文/水灾害防御全国重点实验室学术带头人、河海大学长江保护与绿色发展研究院副院长，国家青年科学基金(A类)、国家青年拔尖人才获得者 金君良教授
在全球气候变化与快速城镇化的双重影响下，城市洪涝灾害风险日益突出。极端降雨事件频发，城市人口、建筑和基础设施高度集聚，使洪涝灾害造成的影响不再局限于积水及其直接损失，而可能进一步影响交通出行、居民生活和城市正常运行。与此同时，物联网、大数据、人工智能等新技术快速发展，为拓展灾害信息获取方式、提升风险识别和预警能力提供了新的技术条件。在这一背景下，如何将洪涝灾害机理分析与多源数据、智能技术有机结合，并进一步实现灾害信息向风险研判与预警响应的有效转化，已成为城市防洪减灾研究的重要方向。《城市洪涝灾害智能感知、风险预警理论与方法》正是面向这一现实需求，从自然—社会耦合的复杂系统视角出发，针对灾害智能感知、动态风险研判与应急响应进行了系统研究，构建了城市洪涝灾害智能感知与风险预警理论方法，为城市洪涝风险识别、预警防控与韧性提升提供了重要的科学参考。
该书立足自然-社会耦合关系，拓展了城市洪涝灾害风险研究的认识视角。城市洪涝风险不仅取决于降雨、产汇流和淹没等自然过程，还与承灾体暴露特征、人群时空活动和社会响应过程密切相关。该书在刻画致灾过程的基础上，进一步关注人群时空活动引起的动态暴露与风险变化，并从灾害链角度分析风险要素之间的关联与传播，强调城市洪涝是自然致灾过程与社会承灾过程相互作用形成的复杂风险。由此，研究不再局限于洪涝“发生在哪里、淹没程度如何”，而进一步关注“不同人群和承灾对象面临怎样的风险”“风险链如何关联和传播”。这一研究视角深化了对高密度城市洪涝风险动态性、关联性和衍生性的认识，也拓展了城市洪涝灾害风险研究的内涵。
该书围绕城市洪涝灾害感知、风险研判、预警与响应等关键环节，系统探索多源数据与人工智能融合的风险感知与预警方法。在气象水文监测与洪涝模拟基础上，引入遥感影像、视频监控、移动定位和社交媒体等多源信息，开展淹没要素、灾情要素和承灾体的智能感知;并运用深度学习、贝叶斯学习、知识图谱等方法，开展洪涝及灾害链风险预测预警。其意义并非简单增加数据来源和算法工具，而在于发挥多源数据与不同分析方法的互补优势，拓展城市洪涝灾害信息感知的广度，并深化对灾害状态及风险演化的动态研判。
该书创新性地将人群时空活动及行为响应纳入城市洪涝风险模拟与预警。城市人口因通勤、就学、消费和避险行为等持续发生时空流动，同一区域在不同时段可能呈现显著不同的风险暴露水平。书中利用大数据挖掘城市人群活动规律，研究考虑人群活动的洪涝风险模拟和出行风险预警，并进一步延伸到社区空间网格应急响应、主体行为演化及疏散模拟。这一研究拓展了城市洪涝风险分析的动态维度，揭示了人口时空变化对洪涝风险演化的影响，并增强了风险预警与应急响应对人员安全的支撑能力。
总体来看，《城市洪涝灾害智能感知、风险预警理论与方法》顺应变化环境和数字技术发展背景下城市防洪减灾的新需求，将洪涝致灾过程、多源信息感知、动态风险分析与应急响应有机联系起来，构建了城市洪涝灾害智能感知与风险预警理论框架。相关成果已在深圳、景德镇等地开展应用，有效提升了城市洪涝灾害实时监测、智能感知和风险预警能力。该书推动了城市洪涝灾害研究由自然过程评估拓展至自然-社会耦合风险研究，由以气象水文要素为主的信息监测拓展至多源综合感知，由灾害状态识别深化至动态风险研判，对城市洪涝灾害风险管理、智慧防灾和韧性城市研究与实践具有重要的理论与实践参考价值。
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