为探索快速、高效的填筑工程建造方法，该文介绍了一项填筑工程3D打印技术及其多种机器人装备系统。该技术系统由填筑工程3D打印技术调度系统和3D打印流水线机器人作业系统两部分组成。基于填筑工程3D数字设计模型，3D打印技术调度系统根据施工组织设计进度对填筑工程3D数字设计模型进行分层“切片”，获得单层施工填筑料信息，规划配料路径，存入填筑工程调度数据库以便共享。填筑料开采、配送、智能摊铺与碾压环节的工程机器人根据任务进行高效的流水线作业，在线检测填筑质量，实时反馈施工状态信息。填筑工程3D打印系统完全在调度控制下逐层填筑，层层循环，直至完成整个填筑工程的3D打印建造。

质子交换膜（PEM）燃料电池的金属双极板在成本和加工成形方面具有优势，但是其易腐蚀的特点也影响了燃料电池的导电性和耐久性。该文从金属双极板及其涂层导电性和耐久性出发，系统总结了相关研究进展。首先根据燃料电池的市场需求，分析了应用金属双极板的优势；对金属双极板及其涂层导电性和耐久性的典型测试方法进行了讨论，并对近期文献中出现的多种涂层进行了评价，发现除合金涂层外大部分涂层能满足美国能源部2020目标；分析了影响金属双极板及其涂层导电性和耐久性的工作环境和工作状况；最后，从测试方法、涂层研究和影响因素3个方面展望了未来的研究方向。该文综述了金属双极板及其涂层的研究进展，对将其更有效、更持久地应用于燃料电池电堆中具有重要意义。

智能化技术与网联化技术的快速进步促进智能化车辆由驾驶辅助到无人驾驶、由单车智能到多车协同的方向发展。智能网联汽车技术能提升交通安全与效率，但也面临着来自真实交通环境的复杂挑战。该文基于智能网联汽车架构、功能与应用3方面关键技术，对用于单车自主式驾驶与网联协同式驾驶的智能网联汽车研究进行分析。首先，针对系统架构设计，分析了有关智能车辆平台架构与车-路-云一体化架构的研究；其次，面向人-车-路多因素耦合的真实交通环境，重点分析了感知、决策、控制3种关键功能技术的发展现状、面临挑战与前沿探索；最后，阐述了不同等级智能网联汽车技术的产业落地情况和特点，并对其未来发展趋势进行展望。

我国高坝建设将进入新的发展阶段，对大坝工程智能化建设的关键问题提出了新的要求，而新一代信息技术革命为大坝建造智能化提供了新的发展途径，深度融合新一代信息技术推动建造智能化是实现“安全、高质、高效、经济、绿色”建设目标的关键，大坝智能化建造与建造智能大坝是新的发展趋势。因此，该文总结了智能建造理论发展的两条脉络，梳理了大坝智能建造技术发展的3个阶段，分析了智能建造各阶段技术特征、技术目标、理论理念、技术方法、管理模式及重大工程实践案例，阐述了大坝智能建造与智能大坝的关系，揭示了大坝建造智能化阶段的3个层次，阐明了智能化时代关键问题解决的理念变迁，探讨了大坝智能建造未来发展方向与关键技术。

随着航天飞行器飞行速度与时间的提高，气动、燃烧等带来的超高温、大热流使得飞行器部件温度远超材料耐温极限，高效可靠的热防护技术成为制约航天飞行器发展的重要瓶颈之一。发汗冷却技术自20世纪40年代提出以来，被认为是一种具有极高冷却效率的主动热防护技术，可实现航天飞行器超高温/大热流表面的有效热防护。该文对国际、国内主要研究团队和作者研究团队近年来相变发汗冷却的研究进行了综述，阐述了亚声速和超声速主流中相变发汗冷却流动与换热规律，提出了仿生自抽吸自适应相变发汗冷却方法及其优化结构，给出了发汗冷却在航天飞行器典型热端结构中的应用和优化方法。结合先进材料的发展探索非均匀热流、过载等条件下相变发汗冷却的流动换热规律是未来相变发汗冷却发展的重要方向，从而为航天飞行器跨越式发展提供可靠的技术支持。

由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发, 导致了虚假视频的泛滥。 因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。 目前, 深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期, 各种相应的算法也在不断更新迭代。 本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析, 其中深度人脸伪造技术包括身份替换、 面部重演、 属性编辑、 人脸生成等, 检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。 然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果, 最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。

碳捕集、利用与封存技术(carbon capture,utilization and storage,CCUS)是指将CO₂从能源利用、工业生产或大气中分离出来,经过提纯运送到可利用或封存场地,以实现被捕集的CO₂与大气长期分离的技术。联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)近期在报告中指出： CCUS技术是碳减排与碳中和的“foundation”技术。在我国碳达峰碳中和的“双碳”目标大背景下,CCUS技术被认为是我国实现碳中和目标不可或缺的关键性技术之一。该文对国际、国内主要研究团队和作者研究团队近年来在CO₂地质封存、增产致密油/页岩气/深层地热开采过程中的关键热质传递问题研究进行了综述,通过理论分析,利用分子动力学、格子Boltzmann、计算流体力学等模拟方法,和微观孔隙尺度可视化实验、岩心尺度核磁共振实验、超临界压力流体对流换热实验等实验手段,从不同尺度阐述了储层条件下超临界CO₂在微纳多孔结构中多相多组分流动与热质传递机理,分析了矿物反应、降压析出、流体变物性、尺度效应等对CO₂地质封存和驱油、驱气、采热过程中的影响规律,从而为CO₂地质封存和利用的应用提供理论和技术支撑。

水利水电工程具有多种功能，发挥着各方面效益，在“双碳”战略中扮演着重要角色，但目前针对水利水电工程全生命周期碳排放的研究还较少。该文以湖南省犬木塘工程为样本，基于生命周期评价理论，提出了水利水电工程碳排放量的分组计算方法，对碳排放进行了核算和分析。研究表明，此计算方法简单准确，更适用于水利水电工程。计算结果显示，犬木塘建设和运行阶段总体碳排放风险可控，并依据其碳排放特点，提出了注重设计优化、研发绿色建材、加快智慧化、强化减排理念等降低碳排放的策略。

中国滑坡灾害数量多、分布广、危害大,每年约有80%的地质灾害发生在已查明的隐患点范围之外。监测预警是主动防范地质灾害的重要手段。变形是滑坡最为关键的监测参数。该文旨在梳理总结滑坡变形监测技术和预警方法,评述现有研究进展,分析未来发展趋势,为滑坡灾害防控领域的科学研究和工程实践提供借鉴。地表变形监测技术多易受到外界因素干扰,及时性和可靠性难以得到保障。深部变形监测技术直接获取滑面发展破坏信息,能够发现灾变前兆,但现有设备存在成本高、量程小或操作难等问题。滑坡监测为早期预警提供依据,而早期预警能够减少甚至避免人员伤亡和财产损失,区域性气象预警和单体滑坡预警两类预警方法正在逐渐发展完善中。单体滑坡预警常见方法是分析滑坡变形趋势和突变特征,通过速度、加速度等判据的阈值触发不同级别预警。滑坡智能预警模型将机器学习与地质工程交叉融合,有望提升灾害早期预警的准确性和自动化水平。滑坡高质量监测应综合运用多种技术以克服单一技术的局限,而预警模型则越来越关注变形趋势的智能分析。滑坡动力学机制复杂、个性特征明显,广泛适用的预警模型有待进一步探索。

为提高智能汽车在大曲率高速工况下的车辆横向稳定性和跟踪精度，该文提出了一种基于最优前轮侧偏力的智能汽车线性二次型调节器（LQR）路径跟踪横向控制方法。通过构建基于“前馈+反馈”的LQR控制器对期望前轮侧偏力进行实时在线求解并使跟踪误差收敛，最终通过刷子轮胎模型将控制量转化为期望前轮转角。该方法有效地保持了车辆模型与轮胎模型原有的非线性特性。基于PreScan搭建了仿真模型，结果表明：与应用线性轮胎模型的LQR控制器相比，所提出的控制方法在降低路径跟踪误差的同时，还能有效提升车辆的横向稳定性。

锂离子电池的电极由活性物质、黏结剂、导电剂等多种固相材料及灌注其孔隙间的液态电解质组成。通过优化电极的微观多孔结构可提高电池内部锂离子与电子两类主要载流子的有效传输速率，从而有效提升电池能量密度、功率密度。基于多孔电极模型的正向设计方法正逐渐取代传统的试错方法被广泛应用于产业界，但以往的模型难以在计算量与性能预测精度上取得平衡。该文提出了扩展均相多孔电极模型，该模型可以有效地在计算负荷与性能预测精度上实现较好的平衡。比较了3类锂离子电池多孔电极模型——经典准二维均相模型、作者团队开发的非均相模型、该文提出的扩展均相多孔电极模型在计算时间以及电极结构描述精度上的差异，并就不同研发场景下的模型选择给出了具体建议。利用扩展均相多孔电极模型分析了一例电池正向设计的典型问题，即负极活性颗粒粒径选择及其对电池性能的影响，结果发现：提高负极颗粒粒径分布集中度、降低颗粒粒径大小可有效改善电池内部离子在电解液以及活性颗粒内部的有效传输速率，可使得电池在不同倍率条件下的放电容量提升25%（低倍率）至100%（高倍率）。

自密实混凝土具有无需振捣便可通过自重填充模板的良好工作性能，但工作性能对原材料特性的变化具有高敏感度。现有自密实混凝土生产质量管理难度较高，生产环节与质量检测环节较为分散，导致原材料数据不准确，生产数据检测效率低。随着图像处理与人工智能技术的成熟，智能化与智慧化技术逐渐应用于包括原材料检测、配合比设计、搅拌生产和流变性能检测在内的生产全过程，原材料智能检测技术可辅助原材料质量管理，配合比智慧设计方法可用以应对原材料性能的波动、高效准确地确定配合比，基于搅拌状态的实时监测可实现搅拌过程中的配合比智慧调整，流变性能智能检测技术可以实时地通过非接触式方法获得不同尺度拌和物的流变性能。该文详细介绍了自密实混凝土全过程智能化生产技术的研究进展与成果，并指出目前研究的不足，展望未来发展趋势。

暴雨内涝的快速预测对于提升灾害应急处置能力具有重要意义。针对传统数值模拟复杂耗时导致难以满足暴雨内涝预测时限要求的问题,该文基于机器学习方法构建城市暴雨内涝时空快速预测模型。利用城市综合流域排水模型(InfoWorks ICM)模拟的高精度网格结果作为数据驱动,综合考虑降雨因素、地理数据以及排水管网的分布情况,分别基于随机森林、极限梯度提升(XGBoost)、K最近邻以及长短期记忆(LSTM)神经网络建立城市暴雨内涝快速预测模型。以北京市某区域为例,开展算例研究,结果表明：随机森林模型的空间预测效果最佳,淹没范围预测准确率可达99.51%,积水深度平均预测误差3.55%;LSTM神经网络模型能准确预测内涝点积涝过程的水深时序变化。在该算例场景下,所构建的机器学习模型可实现s级的暴雨内涝时空快速预测。

蒸气冷凝传热强化对于实现能源系统的高效化与集成化具有重要的科学意义，在众多工业过程中有广泛的应用，如电力能源、石油化工、电子工业、建筑节能、食品加工、海水淡化等领域。其中，利用界面结构调控凝液的形成、输运与移除是强化冷凝传热的重要手段和关键科学问题。近年来，随着微纳加工技术和新材料的快速发展，研究者开发了大量的功能结构表面，并发现了许多新的界面传递现象，从新视角拓展了蒸气冷凝传热机理和强化技术。该文从蒸气冷凝中气-液-固界面间热量传递的基本过程出发，首先介绍了冷凝传热的关键控制因素和强化原理，然后总结了近年来在界面调控方面强化冷凝传热的新策略和典型的代表性工作，最后讨论了强化传热表面在工业应用中面临的挑战和未来的发展方向。

以城市群内旅客城际出行为研究对象，分析心理潜变量、城市群属性和突发事件等因素对城际出行方式选择行为的影响。基于京津冀旅客城市群内部城际出行问卷调查数据，构建突发事件下考虑心理潜变量的综合选择（integrated choice and latent variable，ICLV）模型进行实证分析。结果表明：考虑便捷性和乘车体验潜变量的混合选择模型对居民城际出行行为的拟合优度更高；城市群属性方面，起讫点城市类型、出行距离和起讫点间铁路车次数量对出行方式选择有显著影响；突发事件方面，雾霾天气下选择铁路出行的概率提高25.69%，雨天选择小汽车出行的概率提高31.63%，雪天选择小汽车出行的概率相对降低，发生阻断事件时选择小汽车出行的概率升高。研究结果有助于深入理解城市群内城际出行方式选择行为，为突发事件下城际出行需求的差异化出行诱导和需求管控提供科学依据。

环境计算是一个新的交叉学科概念, 是以解决复杂环境问题为目标, 以计算为过程载体, 进行环境过程数值分析和(或)环境数据分析的定量化研究过程的统称。这一概念支持将环境科学和计算科学的多种交叉融合方式纳入同一框架下进行讨论, 以梳理环境计算的发展脉络、归纳研究模式和识别前沿方法。该文阐述了环境计算的基本概念和主要特征, 归纳了1.0模式——基于过程机理的环境计算、2.0模式——数据驱动的环境计算和3.0模式——面向未来的融合环境计算的方法学特点和典型应用, 分析理论驱动和数据驱动相融合的环境计算发展趋势, 探讨了环境计算潜在创新与突破方向, 并提出环境计算研究面临的基础理论、关键技术及应用场景、算力以及学科交叉等方面的重要挑战。

目前复杂网络领域受到越来越多人的广泛关注。其中链路预测是复杂网络研究中的一个热门的分支，被作为预测缺失链路和识别虚假链路的有效手段。传统基于相似性的复杂网络链路预测主要考虑每个节点的某个相似性指标，而该文提出一种基于聚类系数和节点中心性（CCNC）的链路预测算法，将度、聚类系数和节点中心性3个相似度指标结合，引入到复杂网络链路预测中。该算法使用度和聚类系数作为局部信息的指标，使用节点中心性表征节点在网络中的重要程度。最后，以6个真实网络为例，通过对比曲线下面积（AUC）和精确度（Precision），验证了CCNC算法的可行性和有效性。

积极开发可再生能源是中国实现“双碳”目标的重要途径之一。该文总结了2020年中国各类电力装机容量，对比了中国与世界的电力“绿色程度”，提出了可用于模拟计算梯级水库群水电调峰能力的一种方法，给出了进行多电源互补的过程，通过对黄河上游梯级电站的模拟，获得了青海省在2030规划水平年逐月的调峰电量和电网多能互补分析结果。负荷的逐月平衡分析表明：丰水年份，风电和光伏发电产生较多弃电，而平水年、枯水年的发电能力与电网负荷需求基本匹配。典型日逐时多能互补分析表明：丰水年夏季，风电、光伏入网将导致负荷峰谷差变大，风、光产生较多弃电；枯水年冬季，水电和火电的电量与调峰能力不足，需要从外网购电，但这同时会导致弃光和弃风。青海电网应推动储能建设及其他电源的建设，秉持电网基荷电量和调峰能力建设并重，以减少网内弃电和外网购电。该文所介绍的水库群电力调节能力模拟方法和多能互补过程可用于其他电网，所得结论对青海的电源发展具有一定的参考价值。

质子交换膜燃料电池膜电极的性能直接决定燃料电池的输出性能，超薄质子交换膜的使用可以有效提升燃料电池峰值功率。该文将静电纺丝与直接膜沉积技术相结合，制备聚芳醚砜材料并纺丝成为纳米纤维覆于气体扩散电极上，作为薄膜增强层，再以商业全氟磺酸树脂分散液直接沉积成膜制得阴极和阳极。复合薄层膜厚度约为13 μm，氢空电池的峰值功率密度为1.18 W/cm²，与厚度相近的商业Nafion^® NC700膜的峰值功率密度0.96 W/cm²相比，提高了23%。通过对膜电极进行综合优化，在氢氧条件下电池峰值功率密度可达3.55 W/cm²，且阴极湿度降低对电池影响不大。利用聚芳醚砜纳米纤维作为增强层制备超薄膜电极具有优异性能，在低湿度条件下亦有高性能输出，具有广泛应用前景。

智能建造是当前水电、土木等基础设施工程领域最为热门的研究方向之一，对工程技术与项目管理的未来引领带动至关重要。首先，提出智能建造的定义，是指集成融合传感技术、通信技术、数据技术、建造技术及项目管理等知识，对建造物及其建造活动的安全、质量、环保、进度、成本等内容进行感知、分析和控制的理论、方法、工艺和技术的统称，并论述了其主要特征。其次，结合近年来面向重大基础设施的智能建造实践，提出智能建造感知、分析、控制和持续优化闭环控制理论，使建造活动在定量描述和对已有的活动行为学习的基础上，形成新的建造活动，具有一定智能行为，保证建造过程可建可控；并论述了智能建造技术和管理融合方式及价值创造案例。研究结果对智能建造科学技术与管理的发展能够起到一定的指导作用。

及时、全面、准确地了解施工现场各种活动的状态和进度，对质量控制、进度跟踪和生产效率分析至关重要，也是全面实现工程精细化管理、智能建造的必要条件。目前，混凝土浇筑仓面施工场景下的进度记录、质量控制仍大多由人工完成，存在及时性不足、误报、漏报等问题。该文将深度学习计算机视觉领域的语义分割和目标检测技术应用到工程建设领域，通过识别模板遮盖比例和吊罐卸料事件获得仓面施工的实时进度，实现秒级精度的坯层覆盖间歇时间超时预警。

秦岭深埋长距离引水隧洞极硬岩强度达到300 MPa以上，已成为制约隧洞掘进机（tunneling boring machine，TBM）高效施工的主要难题。针对秦岭引水隧洞极硬岩掘进施工问题，该文提出了基于TBM掘进隧洞的热能-机械耦合破岩方法，开展了有关微波、等离子体、火焰炬、水射流和钻孔劈裂的破岩试验以及数值计算和搭载设计，提出了5类辅助TBM破岩方法的适用性和搭载设计。研究结果表明：秦岭深埋引水隧洞岭南TBM掌子面岩体高含量石英吸收微波能力差、黑色极性矿物颗粒小，岩体微波劣化效应不显著，必须通过钻孔植入黑色极性矿物，增强岩体微波劣化效应；等离子体破岩方法采用超高电场密度能够产生显著的电力作用和热能破岩效果，可以将刀盘滚刀作为电极进行设计；火焰炬切割技术简单、易操作，但必须采取人工降温和热屏蔽措施；超高压水射流和钻孔超强劈裂破岩方法适用于掌子面岩体强度大于400 MPa，TBM掘进每日进尺小于1 m的工况。

面向大规模耦合灾害，提出了一种基于增强的真实操作、虚拟模拟、构造模拟（E-LVC）技术的重大综合灾害耦合情景推演方法，并研发了基于E-LVC的灾害救援机器人、大型实验装置、仿真和数据系统的动态交互技术。在耦合灾害场景下，救援机器人进入灾害现场，实时高效探索灾情现场环境并获取前线现场数据，基于E-LVC的动态交互技术实时地将灾情信息回传至控制台，构建环境地图和灾情现场情景，并显示在虚实结合的决策支持平台上，为“人在回路”的重大灾害情景推演和应急演练奠定基础。假定灾害耦合场景为北京发生大地震导致火灾并耦合风场作用，以人员疏散和城市大规模交通疏散为应急演练内容进行了案例研究，验证了所提出的情景推演方法的辅助决策能力。

基于监测资料对坝体和坝基的力学参数进行反演，对大坝的安全评价具有重要意义。该文提出了基于改进自适应遗传算法和BP神经网络（IAGA-BP）的力学参数反演分析方法，采用考虑权重的绝对百分误差作为目标函数，可以针对多点监测资料和非线性数值仿真进行力学参数反演。基于正常蓄水位下拱坝坝体、坝基及拱肩槽边坡等25个测点的实测变形，对坝体混凝土、基础岩体及结构面的多个材料分区的11个关键力学参数进行了反演分析。结果表明，反演值和实测值吻合较好，将材料参数作为输入层、测点变形作为输出层有效避免了反演值的“失真”问题。针对高拱坝-坝基系统的力学参数反演，分析了神经网络拓扑结构、目标函数、训练样本数量等对反演结果的影响。

近年来，生成对抗网络（GAN）的迅速发展使得合成图像越来越逼真，对个人和社会造成了极大的威胁。现有的研究致力于被动地鉴别伪造产品，但在真实应用场景下通常面临通用性不足和鲁棒性差等两大难题。因此，该文提出了一种面向深度伪造的溯源取证方法，将秘密信息隐藏到图像中以追踪伪造图像的源头。设计了一个端到端的深度神经网络，该网络由嵌入网络、GAN模拟器和恢复网络等3部分组成。其中，嵌入网络和恢复网络分别用于实现秘密信息的嵌入和提取，GAN模拟器用于模拟各种GAN的图像变换。实验中在已知GAN的篡改下恢复图像的平均归一化互相关（NCC）系数高于0.9，在未知GAN的篡改下平均NCC也能达到0.8左右，具有很好的鲁棒性和通用性。此外，该方法中嵌入的秘密信息具有较好的隐蔽性，平均峰值信噪比（PSNR）在30 dB左右。

燃气轮机和航空发动机被誉为是工业皇冠上的明珠,其研制水平是一个国家科技水平和综合国力的重要标志。随着燃气轮机和航空发动机工作效率和性能的不断提高,涡轮入口温度逐年上升,涡轮叶片暴露在更高的来流温度下。为使金属叶片在远超其熔点的温度中仍能安全运转,亟需发展高效的冷却技术。该文概述了燃气涡轮高效冷却技术及设计方法的发展趋势,提出了按照3个维度开展燃气涡轮冷却技术研究的思路,总结了本团队在冷却单元-气冷叶栅-整机多部件交互等方面的基础研究成果,搭建了基于实验数据驱动的高效高精度冷却结构设计平台,探索了以双层壁为代表的下一代冷却技术的特性和发展趋势。

土地市场是房地产市场的重要组成部分，是房地产市场能否实现平稳健康发展的关键，对宏观经济、政府财政和金融稳定具有重要影响。然而，中国土地市场中参与者盲目扩张、不理性购地的现象突出，不利于稳地价、稳房价、稳预期政策目标的实现和土地市场的健康发展。该文利用北京土地市场企业参与竞拍的微观数据，分析赢者诅咒现象是否存在；并通过构建股票市场收益率的决定模型，分析其影响因素。结果表明：赢者诅咒现象存在于北京土地市场，市场会对最终出价溢价率高的竞得者产生负面评价，联合竞拍等方式有助于参与者合理出价。

进度计划是施工管理、施工过程模拟的重要依据，自动生成进度计划能够提高编制准确性和效率。但是，现有相关研究大多采用基于案例或模板的方式，无法实现项目的精确匹配，且仅考虑了空间上的约束关系，未梳理详细的知识规则。该研究面向建筑工程中常见的装配整体式项目，分解适用于进度计划自动生成的施工基本活动，建立编码体系，分析各类构件或施工活动之间的约束规则，推理各施工活动间的逻辑顺序，并基于工业基础类（IFC）格式的建筑信息模型（BIM）提取工程量来计算施工活动持续时间，最终实现构件级进度计划的自动生成。该研究结果可为施工过程模拟及施工自动化提供施工进度，支持智能施工机械的有效运行。

在调研中国、欧洲、美国、日本等国家和地区燃料电池汽车示范运营活动开展情况的基础上，详细分析了国内外燃料电池汽车示范运营活动的组织情况和评价方法。通过对比研究找到中国在燃料电池汽车示范运营活动组织和评价方法等方面的不足。结合中国即将开展的国家燃料电池汽车示范应用项目，在示范运营活动的统计评价方法等方面提出了一些改进建议。

重大自然灾害频发对国家安定和人民生命安全带来威胁的同时也会造成严重的经济损失。如何在灾后将受灾点所需应急物资快速、精准运送到位受到了广泛关注。该文针对重大自然灾害事件救援特点,考虑在不确定性条件下,兼顾应急调度成本最低和调度时间最短两目标,构建面向多灾害点的应急物资智能调度模型。研究选取2021年中国河南特大暴雨灾害为典型案例,基于三角模糊数方法对不确定变量进行表示,从而将所构建的模型转变为确定性多目标应急物资智能调度模型,同时引入二维Euclid距离赋权进行模拟运算,对模型求解。进一步,利用LINGO软件计算得到各出救点至各受灾点分阶段应急物资调度方案。研究结果表明,利用该模型得到的模拟结果与现实要求接近,能够满足重大自然灾害下多灾害点应急物资调度需求,可为决策者制定有效救灾策略提供参考。