1.一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过获取的目标城市的交通数据、气象数据和地理数据，确定所述目标城市的多源道路积水时空数据集；

根据所述地理数据，确定各个城市汇水区，将所述各个城市汇水区确定为对应的各个城市水文响应单元，以及，根据所述地理数据和所述交通数据，确定各个城市交通小区，将所述各个城市交通小区确定为对应的各个城市交通响应单元；

通过对所述交通数据中的路网数据进行城市路段对象提取，获得所述目标城市中的各个城市路段对象，并对所述各个城市路段对象进行标识属性赋值；

根据所述各个城市水文响应单元、所述各个城市交通响应单元、所述各个城市路段对象，构建所述目标城市的城市敏感型积水监测的层次化数据模型；

根据所述城市敏感型积水监测的层次化数据模型，对所述多源道路积水时空数据集进行属性筛选，确定存在降雨和存在通行异常的目标多源道路积水时空数据集；

根据预设基于数据特征的积水敏感路段评价模型，将所述目标多源道路积水时空数据集中的各个数据进行特征向量划分，获得与城市路段对象对应的各个特征向量；

将所述与城市路段对象对应的各个特征向量输入目标积水敏感路段动态检测器进行识别，输出所述目标城市中属于积水敏感路段的城市路段对象；

根据输出结果，绘制积水敏感道路空间分布图。

2.根据权利要求1所述的一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，所述通过获取的目标城市的交通数据、气象数据和地理数据，确定所述目标城市的多源道路积水时空数据集，包括：通过对所述交通数据中的浮动车轨迹数据进行数据清洗和空间过滤，获得目标浮动车轨迹数据；

通过对所述气象数据中的降雨数据进行数据清洗，获得第一降雨数据；

通过对所述第一降雨数据进行分组统计和空间插值，确定所述目标城市的目标降雨数据；

通过对所述地理数据中的土地利用数据进行独热编码，生成所述目标城市的土地利用类型特征值数据；

将所述目标浮动车轨迹数据、所述目标降雨数据、所述土地利用类型特征值数据和所述地理数据中的DEM数据均与所述路网数据进行匹配，获得所述目标城市的多源道路积水时空数据集。

3.根据权利要求2所述的一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，所述将所述目标浮动车轨迹数据、所述目标降雨数据、所述土地利用类型特征值数据和所述地理数据中的DEM数据均与所述路网数据进行匹配，获得所述目标城市的多源道路积水时空数据集，包括：将所述目标浮动车轨迹数据与所述交通数据中的路网数据进行匹配，获得具有交通特征的道路时序数据集，所述道路时序数据集中的数据为三元组，所述speed表示平均行程速度，所述volume表示车流量，time表示统计时间段；

将所述目标降雨数据与所述交通数据中的路网数据进行匹配，获得所述目标城市中各个城市路段对象的降雨数据；

将所述土地利用类型特征值数据与所述交通数据中的路网数据进行匹配，获得所述目标城市中各个城市路段对象的土地利用类型特征值；

对所述地理数据中的DEM数据进行处理获得坡度数据，将所述坡度数据与所述交通数据中的所述路网数据进行匹配，获得所述目标城市中各个城市路段对象的坡度数据。

4.根据权利要求3所述的一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，所述根据预设基于数据特征的积水敏感路段评价模型，将所述目标多源道路积水时空数据集中的各个数据进行特征向量划分，获得与城市路段对象对应的各个特征向量，包括：根据所述预设基于数据特征的积水敏感路段评价模型，将所述道路时序数据集中的各个数据确定为各个城市路段对象的交通敏感特征向量；

根据所述预设基于数据特征的积水敏感路段评价模型，将所述各个城市路段对象的降雨数据确定为各个城市路段对象的气象敏感特征向量；

根据所述预设基于数据特征的积水敏感路段评价模型，将所述各个城市路段对象的坡度数据和土地利用类型特征值确定为各个城市路段对象的地理敏感特征向量。

5.根据权利要求1所述的一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，所述根据所述地理数据和所述交通数据，确定各个城市交通小区，将所述各个城市交通小区确定为对应的各个城市交通响应单元，包括：通过所述交通数据中的浮动车轨迹数据，确定所述目标城市的出行OD矩阵；

根据所述出行OD矩阵和所述地理数据中的土地利用数据，通过K‑medoids分区聚类方法进行空间聚类分析，获得所述目标城市的城市交通小区划分结果；

将所述城市交通小区划分结果中的各个城市交通小区确定为对应的各个城市交通响应单元。

6.根据权利要求5所述的一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，在将所述城市交通小区划分结果中的各个城市交通小区确定为对应的各个城市交通响应单元之前，所述方法还包括：确定所述城市交通小区划分结果中是否存在双向道路位于两个不同城市交通小区；

在存在双向道路位于两个不同城市交通小区的情况下，将所述两个不同城市交通小区进行合并；

确定所述城市交通小区划分结果中是否存在被屏障分割的城市交通小区；

在存在被屏障分割的城市交通小区的情况下，基于所述屏障将所述被屏障分割的城市交通小区划分为多个城市交通小区；

确定所述城市交通小区划分结果中是否存在包括多个交通站点的城市交通小区；

在存在包括多个交通站点的城市交通小区的情况下，通过K‑medoids分区聚类方法对所述包括多个交通站点的城市交通小区进行空间聚类分析，获得多个城市交通小区；

确定所述城市交通小区划分结果中是否存在面积低于设定阈值的城市交通小区；

在存在面积低于设定阈值的城市交通小区的情况下，将所述面积低于设定阈值的城市交通小区与相邻城市交通小区进行合并；

所述将所述城市交通小区划分结果中的各个城市交通小区确定为对应的各个城市交通响应单元，包括：将经过修正处理后的所述城市交通小区划分结果中的各个城市交通小区确定为对应的各个城市交通响应单元。

7.根据权利要求1所述的一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，所述目标积水敏感路段动态检测器的训练，包括：将所述与城市路段对象对应的各个特征向量按照设定比例划分为训练集和测试集；

根据调试目标，对初始积水敏感路段动态检测器的随机森林参数进行调试，获得第一积水敏感路段动态检测器；

通过所述训练集对所述第一积水敏感路段动态检测器进行训练；

通过所述测试集对经过训练的所述第一积水敏感路段动态检测器进行测试，获得测试结果；

在测试结果符合设定条件的情况下，将所述第一积水敏感路段动态检测器确定为目标积水敏感路段动态检测器。

8.根据权利要求3所述的一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，根据所述各个城市水文响应单元、所述各个城市交通响应单元、所述各个城市路段对象，构建所述目标城市的城市敏感型积水监测的层次化数据模型，包括：将所述各个城市水文响应单元与地理数据中的行政区划数据进行空间叠加，获得各个第一响应单元数据；

将所述第一响应单元数据与所述各个城市交通响应单元进行空间叠加，获得各个城市水文交通响应单元；

根据所述各个城市水文交通响应单元和所述各个城市路段对象，构建所述目标城市的城市敏感型积水监测的层次化数据模型。

9.根据权利要求8所述的一种顾及城市水文和交通流特征的暴雨积水路段识别方法，其特征在于，所述根据所述城市敏感型积水监测的层次化数据模型，对所述多源道路积水时空数据集进行属性筛选，确定存在降雨和存在通行异常的目标多源道路积水时空数据集，包括：根据所述城市敏感型积水监测的层次化数据模型中的城市水文交通响应单元，通过城市路段对象的降雨数据对所述多源道路积水时空数据集进行属性筛选，从所述城市水文交通响应单元中确定存在降雨的城市水文响应单元；

根据所述城市敏感型积水监测的层次化数据模型中的城市水文响应单元，通过所述道路时序数据集中的speed字段对所述存在降雨的城市水文响应单元进行属性筛选，从所述存在降雨的城市水文响应单元中确定存在通行异常的城市交通响应单元；

通过空间查询，获取到从所述存在降雨的城市水文响应单元中确定存在通行异常的城市交通响应单元对应的目标多源道路积水时空数据集。