第1章 绪论
1.1我国洪涝灾害概况
1.1.1我国洪涝灾害演变特征
政府间气候变化专门委员会发布第六次评估报告综合报告《气候变化2023》指出，2011年至2020年全球地表温度比1850年至1900年升高了1.1℃；温室气体的持续排放将导致全球气温未来进一步升高，全球温升幅度预估会在2021年至2040年内达到1.5℃[1]。在全世界范围内，各类自然灾害发生频率增加明显，对人类的生命财产安全造成了严重威胁。全球灾害数据平台（Global Disaster Data Platform）的自然灾害统计数据显示，2011年至2020年期间，全球主要自然灾害共发生2984起，造成的直接经济损失约为1545.95亿美元。在这些自然灾害中，洪涝灾害发生次数所占比例高达47.45%，是*为频发的自然灾害，其造成的经济损失约为349.29亿美元，占比达到了22.59%，仅次于热带风暴，可以说洪涝灾害已经变成世界范围内*频发、*严重的自然灾害之一[2，3]。根据紧急灾难数据库，2000年至2023年期间，全球共发生4014起洪涝灾害事件，比前20年几乎增加了2倍。
《中国气候变化蓝皮书（2023）》显示，1901年至2022年，我国地表年平均气温呈显著上升趋势，平均每10年升高0.16℃，高于同期全球平均升温水平。1961～2021年，中国平均年降水量呈增加趋势，平均每10年增加5.5毫米；2012年以来年降水量持续偏多。1961年至2022年，我国极端日降水量事件平均每10年增多18站日，我国年累计暴雨（日降水量≥50毫米）站日数平均每10年增加4.2%[4]。《中国气候公报》统计显示，2012年以来，极端日降水量事件频次大部分高于1961年以来的常年值（图1.1）。降水量的增加意味着城市内涝、洪涝灾害等风险不断加剧[5]。中华人民共和国住房和城乡建设部2010年对全国351个城市开展的内涝专项调研结果显示，2008～2010年，有62%的城市发生过不同程度的内涝，其中内涝灾害超过3次的城市有137个，内涝灾害*大积水深度超过50厘米的城市占74.6%，积水深度超过15厘米的城市超过90%，积水时间超过半小时的城市占78.9%[6]。
图1.12012～2023年中国年累计暴雨站日数及极端日降水量事件频次
从空间尺度分析，我国洪涝灾害总体上呈现出南重北轻、中东部重西部轻的空间分布格局。我国重大洪涝灾害的形成易受地理环境的影响，其中海陆交错带多受风暴影响，导致东南季风活动区易发生重大洪涝灾害。区域上，我国东南和华中沿海地区（珠江流域、长江流域以及淮海河流域）为重大洪涝多发区，平均2～3年出现1～2次重大洪涝灾害；东北（松花江、辽河）、江南部分地区（汉水）和四川盆地为重大洪涝次多发区；云贵高原和黄河中游为重大洪涝少发区；西北大部分地区、青藏高原、内蒙古大部分地区为重大洪涝*少发区。东北和江南部分地区（松花江、辽河、汉水和四川盆地）为次多灾区，平均3～5年出现1次；云贵高原和黄河中游为少涝区；西北大部分地区、青藏高原、内蒙古大部分地区为洪涝*少区[7]。虽然我国南方地区是暴雨洪涝灾害的主战场，但近些年北方地区洪涝灾害事件也在增多，究其原因是近些年雨带北移，导致我国北方内陆城市极端降水的频次显著增加；与此同时，北方城市亦将进一步受到台风北移、移动路径变慢以及水汽含量增加等因素影响，内涝问题愈发凸显[8]。2012年7月，北京市遭遇新中国成立以来*大一次降水；2015年7月23日，武汉市城区普降暴雨，*大雨量超过100毫米，导致城区多处渍水严重，交通受阻严重；2021年7月，河南省出现历史罕见的持续性强降水天气，7月20日至21日郑州市出现罕见持续强降水天气过程，全市普降大暴雨、特大暴雨，7月20日8时至7月21日6时平均降水量为302毫米；2023年7月北京市遭遇历史罕见特大暴雨，全市平均降水量达到331毫米，83小时内降水是常年年均降水量的60%，引发严重暴雨洪涝、滑坡、泥石流等灾害。
1.1.2我国洪涝灾情变化趋势
从灾害影响上看，我国洪涝灾害导致的人员伤亡在不断减少，但是经济损失在增大。《中国水旱灾害防御公报》统计数据显示（图1.2），在1990～2023年，我国因洪涝灾害死亡人数呈下降趋势，2010年以后受灾人口急剧减少，其中1990～2010年我国年平均因灾死亡人数为2707人，而2011～2023年仅为639人。1990～2023年洪涝灾害直接经济损失平均每年1604.35亿元，其中1990～2009年我国洪涝灾害年均直接经济损失1112.41亿元，而2010～2023年洪涝年均直接经济损失则达到了2307.11亿元，约等于1990～2019年年均直接经济损失值的2倍多，2010年的洪涝灾害直接经济损失达到了历史*高值3745.43亿元。从空间分布来看，长江流域上中游地区及黑龙江、河北、甘肃、广西等地是洪涝灾害损失较为严重的地区。2002～2022年洪涝灾害造成的死亡人数在我国东部地区较少，而中西部地区尤其是西南地区较多[9]。
图1.2历年洪涝灾害直接经济损失和死亡人数
中国是全球城市化发展*为迅速的区域之一，2021年5月公布的第七次全国人口普查数据显示，截至2020年11月1日，中国居住在城镇的常住人口已经超过9亿人，占人口总数的63.89%。根据《中国城市建设统计年鉴2020》，我国拥有城区人口在百万以上的大城市有86个；根据第七次全国人口普查的数据，我国城区人口在500万以上的特大、超大城市已达21个[10]。城市化地区的财富积聚、人口聚集，洪涝灾害损失和人员伤亡不断增加[11]。如经济高度发达的长江三角洲地区，据2015～2019年《中国水旱灾害防御公报》和《中国水利年鉴》统计，长江三角洲城市群因洪涝灾害而产生的直接经济损失平均达291.98亿元，占该地区自然灾害直接经济损失的86%。洪涝灾害已成为制约长江三角洲城市群安全和可持续发展的重要因素[12]。2020年主汛期，长江三角洲地区遭遇严重洪涝灾害，仅安徽省就造成1046.53万人受灾，132.88万人紧急转移安置，直接经济损失达600.65亿元[13]。
近几十年，随着城市的快速发展，空间系统复杂性增加，城市生命线各子系统，如交通、电力、供水、通信等之间相互依赖，使暴雨内涝灾害的影响呈现连锁性，损失呈现突变性的特征，不仅会导致巨大的直接经济损失，还会造成巨大的间接损失[14-16]。典型的暴雨内涝灾害连锁场景包括“暴雨内涝—交通拥堵—居民出行受阻”和“暴雨内涝—电力中断—供水、通信等中断—社会经济活动停滞”等。如广州2020年“5 22”暴雨事件造成大量汽车被淹，地铁13号线部分区间停运22天；郑州2021年的“7 20”暴雨事件造成地铁5号线一列车500余名乘客被困，多处地面出现塌陷，交通陷入瘫痪，部分地区停水停电；北京2023年的“23 7”洪水事件，使房山区供排水设施、污水处理厂、排水管线等不同程度损毁。
1.2城市洪涝灾害风险预警的机遇挑战
1.2.1大数据及相关技术的发展
1.大数据技术的发展
对于大数据，信息技术研究与顾问咨询公司—高德纳（Gartner）咨询公司给出了定义：大数据是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，它具有三个要素（3V）：数据即时处理的快速性（velocity）、数据格式的多样性（variety）与数据的海量性（volume）[17]。随着信息技术不断往前推进，数据处理的复杂程度越来越高，3V已经无法代表新时代的大数据，逐渐出现了4V，即加入了准确性（veracity）要求；乃至出现了5V、6V，增加了可视化（visualization）和正当性（validity）。大数据的概念*早是由美国著名未来学家阿尔温 托夫勒在1984年《第三次浪潮》一书提出的，并将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”[18]。但是由于当时互联网、数据存储等技术的限制，大数据并没有引起太大的重视。随着人类科学技术的发展，实时获取、管理和处理海量数据逐步成为现实，2008年9月Nature《自然》推出了名为大数据（Big Data）的封面专刊[19，20]，2011年Science《科学》推出了名为数据处理（Dealing with Data）的专刊[21，22]，大数据才受到人们的高度关注。2011年5月，全球知名的咨询公司麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》[23]，该报告详细分析了大数据的关键技术、应用领域以及对各行业的影响，乃至对未来经济的影响，得到了各行业人员的高度重视，世界各国争相发展大数据相关产业，美国[24]、日本[25]、法国[26]、英国[27]等国家纷纷制定了大数据相关的战略规划。2012年5月联合国“全球脉动”（Global Pulse）计划发布了数据政务白皮书《大数据开发：挑战与机遇》[28]，阐述了各国在运用大数据促进社会发展方面所面临的历史机遇和挑战，并为正确运用大数据提出了策略建议。
虽然我国大数据研究起步较晚，但发展速度却非常迅速。国家对大数据技术的研究和发展十分重视，明确提出要“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。2011年，工业和信息化部印发了《物联网“十二五”发展规划》，把海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大数据处理技术作为关键技术创新工程[29]；2013年，国家统计局与阿里、百度等11家企业签署了战略合作框架协议；同年，国家自然科学基金、973计划、863计划等重大研究计划都已把大数据研究列为重大研究课题；2014年3月，国家政府工作报告*次提到了大数据[30]。2015年10月，“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”在党的十八届五中全会正式被提出，随后国家各部委相继出台有关大数据行业应用政策，国内金融、政务、电信、物流等行业中大数据应用不断发挥重要作用。2018年5月，习近平主席在中国国际大数据产业博览会的致辞中指出，我们秉持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，围绕建设网络强国、数字中国、智慧社会，全面实施国家大数据战略，助力中国经济从高速增长转向高质量发展。2022年，国务院发布《关于加强数字政府建设的指导意见》，提出推进智慧城市建设，推动城市公共基础设施数字转型、智能升级、融合创新，构建城市数据资源体系，加快推进城市运行“一网统管”，探索城市信息模型、数字孪生等新技术运用，提升城市治理科学化、精细化、智能化水平。这表明中国已将大数据视作战略资源并上升为国家战略，期望运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力。
大数据时代的到来，已在不知不觉中改变着国家治理决策、商业的运作模式、制造业智能转型以及个人的行为决策过程和方式。随着计算机存储技术的发展，数据的采集、存储、处理技术有了突破性发展，人们已逐步改变传统管理决策的思维和范式[31]。实践中，大数据在诸如城市交通[32，33]、社会医疗[34，35]、智能制造[36-38]、交流通信[39，40]、城市规划和运营[41-43]、应急管理[44-47]等公共政策中已得到推广和应用。大数据以及数据挖掘技术已经成为现代科学领域关注的热点技术。
大数据技术系统是一个庞大而复杂的系统，主要分为数据采集、数据预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘和数据展示及应用等环节[48]。如同自然资源开发和利用之前需要探测一样，大数据资源开发和应用的前提也是有效地采集获取[49]。目前大数据采集主要有以下几种方法，系统日志采集法，经过多年的发展，很多企业都已经积累了大量日志数据，它们大多采用自己研发的海量数据采集工具，如Hadoop的Chukwa[50]、Cloudera的Flume[51]、Meta的Scribe[
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