我校测绘科学与技术学院张煜洲博士团队研发的UFIM城市内涝智能模型为一线城市的防汛工作提供了重要的技术支撑。该模型深度融合人工智能与水文水动力机理模型，实现对城市内涝风险的精准预测与高效应对，目前已深度嵌入市政业务体系，成为支撑一线指挥调度、风险研判和资源调配的重要依据。
杭州市余杭区引入UFIM模型后，于今年汛期投入实战应用。在9月10日、9月13日、9月17日、9月25日、10月3日等强降雨过程中，该模型充分发挥技术优势，动态生成未来2小时内的“内涝风险报告”，精准预判积水点的位置、深度及持续时间，为防汛指挥提供了科学依据。市政部门依据预警信息，提前在重点区域布设抢险设备、组织人员值守，大幅提高应急响应效率，实现从“经验防汛”到“算法防汛”的战略性转变。
在降雨结束后，模型自动进入“复盘学习”模式，通过对比预测数据与实际监测数据，持续优化算法精度。同时，该模型深度分析内涝成因，为市政部门开展基础设施改造、养护作业优化提供科学依据，助力政府提升防汛减灾体系的长期韧性。
UFIM模型的业务化应用，是我校面向国家治理现代化需求，推动科研成果服务政府决策、支撑一线业务的重要体现。目前，相关成果已形成多项专利和技术标准，并获得应用部门的高度认可。未来，研究团队将继续优化模型性能，深化产学研合作，推动科研成果的广泛应用与迭代升级，为提升城市韧性、保障人民生命财产安全贡献更多的智慧与方案。
