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近年来，极端降雨事件频发加之高度城市化带来的不透水面积的增加使得城

市内涝问题日益严重，对城市基础设施、居民生活和社会经济发展造成了巨大威

胁。传统的城市内涝风险评估主要依赖于数值模型，虽能够精确模拟水文过程，

但因计算复杂度高、耗时长，难以满足实时风险评估和应急管理的需求。机器学

习技术的快速发展为城市内涝模拟提供了新的思路，卷积神经网络（Convolutional

NeuralNetworks，CNN