处理效率和可视化质量，该架构基于三层结构：数据采集与存储、数据建模与分析以及数据整合与可视化，如图1所示。数据采集与存储层负责从各种来源（包括地理调查、气象站和水文测量）收集、标准化和存储原始数据，并整合多种数据集（如城市数据）

数字孪生系统开发案例研究

2017年太平洋台风季节袭击澳门的最强风暴“哈图”被选为案例研究。该平台提供了可视化地理空间数据的功能，并能创建具有高性能图形的交互式应用程序。它兼容主流浏览器，如Chrome和Safari。此外，对于站点数据，平台提供了多种交互式和可定制的图表类型。平台使用JSON作为数据格式

讨论

专门为城市洪水设计的数字孪生平台在洪水灾害研究领域很少被提及。同样，专注于城市洪水的平台也很少。本研究旨在弥合这两个领域之间的研究差距，使缺乏可视化的数值模拟实现更清晰、更直观的可视化。通过良好的洪水模型可视化，模拟结果可以清晰全面地呈现。

结论

数字孪生的应用已成为城市基础设施领域的变革性方法。本研究通过三个主要贡献推动了该领域的发展：（1）开发了用于验证水力数字孪生性能的数值模拟框架；（2）创建了解决地表城市特征与地下排水网络之间相互依赖性的时空耦合机制；（3）实现了自动化

CRediT作者贡献声明

唐尧艾：撰写——审稿与编辑、原始草稿撰写、软件开发、方法论设计、数据整理、验证、可视化。梁高：监督、资金获取、概念构思、项目管理、资源协调、撰写——审稿与编辑。尹先飞：撰写——审稿与编辑。杜浩轩：撰写——审稿与编辑。李庆彪：撰写——审稿与编辑。张宏才：撰写——审稿与编辑。

致谢

本文得到了澳门特别行政区科学技术发展基金（文件编号：001/2024/SKL、0029/2022/A1、0033/2024/RIA1、0030/2025/AFJ）、国家自然科学基金（52209118）以及UM Research的资助（文件编号：MYRG-GRG2023-00052-IOTSC-UMDF、MYRG-GRG2025-00105-IOTSC）。部分工作在澳门大学SICC完成，该机构得到了SKL-IOTSC的支持。作者对这些财政支持表示衷心感谢。