北京市典型积水点金安桥内涝原因及治理措施效果分析

【目的】为了明晰内涝致灾机理,精准识别影响内涝的关键因素,诊断积水内涝原因并提出治理措施及优化比选方案,【方法】选取北京市典型积水点金安桥为研究对象,基于InfoWorks ICM构建精细化洪涝模型开展内涝模拟分析。【结果】结果显示:在1 a、3 a、5 a、10 a四种设计暴雨情景下,模拟得到金安桥最大积水深度分别为0.903 m、1.317 m、1.528 m、1.660 m,在10 a一遇设计暴雨情景下桥区积水将漫溢至金安桥站地铁口,出现地铁倒灌风险。【结论】基于模型模拟诊断分析得出,金安桥片区内涝原因主要为管网排水能力不足,局部地形地势低以及规划建设因素导致。模拟分析了管网提标、地形抬填、规划建设调蓄泵站及排水渠等四种内涝治理措施,治理效果依次为:地形抬填>规划建设排水渠>管网提标>规划建设调蓄泵站,设置了4种联用组合方案模拟内涝改善效果,其中方案四(管网提标+设置调蓄泵站+设置排水渠)效果最佳,区域排水能力达10 a一遇。研究结果可为精细化、系统化治理城市内涝问题提供技术支撑。

北京地区两种降雨预报产品精度对比分析

选取2020—2021年北京地区5次典型暴雨过程,利用快速更新无缝隙融合与集成预报系统RISE和第二代无缝隙智能网格分析预报系统iGrAPS2.0对不同降雨场次进行预报,通过统计分析TS评分、BS评分、MAE、BIAS等指标对比分析产品预报能力,总结了两者的预报特点与精度差异,结果表明:RISE在强降雨落区和大雨量级区间的预报精度均高于iGrAPS。RISE对最大降雨时段的预报落区精度较高但量级精度偏低,iGrAPS则在两方面的精度均不佳,两者对局地短时暴雨预报能力仍不足。研究成果可为北京地区预报产品的改进以及暴雨洪涝预报预警提供科学依据与数据支撑。

北京中心城区内涝风险区快速识别技术研究

引言在全球气候变化加剧和城市化进程加速双重大背景下,我国城市洪涝灾害呈现增多趋势^(1)。随着近年来极端降水事件、局地突发性暴雨事件增多,城市洪涝形势出现极大的不确定性,城市暴雨内涝防治难度加大,且持续造成广泛影响和严重损失。因此,加强对城市洪涝模拟技术和城市内涝风险研判技术的研究十分必要。城市洪涝模拟方法主要可分为两类:一是水文学方法,通过水文模型计算水位流量条件,结合GIS数字地形分析技术推求地表淹没范围,该类方法运算速度较快.

基于遥感数据的城市水面与洪涝关联研究

城市水域是城市建设和社会发展的重要基础,具有多种功能。然而,随着城市的发展,城市用地挤占了大量的水域空间,导致城市洪涝灾害频率增加。通过对全球12个主要城市土地利用类型数据的分析发现,城市水面保有率与城市洪涝灾害发生频率呈负相关。在不同洪涝灾害风险频率等级下,相应的水面保有率为低频区2.32%~4.06%、中频区1.32%~2.31%、高频区1.10%~1.31%。也即水面保有率高于2.32%,城市发生洪涝灾害风险明显减小。因此,在城市规划和建设中,需要考虑水域的多种功能,合理设置和保留水面空间,并根据洪涝灾害风险评估确定适宜的水面保有率,以制定相应的防洪措施和应急预案,保障城市的安全和可持续发展。

数值模型在智慧型内涝防治中的实践与应用

智慧水务是城市发展的新兴管理模式,能够赋能城市涉水事务精细化管控的各个环节.首都极端暴雨下的城市内涝灾害突发性强、风险不确定性大,是智慧水务建设亟待解决的首要难题.按照"业务梳理-模型构建-知识提取"的总体思路,以城市积水内涝防治业务需求为牵引,系统梳理了智慧型积水内涝防治的重点业务应用,阐述了北京城市积水内涝模型建设与应用现状,并介绍了现阶段构建的城市洪涝预报预警、应急抢险布控、内涝原因诊断的模型应用场景,在此基础上提出下一步亟待解决的关键问题.