近日，我院低空经济重点实验室人工智能研究团队罗凌云副教授为第一作者在核心期刊《气候与环境研究》发表了题为《融合地理感知注意力的城市内涝预测模型研究》的学术论文。该研究针对城市暴雨积涝预测中地理空间信息利用不充分的痛点，提出融合地理感知注意力机制的预测模型，为提升城市洪涝灾害应急响应能力提供了重要的技术支撑，充分展现了我院在人工智能与气象交叉领域的科研实力。

随着全球气候变化加剧与城市化进程加速，城市暴雨积涝已成为制约城市安全发展的突出问题。传统暴雨积涝预测模型多依赖气象数据与水文模型耦合，往往忽略了地形坡度、管网分布、建筑密度等地理空间特征的动态影响，导致预测精度难以满足实际应急需求。对此，罗凌云带领人工智能研究团队联合江西省气候中心历时两年，深入剖析城市暴雨积涝形成的地理空间驱动机制，进行了模型算法的创新研发。

论文的核心创新点在于构建了“地理特征编码-感知注意力加权-多源数据融合”的三级预测框架。研究中，团队首先利用BiLSTM+Transformer模型提取降水数据特征，随后创新性引入地理感知注意力机制，让模型能够自动识别不同区域下对洪涝形成起主导作用的地理因素，最终结合南昌市2023年的降雨、水位监测数据进行模型训练与验证，结果显示该模型的1小时暴雨积涝范围预测准确率较相比Transformer原始模型表现更优，均方根误差减小了0.0006，决定系数提高了0.071。

图1：城市雨涝预测模型结构

图2：南昌市单个水位站（玉屏东大街）多时刻水位预测结果对比

近年来，我院高度重视科研创新与学科交叉融合，鼓励教师聚焦行业痛点开展应用型研究。此次论文在此刊发表，是我院科研实力持续提升的又一体现。未来，学院将进一步搭建科研平台，推动科研成果转化，为服务地方经济社会发展贡献更多力量。

《气候与环境研究》（Climatic and Environmental Research）是由中国科学院主管，中国科学院大气物理研究所主办的中文学术期刊，被“中国科技论文与引文数据库”（CSTPCD）、“中国科学引文数据库”（CSCD）、北京大学“中文核心期刊要目总览”、JST等数据库收录。

本论文获得中国气象局创新团队CMA2024QN15和江西省重点研发项目20223BBG71019共同资助，由占明锦博士/教授指导完成。

论文来源：https://www.xml-journal.cn/pdfonline/pdf/contentview/033fc387d56e1f5707585727222df3019f1526bb41ca0e92874c2e48cebf01df/Q25054.pdf

论文引用：罗凌云, 周一凡, 占明锦, 等. 2025. 融合地理感知注意力的城市内涝预测模型研究 [J]. 气候与环境研究, 31(1): 1−10. LUO Lingyun, ZHOU Yifan, ZHAN Mingjin, et al.2025. Urban Flooding Prediction Model Integrated with a Geospatial-Aware Attention Module [J]. Climatic and Environmental Research (in Chinese), 31(1): 1−10. doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2025.25054

图文/周一凡 审核/罗凌云