广州城市暴雨内涝模型模拟效果评估

基于水动力方法构建的广州城市暴雨内涝模型,结合精细化降水预报,对内涝点的积水深度及风险等级进行模拟,结果表明,模型对近两年内涝点内涝风险等级命中率达65%,对总降水量为50～100 mm的降水过程命中率最高为72.8%。模型对2020年“5.22”特大暴雨过程模拟的积水深度和实况相比偏弱,误差主要分布在30 cm以内,大约占64%,大部分模型模拟积水深度偏小,主要位于广州中北部地区;此外,模型对积水1m以下内涝点的积水有不错的模拟能力,而对2m左右的深积水模拟能力还有限。不同重现期雨情下,广州中心城区的降雨量和历时越大,积水面积越大。1 h重现期雨情下,积水深度一般在20 cm以下,部分在20～59 cm;3 h降雨情景下,积水明显加深,积水深度一般在20～59 cm,部分在0～20 cm和60～119 cm。总体而言,模型模拟结果与实测内涝积水情况基本一致,模型准确度可满足业务需求。     

合肥市城市典型易涝点致灾阈值确定及其风险评估

以合肥市为例,设计了4个内涝风险等级,并运用"Flood Area"模型确定了两种排水条件下典型易涝点致灾阈值,开展城市内涝动态淹没模拟,评估不同风险下承灾体的可能损失。结果表明:岳西新村各等级致灾阈值为4级56.9 mm·h~(-1),3级65.9 mm·h~(-1),2级100.8 mm·h~(-1),1级162.3 mm·h~(-1)。在4个内涝风险等级下,岳西新村内涝积水主要集中在社区东北部低洼区,且随降水强度的增大,社区内积水面积和住宅财产损失率也相应增加。长江东街下穿桥致灾阈值为4级49.0 mm·h~(-1),3级53.0 mm·h~(-1),2级78.0 mm·h~(-1),1级108.0 mm·h~(-1),当出现2级以上内涝风险时,长江东大街下穿桥路面积水将对过往车辆造成重大损失。     

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。     

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.     

基于二维云信息扩散和三维信息扩散的台风灾害风险估计

基于二维云信息扩散和三维信息扩散提出了一个台风灾害风险估计模型,构建二维云信息扩散模型,估计不同风力等级和降雨极值下的台风灾害概率分布;利用三维信息扩散模型估计台风直接经济损失分布;基于条件概率分布将其合成风险,估计不同水平致灾因子作用下的台风灾害损失风险;并以2000—2017年华南台风为例,对登陆时最大风力等级和降雨极值发生的可能性及其直接经济损失分布进行估计,得到了不同风力等级和降雨极值下的台风灾害损失风险,估计结果与实际基本相符。     

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。     

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。     

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。     

一种简化的暴雨灾害风险及影响评估方法和应用研究 ——以京津冀“7·21”暴雨事件为例

文章综合考虑中国区域范围内降雨时空分布特征以及地理地貌等特征,将全国降雨区划分为4大类,在此基础上,得出不同降雨类区暴雨致灾因子的强度等级评定方法;同时,研究确定了与暴雨灾害密切相关的地形高程、高程标准差、河网密度、土壤类型等环境脆弱性影响要素,并对各类要素分别进行了分级评定;将各类环境脆弱性影响要素结合暴雨致灾因子要素,运用加权求和方法建立了暴雨灾害综合风险评估模型;并结合GIS技术,将城市、农村人口分布情况、用地等数据叠加到风险分布格局中,最终分析得出不同风险等级下影响的城市和农村人口数量、土地面积等内容。该评估模型相较于以往其他暴雨风险评估模型,其适用范围更广,可以适用于全国范围内的任意区域暴雨灾害风险评估;实时评估业务能力更强,将该模型结合降雨实况资料或预报资料可以对全国任意区域降雨灾害综合风险进行事后、跟踪评估或预评估;评估对象更有针对性,结合GIS技术,可以针对得出的风险分布结果分别给出不同风险等级范围内的承灾体受影响的定量评估结果。     

基于FLOORAREA模式的南宁市城市内涝区划

以南宁市现行使用的暴雨强度公式为依据,计算出南宁市城市内涝排水能力,以及南宁市7个不同强降雨重现期降雨量,结合南宁市致涝强降雨天气过程个例,利用南宁市高程、城市道路网分布等数据,采用FLOORAREA模式进行计算,得出不同重现期城市内涝淹没区划,及其对不同承灾体的影响,为南宁市城市建立内涝综合防御对策提供依据。     

基于FloodArea模型的洪安涧河流域暴雨洪涝灾害风险区划

为直观反映暴雨洪涝灾害的淹没情景,及时有效地提供流域内的暴雨洪涝风险区划信息,采用洪安涧河流域气象站历史降水序列,结合致灾临界面雨量阈值和历史灾情数据,使用广义极值分布函数等,确定了不同重现期的致洪面雨量,采用FloodArea水文模型推演了洪水淹没的情景,并结合承灾体绘制了流域在不同重现期下的暴雨洪涝灾害风险区划图,提取了不同重现期和不同淹没深度下承灾体的受灾信息。结果表明:随着淹没水深的加深,人口和GDP受灾占比呈阶梯向上变化,而耕地和居民地受灾面积占比均呈明显对数函数关系增长;随着重现期的增大,流域洪涝灾害的危险程度逐渐加重,较高风险区分布在河道及中下游河道两侧蔓延处等区域,承灾体在低风险区的受灾占比最大(超过80%),极高风险区占比次之,中、高风险区占比最小。     

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。     

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。     

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。     

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1 km网格的北京暴雨洪涝灾害风险区划

目前许多城市暴雨洪涝灾害综合风险区划对暴雨在复杂地形下可能引发的山洪与地质灾害造成的高风险以及对城市交通安全风险估计不足,同时常规的气象观测资料已难以描述暴雨致灾危险性精细化分布。本文基于自然灾害风险评估理论,利用遴选的293个北京气象自动站2006—2017年逐时降水观测资料、北京2015年1∶25万基础地理信息、2016年Landsat8晴空遥感影像、灾情资料以及网格化的社会经济资料,在承灾体暴露度基础上充分考虑了承灾体对暴雨引发的城市积涝、山洪与地质灾害灾损敏感性差异,从暴雨致灾危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3个方面开展了北京地区暴雨灾害1km分辨率的精细网格化风险评估与区划,并结合实际案例进行了分析。结果显示:(1)基于高密度降水观测资料提取的网格化短历时暴雨频次和暴雨量能较为精细地评估致灾危险性;基于遥感与GIS提取的不透水盖度、地形起伏度与河网密度可有效评估暴雨洪涝孕灾环境敏感性;基于1km格网化的GDP、人口密度和路网密度以及灾损敏感系数可有效评估暴雨引发的积涝、山洪与地质灾害对人员、财产和公路交通的易损性;(2)与已有成果比较,本次北京暴雨洪涝风险区划不但凸显了暴雨对城市的积涝风险,也凸显了暴雨引发的山洪与地质灾害风险,同时突出了暴雨对城市交通设施安全的影响;(3)风险区划结果基本反映了北京市暴雨灾害的潜在风险,北京暴雨洪涝灾害防御的重点区域应放在风险较高的三个区域。     

天津市静海区暴雨灾害风险精细化评估北大核心

根据天津市静海区18个乡镇2009—2018年逐时降水量,以及社会经济、地理地形、水利设施等数据,结合历史受灾信息,分别对静海区的暴雨致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行分析,采用GIS技术和统计方法多因子叠加,综合得出静海地区暴雨灾害风险精细化评估和区划。研究发现,静海区北部区域以及南部中旺镇及其周边风险较高,而静海地区中部的风险较低;暴雨灾害高风险区主要分布在致灾因子敏感性、承灾体易损性较高而防灾减灾能力较低的静海镇和梁头镇及其周边,应加强防灾减灾设施建设。     

人口与GDP空间化技术支持下的暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性分析

基于统计年鉴资料和土地利用数据,分别建立人口、GDP空间化模型,模拟南京市浦口区人口和GDP的空间分布。并结合暴雨洪涝历史灾情数据,探索区县级行政区域暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性风险评估技术方法,最终获得100 m×100 m格网的浦口区暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性空间分布图。研究结果表明:(1)人口、GDP的空间化模拟结果,既与各镇街统计数据保持一致,又反映了各镇街内部的人口、GDP分布的空间变化,可以为承灾体脆弱性评估提供精细化、可靠的数据源。(2)浦口区暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性高风险区,分布在东北部经济较为发达的城镇街道而老山山脉和沿江内陆滩涂地区脆弱性风险较低。     

基于降水时空分布情景模拟的暴雨洪涝致灾危险性评价

致灾因子危险性评价是进行风险区划的重要环节。本文采用江西省贡水流域超警戒水位的降水作为暴雨致灾因子,以最优极值函数分布方法计算研究该流域的重现期面雨量,利用超警戒水位降水过程的降水量时间分布规律和降水空间经验正交函数分析结果,结合Flood Area模型开展不同降水时空分布情景的洪水演进模拟,以模拟淹没水深作为指标建立暴雨致灾危险性评价等级,对不同降水时空分布情景下贡水流域暴雨致灾危险性进行评价。结果显示:不同的降水时空分布对暴雨洪涝致灾危险性评价影响较大。该方法是完善流域内暴雨洪涝灾害风险区划和评估工作的基础,在此基础上开展流域内不同承灾体的脆弱性评价和暴露度评价,可为地方政府制订减灾规划与预案等提供参考。