基于數(shù)值模擬的城市內(nèi)澇風(fēng)險評估研究

戴晶晶，劉增賢，陸沈鈞

（太湖流域管理局水利發(fā)展研究中心，上海200434）

基于數(shù)值模擬的城市內(nèi)澇風(fēng)險評估研究

戴晶晶，劉增賢，陸沈鈞

（太湖流域管理局水利發(fā)展研究中心，上海200434）

城市內(nèi)澇作為一種嚴重的城市災(zāi)害，近年來呈現(xiàn)顯著增加的態(tài)勢，給城市的生產(chǎn)和生活活動帶來了巨大的破壞。在城市暴雨內(nèi)澇防災(zāi)減災(zāi)的工作中，災(zāi)害預(yù)防工作尤為重要，內(nèi)澇風(fēng)險識別是災(zāi)害預(yù)防的重要手段之一，可為防洪救災(zāi)規(guī)范化、科學(xué)化決策管理提供科學(xué)依據(jù)。以蘇州市城市中心區(qū)為例，采用數(shù)值模擬的手段評估識別內(nèi)澇風(fēng)險，可為城市內(nèi)澇治理及風(fēng)險防控提供科學(xué)參考。

城市內(nèi)澇；風(fēng)險識別；數(shù)值模擬；蘇州

1 引言

城市內(nèi)澇是指由于強降水或連續(xù)性降水超過城市排水能力，致使城市內(nèi)產(chǎn)生積水災(zāi)害的現(xiàn)象。城市內(nèi)澇作為一種嚴重的城市災(zāi)害，近年來呈現(xiàn)顯著增加的態(tài)勢，給城市的生產(chǎn)和生活活動帶來了巨大的破壞。

2012年7月、2013年10月、2014年5月北京、上海、深圳等大城市均多次上演“雨后看?！钡谋瘎?，城市交通癱瘓，人民財產(chǎn)損失，甚至造成了人員傷亡事件，城市內(nèi)澇已經(jīng)成為阻礙城市安全運行的“城市病”，嚴重影響城市正常運轉(zhuǎn)和品牌形象。

在城市暴雨內(nèi)澇防災(zāi)減災(zāi)的工作中，災(zāi)害預(yù)防工作尤為重要，而內(nèi)澇風(fēng)險識別與評估是災(zāi)害預(yù)防的重要手段之一，準(zhǔn)確預(yù)測和評估城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險，研究內(nèi)澇形成過程和機理，可為防洪救災(zāi)規(guī)范化、科學(xué)化決策管理提供科學(xué)依據(jù)。

2 內(nèi)澇風(fēng)險評估主要方法概述

內(nèi)澇風(fēng)險識別與評估目前常用的方法有歷史災(zāi)情數(shù)理統(tǒng)計法、指標(biāo)體系法、基于情景模擬評估法。

2.1 歷史災(zāi)情數(shù)理統(tǒng)計法

歷史災(zāi)情一般是指災(zāi)害數(shù)據(jù)庫記錄的洪澇災(zāi)害發(fā)生次數(shù)、受災(zāi)面積、成災(zāi)面積、受災(zāi)人口、直接經(jīng)濟損失等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。該方法思路清晰且計算相對簡單，但需要長期災(zāi)害資料的積累，目前城市內(nèi)澇災(zāi)情數(shù)據(jù)往往很難獲取，所以在應(yīng)用上具有一定局限性。另外，風(fēng)險是未來潛在發(fā)生的可能性，用歷史資料預(yù)測未來災(zāi)害風(fēng)險發(fā)生的概率，可能未必一致。

2.2 指標(biāo)體系法

指標(biāo)體系法的主要思路是根據(jù)災(zāi)害的特點，憑經(jīng)驗選取適合的指標(biāo)體系，然后通過數(shù)理方法對各原始指標(biāo)進行處理，最后得到災(zāi)害風(fēng)險的評價體系。該方法的理論基礎(chǔ)是一般認為洪澇災(zāi)害是致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體的綜合函數(shù)，側(cè)重于指標(biāo)的選取和權(quán)重方法的優(yōu)化，可以宏觀反映區(qū)域風(fēng)險狀況，在我國災(zāi)害風(fēng)險分析與評估中應(yīng)用最為廣泛，但是評估指標(biāo)在選取時可能出現(xiàn)“以點代面”的現(xiàn)象，不能完全反映災(zāi)害風(fēng)險的空間分布。

2.3 情景模擬法

情景模擬法主要是借助數(shù)值模擬平臺，真實的模擬出城市降雨徑流形成及通過地下雨水排水系統(tǒng)匯至地表河道系統(tǒng)，并在局部地區(qū)產(chǎn)水積水內(nèi)澇的全過程。利用內(nèi)澇數(shù)值模型系統(tǒng)可以模擬不同降雨強度下，城市雨水徑流的產(chǎn)生和排水系統(tǒng)的工作情況。該方法通過研究內(nèi)澇發(fā)生的形成機制和發(fā)生情景，結(jié)合受災(zāi)體特征判別內(nèi)澇風(fēng)險。該方法的特點是直觀可視且動態(tài)化，但需要較高精度的地形、雨水管網(wǎng)、水系等資料，且需具備水文水動力、城市排水、地理學(xué)、風(fēng)險評估等多專業(yè)知識。

3 研究區(qū)概況

蘇州市位于長江三角洲中部，東鄰上海，南連嘉興、湖州兩市，西傍太湖，北枕長江。境內(nèi)河道縱橫，湖泊眾多，屬亞熱帶濕潤性季風(fēng)海洋性氣候，四季分明，氣候溫和，多年平均年降水量在1100m m左右，多年平均蒸發(fā)量1283.8m m。2012年全市實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值12011.65億元，比上年增長10.1%，占全國的2.3%；人均地區(qū)生產(chǎn)總值（按常住人口計算）11.4萬元，是全國人均產(chǎn)出最高的城市之一。本次研究對象城市中心區(qū)是蘇州市城市規(guī)劃的核心區(qū)域，包括防洪大包圍和金閶新城防洪包圍，總面積89.26km2，詳見圖1。

圖1 研究區(qū)范圍示意圖

4 數(shù)學(xué)模型構(gòu)建

結(jié)合蘇州市特點，選用I nf o Wo r ksI C M軟件建立集防洪、除澇、排水于一體的蘇州市城市中心區(qū)排水防澇數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)產(chǎn)流、地面匯流、管網(wǎng)匯流、河網(wǎng)匯流及地面積水流動模擬，涉及到地面高程、管網(wǎng)、河網(wǎng)等模塊，需要土地利用、地形、管網(wǎng)形態(tài)及規(guī)模、河道形態(tài)及規(guī)模、閘門泵站等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并且依據(jù)模擬范圍的特性選擇合適的產(chǎn)匯流模型和相關(guān)參數(shù)，依據(jù)實測資料對模型進行率定驗證。

4.1 模型建立

建模采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分為地面高程、管網(wǎng)和河網(wǎng)三部分。地面高程數(shù)據(jù)包含214177個高程點，數(shù)據(jù)密度為30m一個點，通過建立地面T I N模型，將研究區(qū)劃分為1364445個三角網(wǎng)格，最大三角網(wǎng)格面積100m2，最小三角網(wǎng)格面積5m2。管網(wǎng)數(shù)據(jù)包含管段90421段、檢查井71881座、雨水邊井和排放口，數(shù)據(jù)來源主要為普查數(shù)據(jù)，雨水管、雨水檢查井座、雨水邊井17401座、雨水排放口1490座；根據(jù)實測河道斷面建立了較為精確的河網(wǎng)，共包含河道170條，總長度為246km。水利工程設(shè)施主要為城市大包圍11大樞紐及沿線小閘小泵和內(nèi)部尚在使用的小包圍閘泵，包含閘泵底高、寬度、設(shè)計流量等參數(shù)。

管網(wǎng)與河網(wǎng)耦合示意圖見圖2。

圖2 管網(wǎng)與河網(wǎng)耦合示意圖

4.2 模型率定驗證

依據(jù)《室外排水設(shè)計規(guī)范》中各類下墊面的徑流系數(shù)及研究區(qū)內(nèi)下墊面解析成果，加權(quán)平均求得規(guī)劃區(qū)內(nèi)綜合徑流系數(shù)為0.65。以該值為參考選取產(chǎn)流模型固定徑流系數(shù)的取值范圍為0.65～0.75進行率定。匯流模型的參數(shù)初值參考該模型的使用手冊和相關(guān)文獻確定。管道糙率根據(jù)管道材質(zhì)按照實際標(biāo)準(zhǔn)取值，規(guī)劃范圍雨水管段材質(zhì)多為塑料和混凝土，淤積程度則按照現(xiàn)行維護標(biāo)準(zhǔn)（淤積率20%），河道糙率采用2013年城區(qū)自流活水方案研究時的物模及數(shù)模率定結(jié)果，河道糙率取值范圍0.03～0.04。

蘇州屬平原河網(wǎng)地區(qū)，河道密布，雨水管道大多為淹沒出流就近排河，據(jù)統(tǒng)計共有1490個排水口，通過水位過程的比對可基本判斷模擬采用的產(chǎn)流、匯流參數(shù)是否合理。雨水管網(wǎng)、泵站等參數(shù)基本接近實際值，并且目前并沒有詳盡的積水點位、深度、時間、范圍等統(tǒng)計資料，因此，通過近十年歷史內(nèi)澇統(tǒng)計情況進行內(nèi)澇積水位置和部分積水深度的比對。本次率定圍繞河網(wǎng)水位、積水位置兩個方面開展。

圖3 臺風(fēng)“菲特”期間覓渡橋模擬水位與實測水位對比圖

（1）河網(wǎng)水位

本次參數(shù)率定采用2013年臺風(fēng)“菲特”期間實測雨量，調(diào)度方式則采用實際調(diào)度方式?！胺铺亍苯涤瓿掷m(xù)時間為2013年10月6日至8日，實測降雨總量為215.5m m，其中最大一小時雨量為14.5m m。將實測暴雨數(shù)據(jù)代入模型，將覓渡橋水位站斷面處的洪水位計算結(jié)果與對應(yīng)時段實測洪水位進行對比，對產(chǎn)流和匯流參數(shù)進行必要的調(diào)整，使之與實際情況較為吻合，以率定有關(guān)參數(shù)。

從率定結(jié)果來看，覓渡橋計算水位過程與實測水位過程吻合度較高（詳見圖3），覓渡橋?qū)崪y峰值2.93m，模擬計算峰值2.90m，均出現(xiàn)在7日13時；實測谷值2.67m，模擬谷值2.62m。計算水位與實測水位的均差為0.05m，其中最大偏差發(fā)生在6日17時和7日11時，差值為0.14m，誤差僅為5%。

（2）內(nèi)澇積水位置

通過分析近十年內(nèi)澇發(fā)生原因的分析，發(fā)現(xiàn)多次內(nèi)澇是由停電、施工等原因造成的，本次選取2005年8月7日、2012年8月10日兩場降雨進行模擬計算，這兩場降雨產(chǎn)生的內(nèi)澇沒有停電等不確定性因素的影響，并且有部分積水深度記錄。

2005年8月7日最大小時降雨量37.7m m，居民戶進水58戶，小范圍路段積水5處，茅山塘園地村地區(qū)和觀景2村東出口二側(cè)、迎楓橋弄、草橋弄2號、胥門外大街、華家場32號、小河浜地區(qū)集中受淹；2012年8月10日最大小時降雨量39.3m m，內(nèi)馬路、裕塘橋弄等19個街巷出現(xiàn)短時局部暴雨積水10～35c m左右，20戶居民家中進水。

模擬結(jié)果顯示2005年8月7日這場降雨實際出現(xiàn)的茅山塘園地村地區(qū)、迎楓橋弄、草橋弄2號、胥門外大街、華家場32號、小河浜等集中受淹地區(qū)均在模擬結(jié)果中得到顯示。

2012年8月10日這場降雨實際出現(xiàn)的內(nèi)馬路、裕塘橋等積水地區(qū)也均在模擬結(jié)果中，且這兩個地區(qū)模擬積水深度為15～35c m，與實際積水深度符合程度較高。

兩場降雨模擬積水點位置見圖4。

圖4 兩場降雨模擬積水點位置

5 內(nèi)澇風(fēng)險評估

5.1 內(nèi)澇風(fēng)險評估指標(biāo)體系

依據(jù)《室外排水設(shè)計規(guī)范》（G B 50014-2006（2014年版））中提出的內(nèi)澇防治標(biāo)準(zhǔn)“底層建筑不進水，道路中一條車道積水不超過15c m”，參考上海、杭州等城市內(nèi)澇積水防治標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)蘇州市歷年積水投訴情況和道路、建筑物建設(shè)情況劃定淹沒深度、淹沒范圍等等級；根據(jù)蘇州市城市中心區(qū)內(nèi)區(qū)域及設(shè)施重要性，區(qū)分重要區(qū)域和一般區(qū)域，綜合構(gòu)成蘇州市城市中心區(qū)內(nèi)澇風(fēng)險評估指標(biāo)體系詳見表1。

5.2 內(nèi)澇風(fēng)險評估與區(qū)劃

本次內(nèi)澇風(fēng)險評估采用基于情景模擬的加權(quán)綜合評價法，認為內(nèi)澇風(fēng)險是在一定致災(zāi)因子（暴雨災(zāi)害i）和孕災(zāi)環(huán)境（蘇州市城市中心區(qū)現(xiàn)狀排水狀況）條件下致災(zāi)因子危險性D與承災(zāi)體重要性I之間的函數(shù)，即式（1）所示。

其中，將致災(zāi)因子造成的災(zāi)害I根據(jù)淹沒范圍、淹沒深度、淹沒歷時等劃分不同等級C i，根據(jù)不同的權(quán)重Wi，得到危險性D如式（2）所示。

圖5 內(nèi)澇風(fēng)險區(qū)劃與集中區(qū)域圖

承災(zāi)體重要性I是指暴露在淹沒區(qū)內(nèi)的人口、財富、重要區(qū)域與設(shè)施等的總和，如式（3）所示。

針對20年、30年、50年一遇24小時降雨，利用數(shù)學(xué)模型進行模擬分析，選取積水深度、淹沒歷時、淹沒范圍和重要程度，通過A r c G I S計算城市各節(jié)點內(nèi)澇風(fēng)險，圈定內(nèi)澇風(fēng)險等值線，綜合劃分內(nèi)澇高、中、低風(fēng)險區(qū)。

根據(jù)積水內(nèi)澇模擬結(jié)果得知，蘇州市內(nèi)澇積水呈散點狀分布，且主要集中在地勢低洼處，雨量增大的情況下積水面積不會大幅增加。

表1 蘇州市城市中心區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系與權(quán)重

從風(fēng)險計算的結(jié)果來看，內(nèi)澇風(fēng)險集中的區(qū)域與現(xiàn)狀低洼地的相關(guān)性較高，主要分布在梅巷、桃花塢、北園、南園、清潔河、五涇浜、小河浜等地區(qū)。蘇州城市中心區(qū)產(chǎn)生內(nèi)澇積水的原因主要有以下四類：地勢低洼、管網(wǎng)能力不足、排水路線偏長以及河道水位頂托。為便于風(fēng)險管理，本次依據(jù)計算結(jié)果，劃分出15個中高風(fēng)險相對集中的區(qū)域，詳見圖5。

6 結(jié)語

通過建立精細化的數(shù)學(xué)模型對城市雨洪全過程進行模擬，綜合劃定內(nèi)澇風(fēng)險區(qū)，有助于提升排水防澇規(guī)劃方案科學(xué)性，且為今后實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)判和管理提供技術(shù)基礎(chǔ)，有條件的城市可進行這方面的探索和推廣。但該方法的精度依賴于準(zhǔn)確可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建議今后完善氣象、水文、雨水管網(wǎng)、河道及水利工程設(shè)施、內(nèi)澇監(jiān)測等基礎(chǔ)資料，逐步建立起完整的城市雨洪管理數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升城市應(yīng)對內(nèi)澇的風(fēng)險管理能力。

［1］顧升波，戴前進，方先金，趙志軍.城市內(nèi)澇低洼風(fēng)險區(qū)損失評估及預(yù)防對策［J］.中國市政工程，2013（S1）：17-19.

［2］秦川.城市內(nèi)澇研究與國外實踐經(jīng)驗［J］.給水排水，2013（26）：134-135.

［3］張冬冬，嚴登華，王義成，魯帆，劉少華.城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估及綜合應(yīng)對研究進展［J］.災(zāi)害學(xué)，2014（01）：144-149.

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1672-2469（2015）06-0040-04

戴晶晶（1983年—），女，工程師。