自适应洪水风险管理：一种整合深度学习、数字孪生和经济风险评估的决策支持系统

《Global Environmental Change》：Adaptive flood risk management: A decision support system integrating deep learning, digital twins, and economic risk assessment

本研究基于欧盟洪水指令，开发了整合深度学习（ConvLSTM）、经济脆弱性模型（JRC）和数字孪生的AI决策支持系统，用于提升洪水风险评估的准确性及适应性投资决策效率，并通过尼斯等城市案例验证了其有效性，同时揭示了治理与行为约束的挑战。

　　随着全球气候变化和城市化进程的加快，洪水已成为最具破坏性的气候相关灾害之一。近年来，洪水的频率和强度呈现出上升趋势，对人类社会和经济体系构成了严峻挑战。特别是在欧洲，由于气候条件的变化以及土地利用和城市扩张的加剧，传统的洪水风险评估方法已显现出局限性。面对日益增长的保险索赔以及适应性措施不足的问题，保险公司逐渐从高风险地区撤出，将风险管理的责任转移给企业和地方政府，迫使他们采取自建解决方案或自我保险。这种趋势凸显了跨部门合作与适应性规划的重要性，同时也对现有风险管理体系提出了更高的要求。

为了应对这些挑战，研究团队开发了一种集成的、基于人工智能（AI）的决策支持系统（DSS），该系统融合了深度学习驱动的洪水预测、经济脆弱性建模、数字孪生仿真以及预测分析等技术手段，以支持基于数据的适应性规划。该系统最初应用于法国南部海滨城市尼斯（Nice）的洪水风险评估，随后扩展至法国西部三个城市中的100多个公共和私人场所。研究结果表明，这种方法不仅提高了风险评估的准确性，还为资金分配、保险性评估以及适应性投资的优化提供了结构化基础。同时，多地点部署也揭示了治理、法律和行为方面的约束，即使在相同的风险信息下，公共机构和家族企业也表现出不同的应对策略。

在欧洲，洪水管理面临着复杂的挑战。一方面，洪水事件的经济损失和频率正在显著上升，这使得保险市场和地方财政承受压力。另一方面，传统的风险评估方法往往基于历史数据和统计分析，难以适应非稳定气候条件下的新兴风险。例如，洪水的“重现期”概念，即以10年或100年为周期的洪水事件，虽然在实践中被广泛使用，但其本质是基于过去的数据，而非对未来洪水的预测。随着气候条件的持续变化，这种传统方法的适用性受到质疑。研究表明，近年来洪水的出现频率已超过历史重现期的预期，这对保险市场和城市规划提出了新的要求。

为了应对这一问题，欧盟制定的《洪水指令》（2007/60/EC）为基于风险的洪水管理提供了法律框架。该指令要求进行初步风险评估、绘制洪水和风险地图，并定期更新洪水风险管理计划（FRMP），涵盖预防、保护和准备等措施。同时，全球范围内的政策框架，如《灾害风险减少框架》（2015–2030）和欧盟修订的《气候适应战略》（2021），也强调从被动应对转向主动适应和基于风险的管理，以实现长期可持续性和机构韧性。尽管有关城市韧性的话题在学术界和政策制定者之间受到广泛关注，但在地方层面的实施仍面临诸多障碍。

在这一背景下，决策支持系统（DSS）被视为将数据和模型转化为规划依据的关键工具。然而，许多现有的DSS在从洪水预测到金融风险指标和适应性投资方案的转化方面仍存在不足，限制了其在优先级排序和成本评估方面的应用价值。因此，研究团队致力于开发一种能够将人工智能驱动的洪水预测与标准化的经济损害模型相结合的框架，以提升洪水风险信息的决策相关性。该框架强调模块化设计，使其能够整合新的数据源，具备透明性以增强用户对输出的信任，并具有可扩展性，以适应不同城市和资产组合的需求。

为了实现这一目标，研究团队采用了多种数据和方法。在气象数据方面，研究主要依赖于ERA5数据集，该数据集覆盖了1982年至2024年，具有全球范围内的0.25°分辨率。为了将数据应用于尼斯及其周边三个城市，研究团队使用了双线性插值法将数据集细化至0.1°（约10公里）的精度。此外，研究团队还采用了一种结合偏差校正和分位数偏移映射（QDM）方法的偏差校正空间离散化（BCSD）技术，以提高数据的局部适用性。这些数据为后续的洪水预测和风险评估提供了坚实的基础。

在洪水预测方法上，研究团队采用了基于卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）的深度学习模型。ConvLSTM是一种递归神经网络架构，能够有效捕捉降水和洪水相关变量的时空依赖性。通过训练模型，研究团队能够生成多十年尺度的降水、河流流量和海平面变化的预测数据。这些预测数据随后被用于评估洪水淹没深度，结合了全球洪水风险模型系列。该方法不仅提高了洪水预测的准确性，还增强了对洪水风险的量化能力，为适应性投资的决策提供了科学依据。

在实际应用中，研究团队将该框架应用于尼斯及其周边三个城市，以评估不同类型的洪水风险，包括城市内涝、河流洪水和沿海洪水。尼斯作为地中海沿岸的重要城市，长期以来受到多种洪水灾害的影响，例如风暴潮和强降雨事件。特别是2015年10月的洪水，对尼斯的基础设施和居民生活造成了重大破坏。研究团队通过整合多源数据和模型，不仅能够更准确地评估洪水风险，还能够为地方政府和企业制定适应性投资方案提供支持。

此外，研究团队还探讨了经济损害模型与预测洪水分析的整合问题。传统的经济损害模型通常基于土地利用特异性脆弱性函数，如JRC框架中的深度–损害曲线，以及欧洲各国的资产价值估算。这些模型能够提供较为准确的损失估计，但往往缺乏与洪水预测的动态耦合。因此，研究团队致力于开发一种能够将经济损害模型与预测分析相结合的框架，使风险指标能够与预算编制、保险评估和监管流程相匹配，而不仅仅是技术性的输出。

在政策和治理层面，研究团队还分析了AI驱动的洪水风险管理工具在欧盟政策框架下的实施挑战。尽管AI和数字孪生技术在洪水管理方面展现出巨大的潜力，但其在实际政策应用中的推广仍受到数据可用性、不确定性沟通和机构惯性的限制。因此，研究团队在系统设计时充分考虑了这些因素，以提高系统的适应性和社会接受度。例如，通过设计透明、模块化的系统，研究团队能够增强用户对输出的信任，并提高系统的可扩展性，使其能够应用于不同城市和资产组合。

研究团队还探讨了数字孪生技术在洪水管理中的应用。数字孪生是一种动态虚拟系统，能够模拟河流流域、沿海区域和城市基础设施在不同灾害和干预措施下的表现。尽管数字孪生技术在洪水管理中展现出广阔的应用前景，但其在政策实践中的推广仍受到数据可用性、不确定性沟通和机构惯性的限制。因此，研究团队在系统设计时充分考虑了这些因素，以提高系统的适应性和社会接受度。

在技术实现方面，研究团队采用了多种方法。例如，强化学习被用于优化城市排水系统，以实现实时或近实时的适应性管理。此外，区块链技术被用于确保和验证数字孪生架构中的洪水预测数据流，以提高数据的安全性和透明度。这些技术手段的结合，不仅提高了洪水管理的效率，还增强了系统的适应性和可靠性。

研究团队还关注了洪水风险评估中的不确定性管理问题。决策者需要明确了解预测的准确性、数据的局限性以及模型的假设条件，但目前许多系统未能提供这样的信息。因此，研究团队在系统设计时强调了不确定性管理的重要性，确保风险评估结果能够为决策者提供清晰的指导。此外，研究团队还探讨了社会接受度的问题，即公众对主动措施的接受程度可能受到认知偏差和情感因素的影响。例如，研究团队发现，同一项洪水管理措施可能被政策制定者视为应对未来变化的缓冲工具，而被居民视为延迟变化的手段，这种认知差异可能影响适应性措施的有效性。

综上所述，研究团队开发的集成框架不仅提高了洪水预测的准确性，还增强了风险评估和决策支持的效率。该框架的应用表明，AI驱动的决策支持系统和数字孪生技术能够有效应对洪水风险的挑战，为不同用户群体提供支持。然而，研究团队也指出，该框架在实际应用中仍面临诸多挑战，包括数据可用性、不确定性沟通和机构惯性等问题。因此，未来的研究需要进一步探索如何克服这些障碍，以实现更广泛的应用和更有效的洪水管理。