高密度城市短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警對策

吳輝明 陳文龍 楊 芳 張 鵬

（1.廣州珠科院工程勘察設(shè)計(jì)有限公司，廣州 510610；2.珠江水利委員會(huì)珠江水利科學(xué)研究院，廣州 510610）

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)（Intergovernmen?tal Panel on Climate Change，IPCC）發(fā)布的第6 次評估報(bào)告提出，21 世紀(jì)全球許多區(qū)域強(qiáng)降雨和洪澇災(zāi)害將更加頻繁，這一趨勢在高密度城市更為明顯[1-2]。近年來，在全球氣候變化背景下國內(nèi)外城市極端強(qiáng)降雨事件明顯增多，且呈現(xiàn)歷時(shí)短、降雨強(qiáng)度高、局地性強(qiáng)的特點(diǎn)。如廈門市“2018.5.7”特大暴雨、廣州市“2020.5.22”特大暴雨、2021 年鄭州市“7·20”特大暴雨、韓國首爾市“2022.8.8”暴雨、香港“2023.9.7”特大暴雨等，短歷時(shí)強(qiáng)降雨已成為城市洪澇災(zāi)害的重要成因之一。高度城鎮(zhèn)化帶來的“熱島效應(yīng)”和“雨島效應(yīng)”顯著，使得突發(fā)性短歷時(shí)強(qiáng)降雨更加頻繁，洪澇災(zāi)害進(jìn)一步加劇。陳文龍等[3]通過對比粵港澳大灣區(qū)城鎮(zhèn)化前、中、后3 個(gè)階段的短歷時(shí)強(qiáng)降雨頻次變化，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化后（2010—2019年）暴雨中心向高度城鎮(zhèn)化地區(qū)轉(zhuǎn)移，高度城鎮(zhèn)化地區(qū)年均暴雨發(fā)生頻次增加52%，年1 h 短歷時(shí)強(qiáng)降雨發(fā)生頻次增加62%；張建云等[4]對上海市1981—2014年最大1 h 強(qiáng)降雨事件的變化趨勢進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)強(qiáng)降雨事件呈現(xiàn)出明顯的城市化效應(yīng)特征，降雨事件更集中于城區(qū)與近郊；易文林等[5]對上海市1978—2020 年暴雨強(qiáng)度及易發(fā)時(shí)段特征進(jìn)行分析，結(jié)果顯示2000年后短歷時(shí)降雨強(qiáng)度增強(qiáng)趨勢顯著；袁馮等[6]通過對北京市1961—2017 年短歷時(shí)暴雨強(qiáng)度及雨型變化特征分析，發(fā)現(xiàn)短歷時(shí)強(qiáng)降雨對年降水量的貢獻(xiàn)較大。為減輕短歷時(shí)強(qiáng)降雨造成的洪澇災(zāi)害，國內(nèi)知名學(xué)者就提高短歷時(shí)強(qiáng)降雨預(yù)報(bào)預(yù)警效果進(jìn)行研究。徐維國等[7]以安徽省為例，提出通過“雨量遙測+氣象雷達(dá)”精準(zhǔn)預(yù)報(bào)短歷時(shí)強(qiáng)降雨；周易宏[8]以鄭州市市區(qū)為研究區(qū)域，開展基于深度學(xué)習(xí)的城市洪澇積水點(diǎn)淹沒過程預(yù)報(bào)預(yù)警研究；史超等[9]以寧波海曙區(qū)城區(qū)為例，開展基于機(jī)器學(xué)習(xí)快速預(yù)報(bào)模型的城市洪澇預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)研究及應(yīng)用。此外，水利部已經(jīng)發(fā)布《數(shù)字孿生流域建設(shè)技術(shù)大綱》《數(shù)字孿生水利工程建設(shè)技術(shù)導(dǎo)則》和《水利業(yè)務(wù)“四預(yù)”功能基本技術(shù)要求》等文件，要求強(qiáng)化預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案“四預(yù)”措施，貫通雨情、水情、險(xiǎn)情、災(zāi)情“四情”防御，打好水旱災(zāi)害防御“主動(dòng)仗”。短歷時(shí)強(qiáng)降雨由降雨至洪峰出現(xiàn)歷時(shí)短，加之城鎮(zhèn)化洪澇效應(yīng)導(dǎo)致峰現(xiàn)時(shí)間提前、應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間短，因此，開展預(yù)報(bào)預(yù)警預(yù)判洪澇災(zāi)害發(fā)展趨勢和風(fēng)險(xiǎn)研究，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警、快速應(yīng)對，避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移、疏散撤離，主動(dòng)防御、減少損失，是高密度城市防御短歷時(shí)強(qiáng)降雨迫切需要解決的問題。

1 短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害特征分析

1.1 短歷時(shí)強(qiáng)降雨特征

短歷時(shí)強(qiáng)降雨呈現(xiàn)“突發(fā)性強(qiáng)、歷時(shí)短、強(qiáng)度大”的特點(diǎn)，由表1 可知，近年來，國內(nèi)外發(fā)達(dá)城市均發(fā)生過短歷時(shí)極端降雨，降雨歷時(shí)主要集中在1～3 h 內(nèi)，降雨強(qiáng)度屢破新高。國內(nèi)城市方面，2021 年7 月20 日，鄭州市氣象觀測站最大1 h 降雨量達(dá)201.9 mm，突破有實(shí)測記錄以來1 h 降雨量歷史極值；2017 年5 月7 日，廣州市增城區(qū)荔湖高爾夫球場站最大1 h 降雨量184.4 mm，突破廣東省歷史極值；2020 年5 月22 日，廣州市黃埔區(qū)珠江街站最大1 h降雨量167.8 mm，最大3 h 降雨量288.5 mm，均破黃埔區(qū)歷史極值；2023 年9 月7 日，深圳市、中國香港普降大雨，深圳鹽田區(qū)正坑站最大3 h 降雨量246.8 mm，破歷史極值，中國香港天文臺總部最大1 h 降雨量158.1 mm，是自1884年有記錄以來的最高紀(jì)錄。國外城市方面，2021年9 月1 日，紐約中央公園1 h 降水量達(dá)78.8 mm，創(chuàng)歷史紀(jì)錄；2022 年8 月4 日，日本本州島北部、西北部和東北部地區(qū)1 h 降雨量達(dá)到161.0 mm，創(chuàng)歷史紀(jì)錄；2022 年8 月8 日，韓國首爾銅雀區(qū)1 h 降雨量141.5 mm，為韓國1942 年以來最大1 h 降雨量。

表1 國內(nèi)外城市短歷時(shí)強(qiáng)降雨事件表

近年來，高密度城市短歷時(shí)高強(qiáng)度暴雨越來越頻繁。由表2可知，深圳市6個(gè)典型雨量站年最大1 h降雨量均呈現(xiàn)增長趨勢，其中主要城區(qū)雨量站西麗水庫、石巖水庫和深圳水庫降雨呈顯著增長趨勢。統(tǒng)計(jì)深圳市典型雨量站短歷時(shí)極端降雨中最大1 h、3 h降雨量前100名（截至2020年）的降雨場次，其中最大1 h 降雨量場次僅1997 年7 月4 日、1982 年8 月16 日2 場暴雨發(fā)生在2000 年以前，其余98 場降雨均發(fā)生在2000 年以后，最大3 h 降雨場次僅2000 年4 月14 日、1995 年10 月5 日、1994 年8 月6 日、1966 年6 月13 日4 場降雨發(fā)生在2000 年以前，其余96 場降雨均發(fā)生在2000年以后。

表2 深圳市年最大1 h降雨量的Mann-Kendall檢驗(yàn)

1.2 短歷時(shí)強(qiáng)降雨產(chǎn)匯流特征

短歷時(shí)強(qiáng)降雨疊加高度城鎮(zhèn)化下墊面的影響，導(dǎo)致匯流速度快，產(chǎn)流量大，徑流峰型趨“尖瘦”形，易形成“脈沖式”暴雨洪水，造成的洪水來勢快、量級大、峰值高。如廣州天河區(qū)獵德涌流域，20 世紀(jì)90 年代初，河涌兩岸基本為農(nóng)田，隨著城鎮(zhèn)化建設(shè)的發(fā)展，到2019 年河涌兩岸已基本被建成區(qū)覆蓋，流域調(diào)蓄容量由83 萬m3減為8 萬m3，調(diào)蓄空間減少96.5%，硬化地表面積增加3 倍。發(fā)生20 年一遇、50 年一遇、100 年一遇暴雨時(shí)，流域出口3 h 洪峰流量分別增加57%、44%、34%，峰現(xiàn)時(shí)間分別提前0.43 h、0.41 h、0.40 h。深圳“2019.4.11”降雨期間，從開始降雨到開始漲水時(shí)間間隔僅為14 min，從最大降雨到河道最高水位出現(xiàn)時(shí)間間隔僅為10 min，水位漲幅達(dá)到2.42 m。北京市“23·7”流域性特大洪水期間，永定河盧溝橋站洪峰流量僅1.5 h 就從1 000 m3/s 上升至4 650 m3/s，是1925 年以來的最大洪峰；官廳水庫至盧溝橋區(qū)間（集水面積1 800 km）雨峰、洪峰出現(xiàn)時(shí)間間隔僅3 h 50 min；漫水河以上區(qū)間（集水面積653 km2）雨峰、洪峰出現(xiàn)時(shí)間間隔僅2 h 20 min[10]。深圳市2023 年“9·7”特大暴雨期間，龍崗河干流沿程水位迅速上漲4.31～8.22 m，龍崗河流域愛聯(lián)河河口雨峰、洪峰出現(xiàn)時(shí)間間隔僅30 min；深圳河流域布吉河草埔斷面雨峰、洪峰出現(xiàn)時(shí)間間隔僅1 h。2021 年鄭州“7·20”特大暴雨中京廣快速路隧道從出現(xiàn)最大1 h降雨至隧道被完全淹沒僅1.5 h。

1.3 短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害特征

隨著城市化快速發(fā)展，城市集聚效應(yīng)逐漸凸顯，短歷時(shí)強(qiáng)降雨所導(dǎo)致的洪澇災(zāi)害越來越突出，呈現(xiàn)“發(fā)生頻率高，受災(zāi)損失大、致災(zāi)性強(qiáng)”的特點(diǎn)。以深圳市為例1960—2020 年典型降雨最大1 h 降雨量超過100 年一遇的次數(shù)達(dá)到42次，最大3 h降雨量超過100年一遇的次數(shù)達(dá)到10次，最大6 h降雨量超過100年一遇的有2次，短歷時(shí)強(qiáng)降雨已成為內(nèi)澇發(fā)生的主要原因。高密度城市經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)、人口高度集中、財(cái)富高度密集、商貿(mào)高度活躍，在發(fā)生短歷時(shí)強(qiáng)降雨時(shí)，由于人口基數(shù)多、建筑物密度大，單位受災(zāi)面積下的受災(zāi)損失大、致災(zāi)性強(qiáng)。如鄭州市2021 年“7·20”特大暴雨造成鄭州市因?yàn)?zāi)死亡失蹤380 人，直接經(jīng)濟(jì)損失409億元[11]；廣州市“2020.5.22”特大暴雨期間，全市共443 處積水，多地出現(xiàn)水淹，增城區(qū)廣汽本田生產(chǎn)基地被淹，廣州市地鐵增城官湖地鐵站、新沙地鐵站嚴(yán)重浸水導(dǎo)致地鐵13 號線停運(yùn)，全市死亡4 人；2023 年9 月7 日，香港天文臺發(fā)出罕見的黑色暴雨警告信號，暴雨導(dǎo)致2 人遇難1 人失蹤，144 名市民受傷。國外高密度人口城市發(fā)生短歷時(shí)極端暴雨時(shí)，也具有相同的受災(zāi)特點(diǎn)。如2021 年7 月，西歐遭遇極端強(qiáng)降雨，超205 人死亡，176 人失蹤，數(shù)萬人無家可歸，經(jīng)濟(jì)損失超過430 億美元[12]；2021 年9 月，紐約發(fā)布其史上首個(gè)“閃電式洪水預(yù)警”，全市因“歷史性氣候事件”進(jìn)入緊急狀態(tài)，紐約市及周邊地區(qū)發(fā)生大面積洪水，損失近650 億美元[13]；2022 年8 月8 日，韓國首爾及周邊地區(qū)遭遇80 年來最大降雨，造成11 人死亡、6 人失蹤、9 人受傷[14]。

2 短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警存在的問題

目前我國部分地區(qū)相繼開展城市洪澇監(jiān)測預(yù)報(bào)預(yù)警平臺的試點(diǎn)工作，但普遍存在監(jiān)測覆蓋不足、預(yù)報(bào)時(shí)效性和準(zhǔn)確性差、預(yù)警方式粗放等問題，難以滿足短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)的精準(zhǔn)預(yù)報(bào)和快速?zèng)Q策需求。

2.1 監(jiān)測體系不夠完善

延長洪澇預(yù)報(bào)預(yù)見期、提高洪澇預(yù)報(bào)精準(zhǔn)度，需要精準(zhǔn)的降雨監(jiān)測數(shù)據(jù)支撐。高密度城市降雨形成機(jī)制復(fù)雜，時(shí)空變異性大，降雨預(yù)報(bào)依然存在很大不確定性，預(yù)報(bào)預(yù)警空間、時(shí)間分辨率不足，針對短臨預(yù)報(bào)、降雨落區(qū)、降雨極值的預(yù)報(bào)能力有待提升。傳統(tǒng)水雨情監(jiān)測技術(shù)和站網(wǎng)建設(shè)比較成熟，截至2022年年底，全國共建成水文站8 063處和水位站18 761 處[15]，實(shí)現(xiàn)對全國大江大河及其主要支流、有防洪任務(wù)的中小河流水文監(jiān)測全覆蓋。但城區(qū)仍存在洪澇監(jiān)測點(diǎn)覆蓋不足、監(jiān)測要素不全、監(jiān)測站網(wǎng)密度低等問題，難以支撐短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇預(yù)報(bào)預(yù)警所需的精準(zhǔn)性、同步性、及時(shí)性；大部分城市水文監(jiān)測點(diǎn)位于城市骨干河道，城市內(nèi)河、雨水管渠監(jiān)測設(shè)施較少，尤其是路面積水、管網(wǎng)液位、橋涵隧洞高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)缺少監(jiān)測設(shè)備；城區(qū)監(jiān)測技術(shù)裝備精度、穩(wěn)定性和智能化水平不高，現(xiàn)有的洪澇災(zāi)害監(jiān)測設(shè)備主要針對野外環(huán)境監(jiān)測特點(diǎn)研發(fā)，具有集成度低、體積大、占地面積大的特點(diǎn)，難以滿足高密度城市短歷時(shí)強(qiáng)降雨及江河湖庫監(jiān)測的要求；監(jiān)測手段落后，新技術(shù)應(yīng)用不足，目前多數(shù)監(jiān)測站仍使用超短波和2G 等落后通信技術(shù)，設(shè)備可靠性不高，在短歷時(shí)強(qiáng)降雨條件下極易出現(xiàn)斷電、斷網(wǎng)等不利情景，導(dǎo)致監(jiān)測設(shè)備失靈、數(shù)據(jù)傳輸中斷；此外，缺乏監(jiān)測數(shù)據(jù)也會(huì)導(dǎo)致城市洪澇模擬模型難以率定和驗(yàn)證。

2.2 模擬預(yù)報(bào)不夠智能

高密度城市下墊面復(fù)雜，建筑物密集，對地面匯流、洪水演進(jìn)的阻滯效應(yīng)顯著，道路縱橫交錯(cuò)，在立交橋、道路分層之間水流存在平面及豎向匯流路線，水流流向復(fù)雜，同時(shí)城市雨水管網(wǎng)復(fù)雜，量多面廣，密集管網(wǎng)模擬計(jì)算耗時(shí)長，管網(wǎng)底數(shù)不清、錯(cuò)接亂排、淤積堵塞、破損斷頭等問題突出，管網(wǎng)模型難以真實(shí)反映管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)。MIKE、SWMM、InfoWorks 等系列洪澇模擬軟件在面對大城市、復(fù)雜下墊面等大范圍模擬時(shí)仍存在計(jì)算速度較慢的問題，傳統(tǒng)單純依靠降低模型時(shí)空分辨率以提高計(jì)算速度的方式已難以滿足城市洪澇預(yù)警準(zhǔn)確性要求，而過度精細(xì)化的洪澇模型又難以滿足短歷時(shí)強(qiáng)降雨預(yù)報(bào)預(yù)警時(shí)效性要求，諸多問題交織在一起導(dǎo)致城市洪澇實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)精度不高、時(shí)效性差。如何構(gòu)建高效、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的城市洪澇預(yù)報(bào)模型，是城市洪澇災(zāi)害模擬迫切需要解決的問題。

2.3 預(yù)警發(fā)布不夠精準(zhǔn)

在城市洪澇災(zāi)害應(yīng)急管理實(shí)踐中往往面臨救援力量不足、應(yīng)急物資不夠等問題，因此，精準(zhǔn)預(yù)警、提前響應(yīng)、主動(dòng)避險(xiǎn)十分重要。目前洪澇預(yù)警主要依靠大規(guī)模覆蓋的短信群發(fā)、網(wǎng)絡(luò)消息推送、電視輪播等手段進(jìn)行基礎(chǔ)性預(yù)警，因未能明確風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)間和危險(xiǎn)程度，預(yù)警的針對性和指引性不強(qiáng)，對市民安全出行、人員避險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和防災(zāi)應(yīng)急搶險(xiǎn)提供的支撐有限?，F(xiàn)有的靜態(tài)洪澇風(fēng)險(xiǎn)圖主要是針對典型設(shè)計(jì)工況，不具備根據(jù)現(xiàn)實(shí)發(fā)生條件而調(diào)整的功能，而實(shí)際水情、雨情、工情邊界條件與設(shè)計(jì)工況往往差異較大，靜態(tài)洪澇風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)際洪澇風(fēng)險(xiǎn)差別較大。據(jù)美國有線電視新聞網(wǎng)（CNN）報(bào)道，在西歐洪災(zāi)發(fā)生的前幾天，相關(guān)部門已通過歐洲洪水預(yù)警系統(tǒng)（EFAS）對萊茵河及馬斯河流域的特定地區(qū)發(fā)出超過25次預(yù)警，然而絕大多數(shù)預(yù)警信息并未有效傳達(dá)給當(dāng)?shù)鼐用?，?dǎo)致面對大洪水時(shí)措手不及；廣州市“2020.5.22”特大暴雨事件中，由于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警不足，黃埔區(qū)開源大道隧道內(nèi)車輛被困，最終4 人逃生、2人溺亡；鄭州市2021 年“7·20”特大暴雨導(dǎo)致京廣路隧道6人不幸遇難。這樣慘痛的教訓(xùn)表明研發(fā)精準(zhǔn)有效、靶向預(yù)警的城市洪澇災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)迫在眉睫。

2.4 防御預(yù)案不夠精細(xì)

短歷時(shí)強(qiáng)降雨防御所需應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間短，涉及多方面、多部門，需要統(tǒng)一部署、部門聯(lián)動(dòng)。目前大部分應(yīng)急預(yù)案主要針對編制大江大河洪水調(diào)度、洪水防御、超標(biāo)準(zhǔn)洪水，而應(yīng)對短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇防御方案的全面性、銜接性和可操作性存在不足。從全面性來看，對重點(diǎn)防護(hù)設(shè)施的分布、保護(hù)等級分類、工程運(yùn)用調(diào)度計(jì)劃等指引仍不夠清晰、不夠全面，缺少重點(diǎn)防護(hù)對象的識別和風(fēng)險(xiǎn)評估，對洪澇災(zāi)害可能造成的后果預(yù)判不足，導(dǎo)致應(yīng)急預(yù)案在事前管理中的功能缺失；從銜接性來看，市、區(qū)、部門或企業(yè)預(yù)案銜接不足，對重點(diǎn)防護(hù)對象預(yù)警、響應(yīng)和處置過程缺乏相互溝通協(xié)調(diào)；從可操作性來看，部分應(yīng)急預(yù)案只規(guī)定原則性、通用性應(yīng)對措施，與實(shí)際結(jié)合不緊密，沒有精準(zhǔn)施策，措施空泛，缺少可行性應(yīng)對措施，缺少關(guān)鍵應(yīng)急設(shè)施設(shè)備配備，導(dǎo)致基層單位或企業(yè)自身防護(hù)措施和裝備不足。

3 短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害預(yù)測預(yù)警對策建議

高密度城市短歷時(shí)強(qiáng)降雨突發(fā)性強(qiáng)，地表匯流速度快，應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間短，災(zāi)害形勢瞬息萬變，對洪澇預(yù)報(bào)預(yù)警的精準(zhǔn)性、時(shí)效性、實(shí)用性提出很高要求。可從城市洪澇“數(shù)據(jù)感知、快速模擬、深度學(xué)習(xí)、靶向預(yù)警、智能決策”等方面開展研究，實(shí)現(xiàn)短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害智能化監(jiān)測、快速化模擬、精準(zhǔn)化預(yù)警，提升城市洪澇災(zāi)害識別、監(jiān)測、預(yù)報(bào)、預(yù)警、影響研判、風(fēng)險(xiǎn)處置等快速響應(yīng)與綜合應(yīng)對能力，實(shí)現(xiàn)洪澇風(fēng)險(xiǎn)從被動(dòng)應(yīng)對向主動(dòng)防控轉(zhuǎn)變。城市洪澇監(jiān)測—預(yù)報(bào)—預(yù)警技術(shù)總體框架圖，如圖1所示。

圖1 城市洪澇監(jiān)測—預(yù)報(bào)—預(yù)警技術(shù)總體框架圖

3.1 構(gòu)建雨水情全覆蓋全要素監(jiān)測體系網(wǎng)

完善水文站網(wǎng)布局，加快構(gòu)建由氣象衛(wèi)星和測雨雷達(dá)、雨量站、水文站組成的雨水情監(jiān)測“三道防線”，構(gòu)建具備立體化、協(xié)同化觀測能力的空天地一體化水文物聯(lián)感知網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)降雨、江河湖庫、排水管網(wǎng)、路面積水等全覆蓋、全要素智能感知，為城市洪澇快速預(yù)測模型提供實(shí)時(shí)、連續(xù)和準(zhǔn)確的感知監(jiān)測數(shù)據(jù)。研發(fā)適應(yīng)極端氣象環(huán)境的高精度氣象探測傳感器、觀測設(shè)備、精密監(jiān)測技術(shù)，多源信息智能化快速識別和預(yù)警技術(shù)等，提升降雨預(yù)估時(shí)空分辨率，提高短歷時(shí)極端降雨災(zāi)害精準(zhǔn)監(jiān)測預(yù)報(bào)和精細(xì)預(yù)警服務(wù)水平。應(yīng)用微機(jī)電系統(tǒng)等新型傳感器技術(shù)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測傳感器的微型化、一體化，優(yōu)化城市河道水位監(jiān)測布局，強(qiáng)化在排澇片區(qū)交界處、河道卡口及交匯處等關(guān)鍵點(diǎn)的水位監(jiān)測。在重要的城市主干道路、下沉式立交、隧道、涵洞、低洼地帶等內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)配備內(nèi)澇自動(dòng)化監(jiān)測設(shè)備和橋隧溺水風(fēng)險(xiǎn)識別監(jiān)測設(shè)備，自動(dòng)識別現(xiàn)場洪澇影響區(qū)域及人員車輛受困情況，及時(shí)通過平臺及現(xiàn)地裝置發(fā)出預(yù)警，如廣州黃埔區(qū)在全區(qū)30個(gè)市政道路下穿隧道、涵洞易澇點(diǎn)安裝的隧道積水自動(dòng)攔截系統(tǒng)通過預(yù)警子系統(tǒng)起到險(xiǎn)情預(yù)警告示和交通疏導(dǎo)作用，通過攔截子系統(tǒng)對進(jìn)入隧道的車輛進(jìn)行攔截，最大程度消除水淹隱患。加強(qiáng)城市重點(diǎn)片區(qū)排水管網(wǎng)流量、液位監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)主干管液位監(jiān)測全覆蓋。布設(shè)雨水調(diào)蓄池、調(diào)蓄湖水閘、泵站等設(shè)施水位流量監(jiān)測，結(jié)合降雨預(yù)報(bào)預(yù)泄削峰錯(cuò)峰提升片區(qū)雨水調(diào)蓄能力。同時(shí)，構(gòu)建基于5G、北斗衛(wèi)星、窄帶物聯(lián)等多信道數(shù)據(jù)傳輸方法，確保關(guān)鍵洪澇監(jiān)測信息傳輸不中斷，保障城區(qū)洪澇水文多要素協(xié)同監(jiān)測和數(shù)據(jù)傳輸。

3.2 構(gòu)建城市洪澇快速模擬模型

探索有物理機(jī)制的水利專業(yè)模型和深度學(xué)習(xí)模型的融合互補(bǔ)，平衡“算得準(zhǔn)”與“算得快”之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)各內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)積水秒級預(yù)報(bào)。城市洪澇快速模擬綜合考慮管網(wǎng)數(shù)據(jù)的不確定性、密集建筑和道路立交影響，構(gòu)建管網(wǎng)概化、建筑概化、路網(wǎng)概化、河網(wǎng)耦合洪澇模擬模型，破解計(jì)算速度慢和適用性難的矛盾。管網(wǎng)概化建?；诘刃н^流能力原則，將幾根并行管道合并為一根，等效管網(wǎng)參數(shù)，即將各根管道的水深—水面寬度—過流面積曲線關(guān)系進(jìn)行合并；建筑物概化建模通過引入容積率系數(shù)（即非建筑區(qū)面積占網(wǎng)格單元面積的比例），對二維淺水方程進(jìn)行修正，結(jié)合糙率修正網(wǎng)格內(nèi)建筑物的阻水作用，以描述建筑物不透水效應(yīng)對洪水模擬的影響，實(shí)現(xiàn)大尺度網(wǎng)格上建筑物阻滯效應(yīng)概化，在不加密網(wǎng)格條件下對建筑物降維高效處理；道路概化建模，對于多層道路進(jìn)行網(wǎng)格剖分時(shí)，按照多層道路的平面重疊區(qū)域繪制不同網(wǎng)格塊，根據(jù)各層之間水流真實(shí)的平面及豎向匯流路線，建立重疊區(qū)域不同網(wǎng)格塊邊界與周邊網(wǎng)格邊界的拓?fù)溥B接關(guān)系，構(gòu)建不同層網(wǎng)格間的水流通道，實(shí)現(xiàn)立交橋易積水區(qū)域的局部精細(xì)化模擬。同時(shí)，通過運(yùn)用GPU并行計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)城市洪澇模型高效解算以滿足實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)預(yù)警要求。

城市洪澇快速模擬預(yù)測模型為機(jī)器深度學(xué)習(xí)提供可靠的訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)監(jiān)測數(shù)據(jù)不足的問題，深度學(xué)習(xí)模型通過學(xué)習(xí)模式迭代更新，不斷對模型關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證，實(shí)測數(shù)據(jù)與預(yù)報(bào)結(jié)果相互印證，提高預(yù)報(bào)預(yù)警精度和速度?；诖髷?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過機(jī)器深度學(xué)習(xí)量化表達(dá)降雨、積水、河道水位各致災(zāi)因子貢獻(xiàn)程度，得出降雨—積水—河道水位擬合度最高的一組因子值，建立三者相關(guān)關(guān)系式，極大縮短內(nèi)澇模型運(yùn)行時(shí)間，對河道水位、內(nèi)澇積水過程進(jìn)行快速滾動(dòng)預(yù)報(bào)，預(yù)測水淹位置、范圍，動(dòng)態(tài)評估橋隧、地鐵口、交通道路、地下空間、居民區(qū)、重要企業(yè)等水淹風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)洪澇風(fēng)險(xiǎn)早期識別，合理指導(dǎo)政府部門工程調(diào)度、搶險(xiǎn)布防、交通管制、人員轉(zhuǎn)移，支撐精準(zhǔn)應(yīng)急、協(xié)同救災(zāi)，提升應(yīng)急調(diào)度決策的科學(xué)性和合理性。

3.3 探索洪澇風(fēng)險(xiǎn)靶向預(yù)警社會(huì)化服務(wù)

探索內(nèi)澇預(yù)警精細(xì)化服務(wù)，為重要基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)防提供指導(dǎo)?；诜e水實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)掌握重要基礎(chǔ)設(shè)施周邊城市道路積水現(xiàn)狀，根據(jù)城市洪澇預(yù)報(bào)結(jié)果預(yù)測道路積水及河道周邊洪水漫溢趨勢，形成實(shí)時(shí)洪澇風(fēng)險(xiǎn)圖，及時(shí)向責(zé)任人和受影響群眾發(fā)布預(yù)警信息，實(shí)現(xiàn)洪澇風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)預(yù)警和定向發(fā)布。當(dāng)內(nèi)澇預(yù)警信號發(fā)生時(shí)，值班人員可快速通知本單位上級管理部門進(jìn)行應(yīng)急處置，避免地下空間等受淹受損，掌握洪澇防御主動(dòng)權(quán)。探索洪澇預(yù)警社會(huì)化服務(wù)，為民眾出行提供參考。向百度地圖等數(shù)字地圖軟件實(shí)時(shí)推送積水風(fēng)險(xiǎn)，并通過客戶端向出行市民發(fā)布，根據(jù)用戶位置動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)定位，提醒導(dǎo)航路線當(dāng)前及未來積水區(qū)域位置，為出行車輛提供安全的線路規(guī)劃。按積水深度進(jìn)行高、中、低風(fēng)險(xiǎn)分級，當(dāng)積水深度超過警戒水深，達(dá)到洪澇災(zāi)害中風(fēng)險(xiǎn)程度時(shí)，積水信息以數(shù)字地圖軟件為載體推送給車輛行人，引導(dǎo)車輛繞行積水路段，提醒行人躲避洪澇災(zāi)害，對于輕微積水路段，可采取語音播報(bào)提醒小心駕駛。經(jīng)過積水路段的用戶也可通過數(shù)字地圖軟件實(shí)時(shí)反饋現(xiàn)場信息，提高積水信息的準(zhǔn)確性。通過精準(zhǔn)靶向預(yù)警，幫助人們合理規(guī)劃出行時(shí)間和出行路線，有效躲避出行風(fēng)險(xiǎn)、提高公眾出行效率，避免“冒水行走、冒水行車、冒風(fēng)出行”等涉險(xiǎn)事件發(fā)生。

3.4 構(gòu)建全行業(yè)洪澇綜合防御機(jī)制

深度融合洪澇防御預(yù)案和洪澇風(fēng)險(xiǎn)圖，編制風(fēng)險(xiǎn)區(qū)重點(diǎn)防護(hù)對象和洪澇防御應(yīng)急預(yù)案，指導(dǎo)低洼易澇區(qū)域各類建筑物、構(gòu)筑物管理單位的洪澇防御工作，明確突發(fā)極端天氣下，內(nèi)澇積水區(qū)域圍擋和排澇、人員轉(zhuǎn)移安置、現(xiàn)場警戒疏散等應(yīng)急響應(yīng)操作指令，提升基礎(chǔ)設(shè)施自身防御能力，確保洪澇風(fēng)險(xiǎn)圖成果好用、管用、真用。依托洪澇實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)預(yù)警成果，采用桌面演練和現(xiàn)場演練相結(jié)合，針對交通、電力、通信大面積中斷的極端情況，加強(qiáng)部門協(xié)作，以練促戰(zhàn)、以練強(qiáng)能、以練促改，積累應(yīng)對短歷時(shí)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害突發(fā)事件的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，提升預(yù)案的協(xié)同性、實(shí)戰(zhàn)性和可操作性。建立健全“條塊結(jié)合、條塊協(xié)作、齊抓共管”的全行業(yè)城市洪澇綜合防御機(jī)制，加強(qiáng)三防（防汛、防旱、防臺風(fēng)）、水利、氣象、交通、應(yīng)急、住房和建筑、能源、消防等部門的協(xié)調(diào)配合，建立會(huì)商研判、搶險(xiǎn)救援、信息通報(bào)等工作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)各部門高效協(xié)同治理，提高應(yīng)急處置效率?；诤闈筹L(fēng)險(xiǎn)圖向社會(huì)公布、線上線下普及洪澇風(fēng)險(xiǎn)源及避險(xiǎn)常識、創(chuàng)建科普教育基地等措施，加強(qiáng)對公眾的洪澇災(zāi)害應(yīng)急避險(xiǎn)培訓(xùn)，提高惡劣環(huán)境下公眾自身對洪澇災(zāi)害的適應(yīng)性，營造洪澇防御共建共治共享的良好氛圍。

4 結(jié) 語

全球氣候變化和快速城鎮(zhèn)化背景下，短歷時(shí)極端降雨事件呈現(xiàn)增多增強(qiáng)趨勢，城市洪澇災(zāi)害防御面臨新挑戰(zhàn)。高密度城市短歷時(shí)強(qiáng)降雨防御應(yīng)完善水雨情監(jiān)測體系，構(gòu)建洪澇快速模擬模型，借助機(jī)器深度學(xué)習(xí)等水利大數(shù)據(jù)方法，對城市洪澇風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)靶向預(yù)警，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，提高效益，為洪澇災(zāi)害防御運(yùn)行調(diào)度、搶險(xiǎn)救災(zāi)、應(yīng)急管理和科學(xué)決策提供支撐，最大程度減少短歷時(shí)強(qiáng)降雨導(dǎo)致的洪澇災(zāi)害損失。