研究人员创建了一个流行病模型来预测城市地区的洪水

得益于用于预测疫情传播的相同模型和数学定律，德克萨斯州AM大学的研究人员创建了一个模型，可以准确预测城市道路网络中的洪水传播和衰减过程。通过这种新方法，研究人员创造了一种简单而强大的数学方法来解决复杂的问题。

“健康科学、流行病学等领域的人对流行病和大流行的传播进行了研究，他们在复杂的社会网络中确定了一些控制传播过程的原则和规则，这给了我们很深的启发。”Ali Mostafavi博士，Kari大学土木与环境工程系副教授。“所以我们问自己，这些扩散过程和城市洪水的扩散是一样的吗？我们进行了测试，令人惊讶的是，我们发现答案是肯定的。”

这项研究的结果最近发表在《自然科学报告》上。

这个感染模型，SEIR，被用来对传染病的传播进行数学建模。关于洪水，Mostafavi和他的团队将SEIR模型与网络通信过程相结合，其中道路洪水的可能性取决于附近路段的洪水程度。

如果发生洪水，脆弱的道路可能会被淹没，因为它位于洪水淹没区；裸露的道路被雨水淹没或从附近的渠道溢出；受感染的道路被洪水淹没，无法使用；修理洪水退去的路。

研究小组使用了2017年飓风哈维期间哈里斯县道路洪水的高分辨率历史数据来验证该模型。结果表明，该模型可以监测和预测洪水道路随时间的演变。

“这种方法的优势在于，它提供了一种简单而强大的数学方法，在支持应急管理人员、政府官员、居民、急救人员和其他决策者对路网进行洪水预测方面具有巨大的潜力，”Mosta说。

该模型具有较高的精度，能够恢复被淹道路的空间分布。

“如果你看看哈里斯县的洪水监测系统，它可以告诉你现在某个渠道是否泛滥，但他们无法预测未来四小时或八小时的任何事情。此外，现有的洪水监测系统提供的关于道路网络中洪水蔓延及其对城市流动性影响的信息有限。但是，我们的模型和路网的具体模型在预测未来洪水蔓延方面非常强大。”“除了城市网络中的洪水预测，这项研究的结果还提供了关于各种社会、自然、物理和工程系统中网络普遍性的非常重要的见解；这对更好地建模和管理复杂城市具有重要意义。系统。”

这种洪水预报模型的唯一限制是它无法确定初始洪水将从哪里开始，但Mostafavi表示，还有其他机制可以使用，如洪水测量仪上的传感器。

“一旦这些地区发生洪水，与水力和水文模型相比，我们可以使用一个非常简单的模型来预测未来几个小时的洪水传播。预测道路淹没和交通中断非常重要，它可以告诉居民避开高风险道路，并使应急管理人员和响应者根据预测的道路交通和移动性信息优化灾区的救援和救援。这种预测可能是危机应对时的生死之差。”

土木工程专业的博士生，研究生的研究助理，在城市设计学院工作的计算机专业的研究生蒋湘琦。穆斯塔法维的人工智能实验室对“哈维”飓风的数据进行了分析和模拟。

“通过这项研究，我认识到数学模型在解决工程问题和实际挑战方面的强大功能。

范说，这项研究将拓展我的研究能力，并将对我的职业生涯产生长远影响。此外，我也非常兴奋，我的研究可以减少自然灾害对基础设施服务的负面影响。

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