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暴雨帶來的極大沖擊，使不少人的工作生活受到負面影響，生命財產安全受到天災的威脅。這讓我們在為北方遭受暴雨侵襲的地區(qū)擔憂的同時也不禁陷入思考：如何才能將暴雨帶來的負面影響降到最低。針對防治暴雨，我們可以從以下幾個方面入手：1、建立健全的應急機制：加強城市應急隊伍的建設，建立健全的應急預案，提高應急處置能力，確保在暴雨等自然災害發(fā)生時能夠及時響應和處置。

截至21日23時，自本月9日開始的持續(xù)暴雨已造成47人死亡、3人失蹤…… 中央氣象臺7月24日10時繼續(xù)發(fā)布暴雨藍色預警：預計，7月24日14時至25日14時，四川中南部、重慶大部、貴州北部、云南東北部、湖北西南部等地部分地區(qū)有大到暴雨，其中，重慶南部等地局地有大暴雨（100～150毫米）；湖南西北部、浙江南部、福建中北部、江西南部、黑龍江西北部、西藏東南部等地部分地區(qū)有大雨或暴雨

昨日，人民日報官微發(fā)布#暴雨天氣10個安全指南#，從居家防范、行車安全、戶外出行、遇災求救、次生災害、防疫防病等方面給出了針對暴雨的安全建議。

不妨聽聽業(yè)內專家和一線人員的探討 ▼ 1 吳慶嘉（昆山宏基混凝土有限公司，總工程師） 夏季炎熱天氣下澆筑混凝土是一個并不少見的施工過程，在常會遇到陣雨或暴雨等案例。

第一道防線，借助氣象衛(wèi)星和測雨雷達，可以獲取大范圍的天氣信息、流域高分辨率面的雨量監(jiān)測和短期暴雨預警，延長短期暴雨預測期，提前對洪水和山洪進行風險預警，提示有關部門做出相應防御措施。第二道防線，地面雨量監(jiān)測站網精準監(jiān)測流域暴雨時空分布和面平均降雨量。通過“降雨——產流——匯流”計算，滾動流域洪水預報動態(tài)調整預警閾值，對“第一道防線”預報進行精細化調整。

CFDPro水文水動力模型優(yōu)勢由于中小流域的暴雨洪水過程線的特性受該流域的空間分布特性影響較大，通過網格的離散形式，加強了對空間信息和狀態(tài)的描述。舍棄了地表徑流過程線這種統計性的經驗描述方法，讓跨臨界流動力波去自由計算地表徑流的流動狀態(tài)，采用此方式能夠在時間上動態(tài)、細致的對山洪進行演算。

如中小流域防洪、城市防汛防澇綜合解決方案，能基于一系列AI感知設備及系統平臺，實時監(jiān)測水情全要素，針對洪水、暴雨、城區(qū)內澇等各災種，構建數字孿生場景下的推演預警模型。對雨量、水位、流量、淹沒影響等水安全要素進行精準預報，從而及時把預警信息直達工作一線和相關群眾，提前處置和轉移。

近期，全國多地遭遇暴雨猛襲，引發(fā)城市積澇，更有臺風“杜蘇芮”登陸后引發(fā)沿海內陸極端降水，各地排水防澇工作面臨嚴峻考驗。快速定位城市排水管網系統的管道淤堵點，對河道水位、雨量情況、污水廠進水流量以及泵站運行情況等進行實時在線監(jiān)測，是預防暴雨內澇可能帶來的城市安全隱患的關鍵之一。

3、應用場景展示車庫入水仿真：特大暴雨可能引發(fā)地下車庫入水，采用LevetSet方法可精準分析入水過程狀態(tài)變化。可以模擬特大暴雨條件下地下車庫的進水過程，預測洪水可能達到的高度、速度和影響范圍。根據仿真結果，可以評估現有排水系統的效能，并優(yōu)化排水口的位置、大小和數量，以確保在暴雨條件下能夠迅速排出積水。

這意味著，無論機器人身處戈壁荒漠還是沿海灘涂，無論經歷風沙還是暴雨，無線充電系統都能穩(wěn)定運行，持續(xù)為機器人注入能量。 兩種啟動模式，適配不同場景針對光伏清掃機器人的多樣化作業(yè)需求，魯渝能源無線充電系統提供兩種啟動模式。“485受控啟動”模式適用于調度精確的場景。機器人到達充電區(qū)域后，由控制系統發(fā)送指令，系統開始充電。

不過，如果航班遇上大暴雨或進入積雨云，發(fā)動機就有可能吸入大量雨水，導致燃燒室氣體溫度降低，燃燒室需要消耗更多的燃料，那就有機會導致發(fā)動機損壞。所以通常遇到大暴雨時，航班的起降時間多少都會有所調整。

不過，如果航班遇上大暴雨或進入積雨云，發(fā)動機就有可能吸入大量雨水，導致燃燒室氣體溫度降低，燃燒室需要消耗更多的燃料，那就有機會導致發(fā)動機損壞。所以通常遇到大暴雨時，航班的起降時間多少都會有所調整。

根據南方日報的報道，2023年4月1日，受持續(xù)強降雨影響，梅大高速往大埔方向K55+690處的高陡邊坡也曾在暴雨狀態(tài)下發(fā)生崩塌性塌方。當時，受持續(xù)強降雨影響，該路段發(fā)生邊坡崩塌自然災害，造成該路段雙向交通中斷，所幸無人員傷亡[4]。那么降雨為什么會導致邊坡失穩(wěn)現象的發(fā)生？降雨強度是邊坡失穩(wěn)發(fā)生的關鍵因素。

隨著社會發(fā)展，市場對無污染、無公害水產品的需求也越來越強烈，傳統的池塘養(yǎng)殖基礎設施簡陋，通常弊病就是水利設施不完備，在天旱時與農田菜地人畜爭水，在汛期易受暴雨沖擊，使池塘出現淺、瘦、漏、小、崩的情況。

關卡4：預見未來（場景覆蓋）? 特斯拉的測試庫里藏著12萬個特殊場景：加州烈日下的海市蜃樓、北歐暴雪中的動物突襲、重慶8D立交的詭異導航...工程師甚至會把灑水車對準激光雷達噴水，模擬暴雨中的感知挑戰(zhàn)。 ?

遠算為千島湖小流域搭建的數字孿生平臺，以流域數據為底板，接入實時天氣預報，借助高性能并行計算，驅動國產可控水文水動力耦合模型，針對大概250km2流域范圍，可提供未來24小時的洪澇風險精細化預報信息，實現水庫高水位運行時洪澇風險動態(tài)預演和極端暴雨場景下的洪澇風險預演，助力防汛科學精準決策，優(yōu)化水庫泄洪調度方案，支撐防汛應急預案。

應用案例2:千島湖小流域洪澇風險管理遠算以流域數據為底板，接入實時天氣預報，運用數值仿真技術，針對約250km2流域范圍，提供未來24小時的洪澇風險精細化預報信息，彌補原有洪澇危險區(qū)域靜態(tài)圖帶來的災情認知脫節(jié)缺陷；進行水庫高水位運行洪澇風險動態(tài)預演，科學定量評估洪澇災害影響；預演極端暴雨場景下的洪澇風險，助力多部門及時響應預案決策。

2.模型平臺 （1）水網專業(yè)模型 水文模型 應包括調蓄工程匯水區(qū)降雨預報、產匯流模型，水網工程管理范圍暴雨預報模型，受洪水影響渠道沿線、調蓄工程、輸配水河道洪水預報模型，冰期輸水河渠沿線氣溫預報、冰凌預報模型、受咸潮影響的水源咸情預報模型等。

針對3DGS 落地自動駕駛仿真的核心痛點， aiSim 打造從原始數據標準化到高保真仿真驗證的全流程方案：用 aiData 工具鏈讓多源數據有序協同；借算法組合保障場景高度逼真；以 GGSR 渲染器實現 “高效 + 真實” 渲染閉環(huán)；并能自由配置暴雨、夜晚等環(huán)境，模擬多模態(tài)傳感器，疊加虛擬交通流，覆蓋自動駕駛極端測試工況。

隨著城市化進程的加快，城市附近區(qū)域的徑流條件被改變，當該地區(qū)遇到暴雨時，徑流總量猛然增大，洪峰流量增加，很容易引起城市洪澇問題，若城市河道基礎設施不完善，會導致河道水位急劇增高，河道水溢出，造成嚴重的城市洪澇問題，更甚會直接威脅到廣大人民群眾的生命財產安全，因此，對城市河道水位進行水位實時監(jiān)測是十分重要的。