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    降雨雨型對城市內(nèi)澇的影響

    2022-11-22 00:22:02胡彩虹姚依晨劉成帥馬炳焱
    水資源保護 2022年6期
    關(guān)鍵詞:雨型單峰降水強度

    胡彩虹,姚依晨,劉成帥,馬炳焱,孫 悅

    (鄭州大學水利科學與工程學院,河南 鄭州 450001)

    根據(jù)政府間氣候變化專門委員會(IPCC)發(fā)布的第六次評估報告,21世紀前20年全球平均溫度比1850—1900年平均值高0.99 ℃。全球氣候變暖,極端降雨概率增加[1-2],城市化進程加快,不透水面增加,使得城市內(nèi)澇災害頻發(fā)[3]。2012年“7·21”北京特大暴雨、2014年“7·27”合肥暴雨等極端暴雨事件所導致的內(nèi)澇問題發(fā)人深省。2021年7月鄭州發(fā)生特大暴雨事件,全省1 453.16萬人受災,直接經(jīng)濟損失達1 142.69億元。內(nèi)澇已經(jīng)成為我國城市化發(fā)展過程中面臨的重要問題。

    近年來,關(guān)于城市內(nèi)澇問題的研究逐漸增加。降雨作為導致內(nèi)澇的直接因素,多數(shù)學者從降水強度、降水量入手研究其對城市內(nèi)澇的影響,如:徐宗學等[4]模擬了福州市江北城區(qū)500年一遇等特大暴雨的洪澇過程;李智等[5]基于SWMM模型模擬了不同重現(xiàn)期降雨下的淹沒情況,確定洪災危險區(qū);李家科等[6]基于SWMM模型模擬了不同降水強度下雨水花園對徑流的調(diào)控作用。然而,降雨對內(nèi)澇的影響還存在另一個重要因素:降雨雨型。雨型描述了降水強度隨時間的分配,直接影響降雨峰值的大小及位置,更直接關(guān)系到城市內(nèi)澇的嚴重程度。因此,定性定量分析雨型對城市內(nèi)澇的影響具有重要意義。近幾年有關(guān)雨型特征的研究越來越多,如:劉櫻等[7]統(tǒng)計分析了杭州市的降雨雨型特征;汪婷等[8]利用芝加哥雨型法和Pilgrim&Cordery雨型法推求了昆山市的設(shè)計暴雨雨型分布;唐明等[9]分析了不同雨型實測暴雨的放大方法;趙琳娜等[10]采用模糊識別法對北京降雨過程進行雨型劃分。但大多學者僅探究了單一雨型降雨對城市洪澇的影響,如:曹經(jīng)福等[11]評估了不同單峰型降雨對內(nèi)澇積水總量的影響;雷向東等[12]選用典型的芝加哥雨型研究了LID措施對城市雨水徑流污染過程的改善效果;侯精明等[13]設(shè)計了不同峰值比例的單峰型降雨,對西咸新區(qū)的內(nèi)澇情況進行模擬分析;王頔[14]利用典型場次降雨過程線生成雙峰型設(shè)計降雨,并對現(xiàn)狀區(qū)域進行內(nèi)澇風險分析。然而,降雨過程往往不是簡單的單一過程,不同的雨型所造成的內(nèi)澇及災害風險程度不同。因此,本文以鄭州市金水區(qū)南部為例,基于MIKE模型,對內(nèi)澇積水過程進行場景推演,從淹沒總量、淹沒面積、淹沒深度等方面系統(tǒng)分析金水區(qū)南部不同設(shè)計降雨雨型下的城市內(nèi)澇淹沒情況,分析城市內(nèi)澇對降雨雨型的響應(yīng)特點,以期為城市內(nèi)澇預警預報、災害防治等工作提供參考。

    1 研究區(qū)概況與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

    1.1 研究區(qū)概況

    鄭州市位于112 °42′E~114 °14′E、34 °16′N~34 °58′N之間,地處黃河中下游和伏牛山脈向黃淮平原過渡的交接地帶,屬于典型的平原型城市,地勢西高東低。自1948年以來,鄭州市借助優(yōu)越的地理位置和便利的交通,實現(xiàn)了城市化快速發(fā)展。金水區(qū)隸屬于鄭州市,位于其東北部,轄區(qū)總面積為235 km2,約占鄭州市總面積的3.2%,根據(jù)第七次人口普查數(shù)據(jù),金水區(qū)常住人口數(shù)約為161.75萬人,占全市常住人口的12.84%,是鄭州市人口密度最大的行政區(qū)。以金水區(qū)南部作為研究區(qū)域,該區(qū)域面積為64.42 km2,是一個高度城市化區(qū)域,土地利用類型多樣,包括居住區(qū)域(35.92%)、商業(yè)區(qū)域(13.01%)、工業(yè)區(qū)域(3.64%)、公共區(qū)域(12.47%)、綠地(13.18%)、荒地(2.39%)、道路(13.58%)和水體(5.81%),其土地利用分布情況見圖1。

    1.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

    基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括4類:地形數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)。地形數(shù)據(jù)選用地理空間數(shù)據(jù)云的30 m×30 m的DEM數(shù)據(jù);土地利用數(shù)據(jù)采用谷歌地圖高清影像目視解譯,共分為居住區(qū)域、商業(yè)區(qū)域、公共區(qū)域、工業(yè)區(qū)域、綠地、道路、荒地、水體8類;排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)來自鄭州市相關(guān)部門,包括管道和檢查井的基本信息,如位置坐標、高程、管徑尺寸、編號等;水文數(shù)據(jù)采用研究區(qū)內(nèi)分布的4個雨量站(編號為50606600、50606601、50606603和50606611)所測得的數(shù)據(jù)。

    圖1 研究區(qū)土地利用分布Fig.1 Land use distribution of study area

    1.3 設(shè)計降雨情景

    對研究區(qū)2016—2018年的降雨資料進行統(tǒng)計(表1),降雨時間分辨率為10 min。降雨類型主要有均勻型、單峰型、雙峰型、多峰型4種,其中單峰型和雙峰型降雨總占比均超過65%,雙峰型和多峰型降雨總占比均在50%以上,說明研究區(qū)以單峰型降雨居多,雙峰型降雨是較常出現(xiàn)的降雨類型。

    表1 2016—2018年降雨類型占比統(tǒng)計Table 1 Statistics of percentages of rainfall types from 2016 to 2018

    結(jié)合芝加哥雨型,采用2013年由鄭州市城鄉(xiāng)規(guī)劃局修訂的鄭州市暴雨公式生成不同的單、雙峰型設(shè)計降雨,即:

    (1)

    式中:q為降水強度,L/(s·hm2);P為設(shè)計降雨重現(xiàn)期,a;t為降雨歷時,min。為表征不同的雨型特征,單峰型降雨的雨峰系數(shù)分別取r=0.25和r=0.75,雙峰型降雨的雨峰系數(shù)取r=0.50,計算得到3種雨型、6個重現(xiàn)期、降雨歷時均為120 min的18場設(shè)計降雨的時間-強度-頻率曲線如圖2所示。其中,重現(xiàn)期為1a、5 a、10 a、20 a、50 a、100 a的累計降水量分別為42.9 mm、66.7 mm、77.0 mm、87.2 mm、100.8 mm和111.0 mm。

    (a) r=0.25單峰型降雨

    2 模型構(gòu)建與驗證

    2.1 模型構(gòu)建

    基于MIKE FLOOD平臺集成一維雨水管網(wǎng)模型(MIKE URBAN)和二維地表漫流模型(MIKE 21),構(gòu)建城市洪澇耦合模型。MIKE URBAN是一款用于模擬城市排水管網(wǎng)的專業(yè)模擬軟件,由丹麥水利研究所(DHI)開發(fā),主要包括降雨入滲模塊和管道匯流模塊[15],將其與MIKE 21耦合可進行洪澇的二維淹沒模擬。研究表明,MIKE URBAN的建模效率較高,且基于用戶自定義時間面積曲線的建模效果高于SWMM[16]。現(xiàn)階段MIKE系列模型已廣泛應(yīng)用于城市洪澇的相關(guān)研究中,如:欒慕等[17]通過SWMM-MIKE 11耦合模型評估了管網(wǎng)系統(tǒng)的排水能力,驗證了該模型在城市內(nèi)澇風險評估中的應(yīng)用價值;盧麗等[18]對MIKE FLOOD模型進行率定,驗證了該模型在北京清河流域洪澇模擬中的有效性;張譯心等[19]基于MIKE FLOOD平臺構(gòu)建了城市內(nèi)澇耦合模型,并結(jié)合LID措施對新建城區(qū)防洪排澇情況進行模擬;欒震宇等[20]基于MIKE FLOOD平臺對典型區(qū)域的排澇情景進行模擬和內(nèi)澇風險評估;孔宇等[21]構(gòu)建了SWMM-MIKE 11耦合模型,實現(xiàn)兩者的優(yōu)勢互補,并以該模型為工具推進海綿城市河道建設(shè)。

    將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行處理,完善管道和檢查井的相關(guān)屬性信息,利用ArcGIS合并支路管網(wǎng),保留主干路管網(wǎng),將實際雨水管網(wǎng)概化為管網(wǎng)模型,該管網(wǎng)模型由265個檢查井、270條管道組成,如圖3所示。將DEM地形數(shù)據(jù)根據(jù)研究區(qū)范圍進行裁剪,利用ArcGIS轉(zhuǎn)成ASCII格式的數(shù)據(jù),疊加土地利用數(shù)據(jù),分別構(gòu)建一維雨水管網(wǎng)模型和二維地表漫流模型,在MIKE FLOOD中進行動態(tài)耦合,構(gòu)建城市洪澇耦合模型。

    圖3 研究區(qū)排水管網(wǎng)模型Fig.3 Drainage network model in study area

    2.2 模型驗證

    通過比較模擬結(jié)果和實測結(jié)果的Nash-Sutcliffe系數(shù)(NSE)和相關(guān)性系數(shù)(R)進行校準和驗證。NSE的取值范圍為-∞至1,越接近1,表示模型可信度越高。R是最常用于評價回歸模型優(yōu)劣程度的指標,是反映模型擬合優(yōu)度的重要統(tǒng)計量,在模型評價中,R越接近1,模型可信度越高。

    3 結(jié)果與討論

    3.1 校準與驗證

    3.1.1流量過程校準與驗證

    鑒于研究區(qū)大部分早已開發(fā)完成,其下墊面情況未發(fā)生明顯變化,故選取了2016—2018年的5場歷史暴雨事件對模型進行校準和驗證,結(jié)果見表2。其中,2場用于模型校準,校準結(jié)果中NSE和R均高于0.8;3場用于模型驗證,研究區(qū)出水口流量過程模擬與實測數(shù)據(jù)對比見圖4,NSE均高于0.86,R高于0.9,模擬結(jié)果的峰現(xiàn)時間與實測值誤差均不超過2 h,整體效果較好。

    表2 金水區(qū)南部模型校準和驗證結(jié)果Table 2 Model calibration and verification results in southern part of Jinshui District

    (a) 20160605場次

    3.1.2積水點驗證

    結(jié)合2017年鄭州市防汛辦對全市可能的積水點進行的調(diào)查,并利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)捕獲大量新聞報道的水位,獲得研究區(qū)常見積水點的統(tǒng)計數(shù)據(jù),圖5為常見積水點和模擬結(jié)果的對比圖??梢?,模擬結(jié)果覆蓋了多數(shù)常見的積水點。結(jié)合研究區(qū)的用地類型分布來看,淹沒大多分布在西北以及中部地區(qū),該地區(qū)工商業(yè)用地密集,建筑稠密且地表硬化面積大,不透水率大,匯流速度最快,易產(chǎn)生淹沒;研究區(qū)東北部淹沒較少,該區(qū)域位屬鄭東新區(qū),開發(fā)程度低,建筑稀疏,綠化面積大,相對于其他地區(qū)產(chǎn)生的積水少。以上結(jié)果定性地證明了模型模擬結(jié)果基本符合實際情況。

    圖5 實測與模擬積水情況對比Fig.5 Comparison of actual and simulated waterlogging situation

    3.2 淹沒總量變化分析

    將18場設(shè)計降雨用于模型模擬,對淹沒區(qū)域的淹沒網(wǎng)格、淹沒深度進行統(tǒng)計,疊加計算出不同重現(xiàn)期下各雨型的淹沒總量變化過程(圖6)。雙峰型降雨導致的內(nèi)澇比單峰型降雨更嚴重。對兩個單峰型降雨而言,當重現(xiàn)期低于20 a時,r=0.25的單峰型降雨會產(chǎn)生更多的淹沒量,如降雨重現(xiàn)期為5 a時,r=0.25的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒量峰值達16.266 3 萬m3,比r=0.75時的淹沒量峰值高11.2%。當重現(xiàn)期高于20 a時,r=0.75的單峰型降雨比r=0.25的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒量峰值高,但隨著降水強度增大,雨峰系數(shù)的不同所導致的淹沒量峰值間的差異也在減小,如重現(xiàn)期為100 a時,r=0.75的單峰型降雨比r=0.25的單峰型降雨僅多了0.95%。由此可見,在不同類型的降雨中,雙峰型降雨產(chǎn)生的淹沒量最大,導致的內(nèi)澇風險最高;針對單峰型降雨,當降雨重現(xiàn)期低于20 a時,降雨的雨峰越靠前產(chǎn)生的淹沒情況越嚴重,當降雨重現(xiàn)期高于20 a時,降雨的雨峰越靠后產(chǎn)生的淹沒情況越嚴重,但隨著重現(xiàn)期的增長,不同類型降雨所帶來的淹沒量峰值差異也在不斷減小。

    3.3 內(nèi)澇場景推演

    對18場設(shè)計降雨進行了淹沒場景推演,按照SL 483—2010《洪水風險圖編制導則》對淹沒深度進行等級劃分,共劃分為6個等級:≤0.3 m、>0.3~0.5 m、>0.5~1.0 m、>1.0~2.0 m、>2.0~3.0 m、>3.0 m。

    (a) 1年一遇

    圖7展示了50年一遇的各雨型條件下的最大淹沒風險圖。將典型區(qū)域局部放大,對比分析不同雨型導致的淹沒深度分布的差別,可見,雙峰型降雨導致的淹沒范圍最大,r=0.75的單峰型降雨次之,r=0.25的單峰型降雨導致的淹沒范圍最小。

    為了更直觀地反映不同降雨雨型導致的淹沒面積的差異,表3統(tǒng)計了淹沒面積峰值以及相鄰重現(xiàn)期之間淹沒面積的增長率??梢?,隨著重現(xiàn)期的增加,淹沒面積隨之增大,由于降水強度不斷增大,低洼區(qū)域被洪水覆蓋,隨之建筑物周圍較高區(qū)域也逐漸被洪水淹沒,到100年一遇降雨,除去建筑物覆蓋區(qū)域,基本全部被淹沒,故淹沒面積的增長趨勢逐漸變緩。在相同的降雨重現(xiàn)期下,不同雨型導致的淹沒面積峰值存在一定的差別。其中,雙峰型降雨產(chǎn)生的淹沒面積均高于單峰型降雨。在重現(xiàn)期低于或等于20 a時,r=0.25的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒范圍均大于r= 0.75的單峰型降雨;當重現(xiàn)期高于20 a時,r=0.25的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒范圍低于r=0.75的單峰型降雨。

    3.4 三維淹沒深度分析

    為分析不同降雨情景下相同位置的淹沒深度差異,本文選取100個淹沒單元作為樣本,所對應(yīng)的區(qū)域多為低洼涵洞等地勢較低的易澇區(qū)域,繪制三維空間分布圖(圖8),x軸代表r=0.25的單峰型降雨的淹沒深度d1,y軸代表r=0.75的單峰型降雨的淹沒深度d2,z軸代表r=0.50的雙峰型降雨的淹沒深度d3,3個投影面分別為每兩種雨型的淹沒深度散點圖。

    (a) r=0.25

    表3 不同降雨情景下內(nèi)澇淹沒面積峰值及增長率Table 3 Peak and growth rate of inundation area under different rainfall scenarios

    (a) 1年一遇

    由圖8可見,重現(xiàn)期為1 a的降雨產(chǎn)生的淹沒深度在0~0.5 m之間,且分布位置在中下部較為密集;5年一遇的降雨產(chǎn)生的淹沒深度相對較為分散,處于0.1~0.8 m之間;10年一遇的降雨產(chǎn)生的淹沒深度在0.2~1.2 m之間;20年一遇的降雨產(chǎn)生的淹沒深度在0.3~1.6 m之間,空間分布相比于10年一遇的降雨明顯更向x=y=z直線集中;50年一遇的降雨產(chǎn)生的淹沒深度主要在0.4~1.8 m之間;100年一遇的降雨產(chǎn)生的淹沒深度主要在0.4~1.9 m 之間,空間分布更加集中。由此可見,隨著降雨重現(xiàn)期的增加,淹沒深度所處范圍值增大,從空間分布可見,降水強度越大,3種雨型降雨所產(chǎn)生的淹沒深度差異越小,其空間分布越向x=y=z直線集中。

    不同重現(xiàn)期下,3個投影面所代表的淹沒深度散點圖存在一定的相似性和不同。對于XOZ投影面,散點分布隨著重現(xiàn)期的增大而越向x=z集中,但點主要分布在x=z直線的上方,說明相同的降水強度下,相同位置上r=0.25的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度多數(shù)低于雙峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度。對于YOZ投影面,散點主要分布在y=z直線的上方,說明相同的降水強度下,相同位置上雙峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度多數(shù)高于r=0.75的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度。當重現(xiàn)期為50 a和100 a時,出現(xiàn)多個點重疊的現(xiàn)象,點分布更加密集,可見降水強度過大時,不同雨型導致的最大淹沒深度的差異的確較小。而對于XOY投影面,當重現(xiàn)期低于20 a時,點大多分布在x=y直線的下方,說明重現(xiàn)期較低時,相同位置上r=0.25的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度多數(shù)高于r=0.75的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度;當重現(xiàn)期高于20 a時,點大多分布在x=y直線的上方,說明重現(xiàn)期較高時,相同位置上r=0.25的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度多數(shù)小于r=0.75的單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度,由于重現(xiàn)期較大,點的集中程度更高,兩者差異較小,更接近于x=y直線。結(jié)合淹沒總量峰值可知,兩者的規(guī)律是相似的,說明淹沒越深,淹沒總量越大,兩者成正比關(guān)系。

    4 結(jié) 論

    a.金水區(qū)南部暴雨以單峰型降雨居多,雙峰型降雨次之。

    b.3種雨型的設(shè)計降雨中,雙峰型降雨所產(chǎn)生的淹沒量峰值最大,導致的內(nèi)澇風險最高;針對單峰型降雨,當降雨重現(xiàn)期低于20 a時,降雨的雨峰越靠前,產(chǎn)生的淹沒情況越嚴重,當降雨重現(xiàn)期高于20 a時,雨峰越靠后,產(chǎn)生的淹沒情況越嚴重。隨著重現(xiàn)期的增加,不同類型降雨所導致的淹沒量峰值間的差異在不斷減小。

    c.通過對內(nèi)澇過程進行場景推演,可知3種雨型的設(shè)計降雨所產(chǎn)生的淹沒面積峰值均隨著重現(xiàn)期的增大而增長,增長趨勢逐漸變緩。在相同重現(xiàn)期下,不同雨型的設(shè)計降雨導致的淹沒面積峰值存在差異,其中,雙峰型降雨產(chǎn)生的淹沒面積最大,兩種單峰型降雨間的淹沒面積差異規(guī)律與其淹沒量峰值的變化規(guī)律相同。

    d.選取的100個淹沒單元中,雙峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度絕大部分高于單峰型降雨產(chǎn)生的淹沒深度,2種單峰型降雨的淹沒深度分布根據(jù)重現(xiàn)期的不同存在一定的差異,其分布規(guī)律和淹沒總量峰值的變化規(guī)律相同。

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