基于小尺度的城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险评估

自然灾害情景模拟与风险评估是灾害研究的核心内容和热点问题之一,但城市自然灾害风险评估至今却缺乏统一的程序与范式。本文选择了城市频发的暴雨内涝灾害为研究对象,结合上海市静安区实证研究,提出了一套基于小尺度的城市暴雨内涝灾害风险评估的思路与方法。基于灾害风险的基本理念,从致灾因子分析、脆弱性分析和暴露分析三方面入手,探讨不同情景下的小尺度城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险表达方式;提出了小尺度城市暴雨内涝灾害风险评估宜采用情景模拟和综合分析方法,充分考虑城市的内部地形特征、降水、径流和排水等因素,创建一个基于GIS栅格的城市内涝模型,并基于多种重现期灾害情景,更客观地模拟内涝积水深度和淹没面积;采用多次实地调查获得的内涝损失数据,拟合出居民房屋和室内财产的灾损曲线;利用灾损曲线评估脆弱性、暴露要素和损失,建立超越概率-损失曲线,创建了基于GIS栅格城市暴雨内涝灾害的风险评估模型与范式,为制订城市暴雨内涝灾害风险管理和规划奠定了基础。这亦为进一步开展小尺度城市自然灾害情景模拟和风险评估研究提供了一种新探索。     

基于GIS的城市社区暴雨内涝灾害风险评估

以2008年9月20日上海市浦东、南汇等地区发生的暴雨内涝灾害为例,选取受灾最为严重的川沙镇临园社区作为研究区,从致灾因子评估、脆弱性评估和暴露分析3方面建立了城市社区暴雨内涝的综合灾害风险评估模型.结合遥感影像、实地调查以及各种基础资料数据与GIS技术,对社区暴雨内涝灾害进行情景分析和灾害风险评估,以年均暴雨内涝损失表示研究区的暴雨内涝风险,该研究为城市社区灾害风险规划与管理提供决策依据.     

暴雨内涝情景下城市消防服务可达性的精细化评估

为了揭示城市暴雨内涝灾害对应急响应服务功能的影响,论文基于高精度城市洪涝模型(FloodMap)和增强型两步移动搜寻法(E2SFCA),对暴雨内涝灾害影响下上海市中心城区消防服务可达性进行精细化评估。研究结果表明：① 百年一遇暴雨内涝情景下,内涝最严重时积水深度超过50 cm的淹没范围整体呈现“西高东低”分布态势,淹没总面积约1.5 km²,可导致471条路段(约占路网全长5.11%)通行受阻。② 上海市中心城区消防服务可达性的空间差异比较显著,大体呈现出由黄浦江两岸向西北和东南方向递减态势,但在一天中的不同时段,可达性空间格局变化并不明显。③ 与正常天气条件相比,暴雨内涝情景下不可达单元(250 m×250 m)数量显著增多,夜间低峰、早高峰、白天平峰和晚高峰时段分别增加36.32%、35.89%、39.07%和32.01%;从暴雨内涝的过程(全程120 min)上看,在雨峰后半段((30, 45] min)不可达单元数量最多,消防服务可达性的空间差异程度最大。④ 消防服务可达性表现出一定程度的空间集聚特征,其中高值聚集区(“高—高”型)主要位于黄浦江两岸以及浦西边缘地区,低值聚集区(“低—低”型)主要位于西北和西南区域,这2类聚集区呈“团块状”分布,而“高—低”型和“低—高”型集聚均不显著。⑤ 研究区内消防服务可达性与需求的空间失配现象(“低需求—高可达”或“高需求—低可达”)较为明显,而暴雨内涝会加剧空间失配问题。研究结果可为提升城市洪涝灾害管理与应急响应服务的精细化水平提供科学依据。     

城市暴雨内涝综述：特征、机理、数据与方法

建成环境的高空间异质性与致灾过程的复杂性给城市暴雨内涝研究带来巨大的挑战,具体表现为模型代表性不够、计算效率低、基础数据和验证数据匮乏。以机器学习为代表的人工智能技术、高分遥感和互联网大数据的快速发展则为城市暴雨内涝研究提供了新的契机。论文结合人工智能、高分遥感和互联网大数据等新技术发展,从特征、机理、数据与方法4个维度对暴雨内涝的研究现状和发展趋势进行了系统总结,主要结论包括：① 暴雨内涝具有短历时性、空间散布性、连锁性和突变性,其热点呈现空间上的动态迁移特征。② 降雨时空特征和城市化程度决定暴雨内涝灾害的量级,地形条件尤其是微地形则决定发生位置和内涝频率。地形控制作用指数(topographic control index, TCI)对暴雨内涝发生位置具有良好的指示能力。③ 排水管网、高精度地形和不透水面分布是暴雨内涝模拟的关键基础数据;降雨过程的高时空变异性是暴雨内涝近实时预报预警的主要瓶颈,需要充分利用天气雷达观测提高其精准度;互联网众包大数据是获取高空间覆盖度暴雨内涝灾情信息的新途径,但也面临不同类型信息融合、提炼和质量控制的挑战。④ 结合水动力模拟与机器学习可建立兼具物理基础和计算效率的暴雨内涝模拟方法,是实现近实时模拟与快速预报预警的有效途径。     

城市景观格局对城市内涝的影响研究——以深圳市为例

近年来,城市内涝问题频发,引发了强烈关注。现有有关城市内涝问题的研究多关注土地利用与城市内涝的关系,而对于城市景观格局对城市内涝影响的研究则不多。本文以内涝问题严重的深圳市为研究区,利用深圳市2014年5月11日暴雨期间内涝点数据（共278个）,选取类型水平上的最大斑块面积比例（Largest Patch Index, LPI）、斑块聚集度（Patch Cohesion Index, PCI）、景观破碎度（Landscape Division Index, DIVISION）、景观水平的蔓延度（Contagion Index, CONTAG）、香农多样性指数（Shannon's Diversity Index, SHDI）共5个景观指数,并结合土地利用类型、不透水率、植被覆盖度、降雨量、地形地势及雨水管网密度等内涝影响因子,运用相关分析和多元逐步回归分析,探究深圳市景观格局对内涝的影响。结果表明：① 土地利用类型中,住宅用地等建设用地对内涝灾害影响最大,其面积比例的增加会加剧区域内涝程度;② 城市各类型景观格局特征中,建设用地斑块的优势度、聚集度越高,景观破碎化程度越低,区域的内涝程度越高,绿地的景观格局对城市内涝的影响与建设用地相反;③ 城市整体景观特征中,景观整体越复杂越不易引发内涝灾害;④ 不透水率等人为因素比降雨量等自然因素对城市内涝的影响程度大。本研究的结果可以使人关注到地表景观格局对内涝的重要作用,为内涝治理和景观格局的规划管理提供参考和借鉴。     

基于街景影像和手机信令数据的城市街道安全性研究

城市化进程加快导致街道安全性问题突出,已有研究利用城市视觉要素刻画街道安全感空间分布,忽略了街道真实安全性与安全感间的差异。该文利用街景影像和手机信令数据,结合K-means聚类算法与笛卡尔积运算模型减少“安全感知差异”,以长沙市主城区为研究案例,得到白天、夜晚及总体城市街道安全性分布:1)长沙市主城区安全感指数随圈层数增加呈波动递减趋势,主要原因是建筑视觉要素占比下降较快以及天空视觉要素占比逐步上升;2)长沙市主城区呈双圈层结构,白天高安全性、夜晚低安全性以及总体安全性最低的区域主要分布在主城区中心,具有明显的聚集现象。该研究通过对城市街道安全性和低安全性街道的分析提出街道优化建议,为城市规划提供参考。     

基于情景模拟的上海中心城区建筑暴雨内涝暴露性评价

由于城市的快速发展和土地利用覆被变化,由暴雨或台风引起的内涝已成为全球研究的热点。潜在的内涝风险危及建筑及室内财产安全。文章应用简化内涝模型模拟上海市中心城区不同情境下的积水情况,并根据每幢建筑室内进水深度对其进行暴露性分级。然后分析、评价了上海市中心城区建筑不同情境下的暴雨内涝灾害暴露性。研究结果发现:仓储和旧式住宅是最易暴露在内涝灾害中的建筑类型;总体上,杨浦、普陀和徐汇区是政府最需要采取安全措施的区域,长宁和虹口区处于中等暴露性水平;同时,内涝对黄浦、静安、卢湾和闸北区影响很小。研究结果可为地方政府改善内涝风险管理提供参考依据。     

基于情景模拟的上海中心城区道路的内涝危险性评价

内涝是影响上海的主要灾害之一。利用历史灾情初步探讨上海内涝产生的规律,多角度对其产生原因进行分析的基础上,通过两次典型内涝情景证实,排水设施滞后是上海市暴雨内涝频繁发生的主要原因。基于情景模拟方法,在设置典型暴雨内涝的前提下,构造模型对上海中心城区道路的内涝灾害危险性进行评价,结果显示,徐汇区道路面临内涝的形势最为严峻,虹口、普陀、闸北与长宁道路的内涝危险性也较大,相对而言,杨浦、黄浦、静安和卢湾的道路内涝危险性较小,总体呈现出外围行政区道路发生内涝的可能性较大的分布特征,这与实际情况基本符合。     

基于最大熵模型的深圳市内涝影响因素分析及内涝风险评估

城市内涝是最常见的自然灾害之一,深入剖析其影响因素并进行风险评估对内涝防治具有重要意义。以往研究表明,城市内涝是由自然因素(如地形)和人为因素(如土地利用)共同引起的。在土地利用方面,相关学者主要关注二维空间因素对内涝的影响,较少顾及土地利用的三维建筑格局。此外,在研究方法的选取上,尽管已有学者利用随机森林、神经网络等模型对内涝影响因素进行研究,然而传统方法在负样本(不发生内涝的地点)的选取上存在不确定性。为解决这2点不足,论文引入最大熵(MAXENT)模型,以深圳市为研究案例,通过MAXENT剖析各潜在影响因子与内涝风险的关系。结果表明,影响内涝风险的主导环境因子为不透水面比例、绿地比例、人口密度、暴雨峰值雨量、地表起伏度。而对内涝发生有重要影响的三维因子为容积率、建筑形状系数、平均高度。通过MAXENT评估的内涝风险结果可知,深圳潜在高风险区的面积约为491 km²,占市域面积的24.58%,主要位于龙华区、南山区、龙岗区北部、光明区、福田区。进一步对潜在高风险区进行空间自相关分析,结果发现过往并不存在内涝点的南山区北部、福田区西部、罗湖区中部等部分区域风险概率出现高—高集聚现象,表明上述地区的内涝风险会受到周围地区的正向影响,因此在内涝的监测与防治中应当重点关注高风险地区以实现更精准的防控。由于内涝风险评估是城市灾害管理的重要组成部分,因此论文提出的相关建议不仅可作为防灾减灾的重要参考依据,还能为国土空间规划的优化提供新思路。     

城市建设对暴雨内涝空间分布的影响研究——以武汉市主城区为例

城市内涝灾害频繁,用地开发与空间扩张被普遍认为是其致因之一。对比武汉市遥感数据,1984—2017年,超过30%的自然水体被填占开发,城市建设开发活跃、填湖造陆强度大。论文以武汉市为例,采用二项Logistic模型,定量分析不同降雨强度情景下的内涝影响因素。研究表明,填湖造陆将极大地增加极端降雨情景下城市滨水区域的内涝风险。城市地形地势、排水管网条件、用地类型以及邻域用地结构等因素,也直接影响内涝风险。基于2种不同的用地开发策略,预测城市内涝风险结果显示,城市用地的不当开发将引致严重内涝风险。依据内涝风险的空间分布预测结果,论文提出了相应的改善策略,以为科学地制定防涝减灾规划提供参考。     

城市暴雨内涝情景模拟与灾害风险评估

Scenario modelling and the risk assessment of natural disasters is one of the hot-spots in disaster research.However,up until now,urban natural disaster risk assessments lack common procedures and programmes.This paper selects rainstorm waterlogging as a disaster to research,which is one of the most frequently occurring hazards for most cities in China.As an example,we used a small-scale integrated methodology to assess risks relating to rainstorm waterlogging hazards in the Jing’an District of Shanghai.Based on the basic concept of disaster risk,this paper applies scenario modelling to express the risk of small-scale urban rainstorm waterlogging disasters in different return periods.Through this analysis of vulnerability and exposure,we simulate different disaster scenarios and propose a comprehensive analysis method and procedure for small-scale urban storm waterlogging disaster risk assessments.A grid-based Geographical Information System (GIS) approach,including an urban terrain model,an urban rainfall model and an urban drainage model,was applied to simulate inundation area and depth.Stage-damage curves for residential buildings and contents were then generated by the loss data of waterlogging from field surveys,which were further applied to analyse vulnerability,exposure and loss assessment.Finally,the ex-ceedance probability curve for disaster damage was constructed using the damage of each simulated event and the respective exceedance probabilities.A framework was also devel-oped for coupling the waterlogging risk with the risk planning and management through the exceedance probability curve and annual average waterlogging loss.This is a new explora-tion for small-scale urban natural disaster scenario simulation and risk assessment.     

基于STARMA模型的城市暴雨积水点积水短时预测

近年来城市暴雨出现突发和多发态势,导致城市内涝灾害频繁发生,威胁着城市居民的生命和财产安全。随着城市降雨积水监测网的建立,获得分钟尺度的降雨和积水时序监测数据成为可能,实现了城市内涝的实时监控。但目前对监测数据的利用仍显不足,缺乏对其深度分析挖掘,造成监测系统“只监不控”的局面。本文基于城市降雨积水监测网的监测数据,根据积水时间相关性、降雨空间相关性以及降雨积水序列相关性,构建降雨积水的时空自相关移动平均模型(STARMA),对城市暴雨积水点积水过程进行短时预测。STARMA模型已被广泛应用于交通预测、环境变量预测以及社会经济领域,特别是在时空过程机理不清楚、多因素时空变量影响的情况下效果较好。本文首次将该模型应用到降水积水过程拟合和积水短时预测上,同时在方法上改进了传统单变量的STARMA模型,建立降雨和积水双变量的STARMA模型模拟降雨积水过程。并以北京市2012年“7.21”事件降雨积水过程为研究对象,以丰北桥、花乡桥、马家楼桥和六里桥4个积水监测点为例,建立降雨积水的STARMA模型,以5 min为步长作积水5、10、15 min三步预测。验证结果表明,该模型在降雨积水过程中拟合效果较好,模型短时预测精度较高。该项研究能够有效地利用监测数据,提高信息预警和应急指挥能力,为市政防汛或交通等部门提供决策支持。     

基于雨洪安全格局的城市低影响开发模式研究

城市调蓄用地总量减少、泄洪网络被建设用地割裂、汇流用地与建设用地重叠等是造成城市内涝灾害的主要原因。本文尝试在产流源头、产流途径以及汇流地三个层面,充分利用原有自然雨洪调蓄系统,建立能够消纳极端暴雨水的城市低影响开发模式,以长沙市苏圫垸为例,基于地形数据、水文气象数据,运用ArcGIS空间分析和SCS水文模型,模拟极端降雨的雨洪淹没区和雨洪廊道,并建立雨洪安全格局。根据年径流总量控制率85%的海绵城市建设目标,结合模型模拟确定苏圫垸低影响开发设施位置及规模,即开发后应保留雨洪斑块面积228.2 hm²,控制水量107.5万m³,雨洪廊道面积51.5 hm²,控制水量10.1万m³。可为探索基于极端气候下内涝防控的海绵城市建设新模式提供参考。     

利用微波遥感土壤水分产品监测东北地区春涝范围和程度

地表土壤水分是判断农田涝害的直接数据源,以欧洲太空局1978~2010 年微波遥感土壤水分产品、2013 年SMOS MIRAS L3 级土壤水分产品和气象站点的月降水数据为基础,结合土壤水分距平指数和土壤水分异常指数,分析2013 年东北地区春涝影响范围和严重程度。结果表明:① 东北地区以黑龙江省受涝面积最大,约11 万km²,约占黑龙江省总面积的1/4;② 比较多年的月降水数据与涝灾程度,发现冬春季节强降水是引发春涝的主要原因之一;③ 春涝的严重程度与高程呈现负相关关系,涝灾区域多集中在高程500 m以下。     

瞬变人口统计方法的建立及其功能

本文阐述了瞬变人口统计方法的基点,并针对谷瞬变场所的主要特征,设计了统计参数,建立了相应的数学模式,从而可将其动态人口换算成便于编制城市人口地图的常态人口。