密集建筑物對城市洪澇模擬的影響研究

鐘家民，賀嘉琦，鄧鎮(zhèn)業(yè)，周浩瀾，彭 旭

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，廣東 廣州 510642）

0 引 言

中國是一個(gè)自然災(zāi)害頻發(fā)的國家，尤其是洪澇災(zāi)害［1］。隨著城市化水平的逐漸提高，城市的建筑物和人口數(shù)量也在急劇增長，密集建筑物下植被綠地大面積減少，城市下墊面的條件變得單一化，以往流域的下滲草地變成了不透水面，改變了原有的土地覆蓋類型和水文條件，造成了產(chǎn)流量大、匯流速度快，產(chǎn)生了大量的地表積水，增加了城市洪澇的風(fēng)險(xiǎn)［2-5］。城市是一個(gè)地區(qū)人口和經(jīng)濟(jì)的集中地，一旦發(fā)生洪澇災(zāi)害，造成的損失會(huì)比流域的洪水災(zāi)害更加嚴(yán)重，特別是特大暴雨造成的損失更大，影響范圍更廣。2021 年7 月20 日鄭州特大暴雨，累計(jì)平均降水量449 mm，造成大量的人員傷亡和房屋倒塌，給城市帶來了不可估量的損失，可見城市內(nèi)澇已然發(fā)生在人們身邊，并且成為當(dāng)今民眾面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)［6］。

DEM（Digital Elevation Model）是一定范圍內(nèi)規(guī)則格網(wǎng)點(diǎn)的平面坐標(biāo)（X，Y）及其高程（Z）的數(shù)據(jù)集，它主要是描述區(qū)域地貌形態(tài)的空間分布。DSM（Digital Surface Model）是指包含了地表建筑物、橋梁和樹木等高度的地面高程模型。DEM 只包含了地形的高程信息，并未包含其他地表信息，DSM 是在DEM 的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步涵蓋了除地面以外的其他地表信息的高程［7］。在高精度數(shù)據(jù)缺乏的條件下，當(dāng)前洪澇模擬研究大多是以DEM作為水文分析的基礎(chǔ)，如M Muthusamy 等人［7］使用不同分辨率的DEM 數(shù)據(jù)，得出DEM 分辨率在河流與城市區(qū)域的模擬影響的差異性；W Jiang 等人［9］在DEM 分辨率對城市洪水模擬和河流洪水模擬影響研究中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)DEM分辨率大于建筑物寬度和間隙時(shí)，模擬結(jié)果的誤差值會(huì)很大，并建議應(yīng)當(dāng)選擇小于河流寬度的DEM 分辨率。由于數(shù)據(jù)的缺乏，以DSM 作為模型輸入數(shù)據(jù)的研究稍顯不足，網(wǎng)格分辨率的最佳選擇也還處于探索之中。

建筑物在城市中猶如雨后春筍，已有研究中，城市洪澇的原因大部分歸結(jié)于氣候的急劇變化、人為因素的影響［10-12］和城市管網(wǎng)系統(tǒng)存在的現(xiàn)狀問題［13-16］，也有一些學(xué)者做了建筑物與城市洪澇的研究，如V Glenis 等［17］研發(fā)了一種新的洪水分析工具CityCAT 能夠詳細(xì)的表征城市地表特征，如建筑物、道路等，使模型能更逼真的捕捉降雨匯流過程，提高了城市內(nèi)澇模擬的精度；Jinyao Lin 等［18］基于隨機(jī)森林算法，分析了三維建筑物指標(biāo)如建筑物密度、高度等對城市內(nèi)澇的影響；劉勇等［19］此前設(shè)計(jì)了多種模擬情景分析了建筑物在城市洪澇積水中的影響，得到城市建筑物布局能夠減輕城市洪澇災(zāi)害；周浩瀾等［20］通過設(shè)置建筑群算例，分析對比了四種城市建筑物處理的方法。雖然當(dāng)前有眾多關(guān)于建筑物對城市洪澇的影響研究，但以實(shí)際案例對建筑物如何影響城市洪澇模擬進(jìn)行定量分析的研究還存在很大的空缺。

高精度的城市水文模型是剖析城市內(nèi)澇原因的基本前提［21］，基于精細(xì)化城市水文模型對城市洪澇過程的模擬，是緩解城市洪澇的有效途徑［22］，其主要原理是城市水文、水動(dòng)力學(xué)機(jī)理及水文水動(dòng)力耦合模擬［23，24］，構(gòu)建水文水動(dòng)力耦合模型，采用實(shí)測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行參數(shù)率定和驗(yàn)證，進(jìn)而依據(jù)模擬結(jié)果（淹沒水深、流速等），找準(zhǔn)城市內(nèi)澇癥結(jié)所在［25］。

鑒此，依托洪水分析軟件IFMS（Integrated Flood Modeling System），選取廣州市天河區(qū)獵德涌流域作為研究區(qū)域，構(gòu)建城市管網(wǎng)和二維地表耦合模型，選取模擬效果最佳的網(wǎng)格分辨率，定量分析密集建筑物對城市洪澇模擬的影響，探討DEM、DSM 插值網(wǎng)格高程方法的優(yōu)劣性，提高城市洪澇的模擬精度，給城市土地利用合理規(guī)劃提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于廣東省廣州市天河區(qū)獵德涌流域（圖1），總面積為1.43 km2，其中建筑物的面積為0.31 km2，占總研究區(qū)域的21.79%。境內(nèi)東南高，西北低，坡度較為平緩。城市化水平較高，在2019 年城市化水平達(dá)到86.46%，建筑物鱗次櫛比，密度較大。在氣候急劇變化和城市化快速發(fā)展的形勢下，廣州極端暴雨的頻率和強(qiáng)度顯著增加，近10 年平均年降水量多達(dá)2 193.8 mm，近百年雨量增加速度為32.2 mm/10 a，平均每年暴雨日達(dá)31.4 d［26］，雨量多、強(qiáng)度大，多集中于4-9 月，幾乎每年都會(huì)發(fā)生城市內(nèi)澇，據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2016-2020年五年間廣州發(fā)生了19次嚴(yán)重的城市大面積深度積水現(xiàn)象［27］。

1.2 數(shù)據(jù)來源

使用的數(shù)據(jù)包括1 m 分辨率的DEM、1 m 分辨率的DSM、0.1 m分辨率的DOM 均來自于廣州建通測繪地理信息技術(shù)股份有限公司，研究區(qū)管網(wǎng)分布數(shù)據(jù)來源于實(shí)地勘測，土地利用類型數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn/），分辨率為30 m。選取2 場典型暴雨洪水，其中：2017-05-07 場次降雨時(shí)間范圍為2017-05-07 1∶05∶00 至2017-05-07 1∶55∶00，2022-05-12 場次降雨時(shí)間范圍為2022-05-12 08∶10∶00 至2022-05-12 10∶00∶00，降雨數(shù)據(jù)均為5 min時(shí)間步長，來源于廣東省氣象局，其中研究區(qū)2017 年與2022 年管網(wǎng)數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)無區(qū)別。

1.3 方 法

依托洪水分析軟件IFMS，構(gòu)建城市管網(wǎng)和地表二維耦合模型，輸入實(shí)測降雨數(shù)據(jù)作為時(shí)間序列，對其進(jìn)行模型驗(yàn)證，在驗(yàn)證后的模型二維地表板塊，分別對10、20、30、50 m 分辨率的網(wǎng)格進(jìn)行DSM 高程插值，分析建筑物情況不同網(wǎng)格分辨率情況下的洪水淹沒情況，評估在建筑物研究中的最佳網(wǎng)格分辨率，隨之采用模擬精度最高的網(wǎng)格分辨率，分別采用DEM 和DSM 對網(wǎng)格進(jìn)行高程插值。DSM 插值網(wǎng)格高程，能將地表建筑以建筑物塊的方式在模型里顯現(xiàn)建筑物的存在，與DEM插值情況下形成對比情景，輸入同一場次降雨數(shù)據(jù)，對比不同情景下的模擬結(jié)果。

1.3.1 IFMS Urban模型

洪水分析軟件IFMS 是由中國水利水電科學(xué)研究院聯(lián)合多個(gè)高校自主研發(fā)的，包含一維河網(wǎng)模型、城市管網(wǎng)模型和二維地表水動(dòng)力學(xué)模型［28］，并自帶生成非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格模塊Mesh2D。IFMS Urban 板塊包含一維城市管網(wǎng)模型和二維地表水動(dòng)力學(xué)模型，可構(gòu)建水文水動(dòng)力學(xué)耦合模型，專門用于城市洪水模擬。經(jīng)過多年的發(fā)展，該模型能夠?qū)崿F(xiàn)模擬洪水在地表與管網(wǎng)之間的交互過程，IFMS Urban 軟件的實(shí)用性和可靠性在洪水風(fēng)險(xiǎn)圖編制和城市洪澇模擬等較多領(lǐng)域得到了驗(yàn)證［29，30］。

1.3.2 城市管網(wǎng)模型

城市管網(wǎng)模型以SWMM 計(jì)算原理為核心，通過求解一維圣維南方程組來計(jì)算管道中的流量變化，根據(jù)不同的簡化情況提供了3 種計(jì)算方案，即運(yùn)動(dòng)波、動(dòng)力波、恒定流。一維圣維南方程組含有連續(xù)性方程和動(dòng)量方程。

連續(xù)性方程：

式中：Q為流量，m3/s；A為過水?dāng)嗝婷娣e，m2；t為時(shí)間，s；x為距離，m。

動(dòng)量方程：

式中：H為水深，m；g為重力加速度，取9.8 m/s2；Sf為摩阻坡度。

1.3.3 二維地表水動(dòng)力學(xué)模型

二維地表水動(dòng)力學(xué)模型用有限體積法求解二維淺水方程。二維地表水動(dòng)力模型采用Godunov 型格式進(jìn)行數(shù)值離散，用Roe 格式對Riemann 問題進(jìn)行求解，重力源項(xiàng)采用特征分級(jí)離散，保證模型的守恒性，阻力源項(xiàng)采用隱式離散提高模型的穩(wěn)定性，采用MUSCL空間重構(gòu)和預(yù)測矯正法使得模型具有時(shí)間和空間二階精度，能夠適應(yīng)復(fù)雜地形，水面間斷也可計(jì)算，還能捕捉激波［29，31］。

二維淺水方程：

式中：h為水深；u為x方向的流速；v為y方向的流速；Sx，Sy為源項(xiàng)，表達(dá)式為：

式中：pa為水面大氣壓力；zb為河床底高程；cx、cy為地轉(zhuǎn)科氏力。τax、τay為風(fēng)載的作用力，表達(dá)式為：

式中：ρa(bǔ)為空氣密度；?ax、?ay為水面以上10 m 處的風(fēng)速；CDs為拖曳系數(shù)。

1.3.4 模型構(gòu)建

研究區(qū)內(nèi)排水系統(tǒng)共有549 根管道、580 個(gè)連接節(jié)點(diǎn)、12 個(gè)排放口，排水管網(wǎng)分布現(xiàn)狀（圖1）。借助ArcGIS 分析工具里的鄰域分析根據(jù)580 個(gè)連接節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建泰森多邊形，然后根據(jù)管網(wǎng)流向等進(jìn)行人工微調(diào)完成子匯水區(qū)的劃分，共劃分子匯水區(qū)580 個(gè)，其中面積最小為40 m2，面積最大為17 250 m2。坡度在ArcGIS 里進(jìn)行坡度分析得到，特征寬度采用子匯水區(qū)面積除以最長匯水線得到。下滲參數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值和土地利用確定，最大下滲速率取76.2 mm/h，最小下滲速率為3.81 mm/h，衰減常數(shù)為2.65 /h，不滲透性粗糙系數(shù)N值為0.012，滲透性粗糙系數(shù)N值為0.25，不滲透性洼地蓄水為2 mm，滲透性洼地蓄水為6 mm，見表1。

表1 參數(shù)屬性Tab.1 Parameter attribute

采用IFMS 自帶的網(wǎng)格剖分軟件Mesh2D 將網(wǎng)格剖分分辨率為10、20、30、50 m 的網(wǎng)格，用DSM 網(wǎng)格高程插值，輸入2017-05-07場次降雨數(shù)據(jù)，對比不同網(wǎng)格分辨率的模擬結(jié)果；再將最佳分辨率的網(wǎng)格用DEM 插值，高程分布見圖2。二維網(wǎng)格不同下墊面類型的糙率參考以往研究成果［32，33］取值，見表1。

圖2 DEM插值和DSM插值下網(wǎng)格高程Fig.2 Grid elevation under DEM interpolation and DSM interpolation

從圖2 可以很清楚的看到，在DSM 插值下，建筑物的高度被賦值到網(wǎng)格高程，用建筑物塊的方式刻畫了建筑物。

1.4 模型驗(yàn)證

選取2022-05-12場次降雨的5 min間隔雨量作為模型輸入時(shí)間序列，降雨時(shí)間從2022-05-12 08∶10∶00 至2022-05-12 10∶00∶00，時(shí)長為110 min。

根據(jù)實(shí)測內(nèi)澇情況淹沒水深與采用DSM 插值模擬結(jié)果對照，采用納西效率系數(shù)RNS指標(biāo)作為模擬效果評價(jià)指標(biāo)。RNS需大于0.55。

式中：qobsi為第i個(gè)觀測值為第i個(gè)模擬值；N為觀測值數(shù)目；為觀測值均值。

選取東莞莊路、粵墾路兩個(gè)積水點(diǎn)的實(shí)測水深與模擬結(jié)果進(jìn)行對比，模擬結(jié)果誤差統(tǒng)計(jì)見表2，根據(jù)計(jì)算RNS可得，東莞莊路RNS=0.82，粵墾路RNS=0.78，均大于0.55，表明該模型的模擬精度較好。

表2 模擬結(jié)果誤差統(tǒng)計(jì)Tab.2 Error statistics of simulation results

2 結(jié)果分析

2.1 不同網(wǎng)格分辨率對城市洪澇模擬的影響

使用DSM 插值不同分辨率的網(wǎng)格得到的最大淹沒水深及其空間分布情況見圖3。圖4 統(tǒng)計(jì)了研究區(qū)內(nèi)建筑物寬度。由圖3可知，最大淹沒水深隨著網(wǎng)格分辨率的增大而增大，網(wǎng)格分辨率從10 m 增大到50 m，最大淹沒水深從6.55 m 增大到6.92 m，洪水深度分布逐漸從小到大轉(zhuǎn)移，淹沒面積從0.095 km2增加到0.172 km2，表明隨著網(wǎng)格分辨率的增大，加大了淹沒水深，擴(kuò)大了淹沒范圍，過度的預(yù)測了洪水淹沒情況。當(dāng)使用較大分辨率的網(wǎng)格時(shí)，網(wǎng)格的大小超過了建筑物的寬度，可能出現(xiàn)幾個(gè)不同高度的建筑物出現(xiàn)在同一個(gè)網(wǎng)格而顯示同樣的高程的現(xiàn)象，甚至出現(xiàn)建筑物和旁邊的空地以同樣的高度出現(xiàn)在一個(gè)網(wǎng)格的情況，地表特征會(huì)逐漸被弱化，從而影響城市洪澇模擬的精度。從建筑物的寬度數(shù)據(jù)（圖4）可知，建筑物寬度主要在5～15 m之間，網(wǎng)格分辨率的大小應(yīng)取10 m最為合適。

圖3 洪水深度分布Fig.3 Distribution of flood depth

圖4 建筑物寬度Fig.4 Building width

2.2 密集建筑物對城市洪澇的影響分析

2.2.1 最大淹沒水深結(jié)果分析

分別采用DEM 插值網(wǎng)格高程和DSM 插值網(wǎng)格高程模擬結(jié)果的最大淹沒水深情況見圖5。結(jié)果表明，兩種不同方式高程插值情況的淹沒區(qū)域大致相似，基本集中于中部低高程區(qū)域和無建筑區(qū)域，在DSM 插值情況其他區(qū)域也有一些零散分布。DEM 插值下有明顯淹沒水深淹沒區(qū)域占比為15.46%，地表最大累計(jì)積水量為235.5 m3，淹沒水深最大值為2.93 m；DSM 插值下的淹沒區(qū)域占比為6.67%，地表最大累計(jì)積水量為224.9 m3，淹沒水深最大值為6.55 m。相對DEM 插值情況，DSM 插值情況淹沒范圍明顯縮小，沒有造成大面積的地表積水，地表最大積水量變少了，最大淹沒水深明顯增大，有一些超過1 m 的增幅，造成此現(xiàn)象原因是密集建筑物使得所在區(qū)域的降雨基本都落在建筑物屋頂，當(dāng)前建筑物一般都有屋頂排水系統(tǒng)，加快了雨水匯流時(shí)間，大量的降雨迅速的通過屋頂排水系統(tǒng)而匯流至排水管網(wǎng)，導(dǎo)致管網(wǎng)排水能力不足，通過排水篦等溢流至地表而造成深度積水。

圖5 DEM插值和DSM插值下淹沒水深Fig.5 Submerged water depth under interpolated by DEM and DSM

2.2.2 最大流速結(jié)果分析

分別采用DEM 插值網(wǎng)格高程和DSM 插值網(wǎng)格高程模擬結(jié)果的最大流速情況見圖6?？梢钥闯?，在DEM 插值情況下，存在流速的面積為0.23 km2，最大流速為3.39 m/s，平均流速為0.48 m/s；在DSM 插值情況下，存在流速的面積為0.10 km2，最大流速為3.98 m/s，平均流速為0.32 m/s。相對DEM 插值情況，DSM 插值情況下存在流速的范圍要比DEM 插值的范圍小很多，流速面積從0.23 km2減少到0.10 km2，可見密集建筑物情況下，雖然局部流速變大了，但平均流速卻變小，也縮小了積水流動(dòng)范圍，表明密集建筑物能夠很好的阻斷地表積水流動(dòng)，不會(huì)造成大范圍的地表水流動(dòng)，從而出現(xiàn)“城市看河”現(xiàn)象，是由于DSM 包含建筑物的高度，用DSM 插值網(wǎng)格高程，使得建筑物所在的網(wǎng)格高程遠(yuǎn)大于周圍網(wǎng)格，從而阻斷了積水的流動(dòng)。

圖6 DEM插值和DSM插值下流速Fig.6 Flow velocity under interpolated by DEM and DSM

2.2.3 積水點(diǎn)淹沒過程分析

為進(jìn)一步分析建筑物對城市內(nèi)澇的影響，選取3 個(gè)典型積水點(diǎn)，天澤中學(xué)、東莞莊路、粵墾路積水點(diǎn)，建筑物密度（基底是以積水點(diǎn)為中心的正方形，面積為10 000 m2）見表3、3 個(gè)積水點(diǎn)的淹沒水深過程線見圖7。

表3 建筑物密度情況Tab.3 Building Density

圖7 積水點(diǎn)淹沒水深變化Fig.7 Process of water depth at node

從淹沒水深過程線可知，天澤中學(xué)DEM情況下在22 min開始出現(xiàn)淹沒水深，55 min 時(shí)最大淹沒水深達(dá)到峰值為1.58 m，DSM 情況下在整個(gè)降雨過程都只有很小的淹沒的水深，相對DEM 情況的水深基本可以忽略不計(jì)，最大淹沒水深為0.04 m。天澤中學(xué)周圍的建筑物較為稀疏，密度僅為12.39%，降落在地表的積水很快匯流至排水管網(wǎng)，而少量降落在屋頂?shù)挠晁ㄟ^屋頂直排入排水管網(wǎng)，排水管網(wǎng)充滿度未達(dá)到1，所以在DSM情況下基本不會(huì)出現(xiàn)地表淹沒情況。

東莞莊路DEM 情況下在5 min 開始出現(xiàn)地表積水，水深較小，直到40 min 后才開始被迅速淹沒，在55 min 時(shí)最大淹沒水深為0.84 m，DSM 情況下前期保持著與DEM 一樣的淹沒過程，40 min后也延續(xù)前沒情況，較前期增幅很小，55 min時(shí)最大淹沒水深為0.05 m。東莞莊路建筑物密度較小，為28.23%，少量降落在屋頂?shù)挠晁苯訁R流至排水管網(wǎng)，排水管網(wǎng)承載能力足以接納少量的雨水，所以不會(huì)產(chǎn)生溢流，不能形成地表積水。

粵墾路在32 min 前DEM 和DSM 情況下大致一樣只出現(xiàn)少量積水，從32 min 開始，DSM 情況下在短短23 min 里開始出現(xiàn)大量的積水，最大淹沒水深達(dá)到1.78 m，而DEM 仍然保持前期增速，最大淹沒水深為0.20 m?；泬贩e水點(diǎn)周圍建筑物數(shù)量繁多，建筑物密度達(dá)到53.65%，建筑物屋頂接收了大部分降雨，而這些降雨都通過屋頂排水系統(tǒng)直接匯流至排水管網(wǎng)，加快了匯流速度，縮短了匯流時(shí)間，大量的雨水迅速充滿管網(wǎng)，此時(shí)排水管網(wǎng)的承載能力不足以致溢流，而這些溢流至地表的水量由于建筑物的存在并不能往四周流動(dòng)，所以都積聚在溢流節(jié)點(diǎn)周圍，造成過大的淹沒水深，引發(fā)嚴(yán)重的城市內(nèi)澇。

從模擬結(jié)果可知，天澤中學(xué)旁和東莞莊路DSM 插值情況下的淹沒水深相對DEM 插值情況下小很多，而粵墾路DSM 插值情況下淹沒水深比DEM插值情況下要大很多，表明建筑物的密度對城市內(nèi)澇的影響存在很大的差異，密集建筑物匯集的大量雨水使得排水管網(wǎng)承載能力不足，加大積水深度，加劇城市洪澇；而少量的建筑物在排水管網(wǎng)承載能力足夠時(shí)，能夠減小最大淹沒水深。

2.3 DEM和DSM插值方法對比分析

從最大淹沒水深（圖5）和最大流速（圖6）可以得知，DEM和DSM 插值的洪澇情況存在很大的差異。DEM 情況下造成了大范圍面積的地表積水，積水也能在周圍流動(dòng)，而DSM 情況與之截然相反，僅在小范圍局部區(qū)域造成深度積水，更加符合當(dāng)前城市洪澇情況。因?yàn)镈SM 包含地表建筑物等信息高程，而DEM 只包含地面高程信息，相對于DEM，采用DSM 用以顯現(xiàn)建筑物的存在，能反映當(dāng)下城市密集建筑物的狀況，更真實(shí)的提供地表信息，將建筑物高度輸入模型，使得產(chǎn)匯流過程更貼合實(shí)際情況，從而提升模擬精度。

3 結(jié) 論

基于IFMS 軟件，以廣州市天河區(qū)獵德涌流域?yàn)槔?，?gòu)建城市管網(wǎng)與二維地表耦合模型，采用DSM 插值對比了10、20、30、50 m 四種網(wǎng)格分辨率的淹沒情況；分別用DEM 和DSM 插值網(wǎng)格，通過對最大淹沒水深分析、最大流速分析和積水點(diǎn)淹沒過程分析，探討密集建筑物對城市洪澇模擬的影響和DEM 與DSM插值情況的差異性。結(jié)論如下：

（1）當(dāng)網(wǎng)格分辨率從10 m 增加到50 m 時(shí)，最大淹沒水深從6.55 m 增大到6.92 m，淹沒面積從0.095 km2增大到0.172 km2，模擬結(jié)果與實(shí)際偏差較大，增大了模擬誤差。基于對建筑物寬度的統(tǒng)計(jì)，在65%的建筑物寬度在5～15 m 之間時(shí)，網(wǎng)格分辨率建議選取為10 m。

（2）建筑物的密度對城市洪澇的影響差異很大，建筑物密度在53.65%時(shí)，會(huì)加大洪澇深度，引發(fā)了更深的地表積水，且阻礙地表積水的擴(kuò)散，造成了小范圍積水成淵的現(xiàn)象，增大了城市洪澇的風(fēng)險(xiǎn)。與之相反，建筑物密度在12.33%、28.23%時(shí)，使雨水淹沒深度變小。

（3）相對于DEM 來說，DSM 包含更多的地表信息，特別是當(dāng)前城市密集建筑物的高度，能夠?qū)⒌乇砬闆r表現(xiàn)的更加逼真，更真實(shí)的模擬產(chǎn)匯流過程，提高城市洪澇模擬的精度，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，更加精細(xì)化數(shù)據(jù)獲取已不再那么困難，但會(huì)提高研究成本。

隨著城市化水平的穩(wěn)步提高，未來建筑物所占的面積、密度會(huì)越來越大，本文只是單獨(dú)考慮了建筑物高度對城市洪澇的影響，在以后的研究中，可以從建筑物屋頂?shù)脚潘芫W(wǎng)的匯流過程細(xì)致的分析建筑物是如何影響城市水文響應(yīng)。