一种基于行为热力图与入渗动态建模的内涝预测方法

本发明提供了一种基于行为热力图与入渗动态建模的内涝预测方法，该方法首先基于地形数据划分空间区域，提取地表类型、土壤属性与植被信息，构建可随降雨与时间动态调整的入渗能力模型；然后结合地表温度与气象数据，建立考虑城市热岛效应的蒸发模型；进一步利用人群轨迹数据生成行为热力图，提取反映异常移动模式的行为反馈因子；融合降雨、入渗、蒸发、排水能力及行为反馈因子等，构建用于预测各区域内涝概率的机器学习模型，并通过引入行为反馈因子的权重机制优化损失函数，提高模型对风险区域的响应灵敏度。该方法兼顾物理机制与社会行为特征，提升了复杂城市环境下的内涝预测准确性与及时性。