放水约10秒后，井盖表面突然开始晃动。2秒之后，伴随着一声沉闷的金属声，铁制井盖被向上顶起。这是井盖下方巨大的水压将其冲开的结果。

本月19日，庆北安东韩国建设技术研究院（Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology，简称KICT，建技研）河川实验中心。研究团队在封堵雨水管下游后一次性放入大量水流，现实中集中暴雨时市中心反复出现的“井盖被冲开”场景就在眼前被再现。

瞬间被掀开的井盖缝隙间，强劲的水柱和漩涡喷涌而出，现场采访记者中不由得发出一阵短促的惊叹声。

当天公开的“井盖脱离实验场”是为分析城市内涝时发生的压力变化和雨水管堵塞情况而建设的。研究团队正在定量测量在什么条件下井盖会被顶起，以及在多大压力下行人事故风险会大幅增加。

突如其来的暴雨使雨水瞬间汇集，道路和人行道转眼间被淹没的情景再次上演。Kim Jonghwa 记者

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随后，研究团队移步单独打造的“城市洪水试验性实验场”，公开再现江南市中心型内涝的实验。实验一开始，4根粗大的蓝色管道中同时喷涌出巨量水流。水沿着仿真道路的斜坡快速倾泻，很快就灌满了模拟市中心低洼地形的空间。地面上划有车道线、设置了路缘石和雨水口，与真实市中心几乎无异。水被吸入雨水管和排水隧道，但当流量超过排水能力时，部分路段出现了路面积水溢出的情况。

建技研当天公开的“城市洪水试验性实验场”并非简单的水槽设施，而是按照首尔江南道路设计标准，按实物尺寸构建的空间，包含双向6车道规模道路、雨水口、雨水管、地下雨水调蓄设施、排水泵站和排水隧道等完整的城市排水基础设施。实验场连接了4根最大每秒可供水1.2立方米的管道，以实验场面积为基准，最多可模拟相当于每小时5400毫米级别的极端强降雨情景。

Jeong Sanghwa 建技研河川实验中心主任表示：“城市洪水并不仅仅是降雨量大的问题，而是在排水基础设施超过极限的瞬间发生”，“关键是要对在什么条件下会出现内涝和井盖被冲开的情况进行定量分析。”

现场还进行了排水隧道和雨水泵站演示。沿着巨大的蓝色管道倾泻而下的水被导入道路下方的调蓄设施，之后通过水泵再次排入外部水道。这一结构是对现实城市地下排水系统的缩小版。

韩国建设技术研究院院长 Park Seongyu 正在介绍研究院的工作。记者 Kim Jonghwa

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建技研最终瞄准的并不仅是简单再现内涝场景，核心在于将这样获取的数据与人工智能（Artificial Intelligence，AI）洪水预报技术相结合。目前，在气候能源部洪水控制所，已应用了建技研开发的AI洪水预报平台。原有75处洪水特别预警发布点已扩大至全国223处，地方中小河川的覆盖比例也大幅提升。

Kim Jongmin 建技研专任研究员介绍称：“传统的物理基础预测模型生成结果需要30至40分钟，而AI基础系统在输入实时数据后，1分钟内就可以提供全国各测点的预测信息。”

建技研目前正以“提前6小时洪水预报”为目标高度化AI技术。由AI对降雨量、水位、流量、水库及水坝泄洪量等大规模水文数据进行实时学习，从而预测洪水风险。尤其是今后将引入将AI与物理基础数值解析相结合的“AI-物理混合模型”，以及支持洪水预报全流程的AI代理（AI Agent）技术。

研究团队将AI形容为“预报员的辅助大脑”。不仅要完成单纯的数值计算，还将辅助综合判断是否发布特别预警等决策。

建技研认为，今后城市型内涝将成为气候危机时代最大的灾害之一。

过去主要的洪水风险是河流泛滥，而近期随着在短时间内、狭小区域内集中倾泻暴雨的“线状降水带”现象增多，城市内涝风险正在急剧上升。根据建技研资料，在AI洪水预报体系正式应用的2024~2025年，洪水造成的人员伤亡为8人，相比原系统运行时期的2023年（75人），减少约89%。不过研究团队也表示：“与其说仅靠AI就减少了损失，不如说是预警范围扩大和政府应对体系强化等多种因素共同作用的结果。”

建技研今后还计划扩大面向半地下住宅密集区和中小城市的城市内涝模型。目前正在推进对首尔道林川一带半地下区域的内涝模拟研究。Park Seongyu 建技研院长表示：“在气候危机时代，仅凭以往经验已难以应对洪水”，“我们将基于对真实城市进行再现所得的实验数据，构建科学的洪水应对体系。”