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    2020年“5·22”暴雨致廣州地鐵被淹的原因及解決對(duì)策

    2020-09-08 03:47:18王婷胡琳諶志剛
    廣東氣象 2020年4期
    關(guān)鍵詞:被淹雨量測(cè)站

    王婷,胡琳,諶志剛

    (1.廣州市氣候與農(nóng)業(yè)氣象中心,廣東廣州 511430;2.廣州市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心,廣東廣州 511430;3.廣州市氣象局,廣東廣州 511430)

    近年來(lái),由于氣候變暖及城市快速發(fā)展導(dǎo)致的熱島效應(yīng)、雨島效應(yīng),使得大城市突發(fā)性、局地性、高強(qiáng)度的極端暴雨事件呈現(xiàn)明顯的增多增強(qiáng)趨勢(shì)[1-3]。城市擴(kuò)張導(dǎo)致的蓄水面率下降、徑流系數(shù)升高、排水系統(tǒng)能力不足等因素[4-7]也致使城市內(nèi)澇災(zāi)害發(fā)生的頻率、強(qiáng)度日益加劇,給人民生命財(cái)產(chǎn)安全、地下空間防汛、城市交通等帶來(lái)極大風(fēng)險(xiǎn)。2020年5月21日傍晚至22日早晨,受西南季風(fēng)及低渦切變的共同影響,廣州普降暴雨到大暴雨,黃埔、增城局部出現(xiàn)特大暴雨。該次暴雨具有“短時(shí)雨強(qiáng)大、超強(qiáng)降水范圍廣、降雨速率快、累積雨量多”的特點(diǎn)(簡(jiǎn)稱“5·22”)。根據(jù)《廣州市暴雨術(shù)語(yǔ)、指標(biāo)和影響等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)》,綜合評(píng)估為2005年以來(lái)廣州市第2強(qiáng)的暴雨過(guò)程,達(dá)到全市性特別嚴(yán)重影響程度。暴雨造成廣州地鐵13號(hào)線官湖站、新沙站、沙村站、南崗站等站外出現(xiàn)區(qū)域性洪澇,洪水倒灌進(jìn)站導(dǎo)致官湖至新沙隧道區(qū)間及官湖至新塘部分隧道被淹,13號(hào)線全線停運(yùn)。

    本研究利用分鐘級(jí)降水、水位監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和相關(guān)地理信息數(shù)據(jù),結(jié)合水動(dòng)力模型模擬和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研方法,分析了該次地鐵被淹的可能原因。針對(duì)如何減少極端降水事件對(duì)地鐵運(yùn)行的影響,提出地鐵防范極端暴雨災(zāi)害的對(duì)策建議。

    1 資料與方法

    本研究使用資料包括:(1)2020年5月21—22日黃埔、增城85個(gè)國(guó)家和區(qū)域氣象自動(dòng)觀測(cè)站的小時(shí)及逐5 min降水觀測(cè)數(shù)據(jù);(2)2020年5月21—22日水文站逐5 min水位及降水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);(3)增城區(qū)暴雨強(qiáng)度公式(2014年版),用于計(jì)算不同歷時(shí)、不同重現(xiàn)期暴雨雨量;(4)黃埔、增城地形高程數(shù)據(jù),分辨率30 m,來(lái)源于日本的ERSDAC(地球遙感數(shù)據(jù)分析中心)的ASTER GDEM資料。地鐵站周邊積水模擬采用《城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警業(yè)務(wù)技術(shù)指南》[8]中的城鄉(xiāng)積澇淹沒(méi)模型。該模型包括降雨模塊、產(chǎn)流模塊、地表匯流模塊和管網(wǎng)排水模塊4個(gè)部分,其中產(chǎn)流模型采用美國(guó)農(nóng)業(yè)部水土保持局開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗(yàn)水文模型(SCS模型),匯流采用快速淹沒(méi)法,排水模塊忽略管網(wǎng)計(jì)算采用暴雨強(qiáng)度公式和管網(wǎng)的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)表征排水能力。

    2 暴雨導(dǎo)致地鐵被淹的原因

    2.1 雨強(qiáng)大、速率快、范圍廣導(dǎo)致排水不及時(shí)

    地鐵13號(hào)線該次被淹站點(diǎn)都處于特大暴雨區(qū)內(nèi),附近2個(gè)氣象測(cè)站(G1062、G3250)的累積雨量都超過(guò)300 mm(圖1)。

    圖1 “5.22”暴雨過(guò)程黃埔、增城累積雨量分布(單位:mm)

    暴雨過(guò)程中,G1062和G3250測(cè)站30 min最大雨強(qiáng)分別為70.1和82.6 mm,對(duì)照增城區(qū)暴雨強(qiáng)度公式(2014年版),重現(xiàn)期分別達(dá)到20年一遇和100年一遇;60 min最大雨強(qiáng)分別為112.8和155.6 mm,重現(xiàn)期分別為50年一遇和100年一遇;180 min最大雨強(qiáng)分別為245.2和302.2 mm,重現(xiàn)期均超100年一遇(圖2)。而根據(jù)《廣州市城市建設(shè)防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃(2018—2025年)》,到2020年廣州中心城區(qū)排水管網(wǎng)90%以上不低于2年一遇排澇標(biāo)準(zhǔn),新建區(qū)域管網(wǎng)排澇標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步提高到5~10年一遇,可見(jiàn)該次暴雨強(qiáng)度遠(yuǎn)超當(dāng)?shù)嘏艥衬芰Α?/p>

    此外,過(guò)程中降雨速率非???,G1062測(cè)站80%以上的過(guò)程雨量集中在01:00—04:00(北京時(shí),下同),期間有10個(gè)時(shí)次5 min雨量超過(guò)10 mm,平均每5 min為6.8 mm;G3250測(cè)站有90%以上的過(guò)程雨量集中在01:00—04:00,期間15個(gè)時(shí)次5 min雨量超過(guò)10 mm,平均每5 min為8.3 mm。雨勢(shì)又急又猛導(dǎo)致排水系統(tǒng)不能及時(shí)泄洪,地鐵站外出現(xiàn)區(qū)域性洪澇。另一方面,過(guò)程中黃埔、增城共有31個(gè)測(cè)站(占38.8%)1 h雨量≥80 mm,15個(gè)測(cè)站(占18.8%)3 h雨量≥200 mm,短歷時(shí)超強(qiáng)降水范圍之廣打破全市歷史紀(jì)錄。強(qiáng)降水范圍廣給排水調(diào)度工作帶來(lái)一定難度,需要布防的點(diǎn)太多、人手不足,導(dǎo)致地鐵周邊積水無(wú)法快速解決而涌入站內(nèi)。

    圖2 地鐵周邊氣象測(cè)站G1062(a)和G3250(b)逐5 min、滑動(dòng)30、60、180 min及累計(jì)雨量變化

    2.2 河涌水位頂托

    地鐵13號(hào)線距離東江北支流、珠江等河流較近?!?·22”暴雨范圍廣,周邊水系及上游增江都在大暴雨或特大暴雨區(qū)內(nèi)。強(qiáng)降雨及上游來(lái)水導(dǎo)致河流水位快速上漲,附近的南崗河口、永和河、本田汽車廠等水文測(cè)站都出現(xiàn)超警戒水位(圖3),其中南崗河口超警戒水位0.86 m,基本上都是在2 h內(nèi)水位暴漲2 m以上(對(duì)應(yīng)雨量100 mm左右)。河涌水位頂托導(dǎo)致區(qū)域降雨徑流無(wú)法順利排出,加重了地鐵站周邊內(nèi)澇的嚴(yán)重程度。

    2.3 地形影響

    地鐵13號(hào)線被淹的官湖、新沙、沙村站北面三面環(huán)山,地鐵站正處于喇叭口地形的低洼處。南崗站西北面是龍頭山森林公園,也處于地勢(shì)低洼處?!?·22”暴雨時(shí)山洪匯集到地鐵站周邊低洼區(qū)域,也是導(dǎo)致地鐵倒灌進(jìn)水的原因之一。

    2.4 地鐵站防御標(biāo)準(zhǔn)偏低

    利用氣象測(cè)站小時(shí)雨量觀測(cè)數(shù)據(jù),結(jié)合城鄉(xiāng)積澇淹沒(méi)模型對(duì)地鐵周邊區(qū)域進(jìn)行積水模擬(圖4),結(jié)果表明,01:00—02:00,區(qū)域小時(shí)雨量100 mm左右,官湖地鐵站附近出現(xiàn)超60 cm深度的積水,新沙、沙村、南崗地鐵站附近出現(xiàn)超20 cm深度的積水;02:00—03:00,區(qū)域再次普降超100 mm的降水,4個(gè)地鐵站周邊積水面積迅速擴(kuò)大,沙村、南崗站出現(xiàn)大面積超60 cm深度的積水;03:00—04:00,強(qiáng)降水持續(xù),60 cm深度積水范圍進(jìn)一步擴(kuò)大,部分區(qū)域出現(xiàn)超120 cm積水;04:00后雨勢(shì)逐步減弱,但積水一直持續(xù)至早晨才逐漸消退。與水務(wù)部門提供的積水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比,南崗、沙村地鐵站周邊模擬的積水深度與實(shí)況基本相符,新沙、官湖地鐵站周邊模擬的積水深度比實(shí)況?。▽?shí)測(cè)官湖地鐵站附近積水深度達(dá)1.5 m,新沙站所在的新沙大道北部分路段積水也超過(guò)1 m)。

    圖3 地鐵周邊水文站南崗河口(a)、永和河(b)、本田汽車廠(c)5月22日超警戒水位及5 min雨量變化

    圖4 5月22日02:00(a)、03:00(b)、04:00(c)地鐵周邊積澇淹沒(méi)模擬

    而根據(jù)地鐵站現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查結(jié)果,地鐵新沙、官湖站出入口臺(tái)階高出地面40 cm多,官湖站人行道高出路面20 cm左右(圖5)。由于周邊積水深度遠(yuǎn)超地鐵出入口高程,地平線下的地鐵站成為泄洪場(chǎng)所。同在特大暴雨區(qū)的新塘站和白江站,地鐵出入口分別高出道路5和1 m,沒(méi)有出現(xiàn)積水倒灌。說(shuō)明部分地鐵站建設(shè)時(shí)未充分考慮極端暴雨的影響,防御設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)偏低,導(dǎo)致車站倒灌進(jìn)水。

    圖5 地鐵新沙站(a)和官湖站(b)出口

    3 地鐵被淹防范對(duì)策

    該次地鐵被淹事件暴露了城市基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)對(duì)氣候變化能力的不足。本研究針對(duì)如何減少極端降水事件對(duì)地鐵運(yùn)行的影響,提出以下防御對(duì)策。

    1)開(kāi)展地鐵周邊暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

    地鐵設(shè)計(jì)、建設(shè)初期應(yīng)進(jìn)行暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)論證,包括調(diào)研區(qū)域暴雨特征、歷史災(zāi)害案例、重現(xiàn)期極值、各歷時(shí)雨型、周邊地形地勢(shì)、排水設(shè)施及河道行洪能力等;開(kāi)展不同降雨情景下的淹沒(méi)模擬;分析地鐵建設(shè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中主要的暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)源和隱患;根據(jù)災(zāi)害發(fā)生的可能性和損失影響評(píng)估暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);根據(jù)評(píng)估結(jié)果,設(shè)計(jì)地鐵車站出入口、通風(fēng)亭門洞下沿高程,以及車站逐級(jí)防水、排水方案。已建項(xiàng)目也應(yīng)開(kāi)展暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)普查工作,存在重大隱患的項(xiàng)目要通過(guò)合理改造提高抗災(zāi)等級(jí)。

    2)建設(shè)地鐵暴雨洪澇監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。

    基于地鐵站周邊降水、河涌水位、積水、實(shí)景監(jiān)控、雷達(dá)等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),構(gòu)建暴雨內(nèi)澇災(zāi)害實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型;基于氣象部門短臨降水預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),結(jié)合閾值告警、統(tǒng)計(jì)模型、水動(dòng)力模型等方法,構(gòu)建暴雨內(nèi)澇災(zāi)害短臨預(yù)警模型;開(kāi)發(fā)與地鐵安全管理體系高度融合的暴雨洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警產(chǎn)品,在乘客信息顯示系統(tǒng)(PIDS)、地鐵電子導(dǎo)向系統(tǒng)、地鐵APP上發(fā)布基于地鐵站點(diǎn)的實(shí)時(shí)暴雨洪澇災(zāi)害預(yù)警信息。

    3)建立地鐵防洪應(yīng)急預(yù)案。

    地鐵建設(shè)和運(yùn)營(yíng)期間,管理方應(yīng)完善暴雨洪澇災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布、解除和響應(yīng)期間的快速有效對(duì)接機(jī)制和應(yīng)急預(yù)案。存在防洪風(fēng)險(xiǎn)的地鐵車站、隧道要做好臨時(shí)防水淹的措施。救援人員要做好人群的有序撤離和救助工作,在保障安全的情況下做好設(shè)備設(shè)施的檢查修復(fù)工作。交通管理部門應(yīng)根據(jù)地鐵站洪澇風(fēng)險(xiǎn)做好接駁方案,通過(guò)短信、微信、電視等途徑為市民提供出行指引。

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