河北省廊坊市城市积涝动态预报预警系统研制

结合廊坊城区地形地貌、市政工程、排水设施现状等,应用二维非恒定流基本方程和一维明渠非恒定流方程算法,构建城市积涝模型,结合区域自动站雨量实时监测数据、数值预报和预报员主观精细化降水预报,建立廊坊城市积涝动态预报预警系统,可实时估算、预报城市积水深度、积水时间等,预报并进行了业务试运行。系统以2012年7月21日廊坊市特大暴雨引起的城市积涝过程为例对系统进行了验证,结果表明：预报积水深度与实际积水情况比较接近,预报结果对城市防洪减灾有指导意义。     

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。     

城市暴雨积涝数值模拟技术方法

洪涝灾害是中国最常见、影响最严重的自然灾害之一。在当前城市内涝模拟研究中,通常是对降雨过程中积涝最严重状态进行模拟,缺乏面向整个降雨过程的积涝动态过程模拟技术方法。本研究综合运用SWMM模型和GIS技术,通过对研究区的汇水区划分和排水管网概化建模,建立了研究区的SWMM模型,基于SWMM模型对降雨过程中汇水区积水量进行计算,利用地表积水有源扩散算法进行地表积水演进行计算,实现降雨过程中地表积水空间分布和积水风险深度模拟计算。以研究区2016年6月18日的降水过程进行积涝模拟及模拟误差分析,结果表明该技术方法具有良好的模拟效果。     

暴雨时面深公式在城市积涝预报预警中的应用

城市积涝预报预警所关心的是一场雨中不同雨强所持续的时间和不同面积上所降的雨量,在日常的气象要素预报中还不能满足积涝预报预警的需要,而暴雨时面深公式是从熵原理得出的雨量时程方程及暴雨面积与雨量的关系式,该公式在积涝预报预警中的应用,能把日常的预报量转化为城市积涝预报预警中的预报量,有效地提高了积涝预报预警能力和效率。     

基于GIS的辽宁地区积涝预报方法研究

根据辽宁多年平均降水量和径流量资料,应用距离权重反比插值法实现了降水的空间扩展;以扩展后的降水资料为基础,利用SCS水文模型建立了辽宁积涝预警系统,并在2005年8月一次强降水过程中进行了应用。结果表明:积涝预警系统能很好地模拟由于强降水而造成的积涝情况,模拟的积水范围和深度与实况基本吻合。     

城市暴雨积涝水量动态分配有源积水扩散算法研究

传统暴雨淹没分析算法中,给定水位下的积水淹没分析算法需要已知积涝水位,但是在实际降雨中积涝水位获取存在一定难度;已知洪水体积的积涝扩散算法虽然算法简单、计算速度快,但是未突破汇水区边界限制。针对传统淹没分析算法存在的不足,从有源扩散的角度出发,提出了一种水量动态分配的有源积水扩散算法,从而提高了暴雨积水模拟的准确性。以漳州市龙文区为例,选取了2016年6月15日的降雨进行验证,结果与实测结果基本一致。     

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。     

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。     

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。     

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。