特文特大学ITC研究员Rodrigoandrés Morales在工程博士项目中，开发了一种用于分析和预测恩斯赫德地下水位变化的数字孪生模型。该模型通过监测数据能够提前预警洪水或干旱风险，帮助城市及时采取应对措施。Morales是ITC学院首位在特文特大学完成工程博士学位的学者。

气候变化导致极端天气频发，城市排水系统面临压力。两年前恩斯赫德Pathmos区的暴雨事件中，数十所房屋受损，凸显了改进地下水预测和控制的必要性。Morales表示：“时机几乎不能再更具象征意义了。在资格答辩当天，街道被淹，大约一周后，地下室被水填满，汽车在其中漂浮。”这次经历使他认识到城市对极端降水的脆弱性，并推动他开发更先进的预测系统。

恩斯赫德市政府长期关注极端天气问题，尝试优化地下水管理。现有方法依赖移动屏障调节水位，但需要持续监测才能有效干预。Morales的数字孪生模型覆盖市中心区域，利用实测数据预测地下水位变化，提前识别关键阈值，并为操作屏障提供时机建议，实现主动防控。

目前，这个数字孪生原型已投入运行，包含数字测试环境以模拟控制屏障行为，但全面应用还需时间。挑战包括提升预测精度、延长预测时段，以及通过物理测试验证系统交互效果。恩斯赫德地下水控制困难，土壤以黏土为主，保水性强、排水性差，加剧了系统压力。Morales解释道：“恩斯赫德的土壤主要由黏土组成。”快速强降雨时，排水系统易超载，导致水流逆转或管道破裂，类似瓶口快速倒水时液体溢出的现象。完善数字孪生模型需要更多数据和测试。

工程博士项目为期两年，侧重于为复杂问题设计实用解决方案，常与外部机构合作。数字孪生技术为恩斯赫德的地下水管理提供了新工具，有望增强城市应对气候挑战的能力。