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。

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。

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。

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。

考虑时空特征的城市内涝智能预报模型研究

针对传统城市内涝预报模型计算耗时长、实测内涝样本少、内涝特征因子欠考虑等问题,通过耦合SWMM模型和LISFLOOD-FP模型搭建了城市内涝机理模型,利用不同重现期下的设计暴雨进行数值模拟并生成内涝样本;基于样本和内涝特征因子构建了三维时空矩阵,实现对内涝特征因子数据的有序组织;在此基础上,将卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)进行耦合,构建了一种考虑多时空特征的城市内涝智能预报模型(CNN-LSTM);最后以三维时空矩阵为驱动,对该智能模型进行训练,选取广州市天河区的实测样本对其性能进行评估。结果表明:CNN-LSTM模型可以快速预报淹没水位和淹没范围,易涝控制点水位过程模拟的纳什效率系数在0.9以上,各个时刻淹没面积的平均匹配率达到92.2%,相对于机理模型的模拟效率提高了近70倍。该智能模型具有良好的预报精度和效率,可有效支撑城市防灾减灾工作。

基于AHP-熵权法的城市内涝风险评估——以杭州市滨江区为例

针对目前城市内涝灾害频发的现象,以杭州市滨江区为例,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性、防灾减灾能力等4个方面建立评价指标体系,利用层次分析结合熵权法对杭州市滨江区进行评估并结合历史积涝点进行对比,结果表明:滨江区内涝风险较高,其中高和中高风险区占比43.2%,主要分布在钱塘江沿岸地区及中部地势低洼地区。中风险地区占比29.8%,主要集中在滨江区中部北塘河附近,中低和低风险区占比18.9%,主要位于滨江区东南部,中高风险区与现有涝点基本吻合且风险区具有一定的空间差异。

基于AHP-模糊综合分析法的城市内涝灾害应急救援能力评估及对策

为评估应急救援队伍内涝灾害应急救援能力,针对应急救援队伍参加城市内涝应急救援工作亟须解决的问题,提出基于AHP-模糊综合分析法的城市内涝灾害应急救援队伍救援能力评估方法。通过将城市内涝救援这一复杂问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行比较和计算,得出不同因素的权重,据此提出加强组织管理、强化现场安全评估、完善应急预案和技能培训、建立信息共享机制等对策,以提升应急救援队伍应对城市内涝灾害救援能力。

平原丘陵地区城市内涝成因分析及应对措施

为应对日益严重的平原丘陵城市内涝问题,在梳理近年来平原丘陵地区内涝相关文献资料的基础上,从气候、地形、城市化、排水管网和管理体系等方面分析了平原丘陵城市内涝产生的原因;并从产汇流管控、排水管理、应急预警和规划管理方面提出了相对应的城市治理对策。最终认识到治理平原丘陵城市内涝是持久的过程,要充分发挥工程措施和非工程措施的协同作用,可为平原丘陵地区城市的内涝治理提供了参考。

城市内涝低洼风险区损失评估及预防对策分析

城市内涝是城市面临的重要自然灾害之一,由于城市化进程中土地利用的不合理以及气候变化等因素的影响,加剧了城市内涝问题的严重性。低洼区域往往是内涝发生的高风险区域,严重影响了城市的正常运行和居民的生活质量。因此,评估城市内涝低洼区的损失并制定相应的预防对策至关重要。本文通过对城市内涝低洼风险区的损失评估与预防对策的分析,旨在提供科学有效的方法来应对城市内涝风险。

城市内涝灾害需要韧性应对

近年来,全球气候变化导致极端气候灾害事件频发,人口、经济密集、土地封闭的城市地区内涝灾害严重。内涝灾害通常指由于强降水或排水系统不足导致的城市地区积水现象,它具有突发性、局地性和频繁性的特点。城市排水系统往往难以迅速处理大量降水,导致积水和内涝问题。

基于城市内涝模拟的管网排水能力及内涝风险评估研究

选取东北地区某片区为研究区域,利用InfoWorks ICM软件建立一维/二维耦合城市内涝模型。模型模拟结果显示,在1年一遇、3年一遇、5年一遇、10年一遇、20年一遇、30年一遇的设计降雨情景下,研究区内均有超过50%的排水管网处于超负荷状态;在3年一遇降雨的标准下,研究区雨水管网排水能力达标率仅有27.7%;在30年一遇的设计暴雨情景下,研究区域内多处产生严重积水,积水深度最高达1.2 m,城市内涝高风险区主要位于八面通街和乌苏里路附近。为提高城市内涝应急管理效率,在内涝风险等级评价的基础上提出城市内涝智慧化管理方案,可为城市应急管理部门防涝管理工作提供参考。