快速城市化过程中城市建筑用地面积迅速扩张,大范围的城市下垫面逐渐变为硬质的水泥地表,这使得城市不透水下垫面急剧增多,城市洪涝灾害风险日益突出。当洪涝灾害来临时,减少人民生命财产损失是各级政府应急减灾部门的重要职责,如何适时、快速地应急疏散并安全抵达避灾点,也是每一个涉灾人员必须思考的关键问题。针对这一需求,目前政府减灾部门主要通过建立应急预案,实施应急疏散演练,来提高易受灾区的群众对疏散过程的熟悉程度,并锻炼救灾人员的应急指挥能力。然而,传统的应急预案演练形式单一,居民参与积极性不高,容易流于形式。随着电子沙盘推演模拟系统的逐渐成熟,基于地理信息系统构建暴雨洪涝灾害过程的虚拟地理环境,并在虚拟场景中进行应急预案推演已经逐步推广应用。但当前的应急预案推演软件对洪水淹没及灾民疏散的灾害场景动态性、相关主体协作性模拟不足,缺乏灾害场景—应急资源—疏散人员—救援人员之间的动态协作机制,这使得预案虚拟演练实质仍然流于应急调度通讯,没有体现灾害场景中在各种约束条件下的运筹优化。针对于上述问题,本文利用分布式水文模型,输入触发预案启动的降雨情景,基于GPU-CA并行计算实现了暴雨洪涝淹没情景的快速动态模拟,道路网络可通性实时分析;改进了现有的多智能体疏散模型,使得灾民智能体在疏散过程中能够动态地根据道路的淹没进程、人车密度、避灾点可达性等信息,与保障组智能体实时交互,动态规划自己的疏散路径及目的地避灾点,从而更准确地模拟了实际的防汛应急疏散决策过程。论文的主要研究内容如下:（1）本研究使用元胞自动机（Cellular Automata,CA）模型对暴雨情景下的汇流过程进行了模拟。并针对元胞自动机能够进行并行计算的特点,将GPU高性能计算技术与元胞自动机相结合,实现了基于GPU-CA模型的洪水淹没模拟,为逐秒提取智能体位置水深提供了可能。（2）本研究基于智能体模型和最短路径搜索算法及其GPU并行计算技术,创建了暴雨洪涝情景下的动态疏散模型。该模型结合实时计算得到的水淹动态及道路拥挤情况,能够动态的调整智能体的疏散速度及疏散路径,使模拟出的疏散情况更加贴合实际。（3）本研究分析了暴雨洪涝应急预案,解析了其结构组成,抽取出了特征对象和情景模式,提出了水淹状态、道路可通性、应急避难场所容量动态变化情景中基于多智能体协作模式的动态疏散及救援路径规划算法。（4）基于上述成果,本研究以福州地区大学城为典型案例区,研发了基于虚拟现实技术的软件系统。该系统设置了三种系统角色:指挥人员、救灾人员和灾民,易受灾区群众选择灾民角色能够熟知自己的疏散路线,各级政府应急减灾部门选择指挥人员或救灾人员角色能够通过该系统进行指挥决策,并验证自身决策的有效性。