杨 芳，刘长鑫，陈 坤

（苏州航天系统工程有限公司，江苏 苏州 215000）

0 引 言

城市内涝往往是由下述两个原因之一造成：短时间强降雨，排水系统来不及将地表雨水排出；长时间大量降雨，河流湖泊水位较高，排水系统基本瘫痪。不管是哪种原因造成的内涝事件，都有可能导致城市道路淹没、桥梁坍塌、车辆及人员被困等危及人民生命和财产安全的结果。

苏州市吴中区属太湖流域平原河网区，地势低平、水网稠密、湖荡众多、低山丘陵呈岛状分布在南太湖沿岸和太湖之中，是防汛、防洪重点区域。且苏州地处江南多雨地区，梅雨季节持续时间长，发生内涝灾害的可能性较大。因此，本文以苏州市吴中区为例，阐述一种将城市排水模型与GIS技术相结合进行城市内涝预测的方法。

1 国内外现状

近年来，随着全球气候变化，我国极端天气事件频发，尤其是暴雨发生的频次明显增加，加剧了城市内涝灾害的发生次数和影响范围。2015年国务院发布了《关于推进海绵城市建设的指导意见》，显示了政府治理和防范城市内涝的决心。同时，在水利和科技领域，国内外的从业人员都在致力于研究内涝监测、预测的方法。早在20世纪50年代，美国农业部水土保持局就提出了小流域设计洪水模型（SCS模型），该模型充分考虑了地表径流下垫面的特点，将土壤类型、含水量、坡度等因素纳入水文模型进行计算[1-4]，对内涝进行预测。但是现代化城市中排水管网纵横分布，城市排水较小程度地依赖地表土壤的渗流。SWMM模型[5-8]是一个动态的降水-径流模拟模型，常被用来模拟城市排水过程，对排水系统的设计提供参考依据[4]。但是该模型没有将实际排水管网中现有水量作为考量因子，在实际内涝预测中偏差较大。

较为准确的内涝预测做法应该是实时动态变化的。在较长一段时间内，城市地形地貌、土壤类型都是相对稳定的；但在任一时刻，城市的某个区域发生内涝的概率都在发生变化，这主要依赖于排水管网、河流湖泊、集水区等的现有水量，实时天气预测降雨数据等。

2 系统组成与实现方法

系统共包括排水设施基础数据、城市排水模型、前端感知设备、气象数据和GIS空间数据服务等部分，其中：

（1）排水设施基础数据主要是苏州市吴中区排水管网设施的拓扑结构；

（2）城市排水模型采用英国华霖富公司的InfoWorks ICM和ICM Live计算模型；

（3）前端感知设备包括液位计传感器、流速计传感器和雨量计传感器等；

（4）气象数据主要是未来一段时间的降雨预报数据；

（5）GIS空间数据服务主要提供排水、应急等基础设施的位置计算与统计，内涝过程的动态展示。

系统组成架构如图1所示。

图1 系统组成架构图

前端感知设备的布点方案是一项非常重要的设计工作。在河道、排水管线、下水井以及易涝点安装合适的传感器，对最终计算结果的准确度有非常重要的影响。系统在运行时，需保证所有前端传感器正常工作，且数据采集频率可调节。在冬季降雨量较少时，每天采集1～2次液位和流速数据；在夏天雨量充沛的季节，每隔5～10 min采集1次数据。

将排水管网数据、地形地貌数据输入到InfoWorks ICM进行基础建模，生成图2所示的计算模型。

图2 吴中区部分地区内涝模型

模型建立完毕后，需利用液位计、流速计以及雨量计的实际监测值对模型进行3～6个月的预热调优（warm up），使其更加适应吴中区的地形特征和排水能力。模型调优后，ICM Live从数据库中自动读入实时监测数据，同时从互联网接入气象预报数据（本例中接入的是彩云天气的降雨量预报数据），使得降雨量预报数据可以自动进入模型参与运算。ICM Live会调用ICM模型计算未来一段时间（一般为6 h）内整个区域的城市淹水情况及其动态变化数据[9-10]。该数据可以Shape file文件格式保存，也可以结构化的形式存入数据库。用户端通过GIS引擎读取文件或数据库并展示，即可对应看到预测时间段内的城市淹水情况。

3 历史内涝模拟

以吴中区太湖新城部分区域在2015年8月发生的短时间强降雨为例，模拟该区域地面积水过程，每5 min取1次积水数据，模拟时长为2 h。图中白色箭头指示积水的流向。

对比图3、图4可以看出，在内涝刚发生约40 min时（见图3），地面积水区域较小，且多数地方积水深度小于0.07 m，而在内涝发生90 min后（见图4），内涝区域明显增大，且多数地方积水深度大于0.07 m。

在实际地形探测中可以发现，该区域靠近苏州湾，地势低洼，多年来一直是易涝点，该预测结果基本符合记录数据。

4 结 语

对城市内涝的预测是一个复杂的计算过程，其中基础数据的准确性、模型运算的准确度是两个至关重要的影响因素。本文系统已在苏州市吴中太湖新城运行管理中心正式运行，运行结果表明：在给定降雨量的情况下，可以准确预测出城市中各易涝点是否会发生内涝，并且正确展示出在各时间点的内涝态势；对于内涝区域内各点积水深度的判断，由于上述误差的存在，很难做到绝对正确；但是系统对整体区域的积水深度的判断是正确的，可以为城市管理部门防范和治理内涝提供有力的数据支撑。

图3 强降雨初期地面积水情况

图4 强降雨中后期地面积水情况