基于城市水文模型模拟的暴雨积涝灾害风险预警研究

以土地利用及土地覆盖分类(透水及不透水地表组成)及格点化城市管网排水能力为水文模型主要输入参数,以雷达反演及外推雨量为强迫,模拟城市地表水反应过程及水动力过程,提出在城市水文模型基础上发展城市暴雨积涝风险预警及预报应用.水动力模型以二维浅水方程为基础,用变向隐式法分别在x轴和y轴方向上分两步求解差分方程.此演算方法具回...     

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。     

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。     

河南省夏季暴雨灾害预评估

通过对河南省暴雨灾害的统计分析，试从气象条件入手，用多元回归方程对河南省夏季暴雨可能带来的较大的灾害作出粗略评估。     

北京地区雷电灾害风险评估方法与应用

首先选用北京地区1961—2008年的气候站点资料分析闪电活动的气候背景特征,用2007—2008年的闪电定位资料统计各评估网格单元的地闪密度,得到北京地区网格化地闪密度分布,评估网格单元大小为1km×1km。研究发现北京地区平均地闪密度大致在1.6～2.4次·km^-2·a^-1之间,有三处地闪密度的高值分布区,分别是西南部房山的拒马河流域地区,北京城中心偏北—昌平—顺义一带以及平谷一密云一带。借助空间网格技术,根据下垫面承灾体的雷电防护及规避特征,将评估区域划分成建筑物、室外建筑物遮挡部分及空旷地带三种空间类型。然后依据不同空间类型区域的地闪密度、闪电有效截收面积、雷电防护能力和位置参数等因素,分别核算评估网格单元内的雷击危险事件次数,作为雷电灾害风险评估的主要致灾因子指标。最后以人作为雷电灾害的首要承灾体,按"风险=雷击危险事件次数×暴露人口"的概念模型方法,测算北京地区雷电灾害风险指数。风险评估结果认为北京城市地区由于人口及经济实体密集分布,雷电灾害风险普遍较高,城市地区的雷电灾害风险具可规避性;农村及城市远近郊区,人口稀少,尽管闪电活动会比城市地区活跃,雷电灾害风险不是太高。     

武汉市城市积涝预警系统及其仿真模拟效果

在建立武汉市城市排水管网地理信息系统的基础上,以城市地表与明渠、河道的水流运动为主要模拟对象,以二维非恒定流基本方程和无结构不规则网格划分技术为骨架,设计了适合武汉市的城市积涝仿真模型,并结合精细化降水预报业务和积水显示后处理系统,建立了武汉市城市积涝预警系统。另外,利用该系统对2008年5月27—28日武汉市特大暴雨引发的积涝进行预报预警,取得较好效果,其中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20cm以内。     

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。     

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%。     

基于GIS的河南省洪涝灾害风险评估与区划研究

在分析洪灾形成的各主要因子的基础上,提出了基于地理信息系统(GIS)的洪灾风险评估指标模型。在对指标体系赋予权重的基础上结合GIS进行洪涝灾害风险评估和区划分析,结合河南省具体情况,以降雨、地形和区域社会经济易损性为主要指标,得出河南省洪灾风险综合区划图,既有赋予权重后的准确性又有GIS区划图的一目了然,具有一定的理论和实践意义。从所得到的洪涝灾害风险区划图可以看出,信阳、驻马店、周口大部分地区由于降水较多和社会易损性影响度较大,发生洪涝的风险最大,焦作、郑州、开封和安阳、濮阳的部分地区,由于处于黄河流域发生洪涝的可能也较大,其他地区发生洪涝可能性不大。     

城市洪灾及城市防洪规划探讨

城市洪灾的成因是多方面的,除受地理地形、气候条件等许多自然因素影响外,也受到人类活动等人为因素影响。城市不透水地面增多,城区降水增多及绿地、植被减少,排洪能力差,水体面积减少等,是城市内涝加剧的主要原因。为减轻和预防洪水给城市居民带来生命和财产威胁,应做好防洪规划。在做规划时,除应考虑提高防洪标准、加快建设城市防洪工程并保证其质量、增加地面覆盖度、改善生态环境、妥善管理防洪设施外,还应考虑风险与脆弱性、减少地面沉降及建立现代化防洪体系。     

城市洪灾及城市防洪规划探讨

城市洪灾的成因是多方面的，除受地理地形、气候条件等许多自然因素影响外，也受到人类活动等人为因素影响。城市不透水地面增多，城区降水增多及绿地、植被减少，排洪能力差，水体面积减少等，是城市内涝加剧的主要原因。为减轻和预防洪水给城市居民带来生命和财产威胁，应做好防洪规划。在做规划时，除应考虑提高防洪标准、加快建设城市防洪工程并保证其质量、增加地面覆盖度、改善生态环境、妥善管理防洪设施外，还应考虑风险与脆弱性、减少地面沉降及建立现代化防洪体系。     

长江中下游地区洪涝灾害风险性评估

基于长江中下游地区2000—2008年湖北、湖南、江西、安徽、江苏、浙江6个省的洪涝灾情资料 (由于上海市洪涝灾情较轻未列入分析范围),运用灰色关联度法对该区域各省每年洪涝受灾情况进行量化,建立洪涝综合灾情指数。基于该指数,采用信息扩散理论评估模型对该区的洪涝灾害进行风险性评估,结果表明:各省洪涝灾害风险差异明显;该地区洪涝中灾频发,几乎1~2年就会遭遇其危害,安徽、湖北以及湖南发生大灾的可能性最大;江苏、浙江次之;江西遭遇大灾的概率相对较小。这一评估结果与近9年实际洪涝灾情统计资料相吻合,说明所用评估模型在处理不完备信息方面确有优势,可以推广应用。     

北京地区奥运期间大风灾害的定量评估

根据北京1971～2006年大风历史资料,对奥运期间(6～10)大风灾害的风险进行了评估.北京的春季大风日数比较多,7～9月大风日数比较少;平均每年6～10月奥运期间出现大风总日数通常为2～3天,最多5天,夏季是适合北京举办奥运会的季节.为了定量评估奥运期间大风灾害的风险,统计了1971～2006年6～10月每次出现大风日的站点数并进行归一化处理,得出奥运期间大风灾害不同等级的空间分布.在大风灾害后果等级小值时,整个北京地区大风灾害风险分布基本一致;在大风灾害后果大值时,北京的大风风险区呈南北走向分布,南部特别是西南部大风风险大,此特点可能与夏季雷雨大风及北京地形有关.     

基于灾损评估的北京地区冰雹灾害风险区划

北京地区冰雹灾害风险区划主要依据“风险=概率×损失”的风险评估方程来计算风险值,不单纯依靠极端天气及气候事件的概率统计来做区划。首先利用灰色关联模型将北京地区近30年 (1980—2009年) 的冰雹灾害历史灾情资料进行灾损评估,评估结果以关联度归一化值及高斯变换值的方式分别用于时间序列分析及风险值估算。然后采用启发式分割算法 (BG算法) 对灾情数值进行时间序列分析,分析发现:1997年为不平稳结点,1997年前后的灾情数值从平稳性上应分属两个不同的时间序列。以1997年后的期望偏差作为变异系数。在灾损评估结果的基础上进行关联度归一化值在0~1范围内10个等间距的雹灾频次统计,依据统计结果计算北京地区冰雹灾害的平均风险值并用该值来制定冰雹风险等级标准。最后利用风险评估方程计算历次雹灾的风险值,结合风险等级标准完成北京地区冰雹灾害风险区划。区划结果显示:北京地区冰雹灾害的高风险区域主要分布在北京城市中心地区、密云县城及平谷区等几个人口稠密地区,而山区及山前迎风坡地带尽管降雹频次高,冰雹灾害风险却相对较少。     

辽宁省精细化暴雨洪涝灾害风险评估与预评估

基于辽宁省61个国家气象站1961—2020年和998个区域自动气象观测站建站至2020年逐小时、逐日降水资料,分析了辽宁省暴雨洪涝灾害主要致灾因子,计算了暴雨洪涝孕灾环境指标,完成了辽宁省暴雨洪涝灾害危险性评估。结果表明：暴雨洪涝高危险性地区主要位于丹东;暴雨洪涝灾害人口高风险区主要位于沈阳和大连市区;经济高风险区主要位于大连和盘锦市区;水稻、玉米高风险区主要位于锦州、盘锦和丹东。利用辽宁省无缝隙智能网格预报数据对2022年7月28—29日的暴雨过程灾害风险进行了预评估,发现暴雨灾害危险性高值区域主要分布在朝阳、葫芦岛以及辽宁中部。暴雨灾害可能造成的人口、经济高风险区域主要位于辽宁西部和中部地区;暴雨灾害可能造成的水稻和玉米高风险区主要位于沈阳、铁岭和朝阳北部等地区。预计高风险区主要影响人口约为449万人,经济损失约为1432万元,受影响的水稻面积约为1.028万公顷、玉米面积约为1.798万公顷。通过灾后效果检验,发现预评估模型效果良好,可在实际的暴雨洪涝灾害风险评估业务中使用。     

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。