不同重現(xiàn)期下的銀川市金鳳區(qū)暴雨徑流模擬研究

侯景偉，孫詩琴

(1.寧夏大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院，寧夏 銀川 750021；2.中煤(西安)地下空間科技發(fā)展有限公司，陜西 西安 710199)

隨著城市化進(jìn)程加快，城市不透水面積大量增加，土地利用性質(zhì)發(fā)生了顯著變化，城市鋪設(shè)的部分管網(wǎng)已無法承受強(qiáng)降雨和不透水面積增加帶來的負(fù)荷，致使城市地表徑流量增加、洪澇災(zāi)害頻發(fā)[1]。此外，城市內(nèi)澇發(fā)生時，含有固體懸浮物、植物營養(yǎng)物和有毒化學(xué)物質(zhì)等污染物的地表徑流流入城市水體，給居民生活和安全帶來巨大威脅[2]。因此，如何解決城市內(nèi)澇和水質(zhì)污染問題是一直是決策者和相關(guān)研究人員關(guān)注的熱點[3]。

城市內(nèi)澇和水質(zhì)污染問題可以借助地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)和暴雨洪水管理模型(storm water management model，SWMM)進(jìn)行可視化地模擬。GIS與流域水文模型有很強(qiáng)的互補(bǔ)性[4]，可以分別從時間特征、空間特征分析城市內(nèi)澇情況，為城市內(nèi)澇預(yù)警和防災(zāi)減災(zāi)[5]提供了可視化的建模工具。Smith等[6]研究發(fā)現(xiàn)GIS的克里金插值技術(shù)可以準(zhǔn)確預(yù)測站點未來的降雨量，借助SWMM能辨析空間分布對降雨的影響。Seenu等[7]以印度南部海德拉巴市為研究區(qū)，利用GIS技術(shù)將SWMM模擬結(jié)果可視化，得到洪水時空變化結(jié)果及洪水易發(fā)區(qū)，有助于洪水易發(fā)區(qū)的管理和治理。Munir等[8]構(gòu)建GIS、遙感和SWMM的集成系統(tǒng)，預(yù)測山洪災(zāi)害風(fēng)險，將山洪災(zāi)害產(chǎn)生的破壞性能量轉(zhuǎn)換為缺水地區(qū)所需能量，并對改善堤壩構(gòu)造提供可行性意見。趙冬泉等[9]基于GIS和SWMM快速構(gòu)建城市排水管網(wǎng)模型，準(zhǔn)確提取屬性數(shù)據(jù)并劃分子匯水區(qū)，為其他分布式水文模型構(gòu)建提供借鑒。王慧亮等[10]利用GIS與SWMM耦合構(gòu)建城市暴雨淹沒分析模型，通過分析鄭州市不同重現(xiàn)期下的節(jié)點積水深度分布特點，發(fā)現(xiàn)鄭州市排水管網(wǎng)設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)偏低，積水水深和范圍隨著降雨強(qiáng)度增大而增大，排澇能力有待提高，為鄭州市排水管網(wǎng)建設(shè)及雨洪管理提供了指導(dǎo)性建議。李智等[11]運(yùn)用ArcGIS和SWMM分析了山地臨海城市的受災(zāi)區(qū)域內(nèi)澇成因，并提出在關(guān)鍵位置布設(shè)泵站可有效緩解排水壓力，為解決城市內(nèi)澇提供可行性方案。周倩倩等[12]利用SWMM和GIS構(gòu)建雙層耦合排水系統(tǒng)，實現(xiàn)城市內(nèi)澇過程的動態(tài)化演示，并驗證了系統(tǒng)精度，為城市內(nèi)澇預(yù)警提供科學(xué)決策。由此可見，GIS技術(shù)在城市暴雨徑流模擬中能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模擬結(jié)果的可視化工作，與SWMM集成構(gòu)成的城市內(nèi)澇風(fēng)險預(yù)測耦合系統(tǒng)可以達(dá)到防洪減災(zāi)和災(zāi)害預(yù)警的目標(biāo)[13]。

本文以銀川市金鳳區(qū)中部為研究對象，利用GIS和SWMM模型模擬和評估不同重現(xiàn)期下的匯水區(qū)徑流、節(jié)點溢流、管網(wǎng)最大滿流深度、管網(wǎng)超載、最大積水深度和積水時間以及內(nèi)澇風(fēng)險，旨在為城市內(nèi)澇風(fēng)險評估和防治、管網(wǎng)規(guī)劃和維護(hù)、海綿城市建設(shè)提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)收集

本文選擇寧夏銀川市金鳳區(qū)中部為研究區(qū)(圖1a)。該區(qū)地處東經(jīng)106°12′38″ ～ 106°14′48″、北緯38°28′49″ ～ 38°29′55″，位于親水大街以東，賀蘭山中路以南，正源北街以西，北京中路以北，占地面積約547.74 hm2。氣候?qū)儆跍貛Т箨懶詺夂?，年均蒸發(fā)量約1 170 mm，年均降雨量僅186.7 mm。土地利用類型包括居民區(qū)、工業(yè)用地、農(nóng)場、道路、綠地、水體、未利用地、停車場、廣場等(圖1b)。地形相對平坦，地勢東南高、西北低，海拔高度介于1 092～ 1 114 m。研究表明，研究區(qū)近年來降雨量逐年增加，降雨分布不均，自然災(zāi)害頻發(fā)[14-15]。

a)DEM

研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括不同重現(xiàn)期下設(shè)計降雨數(shù)據(jù)、比例尺為1∶10 000和分辨率為5 m的數(shù)字高程模型(DEM)、土地利用矢量數(shù)據(jù)、排水管網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)(表1)。排水管網(wǎng)矢量數(shù)據(jù)主要包含管線、節(jié)點和出水口，其中管線屬性信息包含名稱、長度、起始節(jié)點名稱、終止節(jié)點名稱；節(jié)點屬性信息包含名稱、坐標(biāo)和高程；出水口屬性信息包含名稱、坐標(biāo)和高程。所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用WGS_1984_Transverse_Mercator投影坐標(biāo)系。

表1 研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)概況

2 模型構(gòu)建

SWMM是由美國環(huán)境保護(hù)署提出的一種動態(tài)的降雨-徑流模擬模型[16]，可以模擬完整的城市降雨徑流和污染物運(yùn)動過程，包括地表徑流和排水系統(tǒng)中的水流、雨洪的調(diào)蓄處理過程、水質(zhì)影響評價[17-20]。

2.1 匯水區(qū)概化

由于研究區(qū)范圍較小、管網(wǎng)走向簡單且流向明確，因此根據(jù)管網(wǎng)走向、建筑物分布在ArcGIS中進(jìn)行子匯水區(qū)概化(圖2a)[21]。圖2a中的部分雨水管線位于研究區(qū)的外側(cè)，為了保證利用SWMM模擬管網(wǎng)時的水量平衡，把區(qū)域外管線所在道路區(qū)域納入研究區(qū)，考慮將賀蘭山中路、北京中路和正源北街的雨水徑流匯入管網(wǎng)；剔除出水口附近區(qū)域匯入管線的徑流。然后對構(gòu)建的管網(wǎng)進(jìn)行管網(wǎng)平差，確保使區(qū)域管網(wǎng)水量平衡。圖2b展示了研究區(qū)管網(wǎng)分布情況，共有管線51條，節(jié)點32個，出水口1個。在ArcGIS 10.2中計算匯水區(qū)的不透水面積百分比、特征寬度、坡度和拐點坐標(biāo)，然后導(dǎo)出為TXT文檔形式輸入SWMM。

a)子匯水區(qū)概化

2.2 芝加哥雨型設(shè)計暴雨

由于芝加哥雨型[22]對短歷時降雨有較高的模擬精度，既可以融合當(dāng)?shù)氐慕涤晏匦裕挚梢院喕芯窟^程[23]，因此，本研究采用芝加哥雨型[24-25]模擬銀川市新城區(qū)海綿城市示范區(qū)的暴雨強(qiáng)度。銀川市暴雨強(qiáng)度公式為：

(1)

式中q——歷時t時間內(nèi)的暴雨強(qiáng)度，mm/min；P——降雨重現(xiàn)期，a；t——降雨歷時，min。

研究區(qū)不同重現(xiàn)期下的降雨過程見圖3。

圖3 不同重現(xiàn)期下的降雨強(qiáng)度

2.3 模型參數(shù)率定

本文參考劉興坡等[26]提出的基于徑流系數(shù)的城市降雨模型參數(shù)校準(zhǔn)方法，通過對比城市綜合徑流系數(shù)經(jīng)驗值和SWMM模型模擬得到的模擬徑流系數(shù)，對SWMM模型中的經(jīng)驗參數(shù)進(jìn)行率定。 SWMM模型模擬所得徑流系數(shù)值由各子匯水區(qū)徑流系數(shù)加權(quán)平均得到。城市管網(wǎng)設(shè)計中的綜合徑流系數(shù)參考GB 50014—2006《室外排水設(shè)計規(guī)范》(表2)。

表2 城市綜合徑流系數(shù)經(jīng)驗值

經(jīng)驗參數(shù)校準(zhǔn)過程如下。

a)根據(jù)GB 50014—2006《室外排水設(shè)計規(guī)范》，本研究的降雨重現(xiàn)期設(shè)置為3、5、10 a?；谥ゼ痈缬晷头謩e模擬重現(xiàn)期P=1、2、 3 a的降雨過程，將所得模擬結(jié)果輸入SWMM模型。

b)利用SWMM模型模擬重現(xiàn)期P=2 a時的各子匯水區(qū)的徑流系數(shù)，進(jìn)行加權(quán)平均得到模擬徑流系數(shù)值，與綜合徑流系數(shù)值比較，將子匯水區(qū)的經(jīng)驗參數(shù)視為待校準(zhǔn)參數(shù)，對待校準(zhǔn)參數(shù)進(jìn)行逐步迭代，獲得滿足要求的經(jīng)驗參數(shù)校準(zhǔn)集。由于綜合徑流系數(shù)為區(qū)間值，所以滿足要求的參數(shù)校準(zhǔn)集并不是唯一解，而是包含多組解的集合，稱為“滿意解”。

c)利用SWMM模型模擬重現(xiàn)期P=1、3 a的降雨過程，設(shè)置降雨時間間隔為5 min，降雨歷時2 h，峰值比例為0.475，對參數(shù)校準(zhǔn)集進(jìn)行率定[20]，得到重現(xiàn)期P=1 a條件下的模擬徑流系數(shù)為0.642，重現(xiàn)期P=3 a條件下的模擬徑流系數(shù)為0.707。以上結(jié)果說明，經(jīng)過率定后的參數(shù)在重現(xiàn)期為P=1、3 a條件下有較好的穩(wěn)健性，證明該參數(shù)校準(zhǔn)集具有合理性。

基于綜合徑流系數(shù)法對SWMM模型參數(shù)經(jīng)過10次迭代，發(fā)現(xiàn)從第5次開始到第10次的模型參數(shù)值沒有變化，因此第5次迭代便得到模型參數(shù)的最優(yōu)值。表3列出了前5次迭代的SWMM模型參數(shù)率定過程。最優(yōu)的參數(shù)組合如下：不滲透曼寧系數(shù)為0.012，滲透曼寧系數(shù)為0.1，不滲透面積洼地蓄水量為0.5 mm，滲透面積洼地蓄水量為2.0 mm，最大入滲率為10.00%，最小入滲率為0.80%，衰減常數(shù)為4。

表3 基于綜合徑流系數(shù)法的SWMM模型參數(shù)率定過程

3 結(jié)果及分析

3.1 不同重現(xiàn)期下的子匯水區(qū)徑流模擬

運(yùn)行SWMM模型，分別得到重現(xiàn)期P=3、 5、10 a下的產(chǎn)匯流結(jié)果(表4)。隨著重現(xiàn)期的增加，總降雨量、地表蓄水量、地表徑流量、徑流系數(shù)均隨之增加，入滲量隨重現(xiàn)期增加逐漸增加，但是增量很小，說明降雨量只是影響下滲量的因素之一，在不同降雨重現(xiàn)期下，經(jīng)過一段降雨歷時后，土壤含水量達(dá)到飽和，土壤的入滲量趨于零。地表徑流量的增幅最大，地表蓄水量增幅次之，徑流系數(shù)隨地表徑流量的增加而緩慢增加。徑流系數(shù)相對較高，說明該區(qū)域城市化程度較高，綠化面積不大，低影響開發(fā)設(shè)施相對較少，從而增加了徑流系數(shù)，不利于緩解城市熱島效應(yīng)。地表徑流增幅最大的原因是城市綠化面積減少，道路和建筑物面積增加，地表水下滲減少，地表徑流比重增加；另外，隨著降雨量增加，地面超滲導(dǎo)致地表徑流增大。

表4 研究區(qū)不同重現(xiàn)期下的產(chǎn)匯流結(jié)果

3.2 節(jié)點溢流評估

利用SWMM模型模擬重現(xiàn)期P=3、5、10 a下的節(jié)點積水狀況。從模擬生成的報告中可得到不同重現(xiàn)期下易發(fā)生溢流的節(jié)點、節(jié)點最大溢流速率、溢流時間、總溢流量和積水深度。本文選擇節(jié)點最大溢流速率、溢流時間、總溢流量進(jìn)行節(jié)點溢流評估。

將不同重現(xiàn)期下的積水節(jié)點溢流速率、積水節(jié)點溢流時間和積水節(jié)點溢流量在ArcGIS 10.2中進(jìn)行可視化顯示。圖4a—4c分別顯示了P=3、5、10 a下積水節(jié)點溢流速率的空間分布，圖4d—4f分別顯示了P=3、5、10 a下積水節(jié)點溢流時間的空間分布，圖4g—4i分別顯示了P=3、5、10 a下積水節(jié)點溢流量的空間分布。

a)溢流速率(P=3 a)

節(jié)點J8、J14、J32、J33的最大溢流速率隨重現(xiàn)期增加而增加。節(jié)點J31的最大溢流速率隨著重現(xiàn)期增加先增加后逐漸減小，J29和J30的最大溢流速率隨重現(xiàn)期增加先減小后緩慢增加。節(jié)點J8、J30、J31、J32的溢流時間隨重現(xiàn)期增加而增加。節(jié)點J14的溢流時間隨重現(xiàn)期增加先增加后基本保持不變。節(jié)點J29的溢流時間隨重現(xiàn)期增加先減小后增加。節(jié)點J8、J29和J30的溢流量隨重現(xiàn)期增加而增加。J14、J32和J33的溢流量隨重現(xiàn)期增加先增加后減少。節(jié)點J31的溢流量隨重現(xiàn)期增加而逐漸減少。

g)總溢流量(P=3 a)

5年一遇暴雨重現(xiàn)期下，J33的溢流速率、溢流時間和溢流量都最大，分別為2.6 m3/s、2.1 h和30 000 m3。J31、J32的溢流速率、溢流時間和溢流量較大。這3個節(jié)點上下游節(jié)點均存在溢流情況，不能快速排出大量雨水導(dǎo)致節(jié)點溢流情況較為嚴(yán)重。J8和J29這兩處的匯流面積較小，并且所處地勢較平坦，二者的最大溢流速率均小于1 m3/s，證明這2處節(jié)點具有較好的排水能力。節(jié)點J14為匯流點，溢流量為9 953 m3，匯流面積較大，不能滿足排水需求。

與圖1b比較，圖4中節(jié)點最大溢流速率、溢流時間、總溢流量主要分布在人口密集、建筑物稠密、不透水面積百分比最大的區(qū)域。該區(qū)域的大多數(shù)建筑物和不透水面是在排水管網(wǎng)鋪設(shè)之后建設(shè)的。設(shè)計的管網(wǎng)排水能力不能滿足后期用戶用水和排水要求的變化，致使該區(qū)域的節(jié)點出現(xiàn)溢流，地表出現(xiàn)積水現(xiàn)象。可以通過改造管網(wǎng)和調(diào)節(jié)水泵運(yùn)行狀態(tài)等措施解決該區(qū)域的節(jié)點溢流和水量不平衡問題。

3.3 管網(wǎng)排水能力評估

3.3.1管網(wǎng)最大滿流深度評估

利用SWMM模型模擬得到重現(xiàn)期P=3、5、10 a條件下的匯水區(qū)管網(wǎng)最大滿流深度，結(jié)果見表5。

表5 不同重現(xiàn)期下研究區(qū)管網(wǎng)最大滿流深度

由表5得出，隨著設(shè)計降雨強(qiáng)度增大，管網(wǎng)的最大滿流深度均隨之增大，說明管網(wǎng)的最大滿流深度與降雨強(qiáng)度呈正相關(guān)關(guān)系。其中，管段G4、G5、G6的最大滿流深度隨重現(xiàn)期的增加而保持不變，滿流深度為0 m，說明G4、G5、G6的滿流深度在降雨過程中不受降雨強(qiáng)度影響；管段G3、G8、G106的最大滿流深度隨重現(xiàn)期的增加而變化不大，并且滿流深度均在0.1 m以下，這是因為管段G3—G6、G8、G106位于研究區(qū)排水系統(tǒng)的最上游，處于研究區(qū)外側(cè)，參與整個排水系統(tǒng)的運(yùn)行較少，基本沒有出現(xiàn)管網(wǎng)超載現(xiàn)象。

管段G16、G25—G28的最大滿流深度隨重現(xiàn)期的增加而保持不變，滿流深度為1.00 m，同時也是所有管網(wǎng)中滿流深度最大值，因為G25—G28均處于研究區(qū)排水系統(tǒng)的最下游，排水負(fù)荷最高，導(dǎo)致以上管段超載現(xiàn)象較其他管段嚴(yán)重。

管段G19、G70、G72、G76—G78在3種重現(xiàn)期下的最大滿流深度均大于0.5 m，其中管段G70和G72經(jīng)過的子匯水區(qū)面積較大；G76—G78布設(shè)附近的子匯水區(qū)較密集。

3.3.2管網(wǎng)超載情況評估

管網(wǎng)滿流深度和管網(wǎng)超載狀況影響管網(wǎng)的排水能力。利用SWMM模型對重現(xiàn)期P= 3、5、10 a下的管網(wǎng)超載狀況進(jìn)行模擬，將管網(wǎng)兩端滿流時長作為管網(wǎng)超載情況的評估指標(biāo)，見圖5。

圖5 不同重現(xiàn)期下的管網(wǎng)滿流時長

由圖5得到，發(fā)生滿流現(xiàn)象的管網(wǎng)滿流時長隨降雨強(qiáng)度增大而逐漸增大，說明管網(wǎng)的滿流時長與降雨強(qiáng)度呈正相關(guān)關(guān)系。其中，管段G16在3種重現(xiàn)期下的滿流時長較其他管段小，達(dá)到6～9 h，這是因為G16處于研究區(qū)排水系統(tǒng)上游，降雨初期雨量較小，所以滿流時長較??；管段G25— G28在3種重現(xiàn)期下的滿流時長較長，達(dá)到10～11 h，這是因為G25—G28均處于整個排水系統(tǒng)最末端，流經(jīng)上游管網(wǎng)的徑流均在末端匯集，排水更耗時；管段G75在重現(xiàn)期P=3、5 a條件下未發(fā)生管網(wǎng)滿流現(xiàn)象，但在降雨強(qiáng)度達(dá)到某一閾值時，會發(fā)生滿流現(xiàn)象，滿流時長僅0.01 h；管段G78在降雨強(qiáng)度較小時，未發(fā)生滿流現(xiàn)象，但在重現(xiàn)期P=5、10 a條件下出現(xiàn)滿流現(xiàn)象，滿流時長僅0.01 h。

3.4 內(nèi)澇風(fēng)險評估

內(nèi)澇風(fēng)險評估可為城市應(yīng)急預(yù)案制定、管網(wǎng)設(shè)計改造、災(zāi)后損失評估提供依據(jù)。由于缺乏研究區(qū)內(nèi)長時間序列的歷時降雨資料和排水信息，因此基于現(xiàn)有研究區(qū)基礎(chǔ)資料，將SWMM模型模擬得到的研究區(qū)內(nèi)的積水時長、積水深度、洪峰流量等信息導(dǎo)入ArcGIS 10.2，進(jìn)行不同重現(xiàn)期下的積水時長、積水深度的空間分布可視化。本研究采用的內(nèi)澇風(fēng)險評估體系指標(biāo)包括城市積水深度、積水時間和用地等級。結(jié)合城市用地重要性和敏感性，對3個指標(biāo)在ArcGIS 10.2中進(jìn)行疊加，并劃分研究區(qū)內(nèi)澇等級。

3.4.1最大積水深度空間分布

SWMM模型模擬得到的所有節(jié)點的最大積水深度導(dǎo)入ArcGIS 10.2，利用ArcGIS 10.2的反距離權(quán)重插值法對節(jié)點在不同重現(xiàn)期下的最大積水深度進(jìn)行計算。插值結(jié)果見圖6a—6c，研究區(qū)最大積水深度隨重現(xiàn)期增大而增大，積水較深的區(qū)域面積逐漸增大；積水深度在180～200 cm的區(qū)域主要集中在南部和北部，東北部和西北部的積水深度為0～ 60 cm。根據(jù)內(nèi)澇位置、積水深度可以分析這些區(qū)域可能暴露于洪水災(zāi)害影響下的財產(chǎn)、人口等經(jīng)濟(jì)活動和資源環(huán)境，實施相應(yīng)的排澇措施，避免造成危險和財產(chǎn)損失。

a)積水深度(P=3 a)

d)積水時間(P=3 a)

g)內(nèi)澇風(fēng)險區(qū)劃(P=3 a)

3.4.2積水時間空間分布

在SWMM模型輸出的報告中提取所有節(jié)點的積水時間，并導(dǎo)入ArcGIS 10.2，利用ArcGIS 10.2的反距離權(quán)重插值法對節(jié)點在不同重現(xiàn)期下的積水時間進(jìn)行計算。插值結(jié)果見圖6d—6f。降雨強(qiáng)度較小時，北部積水時間在1 h以內(nèi)，中部地區(qū)積水時間集中為1～ 2 h，東部地區(qū)的積水時間大于1.5 h。隨著降雨強(qiáng)度增大，積水時間隨之增大，東北部的積水時間大于2 h，中部積水時間為1～ 2 h。研究區(qū)超過50%的地區(qū)積水時間為1～ 1.5 h。積水時間較長的區(qū)域主要分布在學(xué)校和商業(yè)集聚區(qū)、人口密集區(qū)和主干道路上。

3.4.3內(nèi)澇風(fēng)險區(qū)劃

目前，國內(nèi)沒有明確的城市內(nèi)澇風(fēng)險等級劃分標(biāo)準(zhǔn)和相關(guān)規(guī)范，本研究參考了新西蘭和英國的內(nèi)澇標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合文獻(xiàn)[27]的劃分方法，并根據(jù)銀川市現(xiàn)有降雨資料和排水資料，將研究區(qū)按照表6進(jìn)行內(nèi)澇風(fēng)險區(qū)域劃分。

表6 研究區(qū)內(nèi)澇風(fēng)險劃分標(biāo)準(zhǔn)

將SWMM模型模擬的積水深度、積水時間和用地等級數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS 10.2中進(jìn)行重分類，積水深度小于0.2 m，賦值為1；積水深度在0.2～ 0.4 m之間，賦值為2；積水深度大于0.4 m，賦值為3。積水時間小于1 h，賦值為1；積水時間為1～2 h，賦值為2；積水時間大于2 h，賦值為3。用地等級為Ⅰ，賦值為1；用地等級為Ⅱ，賦值為2；用地等級為Ⅲ，賦值為3。并結(jié)合表6，利用ArcGIS 10.2的柵格計算器中的“柵格計算函數(shù)”進(jìn)行邏輯計算，得到不同重現(xiàn)期下的內(nèi)澇風(fēng)險區(qū)劃圖(圖6g—6i)。

3.4.4內(nèi)澇風(fēng)險分析

解析圖6并結(jié)合圖1b區(qū)域用地類型和道路分布情況可知，研究區(qū)在重現(xiàn)期P=3 a時，已存在內(nèi)澇高風(fēng)險區(qū)域，面積占比較?。浑S著降雨強(qiáng)度增加，高風(fēng)險區(qū)域面積逐漸增大。研究區(qū)在5 a設(shè)計暴雨重現(xiàn)期時，中部地區(qū)用地類型主要有行政辦公用地、居住用地和綠地，用地重要等級為一類和二類等級的區(qū)域范圍較大，并且中部地區(qū)在重現(xiàn)期P=5 a時的積水時間接近2 h，易形成內(nèi)澇隱患。其中，鳳凰公園和德馨公園是內(nèi)澇高風(fēng)險區(qū)域；銀川市人民檢察院和寧夏糧食大廈處于內(nèi)澇中風(fēng)險區(qū)域；碧水藍(lán)天和逸馨苑等居民區(qū)也處于內(nèi)澇中風(fēng)險區(qū)域。

北部地區(qū)的主要用地類型有綠地、文化娛樂用地和居住地，用地等級為二類等級和三類等級的區(qū)域范圍較大，但積水時間小于1 h，所以高風(fēng)險內(nèi)澇區(qū)域范圍較小。其中，上海西路街道辦事處處于內(nèi)澇低風(fēng)險區(qū)域；自治區(qū)黨委位于內(nèi)澇中風(fēng)險區(qū)域；枕水花園、銀新苑4區(qū)和悅海新天地購物廣場位于內(nèi)澇中風(fēng)險區(qū)域；自治區(qū)人大處于內(nèi)澇中風(fēng)險區(qū)域和內(nèi)澇高風(fēng)險區(qū)域交界處，易發(fā)生內(nèi)澇隱患較大。

南部地區(qū)的用地等級為一類等級的區(qū)域范圍較大，但積水時間接近1 h，高風(fēng)險區(qū)域范圍較小。其中，自治區(qū)交通運(yùn)輸廳、銀川萬達(dá)中心、寧夏圖書館、寧夏博物館、寧夏大劇院、招商銀行和唐徠中學(xué)西校區(qū)等一類用地均位于內(nèi)澇低風(fēng)險區(qū)域；公安小區(qū)和金海明月位于內(nèi)澇中風(fēng)險區(qū)域；人民廣場位于內(nèi)澇高風(fēng)險區(qū)域。

城市內(nèi)澇風(fēng)險評估是一個受多變量因素制約的復(fù)雜過程，主要制約因素有現(xiàn)狀排水管網(wǎng)設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)較低、暴雨頻率增加、土地利用方式改變和城市化進(jìn)程加快。隨著城市化進(jìn)程的加快，改變了土地的用地布局，使停車場、瀝青道路、廣場等不透水面以及民用和商用建筑物占用了大面積的林地、草坪、湖泊等，減少了雨水的入滲量和原始地表對雨水的調(diào)蓄能力，地表徑流增大，低洼地區(qū)容易積水，內(nèi)澇風(fēng)險增大。內(nèi)澇高風(fēng)險區(qū)域的人類活動與地表環(huán)境交互作用較為強(qiáng)烈，道路、居民區(qū)等建設(shè)用地成災(zāi)風(fēng)險相對較高。內(nèi)澇低風(fēng)險區(qū)域的人類活動強(qiáng)度較弱，土地利用類型主要以草地、林地、湖泊為主，地表徑流強(qiáng)度較弱。

排水管網(wǎng)節(jié)點溢流和超載、積水深度和時間是暴雨內(nèi)澇災(zāi)害的關(guān)鍵控制性指標(biāo)，應(yīng)根據(jù)溢流水量和內(nèi)澇點位置采取不同的排澇措施，提高排澇效率，縮短易澇區(qū)域淹沒歷時，優(yōu)化排澇設(shè)施布局，降低澇災(zāi)損失。另外，深入開展海綿城市低影響開發(fā)設(shè)施建設(shè)，合理布局植被淺溝、雨水花園、生物滯留設(shè)施、透水鋪裝、屋頂綠化等措施，銜接水系、綠地、景觀、道路、豎向等專項規(guī)劃，蓄、滯、排、滲、凈、用結(jié)合，通過雨污分流和源頭到末端的全過程雨水管理，實現(xiàn)雨水資源綜合利用，從根本上降低城市內(nèi)澇風(fēng)險。

4 結(jié)論

利用GIS和SWMM模擬了不同重現(xiàn)期的城市暴雨徑流過程，評估了排水管網(wǎng)的排澇能力和城市內(nèi)澇風(fēng)險。結(jié)果表明，重現(xiàn)期3、5、10 a時的地表徑流分別為12.451、17.234、20.769 mm，5年一遇暴雨重現(xiàn)期下，節(jié)點J33的溢流速率、溢流時間和溢流量都最大，分別為2.6 m3/s、2.1 h和30 000 m3。管網(wǎng)滿流深度最大值出現(xiàn)在管段G16、G25—G28，為1.00 m，滿流時長最長的管段發(fā)生在G25—G28，達(dá)到10～11 h。研究區(qū)南部和北部的積水深度達(dá)到180～200 cm，超過50%的地區(qū)的積水時間為1～1.5 h。內(nèi)澇高風(fēng)險區(qū)域主要集中在鳳凰公園、德馨公園和人民廣場。該研究對城市雨水管理、水資源綜合利用、城市內(nèi)澇風(fēng)險評估、排水管網(wǎng)維護(hù)和海綿城市建設(shè)具有一定的理論參考價值。