基于PCSWMM模型的城市內(nèi)澇風險評估

吳海春，黃國如, 2

(1.華南理工大學土木與交通學院,廣東 廣州　510640;2.華南理工大學亞熱帶建筑科學國家重點實驗室,廣東 廣州　510640)

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基于PCSWMM模型的城市內(nèi)澇風險評估

吳海春1，黃國如1, 2

(1.華南理工大學土木與交通學院,廣東 廣州510640;2.華南理工大學亞熱帶建筑科學國家重點實驗室,廣東 廣州510640)

構(gòu)建了基于PCSWMM的海甸島城市雨洪模型,采用3場次實測暴雨(20081013，20101005和20111005)內(nèi)澇淹沒資料對模型進行驗證，結(jié)果表明所構(gòu)建模型具有良好的精度和可靠性。以1 a、2 a、5 a、10 a和20 a 5種設(shè)計重現(xiàn)期降雨組合同頻率設(shè)計潮位進行模擬計算,對海甸島現(xiàn)狀排水能力進行評估,結(jié)果表明,海甸島84.8%管網(wǎng)排水能力低于1年一遇。以5 a、10 a、20 a、50 a降雨組合對應潮位對海甸島進行內(nèi)澇風險評估,得到了海甸島4種不同重現(xiàn)期暴雨的內(nèi)澇風險等級劃分狀況。關(guān)鍵詞：PCSWMM模型;管網(wǎng)排水能力;內(nèi)澇風險評估;海甸島

近年來我國城市化快速發(fā)展,加之受全球氣候變化影響,暴雨等極端天氣事件頻發(fā),內(nèi)澇已成為阻礙城市可持續(xù)發(fā)展的重要因素。為了保障人民群眾的生命財產(chǎn)安全,提高城市的防災減災能力和安全保障水平,亟需開展城市內(nèi)澇風險評估工作?！冻鞘信潘?雨水)防澇綜合規(guī)劃編制大綱》(建城[2013]98號)和GB50014—2006《室外排水設(shè)計規(guī)范》(2014版)均推薦使用水力模型進行規(guī)劃模擬,以獲得雨水徑流的流態(tài)、水位變化、淹沒范圍、淹沒深度和淹沒時間等信息,然后采用單一指標或多個指標疊加,綜合評估城市內(nèi)澇災害的危險性[1]。

在眾多的城市排水模型中,以美國環(huán)保局于20世紀70年代開發(fā)并持續(xù)改進的SWMM模型應用最為廣泛,但SWMM為一維水文水動力模型,無法計算溢出水量在地面的淹沒范圍和淹沒水深[2]。PCSWMM為加拿大水力計算研究所(Computational Hydraulics International,CHI)以SWMM為核心開發(fā)的水文水力學模型,已廣泛應用于一維管道與二維洪泛區(qū)耦合模擬、排水管網(wǎng)設(shè)計和評估、滯洪蓄水設(shè)計與評估、洪水風險分析等領(lǐng)域[3-6]。本文以?？谑泻５閸u為研究對象,構(gòu)建PCSWMM城市雨洪模型,并對海甸島進行內(nèi)澇風險評估。

1　PCSWMM模型基本原理

1.1PCSWMM模型結(jié)構(gòu)

PCSWMM是以SWMM為核心開發(fā)的城市雨洪模型,其主要計算原理、計算方法與SWMM基本一致,但相對SWMM而言,PCSWMM增強了前后處理能力和可視化等內(nèi)容[3-6]。

PCSWMM模型概化思路為大小雙層排水系統(tǒng),即地表二維排水系統(tǒng)(或稱大排水系統(tǒng))和地下一維排水系統(tǒng)(或稱小排水系統(tǒng))。傳統(tǒng)城市雨洪模型只有一套排水系統(tǒng),該系統(tǒng)可以看成是由輸水管道、具有蓄水和銜接功能的節(jié)點以及出口組成,其主要核心是將城市地面概化成一個個“水庫”,“水庫”與“水庫”僅能通過排水管網(wǎng)進行水量交換[7]。后來,Djordjevic等[8]認為道路也具有行洪作用,于是在傳統(tǒng)城市雨洪模型中加入道路排水體系,稱為“只考慮了道路”的雙層排水系統(tǒng)。但“只考慮了道路”的雙層排水系統(tǒng)忽略了雨水在道路之外的其他地表二維的淹沒過程,精度達不到理想的地表二維模擬狀況。大小雙層排水系統(tǒng)將地面概化為“大排水系統(tǒng)”,除了在道路上方建立排水系統(tǒng),在非道路部分也建立一套排水系統(tǒng),另外考慮到建筑物等對水流的阻擋作用,在建筑物上不建立排水系統(tǒng)[3-6]。大小雙層排水系統(tǒng)示意圖見圖1。

圖1　PCSWMM大小雙層排水系統(tǒng)示意圖

1.2PCSWMM建模步驟

a. 繪制阻礙層。創(chuàng)建二維網(wǎng)格前需繪制阻礙層,以考慮建筑物等對水流的阻擋作用,即在遙感影像圖上將這些區(qū)域圈出,不在此區(qū)域內(nèi)創(chuàng)建網(wǎng)格。

b. 繪制邊界層。在城市區(qū)域,地表類型主要包括道路、草地和河道等。由于道路和草地的糙率不同,河道、道路等對水流的引導作用不同,因此,需繪制不同類型地表邊界,構(gòu)成3種地表類型邊界層。

c. 基本設(shè)置。①網(wǎng)格類型:PCSWMM網(wǎng)格類型主要有六角形、定向、矩形和自適應等4種類型,其中定向網(wǎng)格主要用于窄長類型邊界,如河流和道路等,而且對定向網(wǎng)格還需繪制該邊界中心線,用于確定導流方向;自適應類型網(wǎng)格主要用于自行添加二維節(jié)點,或直接將CAD提取出的高程點作為二維節(jié)點類型;其他邊界可根據(jù)使用情況選擇六角形或矩形。②采樣因子m:采樣因子m用于生成標高點,每個網(wǎng)格內(nèi)生成m個標高點,取m個標高點的高程平均值作為網(wǎng)格和二維檢查井的井底標高。③網(wǎng)格分辨率、糙率等其他參數(shù)。

d. 創(chuàng)建二維檢查井。根據(jù)DEM生成二維節(jié)點,在每個二維節(jié)點位置生成一個二維檢查井。為保證二維檢查井不發(fā)生溢流,將二維檢查井深度設(shè)為30 m,取二維檢查井水深作為該網(wǎng)格內(nèi)地表淹沒水深。PCSWMM計算方法與SWMM基本一致,當某檢查井水深大于井深時,多余水量就從檢查井溢出損失,或作為積水儲存于檢查井上方,但此時多余水量只是儲存于該檢查井上方,并未造成該檢查井的水深升高,會使計算的地表淹沒水深偏低。將二維檢查井深度設(shè)定為30 m,僅是為了保證即使發(fā)生內(nèi)澇,淹沒深度也不至于達到30 m,水流也不會從二維檢查井溢出,當然也可以將其設(shè)置為40 m、50 m等足夠大的數(shù)值。

e. 創(chuàng)建網(wǎng)格及地表二維明渠。相鄰二維檢查井之間以30 m深的明渠管道連接,作為地表二維管道,利用泰森多邊形法繪制明渠管道的垂直平分線,每個檢查井周圍明渠管道的垂直平分線相交即組成了該網(wǎng)格的邊界,并將網(wǎng)格邊界長度作為被該邊界垂直平分的明渠寬度,網(wǎng)格內(nèi)所有二維明渠面積總和作為該網(wǎng)格面積。

f. 確定網(wǎng)格和二維檢查井底標高。以二維節(jié)點或標高點的地表高程作為該網(wǎng)格和二維檢查井的井底高程。如果選擇以標高點的地表高程作為該網(wǎng)格和二維檢查井的井底高程,還需根據(jù)DEM生成標高點。取該網(wǎng)格內(nèi)若干標高點的標高平均值作為該網(wǎng)格和二維檢查井的井底高程[3-6]。

g. 一維二維耦合連接。PCSWMM中一維二維耦合有兩種連接方式,分別為“使用底部孔口”和“直接連接到一維檢查井”,其中前者在網(wǎng)格內(nèi)唯一的二維檢查井和網(wǎng)格內(nèi)需要連接的一維檢查井之間建立一個以一維檢查井為起點、以二維檢查井為終點的底部孔口,并以二維檢查井與一維檢查井的下沿標高的高程差作為孔口的入口偏移量,這樣孔口剛好能連接至地面標高,適用于非河網(wǎng)地區(qū);后者將二維檢查井直接移至需要耦合的一維檢查井,并將原一維檢查井的上沿標高增加30 m,下沿標高不變,適用于河流或湖泊的一維二維耦合[3-6]。

h. 設(shè)置一維檢查井超載深度。使用底部孔口連接一維檢查井和二維檢查井時,還需給一維檢查井設(shè)置不會發(fā)生溢流的超載深度,如20 m等。如前所述,當一維檢查井水深大于井深時,即水剛好到達孔口的入口處時,多余水量從該檢查井溢出損失,或作為積水儲存于該檢查井上方,使該一維檢查井水頭不再升高,水也就不能從一維檢查井通過孔口進入二維檢查井。而超載深度是指水從檢查井溢出前,檢查井內(nèi)水深可以達到的超過檢查井深度的最大深度。設(shè)置超載深度后,一維檢查井便不會發(fā)生溢流,也就能從一維檢查井通過孔口進入二維檢查井[3-6]。

經(jīng)過以上步驟便可創(chuàng)建二維網(wǎng)格,并將一維、二維耦合連接,具體流程見圖2。網(wǎng)格的計算結(jié)果數(shù)據(jù)如網(wǎng)格最大淹沒深度等,根據(jù)網(wǎng)格內(nèi)二維檢查井及二維明渠等相關(guān)屬性計算得出[3-6]。

圖2　創(chuàng)建二維網(wǎng)格及一維二維耦合流程

2　PCSWMM模型構(gòu)建

2.1研究區(qū)域概況

海口市地處熱帶濱海地區(qū),海甸島位于?？谑斜辈俊⒛隙山龊：涌诙?環(huán)抱于南渡江入?？诜帚獾臋M溝河和海甸溪之中,面積13.8 km2。海甸島片區(qū)有海甸五西路明渠、鴨尾溪和白沙河等河道,海甸五西路明渠下游和鴨尾溪下游入海口處分別有一座閘門,對河道防洪排澇起重要作用,水閘凈寬分別為18.5 m和10.0 m,最大開度均為3.0 m。?？谑卸嗄昶骄邓? 827 mm,其中5—10月為雨季,降水量占全年降水量的78.1%。海甸島四周臨海,多處路段地勢低洼,島上雨水通過地下排水管道排入河道,最終排入大海。大部分排水管網(wǎng)設(shè)計標準為一年一遇或以下,加之海潮頂托嚴重,每當遇到臺風暴雨或天文風暴潮時,許多路段嚴重積水[9]。

2004—2012年,造成?？谑袨暮Φ臒釒庑?4個,其中2008年10月13日、2010年10月5日、2011年10月5日等強降雨對海口市主城區(qū)造成了嚴重影響,尤其是2011年10月5日8時至10月6日8時,?？谑斜辈垦睾５貐^(qū)為暴雨中心區(qū),最大降雨量88.1 mm/h,最大24 h降雨量441.0 mm,強降雨形成內(nèi)澇,海甸島內(nèi)的海甸五西路、人民大道、和平大道、海達路、海甸二東路、海甸三西路等路段嚴重積水,平均淹沒水深0.5 m,造成部分道路交通中斷,經(jīng)濟損失較為慘重[9]。

2.2模型構(gòu)建

2.2.1一維模型構(gòu)建

在構(gòu)建PCSWMM模型前,需對研究區(qū)域排水系統(tǒng)進行概化,主要包括排水管網(wǎng)概化、河道概化。SWMM模型的水力要素包括節(jié)點和管段2種,節(jié)點包括窨井、雨水篦子、探測點、轉(zhuǎn)折點、出水口和蓄水設(shè)施;管段包括排水管道和溝渠。概化較大區(qū)域的排水管網(wǎng)時可把雨水篦子及其相連管道刪除。地表徑流最終通過排水管道匯集到河道中,河道蓄量、水位高低與管道排水能力關(guān)系密切。本模型將河道作為排水系統(tǒng)的一部分,將其分段概化成參數(shù)(河寬、河深、河底高程)各異的明渠。海甸島主要河道沿岸均有排水管道出水口。經(jīng)概化處理后,海甸島概化為3 510根管線、2 675個檢查井、60個出水口和8個蓄水設(shè)施。

根據(jù)海甸島DEM、街區(qū)和道路分布圖,在ArcGIS中對海甸島進行劃分、調(diào)整和合并,再根據(jù)道路、管線及建筑物分布等對其進行子匯水區(qū)劃分。由于海甸島地勢整體較為平坦,在劃分過程中更加重視街道和社區(qū)單元的分布情況,采用泰森多邊形法將流域劃分為2 925個子匯水區(qū),并為各子匯水區(qū)指定流域出口,該出口可為排水管網(wǎng)的檢查井,也可設(shè)為下游的子流域子匯水區(qū)。

坡度值為子匯水區(qū)的敏感參數(shù)之一。通過ArcGIS柵格表面坡度計算工具,對海甸島DEM進行坡度計算,獲取各子匯水區(qū)的平均坡度信息。地表漫流寬度直接對子匯水區(qū)匯流時間產(chǎn)生影響。依據(jù)SWMM模型手冊推薦公式,利用子匯水區(qū)面積與地表路徑長度的比值來計算地表漫流寬度。利用地形圖結(jié)合遙感影像圖提取各種用地類型(道路及廣場用地、屋面、城市綠化帶及公園)信息,統(tǒng)計各子匯水區(qū)的不透水率。

SWMM模型中的水文水動力參數(shù)有些可根據(jù)研究區(qū)域的實際情況予以事先確定,如流域面積、坡度、匯水區(qū)不透水率等,其他一些參數(shù)如匯水區(qū)漫流寬度、不透水區(qū)曼寧系數(shù)、霍頓產(chǎn)流參數(shù)等,則根據(jù)相關(guān)文獻資料選定。本研究參考模型用戶手冊和相關(guān)研究成果取初值,輸入實測降雨和潮位數(shù)據(jù)進行計算,然后根據(jù)計算結(jié)果與實地調(diào)查情況進行對比,再調(diào)整參數(shù)重新計算。調(diào)整參數(shù)至與實地調(diào)查情況接近至誤差允許范圍內(nèi),得到的最終參數(shù)見表1,參數(shù)率定結(jié)果見2.3節(jié)。

表1　子匯水區(qū)水動力參數(shù)取值

2.2.2二維模型構(gòu)建

按前述分析計算步驟構(gòu)建一維二維耦合模型,繪制研究區(qū)邊界、道路邊界、道路中心線圖層、阻礙圖層。其中河道部分在一維模型構(gòu)建時已概化為明渠,故在河道部分不再創(chuàng)建網(wǎng)格,將河道圖層也繪制在阻礙圖層。道路內(nèi)網(wǎng)格類型采用定向網(wǎng)格,分辨率取8 m,采樣因子m取3,曼寧系數(shù)取0.015。道路之外的其他研究區(qū)域網(wǎng)格類型采用六角形網(wǎng)格,分辨率取30 m,采樣因子m取3,曼寧系數(shù)取0.013。最終得到21 732個二維網(wǎng)格,面積從25 m2到1 000 m2不等,平均面積425 m2。鑒于本文所創(chuàng)建網(wǎng)格均處于非河網(wǎng)地區(qū),故選取“使用底部孔口”連接方式進行一維二維耦合。

2.3模型驗證

選取2011年10月5—6日暴雨進行參數(shù)率定,結(jié)果見表2。根據(jù)內(nèi)澇實際調(diào)研情況,該場次暴雨造成積水最為嚴重,提取模型計算淹沒點結(jié)果,將其與該場次暴雨實地調(diào)查澇點分布比較,模擬澇點結(jié)果與實際內(nèi)澇發(fā)生位置較為吻合,表明該模型能較為準確地模擬海甸島片區(qū)排水狀況。由表2可知,實測最大水深和模擬最大水深總體誤差較小,模擬得到的積水結(jié)果較為準確地反映了實際內(nèi)澇狀況。分別采用2008年10月13—14日和2010年10月5—6日場次降雨對所構(gòu)建的雨洪模型進行驗證,計算結(jié)果見表2,但由于2008年和2010年暴雨沒有實測淹沒資料,故表2中這兩場次暴雨只有模擬結(jié)果。由表2可看出,3場實測暴雨條件下,易澇點遭受不同程度淹沒,不同場次暴雨造成積水路段有所不同,其中積水最為嚴重的地方均發(fā)生在海甸五西路,與實際情況相同。

表2　實測暴雨下各澇點最大淹沒深度　m

3　排水系統(tǒng)能力評估

3.1評估方法及邊界條件

利用所構(gòu)建的PCSWMM模型評估海甸島現(xiàn)狀排水管網(wǎng)的排水能力,統(tǒng)計各種降雨條件下一維檢查井和一維管道超載情況。

3.1.1設(shè)計暴雨

海南省氣候中心與?？谑袣庀缶钟?013年12月修改了?？谑斜┯陱姸裙?該公式基于?？谑袊覛庀笳?961—2012 年共計52年的自記雨量資料,依據(jù)皮爾遜Ⅲ型分布的最小二乘法修訂而成。設(shè)計暴雨強度計算公式為

(1)

式中:q為設(shè)計暴雨強度,L/(s·hm2);t為降雨歷時,min;P為設(shè)計重現(xiàn)期,a。

采用國際上應用廣泛的芝加哥雨型進行降雨過程分配,降雨歷時為2 h,時間間隔為5 min,雨峰位置r=0.415,得到設(shè)計重現(xiàn)期為1 a、2 a、5 a、10 a和20 a的降雨過程。

3.1.2設(shè)計潮位分析

?？谑袑贋I海城市,排水易受潮位頂托影響,故需考慮潮位對排水的作用。近些年有些學者采用Copula函數(shù)建立區(qū)間暴雨和外江洪(潮)水位的聯(lián)合分布,利用聯(lián)合概率密度分析兩者的遭遇幾率,得出“對于不超過10年一遇的暴雨,遭遇同頻率的外江水位的幾率最大;但對超過10年一遇的暴雨,遭遇比其重現(xiàn)期小些的外江水位的幾率大些”[10-11],故對于重現(xiàn)期不超過10年一遇的暴雨采用同頻率設(shè)計潮位進行計算,但對于重現(xiàn)期超過10年一遇的暴雨,考慮其不利情況,本文亦采用同頻率設(shè)計潮位進行計算。

表3　實測及設(shè)計暴雨條件下一維檢查井溢流和一維管道超載情況統(tǒng)計結(jié)果

注:一維檢查井共2 675個,一維管道長共87 km。

3.2排水系統(tǒng)能力評估結(jié)果

利用PCSWMM模型得到實測及設(shè)計暴雨條件下一維檢查井溢流和一維管道超載情況統(tǒng)計結(jié)果(表3)。由表3可知,針對設(shè)計暴雨,隨著設(shè)計重現(xiàn)期(P)及組合潮位增大,溢流檢查井數(shù)量逐漸增多,超載管道長度逐漸增加,且可得出海甸島84.8%的排水管網(wǎng)排水能力低于1年一遇的結(jié)論。對于實測降雨而言,20101005和20111005場次降雨的降雨歷時和潮位均比較接近,20081013場次降雨的降雨歷時、降雨量及潮位均比20101005場次降雨高,但低于20111005場次的降雨量及雨強。由表3可知,20081013場次降雨的溢流檢查井個數(shù)和管道超載長度比20101005場次大,比20111005場次降雨小?？傮w來說,降雨強度越大、潮位越高、歷時越長,溢流檢查井個數(shù)及超載管道長度越大。

4　內(nèi)澇風險評估

以?？谟炅空?970—2012年43年實測暴雨序列為基礎(chǔ)資料,用皮爾遜Ⅲ型曲線法求得海口24 h不同重現(xiàn)期(5 a、10 a、20 a、50 a)的設(shè)計暴雨量值。選取1996年9月19日17:00至9月20日17:00的24 h暴雨過程為24 h典型暴雨過程(雨型),該場暴雨雨量大(398.7 mm),峰值也大(77.3 mm/h),且雨峰出現(xiàn)在暴雨過程后期,其形成的洪水主峰較大且靠后,對排水防澇安全較為不利。依據(jù)典型暴雨過程,以設(shè)計暴雨量值為控制,采取同頻率放大法推求24 h雨量時程分配。分別以5年一遇、10年一遇、20年一遇、50年一遇24 h設(shè)計降雨組合同頻率潮位進行動態(tài)模擬,對海甸島進行內(nèi)澇風險評估。

評估標準采用國外常用的洪水風險評價標準,主要考慮洪水淹沒深度和流速來進行風險程度評估,具體計算公式如下:

(2)

式中:R為風險等級;d為積水深度,m;v為流速,m/s;n為常數(shù),取0.5;f為危害系數(shù)。

當積水深度為0～0.25 m時,f取0;當積水深度為0.25～0.75 m時,草地/耕地、森林、城市的f值分別取0、0.5、1;當d>0.75 m或v>2 m/s時,草地/耕地、森林、城市的f值分別取0.5、1、1。根據(jù)計算出的內(nèi)澇風險指數(shù),風險等級劃分如下:R<0.75,風險極低;R值在0.75～1.25之間,風險低;R值在1.25～1.5之間,風險中等;R>1.5,風險高[12]。根據(jù)評估結(jié)果,分別列出不同重現(xiàn)期降雨情景下不同風險等級的面積(表4)。

由表4可知,針對設(shè)計暴雨,隨著降雨強度增加,風險極低的面積幾乎不變,風險低的面積逐漸減小,風險中等和風險高的面積逐漸增大。針對實測暴雨,20081013場次降雨歷時較長,潮位較高,風險低、風險中等及風險高的面積均比其余兩場大,20111005場次降雨強度遠大于20101005場次降雨,風險低、中等及高風險面積均大于20101005場次降雨。由此可以得出結(jié)論,針對濱海城市,降雨歷時越長,潮位越高;降雨強度越大,內(nèi)澇越嚴重。

表4　內(nèi)澇風險評估結(jié)果

5　結(jié)　論

a. 闡述了PCSWMM模型的基本原理及建模步驟,構(gòu)建了海甸島片區(qū)PCSWMM模型,利用20081013、20101005、20111005這3場實測暴雨及潮位過程計算分析,發(fā)現(xiàn)所構(gòu)建模型具有良好的精度和可靠性。

b. 以1 a、2 a、5 a、10 a和20 a 5種不同設(shè)計重現(xiàn)期降雨及3場實測降雨組合對應潮位對海甸島進行排水現(xiàn)狀能力評估,結(jié)果表明84.8%管網(wǎng)排水能力僅處于1年一遇以下。針對濱海城市,降雨強度、潮位、降雨歷時越大,檢查井溢流和一維管網(wǎng)超載情況越嚴重。

c. 以5年一遇、10年一遇、20年一遇和50年一遇24h 4種不同設(shè)計重現(xiàn)期降雨及3場實測降雨組合對應潮位對海甸島進行內(nèi)澇風險評估,結(jié)果表明在50年一遇降雨情景下8%的面積處于風險低、11.1%的面積處于風險中等、6.2%的面積處于風險高。針對濱海城市而言,降雨歷時越長,潮位越高,降雨強度越大,處于內(nèi)澇風險高的面積越大,內(nèi)澇越嚴重。

[ 1 ] 林琳.合肥市典型沖溝雨水系統(tǒng)排水防澇能力評估研究[J].中國給水排水,2014,30(15):150-154.(LIN Lin.Assessment of flood drainage capacity of typical stormwater gully system in Hefei City [J].China Water & Wastewater,2014,30 (15): 150-154.(in Chinese))

[ 2 ] 陳小龍,趙冬泉,盛政,等.Digital Water在城市排水防澇規(guī)劃中的應用[J].中國給水排水,2015,31(21):105-108.(CHEN Xiaolong,ZHAO Dongquan,SHENG Zheng,et al.Application of digital water simulation system in urban flood control planning [J].China Water & Wastewater,2015,31 (21): 105-108.(in Chinese))

[ 3 ] JAMES W,ROSSMAN L A,JAMES W R C.User’s guide to SWMM 5:based on original USEPA SWMM documentation [M].Guelph,Ontario,Canada: Computational Hydraulics International,2010.

[ 4 ] AHIABLAME L,SHAKYA R.Modeling flood reduction effects of low impact development at a watershed scale[J].Journal of Environmental Management,2016,171:81-91.

[ 5 ] BECK J.Comparison of three methodologies for quasi-2d river flood modeling with SWMM5[J/OL].Journal of Water Management Modeling,2016,C402.https://www.chijournal.org/Content/Files/C402.pdf

[ 6 ] KLENZENDORF B,PORESKY A,KELLY M,et al.1D/2D modeling of decentralized stormwater control measures for flood mitigation in Austin,Texas[C]//Proceedings of World Environmental and Water Resources Congress 2015.Alexander,American: American Society of Civil Engineers,2015:204-213.

[ 7 ] 黃國如,馮杰,劉寧寧,等.城市雨洪模型及應用[M].北京:中國水利水電出版社,2013.

[ 8 ] DJORDJEVIC S,PRODANOVIC D,MAKSIMOVIC.An approach to simulation of dual drainage[J].Water Science and Technology,1999,39(9): 95-103.

[ 9 ] 黃國如,黃維,張靈敏,等.基于GIS和SWMM模型的城市暴雨積水模擬[J].水資源與水工程學報,2015,26(4):1-6.(HUANG Guoru,HUANG Wei,ZHANG Lingmin,et al.Simulation of rainstorm waterlogging in urban areas based on GIS and SWMM model [J].Journal of Water Resources & Water Engineering,2015,26 (4): 1-6.(in Chinese))

[10] 武傳號,黃國如,吳思遠.基于Copula函數(shù)的廣州市短歷時暴雨與潮位組合風險分析[J].水力發(fā)電學報,2014,33(2):33-40.(WU Chuanhao,HUANG Guoru,WU Siyuan.Risk analysis of combinations of short duration rainstorm and tidal level in Guangzhou based on Copula function [J].Journal of Hydroelectric Engineering,2014,33 (2): 33-40.(in Chinese))

[11] 劉曾美,陳子燊.區(qū)間暴雨和外江洪水位遭遇組合的風險[J].水科學進展,2009,20(5):619-625.(LIU Zengmei,CHEN Zisheng.Risk study of the bivariate encounter of interzone rainstorm and flood level of the outer river [J].Advance in Water Science,2009,20 (5): 619-625.(in Chinese))

[12] WADE S,RAMSBOTTOM D,FLOYD P,et al.Risks to people: developing new approaches for flood hazard and vulnerability mapping[C]//Proceedings of Defra Flood & Coastal Management Conference.York,UK: HR Wallingford, 2005.

Risk assessment of urban waterlogging based on PCSWMM model

WU Haichun1, HUANG Guoru1, 2

(1.SchoolofCivilEngineeringandTransportation,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,China;2.StateKeyLaboratoryofSubtropicalBuildingScience,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510640,China)

An urban rainstorm model based on PCSWMM for Haidian Island in Haikou City was developed. The model was verified by three measured rainfalls events and the corresponding tidal graph records in 20081013, 20101005, and 20111005. The simulated waterlogging submerged positions and depths are basically consistent with the actual investigation situation, which shows that the model has high precision and reliability. It respectively evaluated the present situation of drainage networks and the waterlogging risks in Haidian Island in Haikou City by using design rainstorms of return periods of 1, 2, 5, 10, 20, and 50 years with the corresponding tidal levels. The result shows that the present situation of 84.8% of the drainage networks in Haidian Island in Haikou City is less than 1-year design return period. Meanwhile, the waterlogging risk assessment of design rainstorms with 5, 10, 20, 50-year return periods and three measured rainstorms with the corresponding tidal levels are analyzed.

PCSWMM model; water discharge capacity of drainage networks; waterlogging risk assessment; Haidian Island

10.3880/j.issn.1004-6933.2016.05.003

水利部公益性行業(yè)科研專項(201301093, 201401048);廣東省科技計劃項目(2016A020223003);華南理工大學亞熱帶建筑科學國家重點實驗室自主研究課題項目(2014ZC09);廣州市水務(wù)科技項目(GZSW-201401)

吳海春(1988—),男,碩士研究生,研究方向為水文水資源。E-mail: whcscut@163.com

黃國如,教授,博士生導師。E-mail: huanggr@scut.edu.cn

TU992

A

1004-6933(2016)05-0011-06

2016-06-22編輯：彭桃英)