长江中下游城市内涝与雨季污染协同治理对策

针对长江中下游城市内涝与雨季污染协同治理的突出问题,对城市水安全、雨季水体返黑返臭风险和河湖水生态退化三方面存在的问题进行了论述。发现长江中下游城市河网密度高、降水量大、暴雨多发,同时人口密集、经济发展水平高,内涝、污染、生态退化等水问题突出;城市内涝频发,雨季污染造成某些城市水体局部返黑返臭,严重影响城市水环境品质,成为制约长江中下游城市绿色发展的重要瓶颈问题。提出了建立三级内涝协同防治体系、构建城市“绿-灰-蓝”设施耦合工程体系、协同推进水体品质提升与生态修复等建议。

城市内涝预警预报系统研发及应用

城市内涝问题具有成因多元、影响面广的特点,是基础性社会问题。分析了城市内涝的成因,提出通过信息化手段提升城市内涝灾害应对能力。构建基于内涝实时物联感知、数据汇聚、数学模型预报、大数据分析、水利数字孪生的城市内涝预警预报系统,并在宁波市进行了应用。通过搭建“天基”监测预警、“落地雨”监测预警、内涝预报预警、内涝成因分析、内涝影响评估等功能模块,实现了城区内涝的精准模拟、风险图的在线绘制以及内涝损失的高效评估,有力支撑了城市暴雨内涝灾害预报预警,提升了城市内涝风险管控能力。

基于元胞自动机的城市内涝风险识别模型研究

【目的】目前的城市内涝模拟模型面临着资料要求高、计算量大、适用尺度小等诸多挑战,探索简便高效、操作性强的内涝模拟模型,可为缺乏资料的城市提供识别内涝风险、提升防灾水平的有力工具。【方法】集成元胞自动机对复杂系统的模拟能力和地理信息系统平台的空间数据处理能力,结合水文水力学原理定义元胞及其规则,建立城市内涝风险识别模型;利用开源数据,将模型应用于杭州主城八区;对比已有研究讨论模型的适用性和局限性。【结果】结果显示:(1)元胞边长为60 m、时间步长为4 min的模拟结果最好,参数率定与模型验证的纳什效率系数分别为0.9693和0.9714。(2)2021年研究区百年一遇短时强降雨条件下,建设用地中内涝风险区占比6.94%;将雨水管渠设计重现期由5 a一遇提升至10 a一遇,内涝风险区占比降至6.30%。(3)该模型不需要划分汇水区、数据资料要求少,在平原城市短时强降雨的内涝模拟中具有良好的实用性及和易操作性;但也存在物理机制弱、模拟结果不够精细等局限。【结论】基于CA的城市内涝风险识别模型并不是水文水力学数值模型的改进,而是在权衡数据资料要求、模型运算效率、识别结果准确性等多方面因素之后建立的简化模型,对平原城市内涝防治具有较好的适用性。

基于文献计量学的城市内涝风险评估研究进展与趋势展望

对“内涝”和“风险评估”进行关键词检索,以1991—2023年中国知网(CNKI)中文数据库、Web of Science(WOS)核心数据库共2783篇城市内涝风险评估相关文献为基础,采用词频分析、共被引分析、聚类分析等文献计量方法,借助R语言的Bibliometrix包实现数据统计与图谱绘制。结果表明,以内涝风险评估为主题的国内外相关研究近10年呈快速增长趋势,虽然中文文献出现晚于英文文献,但英文文献中,国内研究机构发文量最多;对应国内城市暴雨洪涝灾害发生数量排全球首位,体现出国内城市暴雨内涝灾害影响严重,并已逐渐成为众多学者关注的研究热点;地理信息系统(GIS)是内涝风险评估研究中常用的技术手段,机器学习和遥感技术广泛应用于国际研究,值得国内相关研究学习和借鉴;英文研究热点集中在灾损曲线、脆弱性指标体系和多准则的内涝综合风险分析,而中文研究目前聚焦在基于水文和水力学模型的内涝灾害危险性识别,未来在逐步完善的海绵城市和内涝防治工程建设研究基础上,面向气候变化和韧性城市规划建设的内涝综合风险评估可能会成为新的研究热点。

城市内涝事故的应对——以河南郑州“7·20”特大暴雨灾害事故为例

随着全球气候变暖和城市化进程加快,城市内涝频发成为全球城市面临的共同挑战。2021年7月17日至23日,河南省遭遇历史罕见特大暴雨,发生严重洪涝灾害,特别是7月20日,郑州市遭受重大人员伤亡和财产损失,此次灾害为近年来所罕见。虽然是因极端天气引发的,但集中暴露出许多问题和不足,需要痛定思痛、举一反三,真正从灾害中汲取教训,提升城市防范化解重大洪涝灾害风险的能力。

基于SWMM和LISFLOOD-FP的城市内涝耦合模型研究

以柳州市箭盘山流域为例,构建SWMM一维管道模型与LISFLOOD-FP二维地面模型并将其耦合,基于实测降雨“20180818”24 h暴雨资料,将得到的暴雨内涝淹没水深和淹没面积与该场次降雨情况下记录淹没点的范围相比较,验证耦合模型具有较好的适用性。进而基于耦合模型,对柳州市箭盘山流域2、5、10、20年一遇下设计降雨进行模拟,得到不同重现期下研究区的溢流节点、淹没水深和淹没面积,并于ARCGIS平台将结果可视化。结果表明,重现期由2年上升到20年过程中,溢流节点比例从9.03%增加至25.99%,溢流面积从0.473 km^(2)增加至2.114 km^(2);重点淹没区域分布在屏山大道、炮团路、西江路和东堤路。

雨水检查井概化对城市内涝一二维耦合模拟结果影响研究

为探明城市内涝一二维模型耦合过程中,检查井井盖对节点溢流和二维积水特征的影响,以重庆市悦来会展城某排水片区为研究区,耦合暴雨径流管理模型(Storm Water Management Model,SWMM)与有限体积海洋模型(Finite-Volume Coastal Ocean Model,FVCOM)。通过分析溢流过程中检查井井盖的作用水头,对耦合模型的溢流节点计算水头进行校正。基于历史降雨对模型进行验证,并应用耦合模型模拟分析不同井盖概化方式下溢流节点数量、位置分布、积水深度和积水面积的差异。结果表明:降雨重现期较小时(如低于50 a一遇),管网溢流程度较轻,两种井盖概化方式下的节点溢流情况无太大差别;与不考虑井盖影响相比,50 a和百年一遇时,模型中考虑井盖影响下的检查井溢流个数分别从533和597减少为189和431,最大积水深度分别从0.46 m和0.53 m下降到0.38 m和0.48 m,最大积水面积分别从3.50 km^(2)和3.85 km^(2)下降至2.10 km^(2)和3.05 km^(2);识别出3处主要易涝点,分别位于滨江路与同茂大道交汇处、悦城路北段和翠岗路南段末端。因此,在管网发达的城市区域构建一二维水动力耦合模型进行极端内涝风险模拟分析时,应充分考虑雨水检查井井盖在模型中合理的概化,提高模拟结果的准确度。

基于多层级目标耦合的城市内涝防治研究

针对目前市政排水与水利排涝两个行业、两个体系导致标准不衔接的问题,提出城市内涝防治的多层级目标,统一设置“低标不积水、涝标不成灾、超标可应对”3个层次的防涝标准和相应的积水范围、积水深度、积水时间、城市基本功能正常发挥程度等防涝目标。以浙江省义乌市中心城区为研究区域,利用MIKE FLOOD模型耦合MIKE Urban一维管网模型、MIKE 11一维河流模型、MIKE 21二维地表漫流模型,建立了“水-地-管-河”耦合的义乌市城市防涝水文水动力模型,通过2场实测暴雨洪水资料对模型进行了参数校准和验证。结果表明:建立的模型较好地模拟了降雨后地下管网的产汇流状态、洪水在河道的演进过程以及河流、管网漫水后在二维地形的淹没情况;多层级目标耦合后,低标情景下的义乌市中心城区排水管道满管率由65.3%上升至76.0%,说明“水-地-管-河”的耦合作用对城市防涝有一定影响。多层级目标耦合的城市防涝模型可较好反映城市防涝工程与非工程体系的实际运行状态和防涝效果,可为城市内涝治理提供参考。

基于地表-管道-河道耦合模拟的城市内涝风险评估

为评估城市排水不畅引发的内涝风险,提出地表-管道-河道耦合的城市内涝风险评估方法,建立常州市城市产汇流与内涝试验基地模型,选取不同设计降雨情景进行内涝风险模拟。结果表明:受管道埋深和排水能力的影响,检查井溢流主要发生在管道下游段;随着重现期的增大,满管流管段比例平均由72.46%上升至82.27%,溢流节点比例由1.95%上升至4.11%;尽管大部分检查井并未发生溢流冒水,研究区域内仍然存在多处内涝积水,研究区域内涝面积比例由4.31%(重现期P=5 a)上升至6.19%(P=50 a)。地表-管道-河道耦合的城市内涝风险评估方法能够更全面地反映城市内涝风险过程,可为城市内涝风险评估提供新思路。

基于MCDM-BPNN的城市内涝风险评价及调蓄池选址

为建立一套较为完善的城市内涝风险评价体系,并据此确定调蓄池位置,首先,从积水风险、超载风险和边侧进流量3个维度构建评价指标,设计一种包括改进层次分析法(IAHP)、反熵权法(AEW)和优劣解距离法(TOPSIS)的混合多准则决策框架(MCDM);然后,将IAHP-AEW-TOPSIS模型分别与IAHP-TOPSIS、AEW-TOPSIS模型对比,通过斯皮尔曼排序相关系数验证排序一致性,通过计算变异系数、相对极差和灵敏度证实IAHP-AEW-TOPSIS模型的性能;最后,结合反向传播神经网络(BPNN),建立MCDM-BPNN模型,并以山西省某一内涝易发区域为例进行验证。结果表明:积水风险对城市内涝风险评价体系的影响最为显著,所占权重为0.46,其次为超载风险,所占权重为0.36;节点位置与连接管道数量很大程度上对该节点的内涝风险产生影响,在管道汇接处或汇流面积较大处内涝出现更为频繁;IAHP-AEW-TOPSIS模型在样本判别方面具有更好的性能;在5年与10年重现期下,MCDM-BPNN模型验证集准确率分别为93.3%和100%,能够准确快速模拟和预测城市洪水;应用案例设置调蓄池后,高、中、低风险节点数量分别为7、9、30和6、19、21,内涝溢流削减效果显著。

基于开放数据的城市内涝点空间分布特征及集群识别分析——以昆明市主城区为例

以城市内涝点空间分布特征和同质性内涝点集群的识别及其孕灾环境分析为核心,选取昆明市主城区为案例地展开研究.以2020年新闻媒体公布的内涝点信息作为数据源,首先使用核密度和K函数分析内涝点的整体分布和集聚程度;其次,采用HDBSCAN空间聚类算法识别昆明市主城区不同类型的内涝点集群,并分析其集群特征;最后,结合孕灾环境数据,以集群为最小研究单元,探讨其孕灾环境的差异性.研究结果显示:①内涝点分布在空间上存在显著的尺度分异,呈现出大离散、小集聚的空间分布模式;②昆明市内涝点可划分为8种类型,每种类型至少有2个集群,最多有4个集群;③不同内涝点集群的孕灾环境存在一定差异,其中地形起伏对内涝点分布的影响最大,即集群范围内地形越崎岖不平,其发生内涝灾害的可能性越大.在城市内涝防治工作中可依据集群空间范围及孕灾特征制定差异化的防治措施,从而科学合理的分配防治力度,提高城市内涝治理工作的科学性及精细度.

城市内涝灾害韧性评估及影响因子分析——以福州市为例

为有效评估城市内涝灾害韧性水平,基于压力-状态-响应评估分析框架,构建城市内涝灾害韧性评估指标体系,采用熵权法确定指标权重,应用TOPSIS综合评估模型,以福州市2018—2022年为时间周期开展实证研究,并引入影响度测算模型对制约城市内涝韧性的关键影响因子进行深入分析。研究结果表明:2018—2022年该市内涝韧性从Ⅱ级逐步提升至Ⅳ级,城市整体内涝韧性水平呈波动上升态势;城市的经济发展、基础设施建设以及防灾减灾投入等因素是制约城市内涝灾害韧性水平提升的关键因素,同时灾害监测预警及应急响应能力也发挥着重要作用。研究结果可为城市开展有针对性内涝灾害防治提供有力支撑。

气候风险、经济增长与城市内涵式发展——基于暴雨冲击的经验证据

如何应对气候风险加剧背景下的极端天气现象冲击是当前及未来我国经济面临的一个重要问题。为更全面理解极端天气现象的经济后果,本文借助最新的地理信息数据,研究暴雨冲击与城市经济增长之间的关系。实证结果表明,暴雨冲击会显著降低城市经济增长率,在经过一系列稳健性检验后,此结论依旧成立。机制分析表明,暴雨冲击不仅会造成显著的直接经济损害,还会降低微观经济主体的经济活跃度,从而引致城市经济增长率降低。进一步分析表明,通过完善城市公共服务和营造城市宜居环境推动城市内涵式发展,有助于减轻暴雨冲击对经济增长的负面影响和增强城市应对气候风险的能力。本文研究为我国城市内涵式发展转型提供了经验证据。

喀斯特山地城市景观格局对城市内涝的影响研究——以贵阳市为例

全球气候变化背景下,随着城镇化高速发展,城市内涝灾害愈加明显,已成为造成喀斯特地区损失较为严重的灾害之一。选择西南喀斯特山地城市——贵阳市为研究区,基于2016—2020年实测和调查的内涝灾害数据,运用空间自相关和相关分析方法,探究景观格局对城市内涝的影响。结果表明:1)2016—2020年贵阳市主城区内涝频发,且空间分布差异性显著,呈现显著的空间自相关和集聚分布特征。2)不透水面、绿地与内涝频次的相关性显著,分别呈正、负相关。3)内涝周边500 m缓冲区内景观由少数聚集程度大的斑块构成,优势度较高,景观中的优势斑块类型仅有一种或少量几种;不同土地利用类型的景观格局空间聚集情况差异显著,其中铁路与道路、房屋建筑的景观指数空间聚类较为显著。4)内涝与土地利用类型面积的关系不显著,但与土地利用类型的景观指数有显著相关性,且不同土地利用景观格局对内涝的影响差异较大。研究结果为喀斯特城市内涝防治和景观格局规划管理提供重要参考和借鉴意义。

基于MIKE FLOOD耦合模型模拟的城市内涝对道路安全风险的影响评估

城市内涝风险评估对预防洪涝灾害有重要作用,但现有研究很少针对道路安全风险评估。以重庆市秀山县为研究对象,通过构建MIKE FLOOD耦合模型对道路安全风险进行评估。结果表明:地面积水深度主要集中在0.05~0.15 m,不同重现期(P=1%~20%)降雨下的水深在空间分布上大体呈一致状态,积水时间主要集中在60~90 min,积水流速主要大于0.8 m/s。其中,老城区部分区域的基础设施安全风险以极高风险(水深>0.4 m)为主,其余区域为轻微风险(水深<0.5 m)为主,而行人安全风险以Ⅲ级(危险性指数1.25~2)为主,其余区域则以Ⅰ级(危险性指数<0.75)为主。大部分路段的交通运行状况以畅通等级(保留系数>0.7)为主,但部分路段遇暴雨时中断(保留系数=0)。研究结果可为城市内涝发生前的交通管控和通行预警提供科学依据。

基于复杂网络的城市内涝灾害应急管理研究综述

复杂网络理论作为分析大型复杂系统强有力的方法之一,为研究城市内涝灾害应急管理提供了新的思路和研究方法。文中综述了复杂网络在城市内涝灾害应急管理领域的研究现状,首先,结合文献计量法对城市内涝灾害研究热点、历史发展脉络进行分析,系统分析了城市内涝灾害应急管理的研究进程。其次,基于城市内涝灾害应急管理的全过程进一步分析了复杂网络理论的应用情况,并重点梳理了基于复杂网络理论的指标提取和灾中的非线性行为分析的应用过程。一方面对网络特征,包括网络拓扑指标和灾害风险指标进行系统研究,另一方面对复杂网络理论与不同研究方法和不同要素的进一步结合进行梳理。最后,系统地总结了现有研究面临的问题与挑战,并从建模改进、优化策略等方面对未来发展方向与研究趋势进行了分析。

结合机器学习与高光谱遥感的城市内河水质反演

针对当前城市内河氮磷算法研究不足的问题,以福州市晋安河为研究对象、下洞江为验证对象,对总磷(TP)和总氮(TN)这两个重要河流水质指标进行研究.提出单波长连续投影算法(SPA)和双波长皮尔逊相关性分析(Pearson)进行自变量筛选,再结合机器学习算法对晋安河实测光谱数据进行模型构建和水质反演可视.实验表明,TP、 TN与氨氮有很强的相关性,在构建TP、 TN水质参数反演模型时,加入氨氮的特征波长,并采用SPA+Person+RF算法构建的TP模型效果最优,其R2为0.92,ERMS为0.005 mg·L-1;采用SPA+Pesrson+SVR算法构建的TN模型效果最优,其R2为0.90,ERMS为0.082 mg·L-1.优化后的算法比传统算法提升显著.经验证,该方法同样适用下洞江水质反演,可用于城市内河水环境监测.

基于深度学习的城市内涝区域车辆检测与分析

在城市内涝场景当中,较多人与车辆被困于积水中,给大众生活带来不利影响。随着计算机技术的快速发展,深度学习在解决实际问题中的运用也越来越广泛。文中提出了一种利用TensorFlow深度学习框架搭建MaskR-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks Features)模型的方法,对城市内涝场景的积水区进行检测,检测效果良好,mAP(mean Average Precision)值达到89%。同时,基于YOLOv5(You Only Look Once version 5)模型,采用密集帧间差运算对处于积水区中的人车进行追踪,追踪精度达到90%左右,并使用YOLOv5外挂ResNet(Residual Network)实现了对内涝场景中的车辆进行淹没危险度分析。实验结果表明,文中所用模型的车辆危险度检测效果优于其他模型。

基于社交媒体数据的城市内涝主题挖掘综述

随着全球气候变暖情况的严重,城市内涝现象频发,对人们生活和城市运行产生严重影响。通过社交媒体对数据进行采集和挖掘,解决传统的灾害信息收集效率低、全域覆盖困难等问题,在灾害应急管理中发挥着关键作用。围绕对社交媒体内涝数据的采集、主题挖掘的关键技术方法,梳理国内外相关文献,进行必要的评述分析。最后,对现有研究存在的问题和未来发展趋势进行总结与展望。旨在为城市内涝数据采集、主题挖掘研究提供理论和方法支持,也为城市内涝灾害分析和管理提供参考。

基于最大熵模型的城市内涝风险预测:以北京市主城区为例

随着全球气候变化和城市化发展,城市内涝频发且严重影响城市发展,研究内涝影响因素,进行内涝风险评估对防灾减灾具有重要意义。以北京市主城区为研究区域,获取内涝空间数据和影响因子数据,采用MaxEnt模型进行探究,识别内涝潜在风险区和分析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因子为与立交桥的距离、建筑密度、不透水面比例、人口密度、暴雨持续时间、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI);研究区内超过24.6%区域范围都处于内涝风险区,高风险区总面积约为40.17 km^(2),中风险区的总面积约为298.09 km^(2);较低风险与低风险区面积分别为423.75 km^(2)和30.53 km^(2)。各区内涝点分布数量大小关系为丰台区>海淀区>朝阳区>石景山区>西城区、东城区;历史内涝点在空间分布上具有“南密北疏,西密东疏”的分布格局与“多核中心,次中心团带连接”的特征。对风险评估结果进行空间自相关分析发现风险概率在丰台区中部,海淀区东北部、南部,石景山区东部地区呈高-高聚集,表明该区域在未来可能会受到周围区域的影响而发生内涝灾害,要高度关注该区域实现精准防控。相关成果为城市进行基础设施完善改造、潜在内涝积水点防治、制定应急减灾预案和应对措施等方面提供一定参考。