随着气候变化和城市化进程加快，极端降雨引发的城市内涝频发。尽管应急预案在管理体系中占据关键地位，但目前仍面临语义鸿沟、知识表达局限和用户需求不匹配等挑战。本文提出一种融合本体、知识图谱与三维可视化技术的城市内涝应急模拟方法，通过“知识-要素”映射机制，实现从抽象预案文本到具象动态场景的跨越，提升预案的实用性与智能化水平。
纸质或电子文档形式的应急预案在现代城市防涝体系中逐渐显露出局限性，亟需向数字化、场景化转型。
预案多为非结构化文本，难以直接转化为结构化的三维时空场景，导致“看预案”与“看现场”脱节。
传统预案在系统化存储、动态更新及多源集成方面存在不足，难以适应快速演变的灾情。
现有研究多侧重视觉呈现，难以满足决策者、救助者、公众等不同群体在内涝全周期的差异化动态需求。
融合本体、知识图谱与三维可视化，实现从抽象预案文本到具象动态场景的跨越，提升智能化水平。
研究框架分为知识建模、知识-要素映射、按需场景模拟三个核心阶段，打通文本与三维空间的壁垒。
利用正则表达式与 TF-IDF 提取预案核心要素；结合 LDA 主题建模与 LTP 命名实体识别，挖掘社交媒体（如微博）动态语义，构建包含5大类的本体与 Neo4j 知识图谱。
依据基础地理信息要素数据转换规程，建立分类代码索引。将基础地理要素（水系、建筑等）与应急管理要素（易涝点、避难点等）进行语义关联，解决映射难题。
遵循以用户为中心、要素简化、操作简便、情境适应四大原则，针对不同用户（公众、救助者、决策者）和不同灾害阶段动态调整界面与交互。
基于 19 份预案文本与 16.2 万条微博数据，结合丰台区三维地理数据，成功构建了映射表与知识图谱。
| 基础地理要素名称 | 二级分类代码 | 场景实体分类 | 实体图元类型 |
|---|---|---|---|
| 地面河流 | 210101 | 河流 | 线/面 |
| 单层桥 | 450301 | 桥梁 | 面 |
| 公园 | 340302 | 绿地与开敞空间 | 面 |
| 医院 | 340102 | 公共管理与公共服务 | 面 |
| 应急要素名称 | 实例 | 关注用户 | 灾害阶段 | 实体作用 |
|---|---|---|---|---|
| 医疗点 | 北京天坛医院 | 公众/救助/决策 | 灾中/灾后 | 提供医疗资源 |
| 避难点 | 体育馆、学校 | 公众/救助/决策 | 全周期 | 临时住宿/物资 |
| 易涝点 | 北京丰台站等 | 公众/救助/决策 | 灾前/灾中 | 风险区域提示 |
| 交通设备 | 排涝车、橡皮艇 | 救助/决策 | 灾中/灾后 | 运输与抢险 |
系统采用 B/S 架构，通过 Cesium 引擎实现动态渲染，满足灾前、灾中、灾后不同角色的差异化需求。
问卷评估显示，系统在交互便捷性、运行效率和功能完备性上均获得良好评价（>4.0分），验证了其有效性。
成功解决了静态纸质预案与动态内涝过程不匹配的问题，打通了文本与三维空间的壁垒。
提出了基于知识图谱扩展属性的“知识-要素”映射方法，实现了语义到地理实体的精准对应。
实现了面向多类型用户（公众、救助者、决策者）、覆盖灾害全周期的应急场景一体化模拟。