九游娱乐广告:科学周刊模型里输入预测降雨量 就可知西安哪条路将会有积水

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  正值盛夏，雨水多。何时家门口的路会有积水，什么时间需要绕道而行，何时需要转移车辆，要是提前能知道就好了。而这，也是西安理工大学水模拟及灾害管理研究团队研发的一款模型想要解决的问题。

  这款GAST模型的研究目的，就是精准预测洪汛，提前判断危险区域，从而提前采取撤离等应对措施，最大限度减少因洪涝灾害带来的生命财产损失。

  什么是GAST模型呢？它是具有完全自主知识产权的、显卡加速的地表水及其伴随输移过程模型。近日，这一模型亮相全国洪水风险图成果研讨会，记者通过调查了解到，这一模型已为水利、应急、住建等部门所用，并且走出陕西，为全国多个城市筑起防汛“科技屏障”。

  GAST模型的工作原理是什么的？能为大众起到啥作业？近日，华商报大风新闻记者来到西安理工大学，走进旱区水工程生态环境全国重点实验室，专访了西安理工大学旱区水工程生态环境全国重点实验室副主任、教授、博士生导师侯精明。

  侯精明，西安理工大学旱区水工程生态环境全国重点实验室副主任、教授、博士生导师，主要是做水动力模拟、城市水利、洪涝灾害防控等方面的研究。担任中国水利学会城市水利专委会副主任委员、水力学专委会副主任委员，陕西省青科协副主席，西安市青科协副主席。

  负责的科研项目包括国家自然科学基金项目、中德合作国际交流项目、“洪水实时分析模型”“秦汉新城智慧雨洪管理平台”“延河防洪系统模拟优化研究”“亚布力和尚志抽蓄电站溃坝洪水风险分析”等30余项。

  在旱区水工程生态环境全国重点实验室，记者第一要注意到“水模拟及灾害研究”试验区，这里有“循环水箱”“河道”“内湖”“外江”。

  “这一套试验装备模拟了洪水来临，冲击河道，经过水泵调节，让内湖、外江安全泄洪的过程。”侯精明教授一边介绍一边演示。记者看到，当“洪水”哗啦啦地冲刷河道时，内湖很快水位变高，但在水位到达上限之前，经过水泵调节，从外江排出，从刻度高低能够正常的看到水位变化。

  在另外一侧，是一个长长的“水槽”，底部特意放着泥沙，下方是水管管道。“这个能试验多大的水可以带走多少泥沙。”侯精明教授介绍。此外，实验室还有AI智能装备，数字人助手可以帮大家解答诸多防汛疑问，还可以监测汛情、发出警报等。

  在VR区域，华商报大风新闻记者沉浸式体验了小寨区域发生内涝后逃生的过程：眼前，水位慢慢的升高，在指挥人员的号令下，大家都跑向天桥高处。

  随后，侯精明教授向记者介绍并演示了GAST模型，“针对西安市的模型，首先里面会接入大量基础数据，全市地形地势、排水管网等，这一些数据是专业部门提供并结合我们实地踏勘而成的。有了这些基础数据后，天气预报说什么时间西安将有多大的降雨，我们输入预测降雨量，模型就会快速计算出相应的结果，可以显示出什么时间西安哪里容易内涝，哪条路容易积水，屏幕上可以用不一样的颜色标示，这个防洪防汛方案能够在一定程度上帮助职能部门提前部署相应措施。不过，这一切需要一个很重要的前提，就是天气预报数据也要准确。”

  7月14日，西安下暴雨，侯精明教授团队人员分别前往西安小寨、东二环金花隧道、兴庆宫公园、南门沿线等地监测雨量，最后形成相应的监测报告。

  方案提到降雨过程情况：根据雨量监测数据，7月14日17:00-21:25期间累计降雨量为19.0mm。主要降雨自17:50开始，至18:20形成集中降雨过程，约30分钟内降雨量达到18.4mm，占总雨量的96.8%。17:50时段雨量为9.0mm，对应雨强108.0mm/h。此后仅出现零星小雨，说明本次过程具有“维持的时间短、雨量集中、瞬时雨强高”的特点。

  综合判断：本次监测到的降雨总量为19.0mm，约96.8%的雨量集中在约30分钟内，短时强降雨特征突出。兴庆宫公园与仁厚庄南路监测点最大水深为34.3cm，兴庆宫公园南门监测点最大水深10.4cm，前者积水风险和排水压力更大。兴庆宫公园南门监测点积水维持的时间短、退水快；兴庆宫公园与仁厚庄南路监测点退水较慢，降雨结束后仍存在残余水深，建议后续降雨过程中重点加强该点巡查和排水监测。

  “这些信息会增加到洪涝模型里，为下一次提供防洪方案提供信息参考。”侯精明教授说。

  华商报：能否用大白话解释一下GAST模型到底是一款什么样的“防汛工具”，它的核心作用是什么？填补了以往防汛技术的哪些短板？

  侯精明：可以把GAST模型理解成给城市和河流做的一次“洪水彩排”。如果把一场暴雨看成一次考试，那么GAST模型就是提前进行“模拟考试”。它能够在电脑中提前演示洪水的发展过程，预测雨水会流向哪里、哪些地方会积水、河水何时上涨，让防汛部门能够提前准备好，而不是等洪水来了再应对。

  它最大的作用就是把洪水“看得见、算得准、推得快”。不仅仅可以预测洪水的发展过程，还能分析积水深度、淹没范围、维持的时间以及不同防汛措施的效果，为洪水预警、人员转移、工程调度和应急抢险提供科学依据，帮助决策更精准、高效。过去，防汛更多依赖历史经验或局部分析，难以全面反映洪水的真实演变过程。GAST模型能够综合降雨、河道、城市地形和排水系统等多种因素，对洪水进行快速、精准、全过程模拟，实现从“经验防汛”向“科学防汛”“智慧防汛”的转变。总的来说，GAST模型就像防汛工作的“数字沙盘”和“智慧大脑”，让我们也可以在洪水来临之前，提前看到它、分析它、应对它。

  华商报：GAST模型可以覆盖“降雨、径流、管网排水、河道行洪、城市积涝”全流程，通俗来说解决了防汛中的哪些难题？

  侯精明：GAST模型的全称是GPUAccelerated Surface Water FlowandTransportModel，中文可理解为“显卡加速的地表水及其伴随输移过程模型”。它的突出特点是可以把“降雨—径流—管网排水—河道行洪—城市积涝”等过程放在同一个框架下连续计算。通俗来说，就是解决过去防汛中“只看局部、算得不快、系统衔接不准、调度缺少量化依据”的问题，不仅能判断哪里会积水、积多深、持续多久，还能分析水从哪里来、往哪里去，以及闸门、泵站等工程调度措施会产生什么影响，从而为城市防汛预报、风险研判和应急决策提供更科学的支撑。

  侯精明：GAST模型已在全国百余个城市投入防汛实战，主要有三大典型应用场景。

  一是城市内涝预警，西安小寨、西咸新区搭建分钟级精细化预警平台，极端降雨前提前布防，有实际效果的减少积水险情。我详细讲讲大家都熟悉的小寨，小寨区域人口密集大，地形地势、排水管网等因素决定这里是内涝易发区，所以，在暴雨预警后，这个区域是大家格外关注的区域。我们在模型中输入预测降雨量，模型通过AI算法，可以算出小寨区域哪里会积水严重，积水深度会在什么时间达到多少，这样你们可以提前防汛，安全度过当次暴雨。另外，前些年，我们团队助力完成小寨区域防汛改善方案，调整了排洪路径，增设了调节蓄水池，小寨内涝易发情况得到缓解。此外，团队也在宁波、余姚沿海城市模拟暴雨叠加风暴潮，支撑台风季群众转移。

  二是黄土台塬山洪防控，以渭南城郊为例，模型适配塬区陡峻地形，提前预判山洪洪峰抵达时间，既完善群众避险预案，也为山洪治理工程提供设计数据。

  三是流域防洪管控，延河延安段依靠模型排查堤防短板，全国多地还依托它编制标准化洪水风险图，指导防汛预案、物资储备与国土规划。GAST是完全自主可控的国产水动力模型，覆盖预警、调度、工程评估全流程，用我校水利自研技术，为各地搭建数字化防汛科技屏障。

  华商报：除了城市防汛，这款模型在乡村山洪防控、水库河道险情、极端暴雨灾害应对方面，有哪些独特的应用优势？

  侯精明：GAST模型在乡村山洪、水库河道和极端暴雨应对方面同样优势显著。山洪防控上，模型擅长复杂地形急变流与干湿交替模拟，结合机器学习后单场预报仅需数秒，较传统水动力提速数百倍，为群众避险争取宝贵时间。水库河道安全上，支持瞬间/逐步溃坝模拟，已在白格堰塞湖、金平水电站等项目中成功应用，并能绘制避洪转移路线图。极端暴雨应对方面，GPU并行计算使效率提升20倍以上，可实现“降雨—地表—管网—河道”全过程耦合，结合AI提速技术，分钟级给出高分辨率内涝风险图。总之，GAST模型兼具高精度、高效率和全场景覆盖能力，已支撑全国百余个防汛项目，为防灾减灾决策提供较为可靠科学依据。

  华商报：目前GAST模型已实现分钟级高精度预测，未来团队还会对模型进行哪些升级优化？能不能够实现更智能、更精准的防汛预判？未来这款模型是否会拓展更多应用场景？

  侯精明：目前GAST模型已经把传统数小时的模拟计算压缩至分钟、秒级，实现全域高精度洪涝快速预报，有关技术已经落地到城市内涝、中小河流洪水、山洪灾害等多个实战场景中投入使用。

  关于后续团队的优化升级,当前模型本身就已深度嵌入AI加速推演模块，后续会持续完善AI与物理机理耦合的混合预报框架，让卫星遥感全域观测数据、海量历史水文大数据和数值模型形成联动，构建“感知—模拟—预警”完整闭环，让防汛预判更智能、更贴合真实雨情水情。

  应用场景拓展方面，现阶段模型已在城市积涝、河道行洪、溃坝山洪等场景落地实践。下一步我们会稳步拓展适用领域，面向灌区防洪排涝、山区小流域山洪、地下空间防汛、沿海风暴潮等场景开展适配优化，同时面向水利工程调度、国土空间洪涝风险评估、城乡规划防灾等业务延伸配套功能，为不同层级防汛管理、规划研判提供标准化模拟支撑。 华商报大风新闻记者 李明 任婷 通讯员 李博 文/图

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