基于GAST-SWMM模型的西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害模擬及風(fēng)險評估

張文晴,侯精明,王漢崗,王 晨,陸品品,徐 輝

(1.西安理工大學(xué)西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點實驗室,陜西 西安 710048;2.珠江水利委員會珠江水利科學(xué)研究院,廣東 廣州 510611;3.中規(guī)院(北京)規(guī)劃設(shè)計有限公司,北京 100044;4.陜西渭河生態(tài)集團有限公司,陜西 西安 710068)

中國經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展使得中國城市化進程的發(fā)展愈發(fā)快速,快速發(fā)展的城市化進程在推動中國人口、經(jīng)濟、教育、醫(yī)療等基礎(chǔ)民生問題穩(wěn)步前行的同時,也給城市的安全管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在城市的安全管理問題中,當(dāng)屬自然災(zāi)害給城市造成的危害及影響最為持久和龐大。而在自然災(zāi)害事件中又以城市內(nèi)澇災(zāi)害最為頻發(fā),給城市居民造成的人員及經(jīng)濟財產(chǎn)損失最為嚴(yán)重[1]。如2016年西安的“7·24”特大暴雨事件、2020年廣州的“5·22”特大暴雨事件、2021年鄭州的“7·20”特大暴雨事件均導(dǎo)致當(dāng)?shù)匕l(fā)生了嚴(yán)重的內(nèi)澇,并產(chǎn)生了巨大的人員及財產(chǎn)損失,對社會造成了較為嚴(yán)重的負面影響。

因此,為使得城市在較為安全環(huán)境中逐步發(fā)展,需要采取相應(yīng)措施,降低城市內(nèi)澇災(zāi)害造成的影響。城市的防澇措施主要可分為工程措施與非工程措施。常見的工程措施主要通過建設(shè)相關(guān)的實體工程設(shè)施,通過排除或暫存的方式減少地表積水,如雨水管道、調(diào)蓄設(shè)施、抽水泵站等;常見的非工程措施主要通過預(yù)測、評估或方案優(yōu)選的方式,指導(dǎo)工程措施的建設(shè)與高危區(qū)域的有效規(guī)避,如內(nèi)澇風(fēng)險評估、內(nèi)澇預(yù)報預(yù)警、防澇物資的應(yīng)急調(diào)度等。通過工程措施的建設(shè)可以使得城市的內(nèi)澇問題被有效地解決,但針對特大暴雨仍然無法做到徹底的根治。因此,為使城市內(nèi)澇問題盡可能被徹底地治理,需要采取工程措施措施與非工程措施協(xié)同治理的內(nèi)澇防治方法。

城市內(nèi)澇災(zāi)害模擬與風(fēng)險評估是城市防澇體系非工程措施中重要的手段之一,有效地對城市內(nèi)澇災(zāi)害進行模擬和評估可以指導(dǎo)防澇非工程措施的建設(shè),并且在災(zāi)害來臨之前對高風(fēng)險區(qū)進行合理的規(guī)避,減少城市內(nèi)澇災(zāi)害帶來的經(jīng)濟財產(chǎn)損失甚至人員傷亡?；诖祟惙椒?朱穎蕾等[2]通過構(gòu)建MIKE21和MIKE Urban耦合模型評估了調(diào)蓄設(shè)施及強排泵站的效果,對岳陽市地下管網(wǎng)與地表漫流狀況進行了模擬,得到不同暴雨場景下岳陽市內(nèi)澇特征,為湖區(qū)平原城市內(nèi)澇防治提供了工作參考。吳彥成等[3]基于InfoWorks ICM模型建立了區(qū)一維、二維耦合水動力學(xué)模型,評估了陜西省咸陽市主城區(qū)的排水系統(tǒng)能力和內(nèi)澇風(fēng)險。劉力丹等[4]利用層次分析法、模糊綜合評價法構(gòu)建洪澇災(zāi)害評估模型,根據(jù)“7·20”鄭州特大暴雨24 h降雨量、河南省年平均降雨量、河網(wǎng)分布、高程相對標(biāo)準(zhǔn)差、絕對高程等5個指標(biāo)評估了鄭州“7·20”鄭州特大暴雨的內(nèi)澇風(fēng)險。Roland 等[5]基于 MIKE FLOOD 模型對澳大利亞墨爾本市某區(qū)域在不同城市發(fā)展水平和氣候變化情景下進行洪澇風(fēng)險評估。

上述研究中,或直接采用模型模擬結(jié)果對內(nèi)澇風(fēng)險進行評估,或在構(gòu)建的城市內(nèi)澇災(zāi)害指標(biāo)體系中未考慮水深及流速等重要的水力要素,因此得到的城市內(nèi)澇風(fēng)險評估結(jié)果均無法滿足較為精細的評估結(jié)果要求。為解決更精細化的評估結(jié)果要求,部分學(xué)者開始將模型的模擬結(jié)果作為綜合城市內(nèi)澇風(fēng)險評估中的重要指標(biāo)再結(jié)合其他關(guān)注要素,更加綜合、精細化地評估城市的內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險。如黃國如等[6]以危險性-易損性為風(fēng)險評估框架,模型模擬結(jié)果中的淹沒水深、淹沒歷時作為部分指標(biāo)構(gòu)建了城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險多指標(biāo)評估體系,評估了廣州東濠涌流域的內(nèi)澇風(fēng)險。馮文強等[7]以模型模擬結(jié)果中的最大深度、積水時間、最大流速結(jié)合其他指標(biāo)評估了海口市海甸島的城市內(nèi)澇風(fēng)險。該系列城市內(nèi)澇風(fēng)險評估方法中將模型模擬結(jié)果與多指標(biāo)評估體系進行了有效的結(jié)合,可以更加精細、綜合地得到研究區(qū)域城市內(nèi)澇風(fēng)險的空間區(qū)域劃分。然而在該系列指標(biāo)體系的構(gòu)建中,對于指標(biāo)性質(zhì)的劃分,即風(fēng)險評估框架的確定,多沿襲了風(fēng)險管理學(xué)科的評估框架,該評估框架雖然能從表象到根本闡述風(fēng)險發(fā)生的機理,但無法直觀地表示城市內(nèi)澇現(xiàn)象的特征。

因此為有效遏制西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害的發(fā)展,本研究基于GAST-SWMM模型構(gòu)建西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害模型,模擬不同降雨場景下城市的內(nèi)澇過程,以模型模擬的相關(guān)水力要素為基礎(chǔ),再結(jié)合其他信息源,構(gòu)建多指標(biāo)城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估體系,多方位評估西安市中心城區(qū)的內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險,研究結(jié)果可以為城市內(nèi)澇災(zāi)害防治提供科學(xué)合理的技術(shù)方案。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

本文研究區(qū)域位于陜西省西安市雁塔區(qū),屬于西安市的中心區(qū)域,區(qū)域總面積為29.46 km2,研究區(qū)域內(nèi)建筑分布密集,土地利用類型復(fù)雜,路網(wǎng)分布交錯縱橫,地形高程劇烈起伏,城市化特征較為明顯。2016年7月24日,該區(qū)域遭遇特大暴雨,降雨量重現(xiàn)期超過50年一遇造成小寨十字路口及周邊多個街道發(fā)生嚴(yán)重內(nèi)澇,造成了較大的社會影響和經(jīng)濟損失。因此,選用該區(qū)域進行城市內(nèi)澇災(zāi)害模擬及風(fēng)險評估代表性較為顯著。

1.2 研究方法

1.2.1基于GAST-SWMM模型的城市雨洪過程模擬方法

本研究選用GAST(GPU Accelerated Surface Water Flow and Transport Model)-SWMM(Storm Water Management Model)對城市雨洪過程進行模擬。GAST模型通過求解二維淺水方程方式較為準(zhǔn)確地得到地表雨水的匯流演進過程,模型通過均勻結(jié)構(gòu)網(wǎng)格劃分計算域,區(qū)域進行網(wǎng)格化離散時,為盡可能提升計算精度,采用Godunov格式的有限體積法進行空間離散。并采用HLLC近似黎曼求解器處理計算單元界面上質(zhì)量通量與動量通量的急變流與非連續(xù)問題,對于水動力模型常見的在干濕邊界處的負水深問題,通過靜水重構(gòu)的方法將容易失穩(wěn)的二階格式在水深低于或流速高于一定值時轉(zhuǎn)換為穩(wěn)定的一階計算格式,以此保證模型計算時的穩(wěn)定性。摩阻源項使用改進的分裂點隱式法來提高計算穩(wěn)定性,采用二階顯式 Runge Kutta 方法來保證時間積分的二階精度,同時引入圖形處理器(GPU)加速計算技術(shù),在保證計算精度的同時下大幅提升計算效率[8]。

本研究中對管道水力特征的模擬計算以二維地表GAST模型為基礎(chǔ),在Visual Studio 2013 平臺上,通過調(diào)用SWMM 模型動態(tài)鏈接庫(dll 文件)的形式實現(xiàn)對一維管網(wǎng)的模擬計算。由于地表與地下管網(wǎng)之間的水量交換過程較為復(fù)雜,為獲得較為準(zhǔn)確的管道水力計算結(jié)果,在模型耦合計算時,一維排水管網(wǎng)的匯流演算方法選用動力波法。運動波法通過求解連續(xù)方程的動量方程得到管網(wǎng)的水力特征,數(shù)值離散方法采用有限差分法。

GAST模型的地表模塊與SWMM模型的管網(wǎng)模塊通過雨水井交換水量,因此耦合方式主要涉及垂向耦合。根據(jù)實際情況,地表與雨水井的水量交換主要可分為涉及3種情形與2種計算方式。當(dāng)節(jié)點水深高于地表水深時,產(chǎn)生節(jié)點溢流,此時通過孔流公式計算地表-節(jié)點交換的水量;當(dāng)節(jié)點水位小于地表水深但大于地表高程,此時地表水量在水頭作用下進入管網(wǎng),亦采用孔流公式;當(dāng)節(jié)點水深低于地表水深時,產(chǎn)生地表回流,此時通過堰流公式計算地表-節(jié)點交換的水量。堰流與孔流的主要計算公式見式(1)、(2):

(1)

式中Qin——地表水匯入管網(wǎng)的流量,m3/s;cw——堰流系數(shù);Ci——雨水井入口的周長,m;h——地表水位高程與節(jié)點水位高程的差值,m。

(2)

式中Qout——從雨水井溢流至地表的溢流流量,m3/s;co——孔流系數(shù);Ai——雨水井入口截面面積,m2。

1.2.2基于多源融合信息的城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估方法

基于多源融合信息的城市內(nèi)澇風(fēng)險評估主要可分為以下步驟:①城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系的確定;②城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)權(quán)重的確定;③城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)風(fēng)險等級的劃分;④多源信息的融合。

a)城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系的確定。為較為綜合、全面地評估城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險,采用多層級的指標(biāo)梯度結(jié)構(gòu)模型來對不同指標(biāo)進行詳細分類描述,方便對風(fēng)險評估結(jié)果的中高風(fēng)險區(qū)域進行溯因分析,準(zhǔn)確得到內(nèi)澇致災(zāi)的主要因子。城市內(nèi)澇災(zāi)害多層次指標(biāo)梯度結(jié)構(gòu)模型見圖2,一般根據(jù)各層級的因子性質(zhì)分為目標(biāo)層、決策層、指標(biāo)層。

b)城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)權(quán)重的確定。本研究中通過層次分析法得到城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估體系中各層級指標(biāo)的權(quán)重。層次分析法(AHP)是美國運籌學(xué)家T.L.Saaty于20世紀(jì)70年代初,提出的一種基于層次梯度結(jié)構(gòu)的權(quán)重決策分析方法。該方法不需要指標(biāo)因子的樣本數(shù)據(jù),僅需決策者熟悉各指標(biāo)因子之間的相對重要性倍比即可展開評估。AHP法確定評價指標(biāo)權(quán)重的步驟如下[9]:①建立指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)模型;②構(gòu)造基于1—9標(biāo)度法的兩兩判斷矩陣,各兩眾元素間的相對重要性程度進行量化;③計算指標(biāo)主觀權(quán)重;④對一致性進行檢驗。

c)城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)風(fēng)險等級的劃分。本研究中將指標(biāo)的風(fēng)險度定為1、2、3、4共四級,數(shù)值越大表示風(fēng)險程度越高。對于城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)風(fēng)險程度的劃分方法,可根據(jù)本文所構(gòu)建指標(biāo)的性質(zhì)分為3種類型:①風(fēng)險等級劃分已有明確界定標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo);②指標(biāo)樣本數(shù)較少可以依據(jù)實際情況推理分析出合適風(fēng)險等級的指標(biāo);③無明確風(fēng)險等級界定方法且樣本數(shù)較多的指標(biāo)。指標(biāo)樣本數(shù)復(fù)雜需要對樣本采用相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法后才能合理劃分風(fēng)險等級的指標(biāo)。對于第三類無明確風(fēng)險等級界定方法且樣本數(shù)較多的指標(biāo),該類指標(biāo)由于樣本數(shù)量較多,無法通過簡單的實例推理分析得到準(zhǔn)確的風(fēng)險等級劃分,因此對此類指標(biāo)通過采用相關(guān)數(shù)據(jù)分析的方法得到指標(biāo)的風(fēng)險等級劃分。

d)多源信息的融合。本研究中城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)融合方法采用線性加權(quán)綜合評價方法。采用線性加權(quán)綜合評價法作為綜合評價模型,可以對多個系統(tǒng)指標(biāo)進行綜合評價。線性加權(quán)法評估的指標(biāo)體系應(yīng)具有指標(biāo)間的信息相互獨立的特點,若指標(biāo)間的信息不完全獨立則會導(dǎo)致各指標(biāo)間的信息重復(fù),使得評價結(jié)果無法客觀地反映實際情況。線性加權(quán)函數(shù)見式(3):

(3)

式中wj——第j個指標(biāo)的權(quán)重;xj——第j個指標(biāo)的風(fēng)險值。

1.3 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

1.3.1城市內(nèi)澇模型構(gòu)建

本研究采用GAST-SWMM模型模擬研究區(qū)域的內(nèi)澇過程,模型所需的基本輸入數(shù)據(jù)主要包括:降雨數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、土地利用類型數(shù)據(jù)、管網(wǎng)數(shù)據(jù)、下滲及其他相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)。

降雨數(shù)據(jù)主要包括實測降雨數(shù)據(jù)和設(shè)計降雨數(shù)據(jù)。實測降雨數(shù)據(jù)用于模型驗證及參數(shù)校準(zhǔn),選取西安市2016年6月23日的場次降雨[10],該場次降雨總時長為505 min,總降雨量達25.6 mm,屬于大雨級別的降雨量,詳細降雨過程見圖3。

設(shè)計降雨數(shù)據(jù)用于評估不同設(shè)計降雨情景下研究區(qū)域的內(nèi)澇情況。芝加哥降雨數(shù)據(jù)由其數(shù)據(jù)的易獲性和作用于雨洪內(nèi)澇效果評估的準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)的精確性,已在相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)獲得了廣泛應(yīng)用。因此設(shè)計降雨數(shù)據(jù)采用具有西安市當(dāng)?shù)靥卣鹘涤陞?shù)的芝加哥降雨數(shù)據(jù)[11],暴雨強度公式見式(4)。為較為詳細地模擬西安市中心城區(qū)的內(nèi)澇過程及評估內(nèi)澇風(fēng)險,選取5、10、30、50、100 a的芝加哥降雨數(shù)據(jù)作為主要的設(shè)計降雨數(shù)據(jù),見圖4。

(4)

地形數(shù)據(jù)采用無人機航測技術(shù)對研究區(qū)的地形高程進行巡航測算,通過GIS技術(shù)處理無人機測算結(jié)果,并按實際情況修正明顯的地形誤差后,得到輸入的矩形網(wǎng)格精度為4 m 的DEM(digital elevation model)數(shù)據(jù),研究區(qū)域地形高程模型見圖5。

土地利用數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)域高清的衛(wèi)星影像圖,通過ENVI軟件采用極大似然法將衛(wèi)星影像圖的不同色塊進行分類,在最終將研究區(qū)域劃分房屋、綜合透水區(qū)、綠地、裸土、道路,共5種不同的土地利用類型。研究區(qū)域土地利用類型見圖6。

本研究的管網(wǎng)數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)域內(nèi)雨水管網(wǎng)的設(shè)計圖紙,通過對設(shè)計資料進行合理處理,最終將研究區(qū)域管網(wǎng)概化成410段雨水管道、557個雨水井及3個排水口。因?qū)嶋H資料有限,并且城市管網(wǎng)非本文的主要研究對象,因此假設(shè)研究區(qū)域內(nèi)管道屬于無淤堵和損壞的健康狀態(tài),由此設(shè)研究區(qū)域內(nèi)管道的曼寧系數(shù)為0.017,節(jié)點和排口的高程信息,管道的長度,按照設(shè)計圖紙構(gòu)建,最終得到管網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)見圖7。

本研究采用霍頓模型來表征各土地利用的在各場次降雨場景下的下滲過程?；纛D入滲模型因其參數(shù)具有廣泛的靈活性,一般能與實際觀測資料配合較好,故被廣泛采用。本研究中城市內(nèi)澇過程的模擬僅涉及短歷時降雨,因此為提升計算精度的同時簡化計算,降雨下滲過程不考慮各土地利用類型下滲能力的恢復(fù)。霍頓入滲模型具體見式(5):

f=fc+(f0-fc)e-kt

(5)

式中f——入滲率,mm/min;fc——穩(wěn)定入滲率,mm/min;f0——初始入滲率,mm/min;t——時間,min;k——與土壤特性有關(guān)的入滲衰減指數(shù)。

用二維淺水方程中的摩阻項表征水體在不同土地利用類型受到摩擦阻力后的流動狀態(tài),因此模型的構(gòu)建還需要每種土地利用類型的霍頓下滲參數(shù)及曼寧系數(shù)。每種類型的土地利用的下滲參數(shù)及曼寧系數(shù)首先參考相關(guān)文獻及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范[11],得到參數(shù)的大致取值范圍,再根據(jù)實測資料在范圍之內(nèi)選取相關(guān)參數(shù),經(jīng)過反復(fù)調(diào)整后,取模擬結(jié)果與實測結(jié)果誤差最小的參數(shù)組合,即為本文選取的下滲及曼寧參數(shù)。

1.3.2城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系構(gòu)建

為合理分析內(nèi)澇致災(zāi)的主要因子,本研究以自然因子-社會因子為評估框架、建立城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險指標(biāo)評估體系。自然因子是指在直接或間接作用下導(dǎo)致城市內(nèi)澇發(fā)生且進一步加劇影響范圍及損失的自然因素和城市內(nèi)澇過程的相關(guān)水力特征因子,該類指標(biāo)能直接體現(xiàn)出城市的本底特征,具有強烈的自然屬性;社會因子是指由人類活動引起的自然事物的定性改變或者某些特定的事物根據(jù)人類的主觀意識具有了特殊的含義及重要性程度的相關(guān)指標(biāo)。該類指標(biāo)在發(fā)生城市內(nèi)澇積水現(xiàn)象時,相較于其他的內(nèi)澇承災(zāi)體,其積澇帶來的影響更大,在空間范圍內(nèi)更加需要受到關(guān)注。該類指標(biāo)主要由對人的生產(chǎn)生活產(chǎn)生影響較大的因素中篩選而出,因此具有較強的社會屬性。西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系見圖8。

根據(jù)西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險各指標(biāo)特性,確定指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)數(shù)據(jù)來源

2 結(jié)果與分析

2.1 基于GAST-SWMM模型的城市內(nèi)澇模擬

2.1.1西安市中心城區(qū)內(nèi)澇模型驗證及參數(shù)校準(zhǔn)

實測降雨數(shù)據(jù)導(dǎo)入搭建的西安市中心城區(qū)雨洪模型,并不斷在可選參數(shù)范圍內(nèi)調(diào)整模型的不確定參數(shù),直至模型的模擬結(jié)果與實測調(diào)研值最為接近,最終得到地表積水深度最嚴(yán)重時刻的積水分布模擬結(jié)果,見圖9。

將實測調(diào)研積澇點位與模擬結(jié)果水深進行比并計算調(diào)研積澇點與模擬積澇點的水深相對誤差見表2,調(diào)研的5個內(nèi)澇積水點水深與模擬積水點水深的相對誤差小于等于10%,精度要求滿足GB/T 22482—2008《水文情報預(yù)報規(guī)范》的要求,故說明本文構(gòu)建的城市雨洪模型準(zhǔn)確可靠,可以有效地模擬研究區(qū)域的內(nèi)澇過程。

表2 實測降雨調(diào)研積水點水深與模擬水深對比

通過該場次實測降雨最終確定的模型不確定性參數(shù)取值見表3。

表3 西安市中心城區(qū)暴雨內(nèi)澇模型參數(shù)取值

2.1.2西安市中心城區(qū)雨洪致澇模擬結(jié)果

將設(shè)計降雨數(shù)據(jù)導(dǎo)入搭建好的模型,得到5、10、30、50、100 a設(shè)計降雨工況下的內(nèi)澇積水過程,研究區(qū)域在各降雨重現(xiàn)期峰值積水的內(nèi)澇分布情況見圖10。

圖1 研究區(qū)域概況

圖2 城市內(nèi)澇風(fēng)險評估指標(biāo)梯度模型

圖3 2016年6月23日實測降雨數(shù)據(jù)

圖4 不同設(shè)計降雨重現(xiàn)期降雨過程

圖5 研究區(qū)域地形高程

圖6 研究區(qū)域土地利用類型

圖7 研究區(qū)域管網(wǎng)數(shù)據(jù)

圖8 西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系

圖9 實測降雨數(shù)據(jù)7.5 h模擬水深的空間分布

a)5 a

按2.2.1節(jié)表5中的內(nèi)澇水深風(fēng)險等級劃分標(biāo)準(zhǔn),得到研究區(qū)域內(nèi)澇水深指標(biāo)風(fēng)險度空間等級劃分見圖11。

a)5 a

提取各降雨重現(xiàn)期下不同風(fēng)險等級的面積占比,得到西安市中心城區(qū)內(nèi)澇水深指標(biāo)的風(fēng)險等級面積統(tǒng)計見圖12。

圖12 西安市中心城區(qū)內(nèi)澇水深風(fēng)險等級面積占比統(tǒng)計

通過圖12可知,在不同降雨重現(xiàn)期模擬工況中,研究區(qū)域的內(nèi)澇水深風(fēng)險等級,均表現(xiàn)為低風(fēng)險區(qū)的面積占比最大、高風(fēng)險區(qū)的面積占比最小。降雨重現(xiàn)期為5、10、30、50、100 a,內(nèi)澇積水深度低風(fēng)險區(qū)的面積占比分別為82.21%、78.82%、75.31%、74.22%、72.97%,內(nèi)澇積水深度高風(fēng)險區(qū)的面積占比分別為2.15%、3.47%、5.13%、5.85%、7.29%。并且隨著降雨重現(xiàn)期的增加,低風(fēng)險區(qū)的面積逐漸下降,高風(fēng)險區(qū)的面積逐漸增加。

同時統(tǒng)計GAST-SWMM模型計算結(jié)果中峰值時刻的內(nèi)澇流速的空間分布見圖13。

a)5 a

按2.2.1節(jié)表5中的內(nèi)澇流速風(fēng)險等級劃分標(biāo)準(zhǔn),得到研究區(qū)域內(nèi)澇流速指標(biāo)風(fēng)險度等級空間劃分見圖14。

a)5 a

提取各降雨重現(xiàn)期下不同內(nèi)澇流速的風(fēng)險等級面積占比,得到西安市中心城區(qū)流速指標(biāo)的風(fēng)險等級面積統(tǒng)計見圖15。通過圖15可知,在不同降雨重現(xiàn)期模擬工況中,研究區(qū)域的內(nèi)澇流速,各風(fēng)險等級的面積占比分布趨勢與積水深度較為相似,均表現(xiàn)為在低級風(fēng)險區(qū)的面積占比最大、高級風(fēng)險區(qū)的面積占比最小,但內(nèi)澇流速的低風(fēng)險區(qū)面積占比在各個降雨重現(xiàn)期都占據(jù)了主導(dǎo)地位。降雨重現(xiàn)期為5、10、30、50、100 a,內(nèi)澇流速低風(fēng)險的面積占比分別為95.62%、94.44%、92.76%、92.14%、91.44%,高風(fēng)險區(qū)的內(nèi)澇流速面積占比僅分別為0.11%、0.19%、0.32%、0.38%、0.46%。

圖15 西安市中心城區(qū)內(nèi)澇流速風(fēng)險等級面積占比統(tǒng)計

2.2 基于多源融合信息的城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估

2.2.1城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)風(fēng)險等級劃分結(jié)果

根據(jù)各種指標(biāo)特性,按1.2節(jié)所述指標(biāo)風(fēng)險等級劃分方法得到各指標(biāo)具體的風(fēng)險等級劃分方法見表4。

表4 西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)風(fēng)險等級劃分方法

通過上述方法得到各指標(biāo)的風(fēng)險等級劃分標(biāo)準(zhǔn)見表5。通過表5得到西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險各評估指標(biāo)的風(fēng)險度區(qū)域劃分見圖16(內(nèi)澇水深及內(nèi)澇流速指標(biāo)的風(fēng)險等級空間區(qū)域劃分見圖11、14)。

a)地形高程

2.2.2城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)權(quán)重結(jié)果

根據(jù)1.2.2節(jié)所述的指標(biāo)權(quán)重確定方法,建立的指標(biāo)各層級判斷矩陣見表6—8,最終得到本研究中最終指標(biāo)的權(quán)重值見圖17,由圖可知,在西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系的權(quán)重中,權(quán)重值由大到小的排序為內(nèi)澇水深>內(nèi)澇流速>城市生命線工程>災(zāi)害救援能力>地形高程>人口密度>地形坡度>路網(wǎng)分布>建筑密度。其中內(nèi)澇水深、內(nèi)澇流速為關(guān)鍵指標(biāo),指標(biāo)權(quán)重總和達0.55,占據(jù)了總權(quán)重的一半值。因為在城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估中內(nèi)澇水深與內(nèi)澇流速作為致災(zāi)因子與受災(zāi)程度之間最為密切。

表6 A-B層判斷矩陣及權(quán)重

表7 B1-C層判斷矩陣

表8 B2-C層判斷矩陣

圖17 內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)各層級權(quán)重值

2.2.3自然因子內(nèi)澇致災(zāi)風(fēng)險空間區(qū)劃

對4類自然致災(zāi)因子:地形高程、地形坡度、內(nèi)澇水深、內(nèi)澇流速,根據(jù)2.2.1節(jié)中自然因子各指標(biāo)的風(fēng)險度劃分結(jié)果,結(jié)合內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系B1-C層權(quán)重計算結(jié)果,得到各降雨重現(xiàn)期下的自然因子內(nèi)澇致災(zāi)風(fēng)險空間區(qū)劃,每個柵格單元的風(fēng)險值計算公式見式(6):

Rnature=0.52C1+0.29C2+0.11C3+0.07C4

(6)

采用自然間斷法對100 a的自然因子計算結(jié)果進行標(biāo)準(zhǔn)等級劃分,最終設(shè)定每個柵格單元賦值范圍(1～1.677)、(1.677～2.399)、(2.399～2.98)、(2.98～4)對應(yīng)低級、中級、較高級、高級風(fēng)險。分別對四類等級賦值1、2、3、4,得到西安市中心城區(qū)自然因子內(nèi)澇致災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃見圖18。

a)5 a

2.2.4社會因子內(nèi)澇致災(zāi)風(fēng)險空間區(qū)劃

對五類社會致災(zāi)因子:人口密度、路網(wǎng)分布、建筑密度、災(zāi)害救援能力、城市生命線工程,根據(jù)2.2.2節(jié)中社會因子各指標(biāo)的風(fēng)險度劃分結(jié)果,結(jié)合內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系B2-C層權(quán)重計算結(jié)果,得到社會因子內(nèi)澇致災(zāi)風(fēng)險空間區(qū)劃,每個柵格單元的風(fēng)險值計算公式見式(7):

Rsociety=0.16C5+0.09C6+0.06C7+0.24C8+0.45C9

(7)

采用自然間斷法對社會因子計算結(jié)果進行標(biāo)準(zhǔn)等級劃分,最終設(shè)定每個柵格單元賦值范圍(1～1.58)、(1.58～1.92)、(1.92～2.44)、(2.44～4)對應(yīng)低級、中級、較高、高級風(fēng)險。分別對四類等級賦值1、2、3、4,得到西安市中心城區(qū)社會因子內(nèi)澇致災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃見圖19。

2.2.5城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險空間區(qū)劃

本文中城市內(nèi)澇風(fēng)險綜合評估結(jié)果分別由自然因子和社會因子共同疊加得到,根據(jù)2.2.3、2.2.4節(jié)中社會因子和社會因子的風(fēng)險度劃分結(jié)果,結(jié)合內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估指標(biāo)體系A(chǔ)-B層權(quán)重計算結(jié)果,得到西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險空間區(qū)劃,每個柵格單元的風(fēng)險值計算公式見式(8):

Rwaterlogging=0.6667B1+0.3333B2

(8)

采用自然間斷法對西安市中心城區(qū)內(nèi)澇風(fēng)險計算結(jié)果進行等級劃分,最終設(shè)定每個柵格單元賦值范圍(1～1.33)、(1.33～2)、(2～2.67)、(2.67～4)對應(yīng)低級、中級、較高、高級風(fēng)險。分別對四類等級賦值1、2、3、4,得到西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃見圖20。

a)5 a

提取各降雨重現(xiàn)期下不同內(nèi)澇風(fēng)險的風(fēng)險等級面積占比,西安市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險的風(fēng)險等級面積統(tǒng)計見圖21。由圖可知,西安市中心城區(qū)各降雨重現(xiàn)期內(nèi)澇風(fēng)險等級面積占比的規(guī)律表現(xiàn)為:中風(fēng)險區(qū)面積占比最大,其次為低風(fēng)險區(qū)面積占比和較高風(fēng)險區(qū)面積占比,高風(fēng)險區(qū)面積占比最小。低風(fēng)險區(qū)及中風(fēng)險區(qū)面積占比均隨降雨重現(xiàn)期的增加而減少,較高風(fēng)險區(qū)及高風(fēng)險區(qū)隨降雨重現(xiàn)期的增加而增加。綜合內(nèi)澇風(fēng)險評估指標(biāo)體系中的各評估指標(biāo),可以得到該區(qū)域內(nèi)高風(fēng)險區(qū)主要集中于道路上,主要原因是由于道路這一特殊的土地利用類型,相較于其他土地利用類型,在地形高程較低,地形坡度較陡,導(dǎo)致了道路上積水深度與積水流速較高,再加上道路上的人口數(shù)量較為密集,通常還分布有地鐵干線此類特殊的承災(zāi)體,因此多重的因素導(dǎo)致了城市主干道路成為了內(nèi)澇高風(fēng)險區(qū)域。

圖21 風(fēng)險等級面積統(tǒng)計

圖22為西安市中心城區(qū)在各降雨重現(xiàn)期多指標(biāo)綜合內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估與單一內(nèi)澇積水深度指標(biāo)不同風(fēng)險等級的面積占比差值。該值為正值,表示某一風(fēng)險等級的多指標(biāo)綜合內(nèi)澇風(fēng)險評估面積占比大于單一內(nèi)澇水深指標(biāo)風(fēng)險的面積占比;該值為負值,表示某一風(fēng)險等級的多指標(biāo)綜合內(nèi)澇風(fēng)險評估面積占比小于單一內(nèi)澇水深指標(biāo)風(fēng)險的面積占比。從圖中可以看出,低風(fēng)險區(qū)和高風(fēng)險區(qū)的面積占比差值變化最大,多指標(biāo)綜合內(nèi)澇風(fēng)險評估的低風(fēng)險區(qū)面積占比遠小于單一內(nèi)澇積水深度指標(biāo)的低風(fēng)險區(qū)面積占比,其差值范圍在-50%～-60%;多指標(biāo)綜合內(nèi)澇風(fēng)險評估的中風(fēng)險區(qū)面積占比遠大于單一內(nèi)澇積水深度指標(biāo)的中風(fēng)險區(qū)面積占比,其差值范圍在45%～60%。多指標(biāo)綜合內(nèi)澇風(fēng)險與單一積水深度內(nèi)澇風(fēng)險等級之間的差值越大,則表示僅通過內(nèi)澇水深評估城市內(nèi)澇風(fēng)險的效果越低,因此精準(zhǔn)有效的城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險評估就越需要建立多層次的指標(biāo)評估體系,全方位地評估城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險。

圖22 內(nèi)澇風(fēng)險綜合評估與內(nèi)澇水深指標(biāo)風(fēng)險等級面積占比差值統(tǒng)計數(shù)據(jù)

3 結(jié)論

為有效緩解城市內(nèi)澇災(zāi)害造成的人員及財產(chǎn)安全損失,本研究以西安市中心城區(qū)為研究區(qū)域,基于GAST-SWMM模型模擬了不同降雨工況的城市內(nèi)澇過程,基于多源融合信息綜合全面地評估了城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險,所得的主要結(jié)論如下。

a)基于GAST-SWMM模型搭建了西安市中心城區(qū)暴雨內(nèi)澇模型,采用歷史實測降雨數(shù)據(jù)校準(zhǔn)模型參數(shù)及驗證模型可靠性,比較當(dāng)次降雨情景5個積水點的模擬水深與實際調(diào)研水深,最大相對誤差不超過10%,說明所構(gòu)建的西安市中心城區(qū)暴雨內(nèi)澇模型可以準(zhǔn)確模擬研究區(qū)域的內(nèi)澇過程。

b)西安市市中心城區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)主要分布于城市道路上,因此應(yīng)該加強城市道路的防澇體系建設(shè)。

c)對比模型模擬結(jié)果中單一的內(nèi)澇水深指標(biāo)與綜合內(nèi)澇風(fēng)險評估結(jié)果的各風(fēng)險等級面積占比,綜合內(nèi)澇風(fēng)險評估的低風(fēng)險區(qū)的面積占比單一的內(nèi)澇水深指標(biāo)少了45%～55%,中風(fēng)險區(qū)多了40%～50%,該種結(jié)果印證了基于多源融合信息進行多指標(biāo)綜合城市內(nèi)澇風(fēng)險評估的重要性。