多情景视角的上海中心城区地铁暴雨内涝暴露性分析

随着城市化水平的不断提高,包括上海在内的诸多特大城市地下空间被大量开发使用。在极端天气频发的背景下,城市地下空间设施的安全设防问题至关重要。以典型的地下空间设施——上海中心城区地铁为例,从多情景视角出发,分析评价了上海中心城区地铁暴露性整体状况。研究结果显示:上海中心城区地铁在暴雨内涝灾害中的暴露性程度整体水平不高;娄山关路3号口和上海西站1号口内涝暴露性水平较高,有18个地铁出口处于中等暴露水平,20个地铁出口在暴雨内涝灾害中的暴露性程度相对较小;总体而言,2号线和11号线暴露性最大,8号线和10号线暴露性处于中等水平,1、4、7、9号线暴露性最小。研究结果可为地方政府改善内涝风险管理提供参考依据。     

基于小尺度的城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险评估

自然灾害情景模拟与风险评估是灾害研究的核心内容和热点问题之一,但城市自然灾害风险评估至今却缺乏统一的程序与范式。本文选择了城市频发的暴雨内涝灾害为研究对象,结合上海市静安区实证研究,提出了一套基于小尺度的城市暴雨内涝灾害风险评估的思路与方法。基于灾害风险的基本理念,从致灾因子分析、脆弱性分析和暴露分析三方面入手,探讨不同情景下的小尺度城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险表达方式;提出了小尺度城市暴雨内涝灾害风险评估宜采用情景模拟和综合分析方法,充分考虑城市的内部地形特征、降水、径流和排水等因素,创建一个基于GIS栅格的城市内涝模型,并基于多种重现期灾害情景,更客观地模拟内涝积水深度和淹没面积;采用多次实地调查获得的内涝损失数据,拟合出居民房屋和室内财产的灾损曲线;利用灾损曲线评估脆弱性、暴露要素和损失,建立超越概率-损失曲线,创建了基于GIS栅格城市暴雨内涝灾害的风险评估模型与范式,为制订城市暴雨内涝灾害风险管理和规划奠定了基础。这亦为进一步开展小尺度城市自然灾害情景模拟和风险评估研究提供了一种新探索。     

基于情景模拟的上海中心城区建筑暴雨内涝脆弱性分析

暴雨内涝灾害是上海市最主要的自然灾害类型之一。在全球气候变化与海平面上升背景下,随着城市人口、财富的不断积聚,沿海城市的脆弱性增强,面临的暴雨内涝灾害风险形势更加严峻。基于情景分析视角,结合前人研究成果,分析、评价上海中心城区建筑暴雨内涝灾害脆弱性。结果显示:仓库与旧式住宅是暴雨内涝灾害中脆弱性程度最大的建筑类型。整体上,杨浦、普陀、徐汇区建筑脆弱性程度最大,长宁、虹口、闸北建筑脆弱性程度处于中等水平,卢湾、静安与黄浦区建筑脆弱性程度相对较低。     

暴雨内涝影响下的城市道路交通拥挤特征识别

近年来,暴雨内涝频繁发生,常引发严重的城市交通拥堵问题。本文利用自主开发的宏观交通模拟工具,模拟了上海市中心城区50年一遇和100年一遇暴雨强度情景下每条路段的小时交通量,通过计算道路饱和度,研究了不同强度暴雨内涝对中心城区高架出入口和重要道路拥挤程度的影响。结果表明：①100年一遇暴雨内涝对上海市中心城区道路交通服务能力影响显著,可导致7个高架道路出入口关闭,部分出入口严重拥堵;②暴雨内涝对道路拥堵状况影响的差异性明显,变拥挤路段占道路总里程的13.35%,其中一级道路的拥挤程度变化最为明显,如：大连路、武宁路,周家嘴路和长寿路等主要路段服务水平下降。     

基于GIS的城市社区暴雨内涝灾害风险评估

以2008年9月20日上海市浦东、南汇等地区发生的暴雨内涝灾害为例,选取受灾最为严重的川沙镇临园社区作为研究区,从致灾因子评估、脆弱性评估和暴露分析3方面建立了城市社区暴雨内涝的综合灾害风险评估模型.结合遥感影像、实地调查以及各种基础资料数据与GIS技术,对社区暴雨内涝灾害进行情景分析和灾害风险评估,以年均暴雨内涝损失表示研究区的暴雨内涝风险,该研究为城市社区灾害风险规划与管理提供决策依据.     

暴雨内涝情景下城市消防服务可达性的精细化评估

为了揭示城市暴雨内涝灾害对应急响应服务功能的影响,论文基于高精度城市洪涝模型(FloodMap)和增强型两步移动搜寻法(E2SFCA),对暴雨内涝灾害影响下上海市中心城区消防服务可达性进行精细化评估。研究结果表明：① 百年一遇暴雨内涝情景下,内涝最严重时积水深度超过50 cm的淹没范围整体呈现“西高东低”分布态势,淹没总面积约1.5 km²,可导致471条路段(约占路网全长5.11%)通行受阻。② 上海市中心城区消防服务可达性的空间差异比较显著,大体呈现出由黄浦江两岸向西北和东南方向递减态势,但在一天中的不同时段,可达性空间格局变化并不明显。③ 与正常天气条件相比,暴雨内涝情景下不可达单元(250 m×250 m)数量显著增多,夜间低峰、早高峰、白天平峰和晚高峰时段分别增加36.32%、35.89%、39.07%和32.01%;从暴雨内涝的过程(全程120 min)上看,在雨峰后半段((30, 45] min)不可达单元数量最多,消防服务可达性的空间差异程度最大。④ 消防服务可达性表现出一定程度的空间集聚特征,其中高值聚集区(“高—高”型)主要位于黄浦江两岸以及浦西边缘地区,低值聚集区(“低—低”型)主要位于西北和西南区域,这2类聚集区呈“团块状”分布,而“高—低”型和“低—高”型集聚均不显著。⑤ 研究区内消防服务可达性与需求的空间失配现象(“低需求—高可达”或“高需求—低可达”)较为明显,而暴雨内涝会加剧空间失配问题。研究结果可为提升城市洪涝灾害管理与应急响应服务的精细化水平提供科学依据。     

基于情景模拟的上海中心城区道路的内涝危险性评价

内涝是影响上海的主要灾害之一。利用历史灾情初步探讨上海内涝产生的规律,多角度对其产生原因进行分析的基础上,通过两次典型内涝情景证实,排水设施滞后是上海市暴雨内涝频繁发生的主要原因。基于情景模拟方法,在设置典型暴雨内涝的前提下,构造模型对上海中心城区道路的内涝灾害危险性进行评价,结果显示,徐汇区道路面临内涝的形势最为严峻,虹口、普陀、闸北与长宁道路的内涝危险性也较大,相对而言,杨浦、黄浦、静安和卢湾的道路内涝危险性较小,总体呈现出外围行政区道路发生内涝的可能性较大的分布特征,这与实际情况基本符合。     

城市暴雨内涝综述：特征、机理、数据与方法

建成环境的高空间异质性与致灾过程的复杂性给城市暴雨内涝研究带来巨大的挑战,具体表现为模型代表性不够、计算效率低、基础数据和验证数据匮乏。以机器学习为代表的人工智能技术、高分遥感和互联网大数据的快速发展则为城市暴雨内涝研究提供了新的契机。论文结合人工智能、高分遥感和互联网大数据等新技术发展,从特征、机理、数据与方法4个维度对暴雨内涝的研究现状和发展趋势进行了系统总结,主要结论包括：① 暴雨内涝具有短历时性、空间散布性、连锁性和突变性,其热点呈现空间上的动态迁移特征。② 降雨时空特征和城市化程度决定暴雨内涝灾害的量级,地形条件尤其是微地形则决定发生位置和内涝频率。地形控制作用指数(topographic control index, TCI)对暴雨内涝发生位置具有良好的指示能力。③ 排水管网、高精度地形和不透水面分布是暴雨内涝模拟的关键基础数据;降雨过程的高时空变异性是暴雨内涝近实时预报预警的主要瓶颈,需要充分利用天气雷达观测提高其精准度;互联网众包大数据是获取高空间覆盖度暴雨内涝灾情信息的新途径,但也面临不同类型信息融合、提炼和质量控制的挑战。④ 结合水动力模拟与机器学习可建立兼具物理基础和计算效率的暴雨内涝模拟方法,是实现近实时模拟与快速预报预警的有效途径。     

城市内涝灾害受灾人口评估方法与实证研究：以哈尔滨市道里区为例

城市内涝灾害频发,对居民生命安全造成严重威胁,为提高城市内涝灾害受灾人口评估精度,提出一种更为精确的受灾人口评估方法。以哈尔滨市道里区为研究区,以城市内涝灾害受灾人口为研究对象,运用一、二维非恒定流为主控方程,构建城市内涝数值模拟模型,并结合受灾人口分布特点,综合构建基于土地利用的人口随时间变化的计算模型。实现在模拟内涝灾害影响范围基础上,利用受灾人口计算模型提取白天与夜晚受灾人口分布情况。结果表明：研究区在百年一遇降雨情景下,有25条街道会发生不同程度积水,积水深度范围值为0.10~1.42 m;此级别内涝灾害在白天11条街道受灾人口数量最大值达到3 500人,夜晚10条街道受灾人口数量最大值为720人。     

基于大数据的极端暴雨事件下城市道路交通及人群活动时空响应

随着全球气候变化加剧,极端降雨增多,暴雨内涝灾害频发,严重威胁城市的可持续发展。快速掌握暴雨给城市交通及人群的影响,有助于提高灾害应急管理水平和事件响应能力。利用实时动态的交通路况信息和手机定位请求数据,通过一种融合STL时序分解技术与极端学生化偏差统计检验的时间序列异常探测方法,监测和分析暴雨内涝灾害事件中,城市道路交通和人群活动的时空响应特征,并以2018年7月16日发生在北京的极端暴雨事件为例开展实证研究。研究结果显示,在降雨集中的早、晚高峰两个时段（8—9时、18—19时）,市区的拥堵道路数量超出往常水平最高可达150%,异常检测分析显示拥堵道路数量和交通拥堵指数均达到异常甚至极端水平。人群活动的异常响应分析结果显示,暴雨事件引起定位请求量异常升高、异常点增多,且异常点的空间分布与1 h前的降雨量分布存在较高相关性。以上结果不仅证明了大数据及异常检测方法对于快速洞察暴雨事件对城市交通及人群影响的有效性,也为城市暴雨内涝灾害的应急响应与管理提供了新的技术手段。     

城市景观格局对城市内涝的影响研究——以深圳市为例

近年来,城市内涝问题频发,引发了强烈关注。现有有关城市内涝问题的研究多关注土地利用与城市内涝的关系,而对于城市景观格局对城市内涝影响的研究则不多。本文以内涝问题严重的深圳市为研究区,利用深圳市2014年5月11日暴雨期间内涝点数据（共278个）,选取类型水平上的最大斑块面积比例（Largest Patch Index, LPI）、斑块聚集度（Patch Cohesion Index, PCI）、景观破碎度（Landscape Division Index, DIVISION）、景观水平的蔓延度（Contagion Index, CONTAG）、香农多样性指数（Shannon's Diversity Index, SHDI）共5个景观指数,并结合土地利用类型、不透水率、植被覆盖度、降雨量、地形地势及雨水管网密度等内涝影响因子,运用相关分析和多元逐步回归分析,探究深圳市景观格局对内涝的影响。结果表明：① 土地利用类型中,住宅用地等建设用地对内涝灾害影响最大,其面积比例的增加会加剧区域内涝程度;② 城市各类型景观格局特征中,建设用地斑块的优势度、聚集度越高,景观破碎化程度越低,区域的内涝程度越高,绿地的景观格局对城市内涝的影响与建设用地相反;③ 城市整体景观特征中,景观整体越复杂越不易引发内涝灾害;④ 不透水率等人为因素比降雨量等自然因素对城市内涝的影响程度大。本研究的结果可以使人关注到地表景观格局对内涝的重要作用,为内涝治理和景观格局的规划管理提供参考和借鉴。     

基于雨洪安全格局的城市低影响开发模式研究

城市调蓄用地总量减少、泄洪网络被建设用地割裂、汇流用地与建设用地重叠等是造成城市内涝灾害的主要原因。本文尝试在产流源头、产流途径以及汇流地三个层面,充分利用原有自然雨洪调蓄系统,建立能够消纳极端暴雨水的城市低影响开发模式,以长沙市苏圫垸为例,基于地形数据、水文气象数据,运用ArcGIS空间分析和SCS水文模型,模拟极端降雨的雨洪淹没区和雨洪廊道,并建立雨洪安全格局。根据年径流总量控制率85%的海绵城市建设目标,结合模型模拟确定苏圫垸低影响开发设施位置及规模,即开发后应保留雨洪斑块面积228.2 hm²,控制水量107.5万m³,雨洪廊道面积51.5 hm²,控制水量10.1万m³。可为探索基于极端气候下内涝防控的海绵城市建设新模式提供参考。     

城市暴雨内涝情景模拟与灾害风险评估

Scenario modelling and the risk assessment of natural disasters is one of the hot-spots in disaster research.However,up until now,urban natural disaster risk assessments lack common procedures and programmes.This paper selects rainstorm waterlogging as a disaster to research,which is one of the most frequently occurring hazards for most cities in China.As an example,we used a small-scale integrated methodology to assess risks relating to rainstorm waterlogging hazards in the Jing’an District of Shanghai.Based on the basic concept of disaster risk,this paper applies scenario modelling to express the risk of small-scale urban rainstorm waterlogging disasters in different return periods.Through this analysis of vulnerability and exposure,we simulate different disaster scenarios and propose a comprehensive analysis method and procedure for small-scale urban storm waterlogging disaster risk assessments.A grid-based Geographical Information System (GIS) approach,including an urban terrain model,an urban rainfall model and an urban drainage model,was applied to simulate inundation area and depth.Stage-damage curves for residential buildings and contents were then generated by the loss data of waterlogging from field surveys,which were further applied to analyse vulnerability,exposure and loss assessment.Finally,the ex-ceedance probability curve for disaster damage was constructed using the damage of each simulated event and the respective exceedance probabilities.A framework was also devel-oped for coupling the waterlogging risk with the risk planning and management through the exceedance probability curve and annual average waterlogging loss.This is a new explora-tion for small-scale urban natural disaster scenario simulation and risk assessment.     

基于STARMA模型的城市暴雨积水点积水短时预测

近年来城市暴雨出现突发和多发态势,导致城市内涝灾害频繁发生,威胁着城市居民的生命和财产安全。随着城市降雨积水监测网的建立,获得分钟尺度的降雨和积水时序监测数据成为可能,实现了城市内涝的实时监控。但目前对监测数据的利用仍显不足,缺乏对其深度分析挖掘,造成监测系统“只监不控”的局面。本文基于城市降雨积水监测网的监测数据,根据积水时间相关性、降雨空间相关性以及降雨积水序列相关性,构建降雨积水的时空自相关移动平均模型(STARMA),对城市暴雨积水点积水过程进行短时预测。STARMA模型已被广泛应用于交通预测、环境变量预测以及社会经济领域,特别是在时空过程机理不清楚、多因素时空变量影响的情况下效果较好。本文首次将该模型应用到降水积水过程拟合和积水短时预测上,同时在方法上改进了传统单变量的STARMA模型,建立降雨和积水双变量的STARMA模型模拟降雨积水过程。并以北京市2012年“7.21”事件降雨积水过程为研究对象,以丰北桥、花乡桥、马家楼桥和六里桥4个积水监测点为例,建立降雨积水的STARMA模型,以5 min为步长作积水5、10、15 min三步预测。验证结果表明,该模型在降雨积水过程中拟合效果较好,模型短时预测精度较高。该项研究能够有效地利用监测数据,提高信息预警和应急指挥能力,为市政防汛或交通等部门提供决策支持。     

江汉平原农田渍害机理研究*

本文提出了江汉平原的渍害标准,并从地表水动态,地下水动态、微地貌及垦殖与耕作等主导因子分析入手,探讨了江汉平原渍害的形成原因和形成过程,为渍害的诊断改造和利用提供了理论依据。     

基于最大熵模型的深圳市内涝影响因素分析及内涝风险评估

城市内涝是最常见的自然灾害之一,深入剖析其影响因素并进行风险评估对内涝防治具有重要意义。以往研究表明,城市内涝是由自然因素(如地形)和人为因素(如土地利用)共同引起的。在土地利用方面,相关学者主要关注二维空间因素对内涝的影响,较少顾及土地利用的三维建筑格局。此外,在研究方法的选取上,尽管已有学者利用随机森林、神经网络等模型对内涝影响因素进行研究,然而传统方法在负样本(不发生内涝的地点)的选取上存在不确定性。为解决这2点不足,论文引入最大熵(MAXENT)模型,以深圳市为研究案例,通过MAXENT剖析各潜在影响因子与内涝风险的关系。结果表明,影响内涝风险的主导环境因子为不透水面比例、绿地比例、人口密度、暴雨峰值雨量、地表起伏度。而对内涝发生有重要影响的三维因子为容积率、建筑形状系数、平均高度。通过MAXENT评估的内涝风险结果可知,深圳潜在高风险区的面积约为491 km²,占市域面积的24.58%,主要位于龙华区、南山区、龙岗区北部、光明区、福田区。进一步对潜在高风险区进行空间自相关分析,结果发现过往并不存在内涝点的南山区北部、福田区西部、罗湖区中部等部分区域风险概...     

利用微波遥感土壤水分产品监测东北地区春涝范围和程度

地表土壤水分是判断农田涝害的直接数据源,以欧洲太空局1978~2010 年微波遥感土壤水分产品、2013 年SMOS MIRAS L3 级土壤水分产品和气象站点的月降水数据为基础,结合土壤水分距平指数和土壤水分异常指数,分析2013 年东北地区春涝影响范围和严重程度。结果表明:① 东北地区以黑龙江省受涝面积最大,约11 万km²,约占黑龙江省总面积的1/4;② 比较多年的月降水数据与涝灾程度,发现冬春季节强降水是引发春涝的主要原因之一;③ 春涝的严重程度与高程呈现负相关关系,涝灾区域多集中在高程500 m以下。     

城市土地整理研究

文章针对当前城市土地在企业资产重组及用地归并，闲置土地开发与调整及土地集约化利用方面存在的一些问题，就开展开城市土地整理的内涵、程序，模式和要点问题进行了初步探讨，通过对城市土地资源进行深入加工、改造，调整及整治，促进城市土地整理的有序，合理化，科学化，以期有助于城市土地整理向纵深推进。