基于降雨量數(shù)據(jù)的城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法研究

中圖分類號(hào)：TV87 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：2095-3305(2025)05-0187-03

隨著城市化進(jìn)程的加速，城市內(nèi)澇問題日益加劇，暴露出城市管理短板[1]。城市內(nèi)澇問題對(duì)居民日常生活秩序產(chǎn)生了顯著破壞作用，存在誘發(fā)繼發(fā)性災(zāi)害的潛在威脅，如中斷交通線路、損毀住宅建筑等。城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與預(yù)防問題已成為城市管理者和科研工作者共同關(guān)注的焦點(diǎn)議題。降雨量作為城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)的主要誘因之一，降雨量數(shù)據(jù)的精確性與完整性是內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不可或缺的基礎(chǔ)要素。傳統(tǒng)城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系多采用經(jīng)驗(yàn)性判斷與定性分析方法，該表述存在科學(xué)性與精確性方面的缺陷?；诖?，提出了一種以降雨量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，力圖借助定量研究手段，提高城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的精確性與可靠性。

1城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的成效與降雨量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性密切相關(guān)，收集到的降雨量數(shù)據(jù)應(yīng)包括時(shí)間與空間2個(gè)維度的詳實(shí)記錄，融合歷史降雨量檔案與即時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集。歷史降雨量資料的收集與分析，有助于細(xì)致剖析不同時(shí)間段的降雨量級(jí)及其出現(xiàn)率，對(duì)揭示降雨量分布的時(shí)空演變規(guī)律具有指導(dǎo)價(jià)值。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)所收集的數(shù)據(jù)能夠即時(shí)揭示當(dāng)前的降雨實(shí)況，適用于即時(shí)評(píng)估城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)所需的技術(shù)支撐體系研究。數(shù)據(jù)收集有氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)、雨量監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)以及衛(wèi)星遙感技術(shù)等途徑，對(duì)來自不同渠道的數(shù)據(jù)信息實(shí)施綜合整合及精確校準(zhǔn)作業(yè)，力求保障數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性與精確性[2]。

2證據(jù)權(quán)重法原理

證據(jù)權(quán)重法的發(fā)展離不開貝葉斯理論的支持，作為一種對(duì)多渠道信息進(jìn)行融合的綜合性方法，在應(yīng)對(duì)包含多種因素的綜合評(píng)估問題上展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用前景。在城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作業(yè)實(shí)施階段，本模型對(duì)城市內(nèi)澇的各個(gè)相關(guān)成因進(jìn)行了系統(tǒng)梳理，將其作為獨(dú)立的證據(jù)信息層進(jìn)行獨(dú)立分析，對(duì)城市內(nèi)澇事件與不同證據(jù)圖層間的相互作用進(jìn)行深入的剖析與解讀，對(duì)城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)形成過程中各影響因素的權(quán)重進(jìn)行量化分析，最終形成了城市內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的全面綜合評(píng)估體系(圖1)。按照貝葉斯推斷原理，在多證據(jù)圖層相互交織的情境中，對(duì)城市內(nèi)澇事件發(fā)生概率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。本表述旨在探討內(nèi)澇事件發(fā)生時(shí)，各證據(jù)圖層顯現(xiàn)概率與內(nèi)澇事件發(fā)生概率之間相互制約的關(guān)系，此概率亦與各證據(jù)圖層顯現(xiàn)的頻次緊密相關(guān)。

核心公式：

上式中，采用 E_i 符號(hào)表示第 i 個(gè)證據(jù)圖層，也包含引發(fā)城市內(nèi)澇事件的各類相關(guān)變量，如降雨量、自然水系分布密度等關(guān)鍵參數(shù)；以 H 符號(hào)表示城市內(nèi)澇事件； W_i 表示第 i 個(gè)證據(jù)的權(quán)重； P(H) 表示內(nèi)澇先驗(yàn)概率； P 0 ?E_i|H) 表示內(nèi)澇發(fā)生時(shí)證據(jù) E_i 出現(xiàn)的條件概率；P(E_i|-H) 表示內(nèi)澇未發(fā)生時(shí)證據(jù) E_i 出現(xiàn)的條件概率。

3多因素綜合評(píng)估流程

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1.1降雨量數(shù)據(jù)清洗

所采集的降雨量數(shù)據(jù)往往因監(jiān)測(cè)儀器故障及傳輸過程中的技術(shù)差錯(cuò)而導(dǎo)致數(shù)值異常與信息錯(cuò)誤。異常數(shù)據(jù)進(jìn)入評(píng)估階段，可能會(huì)對(duì)公眾正確理解降雨?duì)顩r構(gòu)成重大干擾，進(jìn)而降低評(píng)估結(jié)論的可靠性。針對(duì)該問題，對(duì)特定區(qū)域的氣候特性進(jìn)行詳盡的科學(xué)探究是當(dāng)務(wù)之急。綜合分析過往數(shù)年氣象記錄，系統(tǒng)梳理降雨季節(jié)性變化及其年度波動(dòng)規(guī)律的演變趨勢(shì)，據(jù)此制定合理的評(píng)價(jià)界限。對(duì)疑似異常的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析鑒定，借助臨近站點(diǎn)數(shù)據(jù)審查、氣象衛(wèi)星資料分析等手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正；若證據(jù)未能得到核實(shí)，實(shí)施刪除操作。

3.1.2數(shù)據(jù)插值與空間化

降雨監(jiān)測(cè)設(shè)施的空間布局存在明顯的不均勻性，對(duì)區(qū)域降雨?duì)顩r的全面反映存在局限性。鑒于實(shí)際情況，有必要采取插值技術(shù)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充，反距離加權(quán)插值技術(shù)依據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)與待插值點(diǎn)距離的遠(yuǎn)近，對(duì)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行計(jì)算與分配，距離的縮短與權(quán)重值的提升存在顯著的正相關(guān)性。研究數(shù)據(jù)空間自相關(guān)性的過程中，克里金插值法則扮演了核心角色，能夠深入地呈現(xiàn)空間分布的全面特征，依托這兩種途徑，對(duì)離散監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)化轉(zhuǎn)換，形成連續(xù)柵格數(shù)據(jù)集，實(shí)施降雨量數(shù)據(jù)的地理空間分布建模。為保障后續(xù)分析步驟的順利實(shí)施，必須對(duì)地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化轉(zhuǎn)換，實(shí)施坐標(biāo)系統(tǒng)一投影操作。

3.2 證據(jù)圖層構(gòu)建

3.2.1 降雨量圖層

將經(jīng)過前期預(yù)處理步驟的降雨量數(shù)據(jù)導(dǎo)人專業(yè)地理信息管理系統(tǒng)軟件平臺(tái)。此類地理信息分析軟件（如ArcGIS、QGIS）旨在直觀揭示不同降雨強(qiáng)度對(duì)城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)所產(chǎn)生的影響效應(yīng)，在操作中，必須按照降雨量級(jí)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類界定，并采用基于數(shù)據(jù)分布特性的自然間斷點(diǎn)分級(jí)技術(shù)，自動(dòng)對(duì)具有相似特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行等級(jí)劃分。依據(jù)氣象學(xué)體系，將降水強(qiáng)度劃分為小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨及特大暴雨等不同等級(jí)，對(duì)各個(gè)等級(jí)實(shí)施數(shù)值配比。該等級(jí)所對(duì)應(yīng)的降雨量強(qiáng)度呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與該區(qū)域的實(shí)際情況呈正相關(guān)關(guān)系。

3.2.2 自然水系密度圖層

以自然水系分布數(shù)據(jù)為支撐，采用地理信息系統(tǒng)（GIS）軟件的空間分析功能，對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的各柵格單元實(shí)施自然水系密度的數(shù)值化分析[3]。以ArcGIS系統(tǒng)為分析工具，采用其線密度分析功能，將自然水系分布的數(shù)據(jù)資料轉(zhuǎn)換為線性地理要素圖層，隨后選定1個(gè)恰當(dāng)?shù)姆治龃翱诔叨龋瑢?duì)各個(gè)柵格單元中原生河流的長(zhǎng)度進(jìn)行量算。依據(jù)柵格單元面積，對(duì)該長(zhǎng)度值進(jìn)行面積比分析，從而拓展自然水系密度數(shù)值的獲取途徑。例如，于 100m 邊長(zhǎng)的正方形網(wǎng)格單元范圍內(nèi)，自然水系全長(zhǎng) 30m ，則該地區(qū)的河流分布密度為0.003。該區(qū)域自然水系點(diǎn)的空間聚集密度較大，表明該區(qū)域自然排水系統(tǒng)的路徑數(shù)量較為繁復(fù)，排水功能顯著提升，雨水排放系統(tǒng)經(jīng)過優(yōu)化，流速與流暢度均達(dá)到理想水平。因此，該區(qū)域面臨內(nèi)澇災(zāi)害的威脅程度較低。

3.2.3 DEM填洼分析圖層

對(duì)數(shù)字高程模型（DEM）中的洼地實(shí)施填充并進(jìn)行分析，采用ArcGIS、QGIS等地理信息管理系統(tǒng)軟件中的水文分析技術(shù)，在數(shù)據(jù)采集與處理階段對(duì)DEM資料進(jìn)行運(yùn)用分析。若有地形起伏與凹凸形態(tài)等微小的地貌要素對(duì)雨水徑流模擬的結(jié)果造成干擾，引起水流走向出現(xiàn)不合規(guī)情形，可使用軟件的水文分析工具的洼地填充功能模塊，系統(tǒng)有自動(dòng)識(shí)別并處理微小地形起伏與凹凸形態(tài)的能力，收集無洼地現(xiàn)象的數(shù)字地面高程數(shù)據(jù)集。

3.2.4地表不透水層比例圖層

在地理信息管理系統(tǒng)軟件框架內(nèi)，采用空間疊加分析手段對(duì)地理信息進(jìn)行整合，對(duì)各個(gè)柵格單元地表不透水層的面積占比進(jìn)行數(shù)值化測(cè)定，對(duì)建筑實(shí)體及道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使數(shù)據(jù)分辨率一致，并轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)形式，必須保證數(shù)據(jù)在空間尺度上的整體一致性得到充分體現(xiàn)。

將轉(zhuǎn)換后的建筑實(shí)體及道路網(wǎng)絡(luò)柵格圖層與研究區(qū)域柵格圖層進(jìn)行空間疊加。先對(duì)各個(gè)柵格單元內(nèi)建筑實(shí)體與道路網(wǎng)絡(luò)所覆蓋的像素?cái)?shù)量進(jìn)行量化統(tǒng)計(jì)，再對(duì)柵格單元內(nèi)像元數(shù)量進(jìn)行除法分析，從而成功測(cè)定地表不滲透層面積占比。地表非滲透性地表面積占比偏高，雨水滲透過程中所受的阻礙越劇烈，地表水分滲透量下降越明顯。地表徑流的形成過程中，雨水所占比例增加，則徑流速度明顯加快。短時(shí)間內(nèi)地表徑流的急劇增多往往使得排水系統(tǒng)面臨超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)的挑戰(zhàn)，進(jìn)一步加劇了城市內(nèi)澇的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

3.2.5 雨水滯留時(shí)間圖層

利用坡度與滲透率數(shù)據(jù)，對(duì)各個(gè)柵格單元的雨水滯留時(shí)間進(jìn)行系統(tǒng)分析。直接從DEM中提取坡度數(shù)據(jù)，采用ArcGIS的曲面分析技術(shù)中的坡度測(cè)量與分析功能模塊，對(duì)每個(gè)柵格單元的坡度進(jìn)行精確數(shù)值測(cè)定與分析。對(duì)研究區(qū)域的滲透率評(píng)估需參照土壤類型與植被覆蓋等關(guān)鍵要素。依據(jù)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)、植被分布圖及相關(guān)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)進(jìn)行資料收集，砂性土壤的滲透率明顯偏高，黏土層對(duì)水分的滲透性呈現(xiàn)較低水平；植被覆蓋面積較大的區(qū)域，滲透指數(shù)明顯增大。在完成坡度與滲透率數(shù)據(jù)的收集工作后，基于經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)雨水滯留時(shí)間進(jìn)行數(shù)值分析。研究結(jié)果表明：降雨強(qiáng)度越大，地表重力分力的增幅越顯著，這會(huì)導(dǎo)致徑流速度加快，進(jìn)而使地表雨水滯留期縮短；而當(dāng)雨水滲透率顯著上升時(shí)，地表水累積量會(huì)降低，但因下滲水量增加，地下雨水滯留時(shí)間會(huì)逐步延長(zhǎng)。在降水事件中，因降水強(qiáng)度較大，易形成積水，同時(shí)地下雨水累積周期的延長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致該地段內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)超出正常水平，評(píng)定的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高。

3.2.6歷史易積水點(diǎn)圖層

對(duì)歷史洪水內(nèi)澇事件中易發(fā)生積水的特定地點(diǎn)資料進(jìn)行歸納與梳理，確保數(shù)據(jù)的精確性與全面性。將整理好的地理數(shù)據(jù)集導(dǎo)人地理信息管理系統(tǒng)操作平臺(tái)，采用點(diǎn)坐標(biāo)至柵格坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換機(jī)制，對(duì)積水易發(fā)區(qū)域進(jìn)行柵格化轉(zhuǎn)換，生成柵格數(shù)據(jù)圖層。在轉(zhuǎn)換動(dòng)作實(shí)施階段，需充分考慮研究區(qū)域的實(shí)際邊界及數(shù)據(jù)精確度等相關(guān)因素，選定適宜的網(wǎng)格規(guī)模。對(duì)積水易發(fā)區(qū)實(shí)施定位標(biāo)識(shí)，構(gòu)建歷史時(shí)期積水易發(fā)地點(diǎn)的地理信息圖層數(shù)據(jù)集。對(duì)該圖層所涉范圍，需對(duì)歷史易積水區(qū)域賦予特定數(shù)值。該研究區(qū)域在歷史記錄中因連續(xù)強(qiáng)降雨而多次發(fā)生內(nèi)澇事件。因此，鑒于內(nèi)澇事件呈現(xiàn)出的周期性特征以及地理?xiàng)l件相對(duì)穩(wěn)定的特性，判斷該區(qū)域城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)偏高。

3.3 權(quán)重計(jì)算

按照證據(jù)權(quán)重法原理，對(duì)每一證據(jù)層實(shí)施權(quán)重?cái)?shù)值的量化分析，對(duì)各個(gè)證據(jù)圖層所記錄的內(nèi)澇事件發(fā)生次數(shù)進(jìn)行詳盡的頻率計(jì)算與分析[4。以降雨量分布圖樣為參照，統(tǒng)計(jì)并分析在不同降雨強(qiáng)度等級(jí)下城市內(nèi)澇事件的發(fā)生次數(shù)；以該降雨強(qiáng)度等級(jí)樣本總數(shù)為基準(zhǔn)，用內(nèi)澇事件發(fā)生頻次數(shù)值除以樣本總數(shù)，以獲取該等級(jí)內(nèi)澇災(zāi)害的發(fā)生頻率數(shù)據(jù)；實(shí)施統(tǒng)一的作業(yè)程序，對(duì)自然水系密度圖、DEM洼地填充圖層等輔助性圖層進(jìn)行內(nèi)澇發(fā)生頻率的統(tǒng)計(jì)性評(píng)估。通過收集并分析研究區(qū)域內(nèi)澇事件發(fā)生頻率的總體數(shù)值，采用區(qū)域內(nèi)澇事件總數(shù)除以區(qū)域樣本總數(shù)的方法計(jì)算研究區(qū)域內(nèi)澇事件發(fā)生頻次?；谧C據(jù)權(quán)重法原理，對(duì)各個(gè)證據(jù)圖層所反映的內(nèi)澇事件發(fā)生頻率與該研究區(qū)域整體內(nèi)澇事件發(fā)生頻率進(jìn)行相互校驗(yàn)，核實(shí)各證據(jù)圖層與城市內(nèi)澇事件間的關(guān)聯(lián)性，繼而開展對(duì)各個(gè)證據(jù)層權(quán)重的計(jì)算分析。通過對(duì)權(quán)重?cái)?shù)值進(jìn)行數(shù)學(xué)量化處理，能精確識(shí)別并量化城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)成因中各因素的作用，為后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供量化的數(shù)據(jù)支撐。

3.4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

依照計(jì)算所得的權(quán)重?cái)?shù)值，對(duì)證據(jù)圖層實(shí)施加權(quán)疊加操作。在地理信息管理系統(tǒng)軟件中，采用柵格計(jì)算器進(jìn)行空間數(shù)據(jù)計(jì)算分析，采用圖層加權(quán)綜合疊加技術(shù)。在實(shí)施環(huán)節(jié)中，為每一項(xiàng)證據(jù)圖層設(shè)定恰當(dāng)?shù)臋?quán)重?cái)?shù)值。該系統(tǒng)將依照既定權(quán)重進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的決策制定，對(duì)圖層集合進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算，從而構(gòu)建城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)分布圖[5]。

在風(fēng)險(xiǎn)分布圖框架內(nèi)，將研究區(qū)域按照風(fēng)險(xiǎn)程度細(xì)分為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域及高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域等5個(gè)不同等級(jí)。風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高的區(qū)域表現(xiàn)出降雨量大、自然水網(wǎng)密度小、地表不透水層比例高、雨水積聚時(shí)間較長(zhǎng)以及歷史積澇事件頻繁等特征。在降雨現(xiàn)象發(fā)生時(shí)，這些特定區(qū)域的降水難以迅速完成徑流排放，積水現(xiàn)象容易發(fā)生，城市內(nèi)澇事件對(duì)觸發(fā)條件的敏感性也更顯著。

4結(jié)論

依托降雨量數(shù)據(jù)構(gòu)建的城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，基于對(duì)多維度要素的全面考量，采用證據(jù)權(quán)重法原理與地理信息管理系統(tǒng)技術(shù)結(jié)合的策略，對(duì)城市內(nèi)澇潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行高精度評(píng)估[6-7]。該技術(shù)有效克服了傳統(tǒng)評(píng)估手段的弊端，實(shí)現(xiàn)了從定性分析到定量分析的轉(zhuǎn)變，顯著提高了評(píng)估數(shù)據(jù)的科學(xué)性與可靠性。然而，該技術(shù)仍有一定的局限性。評(píng)估結(jié)論的可靠性高度依賴于數(shù)據(jù)的精確性與完整性，對(duì)數(shù)據(jù)收集及處理技術(shù)的完善顯得尤為迫切。因此，該技術(shù)需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的實(shí)施力度，進(jìn)一步精煉與優(yōu)化目前模型中部分關(guān)鍵參數(shù)的選取。

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