基于改进物元可拓模型的城市内涝灾害风险评估

城市内涝灾害风险评估可为灾害风险管理提供理论支撑，对城市内涝灾害防控具有重要意义。基于灾害成因从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力四个方面选取12个指标构建城市内涝灾害风险评估指标体系，采用改进层次分析法与熵权法确定评估指标主客观权重，采用基于博弈论的组合赋权法计算组合权重，构建城市内涝灾害风险评估改进物元可拓模型，基于模型开展城市内涝灾害风险评估，以西安市主城区为研究区域进行模型应用。结果表明：碑林区、莲湖区、灞桥区内涝风险等级高且逐渐向较高等级转化，新城区内涝风险较低且逐渐向较高风险等级转化，雁塔区内涝风险处于较低等级，未央区内涝风险最小。研究结果可为城市内涝灾害风险管理及防洪减灾提供参考。     

洪涝风险管控从空间总体规划向控规传导——广州的实践与探索

广州尝试在源头治理和系统治理方面破解内涝治理难题,提出力争通过5年的努力,基本实现“小雨不积水、大雨不内涝,特大暴雨城市运转基本正常,妥善处置超标准降雨引发的城市洪涝灾害”的城市防洪排涝治理目标。广州市通过对历史内涝情况的调研分析研究后,构建了防洪排涝风险评估体系,运用GIS、遥感等新技术手段,以流域为单元,划定内涝易发风险区域,作为内涝风险管理工作的基础,支撑国土空间总体规划确定城乡洪涝风险控制线。在制度创新方面,建立了规划传导机制,实施洪涝风险评估制度,把竖向、调蓄容积和河道管理等管控指标纳入规划用地条件,作为项目地块全生命周期的管理依据,确保韧性城市目标转化,为全面提升应对洪涝风险的能力,打造洪涝韧性城市提供重要支撑。     

基于组合赋权的多情景内涝灾害风险评估

城市内涝灾害频发会对城市社会经济发展构成巨大威胁,对城市内涝灾害风险进行评估,是降低内涝损失的有效途径。通过综合考虑城市内涝灾害系统中的致灾因子、孕灾环境和承灾体3个组成要素,结合水力模型情景模拟结果,共选取11个具有代表性的指标,建立城市内涝灾害风险评价指标体系,并结合主观层次分析法(AHP)和客观熵权法(EWM)组合赋权,构建城市内涝灾害风险评估模型。以广州市天河区为例,对该评估模型进行验证。结果表明：水力模型模拟结果可以充分反映出不同情景降雨下致灾因子的危险性,通过内涝风险等级与内涝积水叠加分析得出,风险等级较高的位置均处于内涝积水和地区重要程度较高的区域。该评估模型充分考虑了社会和自然的综合作用,具有较高的可靠性。随着暴雨重现期的增大,高风险区域面积显著增加,在实际应用中,通过风险评估可以确定出城市防汛的重点关注区域,以便于防汛资源的优先配置,为城市防灾减灾管理提供参考。     

河北省城市内涝仿真模拟预警系统研制——以石家庄市为例

河北省城市内涝风险评估预警能力较为薄弱,以石家庄市为试点,基于暴雨内涝仿真模型建立河北省城市内涝气象风险监测预警系统。采用立体直观的实景三维形式将内涝灾害风险等级划分为四级,根据不同承载体对预警阈值进行设定。2015年8月30日石家庄市城区暴雨,积水资料与系统模拟的16个积水点中水深绝对误差值在0.2 m以下的共占94%,与实测水深较为一致,模拟效果有效。此外计算该等级降水重现期,绘制不同历史重现期的城区淹没水深分布图,为暴雨内涝风险评估提供技术支撑,为政府部门快速决策提供参考。     

基于遥感和GIS的城市内涝风险评价——以广州市天河区为例

近年来,随着我国城市化进程的急剧加快,城市内涝已经成为影响城市可持续发展的严重灾害。以广州市天河区为研究对象,基于灾害风险评估的原理,利用遥感和GIS技术,开展城市内涝风险评价方法研究。利用基础地理数据、遥感影像数据、气象水文数据、社会经济数据、历史灾情数据等,分别从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个方面选取评价指标,确定指标权重和相关参数,并构建城市内涝风险评价模型进行城市内涝风险评价。结果表明,广州市天河区的城市内涝灾害风险分布总体上西北部和东南部较高,西南部、中部和东北部较低。经过验证,城市内涝黑点有67%都落在较高和高风险区内,说明模型由较高的精度,可以为城市内涝的防治提供科学参考。     

透视变化环境下的中国城市暴雨内涝灾害:形势、原因与政策建议

城市暴雨内涝已成为当前中国城市发展面临的重要难题之一,是"大城市病"的综合体现。首先分析了当前中国城市暴雨内涝灾害严峻的形势特征,然后从自然和人为因素两维角度,综合全球气候变暖背景下暴雨增多、城市规划和快速城镇化、排水管网与设防标准、城市应急预案、城市发展与管理制度等八个方面的问题,分析了中国城市暴雨内涝频现的深层次原因;再次总结分析国内外应对城市内涝的策略,提出当前我国海绵城市建设面临的问题并展望其发展方向。最后从提高设防标准、鼓励社会参与、推广海绵城市建设、完善监测预警体系、强化城市科学规划、加强大都市巨灾应对能力和跨区域应对统筹、提升决策者意识、加强全民全域全时风险防范意识等八个方面给出应对城市暴雨内涝的政策建议。研究成果对全面科学理解中国城市暴雨内涝灾害具有参考意义,对未来安全城市的长远规划和高质量建设具有重要的支撑。     

城市极端暴雨洪涝灾害风险评估与对策研究

受全球气候变化影响,城市洪涝灾害频发,郑州市“7·20”特大暴雨给城市洪涝灾害防御敲响了警钟。为全面了解无锡市遭遇类似郑州市“7·20”特大暴雨风险形势,构建了无锡市城市一维、二维耦合极端暴雨洪涝分析模型,综合考虑无锡市梅雨型、台风型、短历时强降雨型3种历史洪涝特征,组合0.35倍、0.5倍、0.7倍、1.0倍郑州市“7·20”特大暴雨4种量级,形成12组洪涝分析方案,开展城市极端暴雨洪涝灾害风险评估,并提出应对措施。研究成果可为极端暴雨应急联动、协同抢险救灾、城市规划等提供科学决策支持。     

湖北武汉市应对“2013.7.7”特大暴雨工作启示

2013年7月5~7日,武汉市遭遇2013年以来最强降雨,中心城区普降特大暴雨,在分析武汉市"2013.7.7"特大暴雨过程及主要渍水原因的基础上,对全市各部门应对这场强降雨采取的措施进行简要介绍,从创新排水规划理念、突破系统建设瓶颈、夯实维护管理基础、完善应急调度体系等4个方面提出了解决城市内涝问题的对策建议。     

阳江市特大暴雨调查及内涝成因分析

对阳江市2006年5月4日特大暴雨进行调查及对其内涝成因进行分析,提出粤西沿海中小城镇应对暴雨、避免内涝的一些建议与措施。     

城市暴雨内涝灾害风险模糊综合评价体系构建研究

为科学、有效地对暴雨内涝灾害进行评估,提出了一种模糊综合评价体系。指标体系以风险理论为基础,选取积水、下垫面、社会-经济因素作为指标。采用层次分析法确定了指标体系的权重系数,并将模糊综合评价法作为指标体系的定量评价方法。本文构建的模糊综合评价体系可以为暴雨内涝灾害的风险评估提供一定的参考。     

城市雨洪径流模型研究概述

近年来,我国城市化进程加快,城市遭遇极端暴雨引发严重内涝灾害呈现加剧态势。欧美等发达国家很早就通过建立数学模拟模型,研究城市雨洪产汇流和径流排泄过程,评估区域淹没损失风险,并进行城市排水管网设计优化和内涝预警预报等工作。通过综合国内外城市雨洪径流模型研究文献和应用实例,归纳模型概念,结构和分类,对比分析典型模型特点和应用,得到模型不足和应用局限性,尝试给出解决思路,并指出模型发展具有多技术融合和模块化商业化的趋势,对于借鉴和指导模型应用有重要意义。     

深圳河流域内陆侧洪涝风险分析

基于致灾因子、孕灾环境、承灾体与防灾减灾能力四大风险要素对深圳河流域内陆侧的洪涝风险进行分析,构建以雨、洪、潮叠加的复杂致灾因子危险性和高度城市化带来的高易损性为特征的沿海城市洪涝灾害风险评价指标体系,用层次分析法修正熵权法以确定评价指标的权重,得到洪涝的危险性风险、易损性风险和综合风险区划。结果表明：福田区西南部至罗湖区西南部是极高危险性与极高易损性的统一体,在防洪减灾中应予以较全方位的重点防护,其他低易损性且高危险性地区只需根据主导的危险性因子给予有所侧重的防护措施;构建的沿海城市洪涝灾害风险评价指标体系可为政府防灾减灾规划与防洪应急响应提供必要的参考依据,亦可为防灾资源分配和灾后恢复重建提供有效信息。     

西宁市多尺度城市内涝风险评价方法

针对西宁市内涝风险评价的不同尺度评价需求,提出了西宁市多尺度城市内涝风险评价方法,涵盖西宁市规划管理的宏观尺度、街区预警应急的中观尺度和损失保险评估的微观尺度。采用熵权法进行宏观尺度评价,采用水文水动力模拟进行中观尺度评价,采用灾损曲线的方法进行微观尺度评价。结果表明:西宁市36个排水分区中25个位于综合中、高风险区;12个实测积水点中有75%位于综合高风险区,16.7%位于综合中风险区。     

江西省城市内涝成因及其对策

2015年入汛以来,江西省内多地连降暴雨,数个城市内涝成灾,给城市居民的生产生活带来极大影响,也在一定程度上制约了城市经济的正常发展.本文主要以江西省2015年城市内涝情况为例,分析城市内涝产生的原因,并提出有关对策.     

石家庄市暴雨内涝精细化水动力模型应用

近年来石家庄市极端天气逐渐增多,局部短历时强降雨的发生愈加频繁,造成城区大范围积水,损失严重。基于高精度DEM数据,采用小尺寸结构化网格建立石家庄市暴雨内涝精细化水动力模型。模型精确反映了房屋建筑、城市道路、立交系统和排水渠系等典型城市地物;采用分区径流系数和糙率体现不同下垫面的影响;通过将排水分区精细划分至各雨水干管实际控制街区模拟管网实际排水过程,并设置点源模拟城市立交泵站。模型高精度地模拟了该市主城区房屋阻水、庭院雨水出流、地道桥等低洼处汇水积涝、路面行涝、管网排水以及泵站抽排水等具有典型城市特征的水流现象,计算统计了城区积涝面积、积水点及积水路段。将该市内涝危险性等级划分为高、中、低三级,结合模拟结果进行风险分析及等级划分,分析结果为石家庄市防涝减灾工作和内涝风险管理提供信息支持,具有重要实用价值。     

基于ANUGA和SWMM耦合模型的车陂涌流域内涝模拟分析

为探究设计暴雨雨峰位置对城市内涝的响应规律,以广州车陂涌流域某片区为研究区,基于ANUGA和SWMM构建耦合模型AGSWM,采用实测降雨的流量和内涝数据对AGSWM进行验证,并对不同雨峰位置的设计暴雨情景进行了内涝模拟与分析。结果表明：耦合模型AGSWM具有良好的模拟精度,能够较好地反映车陂涌内涝时空演进过程;在低重现期后峰情景和高重现期中峰情景下,内涝积水总量、总淹没面积、重度内涝等级的淹没面积和重度内涝等级的易涝点最大水深较大;在低重现期前峰情景、高重现期后峰情景下,积水峰现延迟时间较长。     

广西德保岩溶内涝灾害风险评价

利用基于Arc GIS技术和层次分析法的灾害风险评价模型对广西德保县岩溶内涝灾害进行风险评价,以期为防治岩溶内涝灾害提供科学依据。综合比较德保县降雨条件、社会经济与自然环境等因素,利用层次分析法确定各因子权重,然后利用Arc GIS技术得到德保县岩溶内涝灾害危险性、易损性和风险区划图。风险评价结果表明:广西德保县岩溶内涝高风险区主要集中在人口密集的城关镇,较高风险区主要分布在耕地面积分布较广的北部地区,而东部及西部地区的内涝灾害风险较低。     

城市市政排水与区域排涝水动力耦合模型研究

针对有些城市(特别是沿海地区城市)遇大到暴雨容易出现内涝的问题,经分析,主要是没有将城市排涝与城市的自然地理位置及其周边江河洪水的特性结合考虑,城市排水设计方法上的滞后性是城市内涝的原因之一。为解决这一问题,应用圣维南方程组,对明渠、雨水管道及田面汇流等多个排水系统的关键组成部分进行表达,通过彼此之间的联接关系,建立了城市市政排水与区域排涝的水动力耦合模型。实例应用表明,该模型能客观反映承泄区河道水位顶托及长历时暴雨对城市排水的影响,可广泛应用于城市排水的规划设计工作中。     

Chemical characteristics of sediments and interstitial waters in some small Hawkesbury Sandstone freshwater streams of the Sydney area

Sediments of three streams draining sandstone catchments in Sydney, Australia, were sampled under low flow conditions over a 2-year period. Two streams receive urban contaminants, one (the reference creek) has an undeveloped catchment. Levels of sediment copper, zinc, cadmium and lead (total and speciated) and phosphorus (total and organic) were determined, as well as total organic carbon, particle size fractionation and cation exchange capacity. A range of quality parameters were also measured for interstitial waters. Sediments were characterized by very low organic matter (< 2% by weight) and low cation exchange capacity (< 3 mmol Na 100 g⁻¹), due to high contents of coarse and fine sands (> 95%). Despite a low accumulation of heavy metals and phosphorus in the long term, the sediments were nevertheless a sink for these constituents. Greatest proportions of sediment zinc and lead were associated with hydrous metal oxide coatings, or coarse waste particles. Apart from a substantial residual component, copper was preferentially associated with organic matter. Cadmium was rarely detected in any stream. Multidimensional scaling showed that under low flow conditions the three sites had distinct sediment chemistries. However, high levels of temporal and spatial variability were apparent within the urbanized sites, consistent with those streams regularly receiving discharges of diverse composition. Poor sediment and interstitial water qualities were often observed in the two urban sites, although such conditions did not occur continuously. Poor interstitial water quality was also seen on occasion in the reference stream; however, poor sediment quality was never detected at this site. Considering surficial sediments of Hawkesbury Sandstone streams may be suspended during high flow conditions, it was concluded that surface waters were a more reliable indicator of stream condition for short-term monitoring studies.     

Analysis and numerical study of a hybrid BGM-3DVAR data assimilation scheme using satellite radiance data for heavy rain forecasts

A fine heavy rain forecast plays an important role in the accurate flood forecast, the urban rainstorm waterlogging and the secondary hydrological disaster preventions. To improve the heavy rain forecast skills, a hybrid Breeding Growing Mode (BGM)-three-dimensional variational (3DVAR) Data Assimilation (DA) scheme is designed on running the Advanced Research WRF (ARW WRF) model using the Advanced Microwave Sounder Unit A (AMSU-A) satellite radiance data. Results show that: the BGM ensemble prediction method can provide an effective background field and a flow dependent background error covariance for the BGM-3DVAR scheme. The BGM-3DVAR scheme adds some effective mesoscale information with similar scales as the heavy rain clusters to the initial field in the heavy rain area, which improves the heavy rain forecast significantly, while the 3DVAR scheme adds information with relatively larger scales than the heavy rain clusters to the initial field outside of the heavy rain area, which does not help the heavy rain forecast improvement. Sensitive experiments demonstrate that the flow dependent background error covariance and the ensemble mean background field are both the key factors for adding effective mesoscale information to the heavy rain area, and they are both essential for improving the heavy rain forecasts.