基于城市暴雨内涝数学模型的福州内涝灾害风险评估

以福州市城区地表和明渠河道为主要模拟对象,结合福州市城区高精度地理信息、排水设施、排水运作方式等数据,建立福州城市暴雨内涝数学模型。利用该模型对福州市历史上3次典型降雨过程以及不同重现期降雨造成的城区内涝灾害进行模拟。对模型的模拟结果与实况积水进行评估表明,3次降雨过程的模拟与实况积水深度绝对误差小于10 cm的积水点分别占比为50%、78%、76%。模型对雨强较大的短时强降雨过程,模拟效果稍差,模拟积水比实况积水整体偏小;对长时间、雨强比较平均的降雨,整体模拟效果较好。利用模型对不同重现期降雨下福州市城区内涝灾害风险进行评估表明,模型能够客观反映不同重现期降雨过程下福州市城区内涝灾害风险分布。     

基于信息扩散技术的暴雨内涝风险评估模型

针对河北省邯郸市区的道路暴雨内涝风险问题,开展了基于二维信息扩散技术及灾害风险评估理论的模型研究工作,联合气象部门、市政排水部门、社会公众等不同行业群体,收集邯郸市易涝点分布、降雨强度、积水深度、危险源及承灾体等基础数据,建立了针对易涝点的"雨强-水深-风险情景"评估模型,实现基于降雨强度估计易涝点积水深度,进而结合承灾体状况给出相应的风险情景。研究表明,本文提出的二维信息扩散道路暴雨内涝风险评估模型,对估计平原地区道路积水风险情景具有一定的实用价值。     

西安城市内涝分布特征及其与降雨量的关系

利用西安市市政部门2007—2012年城市内涝资料及相应时段西安城区自动气象站逐小时降雨资料,对西安城区17例内涝过程进行了时空分布特征分析,对58个内涝点内涝进行了内涝等级划分并研究了积水深度与降雨强度的关系,建立了部分内涝点积水深度与降雨量方程。结果表明:西安城市内涝点空间分布较为均匀;内涝发生频率最高为41%,最低为18%;7—8月为城市内涝发生高峰期,占年内涝总次数的70%;07:00—08:00、15:00—16:00为城市内涝日变化中两个明显的高峰时段;城市内涝按积水深度划分为微风险、低风险、中风险、高风险四个等级,其中中风险等级内涝占西安总内涝次数的45%;短时强降水是造成城市积涝的主要原因,1h和3h降雨量是积水深度的重要影响因素。     

短时强降水对剑河县城市内涝风险影响分析

城市内涝的发生与气象条件紧密相关,强降水是致灾的关键因素。通过分析把握剑河县城降雨变化趋势,结合城区的易涝点及历史积水资料,得到内涝灾害风险的分布特征及演变规律,进一步开展气象条件致灾关键环节分析,有助于剑河县内涝灾害气象决策服务更加精细化,为加强城市灾害的应急处置和应对防范能力体系建设提供气象支撑。通过对剑河县国家气象观测站2007～2021年降水数据进行分析,剑河县城降水主要集中在4～9月,占全年降水的74.5％,该时段也是剑河县城短时强降水、大雨、暴雨的集中高发期,4～9月大雨以上量级降水出现日数呈增多趋势,近15a来1h最大降水量呈逐年波动增加趋势,且主要发生在4～9月。结合DEM数字高程数据得到的易积水路段点及历史积水内涝资料分析,当短时强降水发生时,县城易积水路段会出现不同程度的积水,当小时雨强达到20mm且未来降水持续时,有积水达到10~20cm的风险,对行人过往造成影响,需加强监测并提示相关部门注意易积水路段可能出现积水风险;小时雨强超过30mm时,有积水超过20cm的风险,对车辆及低洼路段建筑影响较大,需及时联系相关部门建议在易积水路段采取相应排水措施,避免出现积水内涝情况影响居民工作生活,同时开展公众服务建议居民注意出行安全;小时雨强超过50mm时,将出现30cm以上积水,对过往车辆及低洼段建筑影响很大,行驶车辆应当就近到安全区域暂避,避免将车辆停放在低洼易涝等危险区域,如遇严重水浸等危险情况应当立即弃车逃生。相关应急处置部门和抢险单位应当严密监视灾情,做好内涝可能引发的其他灾害应急抢险救灾工作。     

基于高时空分辨率降水预报产品的城市内涝预警研究

使用高精度高程、路网、河网、排水管网、工程设施以及防洪调度等数据,将各类空间信息剖分为7 287个无结构不规则网格及相应通道,并针对城市立体化交通设施,对模型进行调参,最终构建了合肥城市暴雨内涝数值模型。采用城市地表、明渠河道、排水管网等主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度及演进情况。在此基础上,将短时临近预报系统INCA (Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis)的降水估测产品和降水预报产品(空间分辨率1 km,时间分辨率1 h)作为驱动条件,得到未来6 h逐时的积水深度预报及内涝风险预警产品。研究结果表明:城市内涝模型对积水深度及积水演进过程的模拟和实况较为吻合,体现出对河网、路网、社区积水良好的模拟能力。对2017年8月25日合肥西南部严重内涝过程的检验表明,积水深度预报效果很大程度上依赖INCA的降水预报质量,对于短时强降水,INCA在临近时效预报效果相对较好,因此积水深度预报产品可在临近时效内较为准确的预报积水区域以及积水变化过程。可见利用高时空分辨率降水预报产品和城市暴雨内涝数值模型耦合制作内涝风险预警,可有效增加内涝灾害的预见期,为城市防涝减灾提供科学参考。     

基于FloodArea模型的成都主城区内涝风险评估

本文以成都主城区为例,运用气象数据、地理信息数据、社会经济统计数据及内涝灾情资料,通过多种常用分布函数的对比,选出重现期降水估算的最优函数,采用Pilgrim & Cordery法推求研究区的小时雨型,然后结合改进的基于FloodArea内涝模型,开展了24 h历时20、30、50、100 a一遇降水情景内涝模拟,并利用修订的内涝公路风险等级标准和财产损失曲线,探讨100 a一遇降水情景下内涝交通风险等级和居民室内财产损失风险。结果表明：①GEV（Generalized Extreme Value Distribution）分布函数是成都主城区重现期降水估算的最优函数;主城区24 h历时小时雨型呈双峰型, 且峰值出现在降水过程前部。②基于FloodArea模型,通过对输入数据或参数的改进,能够较好模拟城市内涝空间分布;各降水情景模拟结果显示高新南区、高新西区、青羊区内涝淹没范围占比相较其他地区偏高。③24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成成都主城区86.1%公路长度占比出行困难,其中一级风险公路长度占比为105%,二、三级风险公路长度占比分别为27.5%、28.4%,成华区内涝公路风险最高。④24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成居民室内财产潜在损失约占主城区GDP（Gross Domestic Product）的0.8%,其中武侯区财产损失风险最大,潜在损失占其GDP的1.6%。     

南宁市暴雨内涝监测预警系统

利用多普勒雷达产品、精细化数值预报产品和城市密集自动雨量观测站数据,以内涝积水模型和内涝风险等级划分原理为核心,研发精细化到街区的南宁市暴雨内涝监测系统,实现城市内涝的实时监测、提前预警和风险预估,并将内涝预警信息以多种途径发布;将该系统用于2015年5月4日的短时强降雨造成城市内涝过程,验证结果表明:模拟结果与观测结果基本相符,最大积水深度和位置基本一致,但个别点存在两者异常偏大情况,排水管网初始场数据不完善是导致模拟结果产生异常的主要原因。应用结果表明,该系统具备一定的暴雨内涝动态监测预报能力,对提高对城市暴雨内涝灾害的监测预警和风险评估水平起到了一定作用。     

极端暴雨威胁下的城市内涝风险预警系统研究

传统内涝风险预报系统多基于单一降雨产品驱动城市水文水动力模型的模式,难以解决由于暴雨观测或数值模拟带来的不确定性问题。综合利用多源降雨（雷达、地面雨量计,地面雨滴谱）、积水观测数据,有利于提高内涝预报精度,改善风险空间描述。因此,为了进一步加强洪涝预测能力以更好地应对极端暴雨威胁,本研究提出了基于综合观测的城市内涝风险预警系统,并在北京市清河流域进行了初步实践和检验。该系统包含六个模块,融合了新兴的降雨积水观测技术,引入了主流的降雨临近预报方法,采用了成熟的城市雨洪模拟手段,可为道路交通提供实时的积水深度和风险等级,为城市内涝灾害应急管理提供内涝风险预测和预警产品。     

北京城市内涝积水的数值模拟

北京城市内涝数值模型(BUW)根据北京复杂地形和大城市特点,将各类空间信息剖分为6458个网格及相应的通道,围绕城市地表、河道沟渠、排水管网等城市主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度变化情况。以精细化的降水监测为驱动条件,BUW可以较好地模拟出“7·21”城市内涝积水的空间分布,对重点桥区的积水深度,积水过程的模拟也比较贴近实际,具有良好的模拟性能。360 min历时的2年重现期降雨情景下,北京四环内就会产生一定的积水,以孤立的积水点为主。10和50年重现期下,积水的深度和范围都有所增加,且开始呈片状。100年重现期,整个五环内都出现严重的城市积水,南部出现大片超过50 cm的积水区域,部分地区积水超过80 cm。面对“7·21”级别的降水,排水管网直径拓宽20%并不能明显改善城市排水能力。拓宽60%时,四环到五环之间的积水明显减弱,四环以内的大部分积水减弱。拓宽100%时,仅在二环到四环之间还有一些较浅的积水,拓宽140%时,六环内大部分积水消失。     

基于灰色关联度分析的南昌城市内涝积水深度评估

基于南昌市2008年以来11次城市内涝和气象资料,采用灰色关联度、多元线性回归等方法,建立了南昌城市内涝积水深度评估模型.结果表明,面雨量、降水强度、降水持续时间和强降水站次数是影响南昌市内涝积水深度的主要因素,建立的城市内涝积水深度多元线性回归模型具有一定的精度,可用于对城市内涝积水深度的灾后快速评估和预评估.     

湖州城市暴雨内涝预警预报系统研制

在引进暴雨内涝仿真模型基础上,基于GIS,集合湖州市城市地理、河道地形、工程设施、气象监测、防洪调度等基础空间信息,构建了完整的湖州市暴雨内涝数学模型,以城区气象自动站资料、数值预报产品、雷达估测降水、主观降水预报等作为实况和预报用降雨边界条件,建立了湖州城市暴雨内涝预警预报系统。并运用该系统对发生在1999年6月24日—7月1日的连续暴雨造成严重城市内涝过程,以5种内河水位为初始水位条件,进行了历史反演,反演结果与历史描述基本相符,最大积水深度和位置基本一致,积水面积偏小。反演结果显示:本系统具备一定的暴雨内涝动态监测预报能力,对拓展城市灾害预报服务领域,提高城市暴雨内涝灾害监测、预报、灾害风险评估水平具有一定的参考作用。     

天津市暴雨内涝灾害风险分析

分析了城市化对暴雨内涝灾害风险分布的影响，介绍了天津市暴雨内涝灾害仿真模型的基本原理及实际暴雨过程的验证情况。在分析天津市暴雨频次分布的基础上，根据天津市的暴雨特点和汛期排水运作规则，利用天津市内涝灾害仿真模型，对不同类型的降水过程进行了数值模拟，并对暴雨引起内涝灾害的风险进行了初步的量化评估。     

基于智能物联网技术的天津城市积水监测预警系统

通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。     

柳州市积涝过程模拟及灾害风险评估

利用柳州市暴雨积涝灾害仿真模型,对不同类型降水过程造成的积涝灾害进行了数值模拟,并对柳州市积涝灾害风险进行了初步的量化评估。结果表明:大暴雨以下降水,积涝灾害风险以Ⅰ级和Ⅱ级为主,降水量级达大暴雨以上时,出现Ⅲ级的积涝灾害达25%以上,当降水量R>150mm时,Ⅲ级达37%。积水深度实测值与模拟值绝对误差主要分布在20cm以内,大暴雨以下降水,误差值主要分布在10cm以内,随着降水强度增加,绝对误差值也随之增大。每年第一场暴雨造成的积涝灾害往往比模拟结果严重,而久晴转暴雨过程则相反。此模型对拓展城市灾害预报服务领域,开展城市暴雨积涝灾害风险量化评估具有一定的参考作用。     

上海中心城区暴雨内涝阈值研究

基于上海暴雨积水110报警数据和自动气象站逐小时降水数据,利用时空过程分析法研究了暴雨积水与降水强度以及累积雨量的关系,建立了中心城区暴雨内涝的阈值指标,结果表明,中心城区暴雨积水程度与1 h降水强度和2 h累积雨量密切相关。当降水强度达30~40 mm·h-1时,中心城区就会出现暴雨积水。当降水强度达50 mm·h-1、2 h累积雨量达70 mm时,暴雨积水会明显增多。相对于暴雨发生的时间,暴雨积水具有明显的滞后效应,一般滞后1~2 h。下垫面状况、人口和道路密度也影响到暴雨积水的发生。综合海拔高程、下垫面类型、排水管网等多因素,开展中心城区精细化的暴雨内涝风险情景模拟及灾害损失评估,是下一步的研究方向。     

基于GIS的石家庄市暴雨内涝数学模型与应用

利用石家庄市高精度城市地理信息、排水工程设施、河道地形、气象降水等基础数据,基于天津城市内涝模型技术,构建了石家庄市暴雨内涝数学模型。同时在原有工作基础上,对模型网格概化方式和计算模式加以改进,将城市河网、路网、管网和社区的计算网格分层划分,形成分区、分层和立体多重的内涝计算模式。选取典型暴雨个例对模型的模拟效果进行验证,结果表明城区最大积水落区预报成功率达70%以上,模拟的积水深度误差主要分布在0.2 m以内。此外,基于WEBGIS技术开发的石家庄城市内涝监测预警平台,进一步增强了模型的表现力。     

RCP45和RCP85气候变化情景下上海市暴雨内涝适应性

气候变化情景下随着城市雨岛效应的增强,极端降水呈逐渐增加的趋势,从而将加重城市未来的防汛形势。本文采用上海暴雨内涝评估模型(SUM),分析各排水区块的暴雨内涝脆弱性特征,并基于未来降雨强度的模式模拟结果进行极端降雨条件下中心城区内涝情景模拟,分析气候变化对城市排涝的影响,评估RCP4.5和RCP8.5情景下上海市暴雨内涝适应性。结果表明:上海市的静安、黄浦、虹口和长宁等区的暴雨内涝脆弱性相对较高,在未来气候变化情景下上海市中心的城区内涝逐渐增强,以3年一遇的降水强度为例,中心城区积水面积增幅约为3.74km2/10a;在当前排水能力下,上海市中心城区各排水区块平均每10a增加14.86%的透水面积才能抵消气候变化所带来的城市内涝的增加,其中浦东地区的透水面积预期增幅总体上低于浦西。     

利用最大降水量拟合福州城市内涝积水深度的误差分析

利用2015—2016年福州城区内涝和地面气象观测资料,分析内涝成因、最大降雨量与积水深度的关系,建立城市内涝积水深度拟合方程,并对拟合效果进行了检验。结果表明:1)导致福州城市内涝的突发性原因占26%,是城市管网等数据更新困难的主因,非突发性原因占74%;2)在3次不同天气系统的降雨量拟合结果中,雨季降水过程拟合平均绝对误差最小,午后雷雨天气降雨过程拟合平均绝对误差最大;3)对内涝积水深度负拟合值进行归零处理和阈值限定后,其结果均与实况相符;4)基于最新数据资料所得拟合值的误差更小。     

上海市城市暴雨内涝评估建模及模拟研究

随着城市化的推进,暴雨内涝逐渐成为许多城市的主要自然灾害,但当前暴雨内涝模型大多基于水动力学方法,需要大量的输入参数,不便于推广和应用。研究采用概化方法针对外环内中心城区构建上海暴雨内涝评估模型(Shanghai Urban Flooding Assessment Model,SUM),通过对接逐时次的降雨量,实现了对城市内涝的逐小时连续模拟。在此基础上,利用报警灾情资料和区内积水监测数据对模型模拟结果进行了评估。结果表明,该模型可以较好地模拟本市中心城区的内涝积水状况,且随着降雨量的增大,积水面积的增幅也逐渐变大;致灾阈值的分析表明浦西地区的内涝致灾雨量总体上低于浦东,其中本市黄浦、徐汇、虹口、闸北等中心城区以及宝山区部分街道的致灾雨量相对较低。     

基于加权综合法的西安城市内涝灾害区划分析

用西安城区区域气象站降水资料,西安市区1∶10000地理信息资料,人口密度、房屋建筑面积、地均GDP等社会经济资料,采用加权综合法,从孕灾环境、致灾因子、承载体、防灾减灾能力4个方面分别进行内涝灾害的敏感性区划、危险性区划、易损性区划、防灾减灾能力区划,并使用重大内涝灾害天气过程实况资料进行临界值制定和综合分析,给出了西安城市内涝灾害区划.对已经业务化使用的“西安城市强降水内涝灾害预报预警系统”模拟的内涝积水分布情况,与内涝灾害区划的结果进行对比分析,表明加权综合法得出的西安城市内涝灾害风险指数区划较为科学、合理.