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。     

华北地区小时极端降水的非稳态研究

本文以华北五省为研究区，基于1960—2014年小时降水数据建立1、2、3、6、12和24 h极端降水序列，对比分析稳态和非稳态假设下极端降水重现期估计的差异。研究表明：1960―2014年华北不同时间极端降水的变化趋势略有不同，时间越短呈上升趋势的站点越多，1~3 h的极端降水呈上升趋势的站点较多，稳态和非稳态假设下的20~100 a一遇重现期平均差异较大，其中，1 h极端降水的显著上升站点中，二者的平均相对误差达30%~43%；而6~24 h极端降水中，呈下降趋势的站点增多，其中，24 h极端降水显著下降站点中，二者的平均相对误差达-43%~-32%；无显著趋势站点，二者的平均相对误差大部分介于-10%~10%。随着重现期增大，二者差异的不确定性区间增大，不同变化趋势站点表现一致。研究发现，华北地区短历时极端降水强度增加，稳态假设下极端降水的重现期会严重低估。因此，选用非稳态假设估计极端降水的重现期，将降低极端降水的灾害风险。     

暴雨诱发富水流域洪涝灾害风险研究

采用历史灾情分析、统计、水文模型及水动力模型等方法,分析富水流域上游历史洪水过程特点、致洪降水时程特征;以年最大致洪降水序列为基础,采用耿贝尔极值I型分布法求取上游不同重现期面雨量,运用新安江模型模拟100a一遇暴雨诱发的洪水流量线,并以此为基础,分析下游洪涝风险,模拟溃堤风险下的淹没情景。结果表明:富水上游一个洪水过程持续24~72 h,多为单峰型;暴雨诱发的洪水过程占总数77%,诱发洪水的暴雨多为区域性强降水,100 a一遇致洪暴雨过程诱发的洪水可使库水位超过历史最高水位;在设计的溃口条件下,阳新县部分村镇有淹没风险。     

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。     

内蒙古山洪致灾阈值与定量化风险评估研究

以赤峰市半支箭山洪沟为例,采用德国二维水文动力模型FloodArea、广义极值分布函数、情景模拟评估法和统计相关分析等方法,基于气象资料、山洪灾情个例和基础地理信息数据等,对半支箭山洪沟发生的5次山洪过程进行淹没模拟,通过建立淹没深度与面雨量的回归关系,计算不同山洪等级的致灾阈值,并定量评估不同重现期下山洪灾害对人口和GDP的可能影响,结果表明:(1) FloodArea模型对半支箭山洪沟流域有较好的淹没模拟能力,可应用于内蒙古无水文资料山洪沟的致灾阈值确定和定量化风险评估。(2)半支箭山洪沟的山洪致灾时效为4 h,其1—4级山洪的致灾阈值分别为58.5 mm、48.9 mm、39.3 mm和29.7 mm。(3)半支箭山洪沟T年一遇山洪影响的人口和GDP均随着淹没深度的增加而减少,其中影响最大的为0.1～0.6 m。(4) T年一遇山洪影响的人口和GDP分别在淹没深度为0.6～1.8 m和大于0.6 m时随着重现期的增大而增大。当淹没深度大于1.8 m时,5年一遇山洪影响的人口最小,100年一遇影响的人口最大;当淹没深度在0.1～0.6 m时,100年一遇山洪影响的GDP最小,30年一遇山洪影响的GDP最大。     

广义极值分布在重庆短历时极值降水中的应用

利用广义极值分布函数拟合1981—2016年重庆34个国家气象站短历时(1、3、6、12 h)极值降水序列,对拟合结果进行显著性水平检验,并给出不同重现期极值降水的空间分布。结果表明:广义极值分布函数能较好地拟合重庆地区的短历时极值降水。随着降水历时的延长,服从Weibull分布(Frechet分布)的站点数逐渐减少(增加)。各短历时不同重现期降水的空间分布具体表现为10 a以下及20 a以上基本相似,位于长江沿线以北的重庆西北部地区降水量明显大于重庆长江沿线以南地区,且渝东南降水的相对大值区位于彭水地区。随着重现期的增加,降水中心更加集中,渝东北的大值中心随着历时的延长向北移动。广义极值分布函数的形状参数的绝对值接近或超出0.5时,计算的高重现期(大于样本长度)极值降水存在较大偏差;当不同历时降水拟合的形状参数值具有明显差异时,高重现期降水可能出现与客观规律相悖的现象。     

印江、江口、松桃降水集中期及长历时降水致灾风险阈值初探

通过近30 a逐日降水资料对印江、江口、松桃3县降水稳定性分析得出：①汛期降水的主要集中在5—7月;②汛期雨量在年际间表现不够稳定,雨涝年的汛期雨量是干旱年的2倍多;③按滑动10 d计算集中期,松桃降水集中期主要是6月1—10日、6月22日—7月1日、7月10—19日;江口县降水集中期主要是6月29日—7月8日、6月1—10日、6月15—24日;印江降水集中期主要是6月18—27日、6月1—10日、7月15—24日。年际间降水集中期不稳定,需要常年做出预测。④印江、江口、松桃4月和10月有暴雨灾害出现,宜将当地的汛期定为4—10月。对长历时降水分析得出：①汛情的严重程度与4 d以内的长历时降水有较好的正相关,研究时长4 d以内的最大累积降水能反映汛情的基本情况;②依据经验频率,统计24 h、48 h、72 h和96 h共4个时长10 a 1遇、5 a 1遇、3 a 1遇的雨量情况,认为在无新增佐证的情况下,宜将3 a 1遇的降水量确定为长历时降水致灾风险阈值。     

重庆不同天气系统短历时设计暴雨雨型比较研究

利用重庆主城区沙坪坝国家基本气象站1961—2017年逐分钟降雨资料,根据暴雨成因选取大范围区域暴雨型和局地强对流天气型两类短历时暴雨样本,采用PilgrimCordery法推求设计暴雨雨型,并比较两类天气系统下短历时设计暴雨雨型的差异。结果显示:区域暴雨型样本数占总样本数52.6%,60 min历时单峰型和均匀型占比分别为36.7%和26.7%,120 min历时多为单峰型且峰值在中部,180 min历时雨型主要为峰值在前部的单峰型。而强对流天气型样本数占总样本数的47.4%,短历时雨型基本都为峰值在前部的单峰型。相比区域暴雨型,强对流天气型设计暴雨雨型峰值位置出现较早,峰值强度偏强,降雨累积过程更快。60 min、120 min和180 min峰值分别提前5 min、35 min和20 min,10 a重现期峰值强度分别偏强0.5 mm·min~(-1)、0.9 mm·min~(-1)和0.9 mm·min~(-1)。在设计降雨量相同的情况下,强对流天气型平均积水时间更长,积水量更大,导致的内涝问题更突出。     

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。     

未来中国地区的暴雨洪涝灾害风险预估

利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)17个全球气候模式的模拟结果和SSPs社会经济预估数据对RCP4.5和RCP8.5排放情景下中国地区21世纪暴雨洪涝灾害风险的可能变化进行分析。结果表明:21世纪末,极端强降水事件将增加,且极端降水的强度和频率也将增强;暴雨洪涝风险可能随时间呈增加趋势,RCP8.5高排放情景下100 a重现期的洪涝风险更为明显;21世纪RCP4.5和RCP8.5情景下10 a和100 a重现期GDP物理暴露度都将增加;RCP4.5情景下,POP物理暴露度随时间的推移呈先增长后减小趋势,RCP8.5情景下则持续增长。区域分布来看,未来暴雨洪涝风险较高的地区集中在中国中东部及沿海地区,相对于1961—2005年基准期,低风险区面积将缩小,中高以上风险区(Ⅳ和Ⅴ级)面积不断扩大,尤其是高风险区(Ⅴ级)面积扩大更加明显。21世纪,10 a重现期暴雨洪涝灾害中高以上风险区域(Ⅳ和Ⅴ级)面积在RCP4.5情景下随时间多呈先增加后减小的趋势,在RCP8.5情景下不断增大;100 a重现期中高以上风险区域面积在2个排放情景下都呈不断增加趋势。     

基于Copula函数的北京强降水频率及危险性分析

客观分析强降水事件的发生频率及其致灾因子危险性,能为局地洪涝灾害的防灾、减灾规划及灾害预警提供科学依据。探讨了基于二元Copula函数的强降水致灾变量联合分布及其在强降水危险性分析中的应用。利用北京地区2005-2014年逐时降水资料提取强降水事件案例,通过建立能反映两个主要致灾因素--降水持续时间和过程降水量依存关系的二元联合分布模型,计算了北京地区强降水事件条件重现期,并以此为基础开展危险性分析。研究表明,北京地区强降水事件的持续时间多小于24 h,且主要服从广义极值和对数正态分布,而过程降水量则更适用于广义极值分布;通过Gumbel Copula函数能较好刻画过程降水量与持续时间的相互依存关系。北京地区短时强降水重现期受持续时间影响明显,仅基于降水量的重现期估算会低估其致灾危险性,利用基于Copula函数的条件重现期能更合理描述不同强降水情景致灾因子的危险性特征及其空间差异性特征。北京地区持续时间小于12 h、过程降水量在50 mm以上的强降水事件多呈东北-西南走向,而持续时间在6 h以内的50 mm以上强降水则在北京城区及东北部地区更加频繁。     

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。     

雷达雨量计联合估算降水在城市内涝模型中的应用

为了满足城市暴雨内涝模型对面雨量精细化的需求,在天津城市暴雨内涝模型的基础上,将雷达估算降水产品应用到模型面雨量计算中,针对2012年7月25—26日天津的大暴雨过程,考察4种雷达估算降水产品和两种插值方法计算的内涝模型面雨量。经过对比发现,利用变分方法计算的雷达估算降水产品VAR用曲面插值方法计算内涝模型的面雨量整体效果最好。     

东津河流域暴雨洪涝灾害风险区划

本文从暴雨致灾机理出发,以东津河流域为例,开展中小河流域暴雨洪涝灾害风险区划技术研究。根据气象资料、水文资料、地理信息资料、社会经济统计资料以及历史灾情资料等,运用TOPMODEL水文模型并结合统计法确定致洪临界面雨量,利用逐步回归法重建区域站资料序列,基于广义极值分布函数计算出不同重现期的致洪面雨量,根据流域内小时降水雨型分布,将不同重现期致洪面雨量以及叠加堤坝信息的DEM、manning系数等数据代人Flood Area模型进行洪水淹没模拟,得到不同重现期下洪水淹没图,再叠加流域内栅格化的人口、GDP以及土地利用信息,最终得到不同重现期下人口、GDP以及土地利用等风险区划图谱。建立的中小河流域暴雨洪涝灾害风险区划技术方法简便可行,区划结果精度高、实用性强,对于面向实时防灾减灾的动态灾害风险管理具有重要意义。     

全球升温1.5℃和2.0℃背景下北京市暴雨洪涝淹没风险研究

基于第五次耦合模式比较计划(CMIP5)的5个气候模式模拟结果,结合FloodArea模型,对RCP8.5情景下全球升温1.5℃和2.0℃时,北京市极端降水和淹没风险进行分析。结果表明：北京市极端降水量呈从西南向东北逐渐减少的分布趋势。在升温2.0℃时,极端降水和淹没风险增加较升温1.5℃时明显,郊区极端降水增加最明显的地区是房山和门头沟,城区极端降水量增加最明显的地区是海淀、石景山和丰台区。海淀区出现一级和二级淹没风险的面积最大,其次是丰台和石景山区。郊区的延庆和怀柔是发生一级淹没风险面积最大的地区。     

中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验

本文基于FloodArea水动力模型及WRF模式,运用气象资料、水文资料、地理信息资料、社会经济统计资料以及灾情调查资料等,以长江一级支流的秋浦河流域为研究区,开展中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验。结果表明:FloodArea模型对洪水的淹没范围、淹没水深以及淹没历时等具有较好的模拟效果,可用于中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估与预警业务,并由此初步建立了包含模式降水预报→面雨量计算→洪涝淹没模拟→风险评估→预警发布→效果检验等环节的暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验业务流程,实现从以往常规的强降水预报到暴雨洪涝灾害预报的业务延伸,可进行推广应用。     

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。     

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。     

流域洪涝预报研究

提出了一个应用水文上降水产生流量过程线的变化原理,仅用降水资料来推算流域洪涝指数,用量化指标来预报未来流域洪涝强度的研究思路和方法。利用流域内测站雨量计算出流域的有效综合面雨量(考虑了前一段时间内的逐日流域面雨量的不同贡献)。复核流量(或水位)等洪涝有关资料与流域有效综合面雨量的关系,最终确定出各级洪涝指数的流域有效综合面雨量的大小。在实际预报业务中,利用流域的实况面雨量和预报面雨量计算出未来流域某日的有效综合面雨量,对其值与已确定的各级洪涝指数的有效综合面雨量大小进行比较分析,最终判断未来流域可能出现的洪涝等级和强度。     

山西省汛期短历时强降水特征

山西地形复杂,汛期降水集中,短时强降水易引发地质灾害及城市内涝,是制约社会经济发展和人民安居的重要因素。本文通过分析山西省2011~2016年290个高密度自动气象站逐时降水资料,结合本地强降水预警业务规定,根据致灾风险程度将短历时强降水分为四级,全面细致分析了各级强降水的时空变化特征,对强降水的精细化预报有指示意义。结果表明：短时强降水主要受纬度和地形影响,各级强降水的累计降水量和降水小时数大值区一般沿太行山脉和吕梁山脉展布；短时强降水在每日15～18时高发,到了夜间20～23时,出现第二峰值；城区一般性强降水比乡村区域偏多偏强。