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基于GIS水文建模的易涝区识别优化方法

2021-02-18苏炯恒曹海涛

智能城市 2021年23期
关键词:洪涝空域水文

苏炯恒 曹海涛

(广东省城乡规划设计研究院有限责任公司,广东广州 510290)

城市内涝一直是城市发展和管理的重大问题,对经济、社会和环境的可持续发展形成巨大挑战[1]。在气候化和城市化的双重影响下,城市水文特征和降雨模式不断发生改变,极端暴雨天气的不确定性越来越强[2-3]。城市不透水面积增多,绿地建设进程缓慢,城市整体渗蓄能力与管网排水能力相对不足,导致内涝频发[4-5]。根据水利部公布的《2019年中国水旱灾害公报》,2019年的洪涝造成我国4 766.6万人受灾,658人死亡或失踪,263.2万人紧急转移,直接经济损失为1922.7亿元。2021年7月,河南特大暴雨来袭,全省将近302人受灾,50人失踪,直接经济损失高达千亿元[6]。国务院办公厅发布“关于做好城市排水防涝设施建设工作的通知”和住房和城乡建设部办公厅出台“关于做好2021年城市排水防涝工作的通知”,均强调了排水设施建设和响应方案的重要性。暴雨洪涝模拟是防洪排涝规划和应急管理的重要抓手,可为决策者提供科学有效的内涝治理依据[7-8]。我国构建洪涝模型的输入数据较为缺乏,在数据有限的情况下实现大尺度、高效且精细化的洪涝模拟尤为重要[9-10]。本文借助DEM(数字高程模型)和GIS(地理信息系统)水文建模技术,在传统空域建模法、水文分析法和TWI(地形湿度指数)提取法的基础上,通过阈值组合优化将空域、水网和TWI进行优势融合,以期为洪涝模型构建方法提供新思路。

1 方法论

借助GIS空域建模、水文分析和TWI提取技术,完成空域(数量、分布、尺寸)、蓄水空间(数量、分布、尺寸)、水网及径流通路(结构、连通性、流向和汇流累积量)的特征提取。选取面积、汇流累积量、TWI值和融合距离作为阈值,设定阈值边界及数量,通过阈值组合优化的方式,融合空域、水网和TWI的有效信息。构建评价指标体系,以实测结果作为评价依据,通过与传统空域优化法和TWI优化法进行二维空间的对比分析,验证所提出方法的合理性。通过关键易涝区的空间表征(易涝范围、易涝点分布、水流连通性),实现洪涝模拟的精细化表征,为洪涝应急分析及管理提供决策支持。

技术流程如图1所示。

图1 技术流程

1.1 空域建模

空域主要存在于城市地表凹陷区域,降雨时容易受到雨水汇集而发生淹没和溢流。依据GIS填挖分析、栅格点化、矢量计算、叠置分析和空间聚合等工具,可实现空域面积、体积、深度等尺寸信息以及具体位置、分布及高程的提取,构建空域数据库。

1.2 水文分析

基于地表信息,借助GIS水文分析工具获取流域水文特征描述。通过GIS伪洼地填充、流向分析、汇流累计分析、水网提取计算及矢量分析等工具,获取水网特征信息(流向、汇流累积量及连通性),实现危险径流路径的数值与空间表征。

1.3 TWI提取

TWI分析可通过考虑上游水流汇集的贡献程度及地形,估算地表的干湿情况。通过GIS伪洼地填充、流向分析、汇流分析、矢量计算、坡度分析等工具,获取TWI的空间分布及数值特征,完成蓄水空间及径流通路的表征。

1.4 阈值组合优化

依托上述特征信息,选取面积、汇流累积量、TWI值和融合距离作为阈值组合,通过确定每种阈值的边界条件和提取数量,建立阈值组合优化模型。联动四种阈值,描述不同阈值组合与模型精度关系,完成优化方案的二维空间展示。

1.5 水文特征优势融合

城市易涝区域常见于地表空域、蓄水空间中,溢流水量根据地形由地势较高的地方向地势较低的地方流动,形成径流通路。在关键易涝区识别中,将城市地表空域、蓄水空间及径流通路等进行优势融合,获取关键易涝区域。在设定模型参数的基础上,通过阈值筛选、空间合并、融合计算等方式,达到水文特征优势融合的目的。

1.6 评价体系构建

评价体系构建主要包括评价依据和评价方式,采用实测淹没范围作为评价依据,依据GIS二维空间分析,直观显示模型与实测结果的淹没特征,评价模型构建的质量。

2 案例分析

2.1 研究区域

本研究区域主要用地类型为居住区,兼有少量工业区、商业区和绿地,地势西高东低,内有凹凸不平。该区域属于亚热带季风性湿润气候,年降雨量为1100mm左右,随着降雨不确定性的增强及城市化进程的不断推进,内涝问题日益严重。该区域通过监测记录不同降雨情景的淹没范围、水深、时间变化等,建立实测内涝数据库,为区域洪涝模型构建、应急管理提供科学依据。

2.2 数据输入

DEM为栅格数据,其栅格长度代表DEM的精细化程度。DEM中的每个栅格均存有高程数据,依据DEM数据,可通过GIS分析、处理、提取等工具,实现地表特征信息的数字化模拟(如复杂地形地貌、低洼区域、径流通路、坡度等)。研究以DEM作为输入数据,该数据通过激光雷达技术获得,栅格精度2.5m×2.5m,高程精度0.01m,平均误差<0.05m。

2.3 结果分析

传统空域优化法可识别较大范围的易涝区域,但对径流通路的捕捉能力较弱。传统TWI优化法捕捉径流通路的能力较强,但较难获取大范围的易涝区域,且预测的易涝点较为分散,无效信息增多。提出的方法可以准确识别更多的关键易涝区,能够实现关键易涝区的拓展分析,精细化模拟程度有较大提升。该方法仅采用DEM作为输入数据,可完成大尺度、大规模的洪涝危险性分析,在保证准确度的同时,大幅度降低数据量及模拟时间。

传统空域优化法和传统TWI优化法的二维空间显示对比如图2所示。

图2 传统空域优化法和TWI优化法的二维空间显示对比

3 结语

本文提出一种所需数据量少、高效且较为精细化的易涝区识别优化方法,该方法通过有效融合空域、水网和TWI的水文特征,能够提升淹没分析的准确度,可为大尺度、大规模的暴雨洪涝危险性评估和应急管理提供决策支持。该方法忽略地下管网,未来可通过考虑地下管网的作用,进一步提高模型构建的适应性。

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