基于BIM与耦合仿真的城市内涝交通数字孪生推演系统

面向暴雨内涝条件下城市交通应急管理与韧性提升需求，针对现有研究在灾害场景覆盖不足、路网韧性评估偏重静态表征、灾后恢复决策效率不高以及模型与业务应用衔接不足等方面的问题，本项目构建基于BIM与多模型耦合仿真的城市内涝交通数字孪生推演系统，研究暴雨内涝作用下城市道路交通系统“致灾—受扰—退化—恢复”全过程的动态演化规律，形成集灾害情景构建、内涝交通耦合模拟、路网韧性评估、恢复决策优化与数字孪生推演于一体的技术体系，为城市内涝风险评估、交通应急管控和灾后快速恢复提供智能化决策支撑。项目总体技术路线如图1所示，主要研究内容包括以下四个方面：

（1）三维地下管网BIM建模。

提出二维矢量数据驱动的地下排水管网参数化建模方法，采用中心轴线引导的截面扫掠实现直管段三维重构，针对弯头、三通等复杂接头提出圆弧重采样平滑缝合方法，并结合标准化附属设施模型库及“松散四叉树+LOD”场景组织策略，构建与地表三维地形融合的地下管网BIM模型，为内涝仿真与数字孪生推演提供基础场景。

（2）城市内涝交通耦合仿真。

构建“SWMM管网水力—WCA2D地表漫流—SUMO微观交通”序列化松散耦合模型，通过缓冲区掩膜实现二维积水场与一维道路网络的空间匹配，引入考虑30 cm临界水深的车速衰减函数，刻画“积水加深—车速下降—道路中断”的动态过程；基于TraCI接口实现行程取消、目的地变更和路径重规划等出行行为控制，揭示“降雨—管网排水—地表积水—道路阻抗—交通运行”的级联传导机制，并结合郑州“7·20”等典型案例开展模型校准与验证，构建城市内涝交通仿真样本库。

（3）交通路网韧性评估与修复优化。

以动态最短通行时间路径替代最短距离路径，构建路径介数中心性模型，并融合交通流权重提出改进网络效率模型，量化路网“受扰—退化—恢复”全过程的功能变化，识别关键脆弱路段与交通瓶颈，分析积水扩散、拥堵传播与路网性能退化之间的耦合关系。在此基础上，将灾后道路修复过程建模为马尔科夫决策过程，构建基于GCN和Double DQN的深度强化学习恢复决策模型，实现受损道路修复顺序与应急资源配置的快速生成和自适应优化，在保持较优恢复效果的同时，将决策时间缩短至半小时以内。

（4）数字孪生推演系统集成构建。

集成地下管网建模、内涝—交通耦合仿真、路网韧性评估及恢复决策等方法，开发基于B/S架构的城市内涝交通数字孪生推演系统，实现暴雨内涝与道路交通动态交互过程的可视化、可交互、可推演和可优化，为城市交通应急管理与韧性提升提供数字化支撑。