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利用多普勒雷达产品、精细化数值预报产品和城市密集自动雨量观测站数据,以内涝积水模型和内涝风险等级划分原理为核心,研发精细化到街区的南宁市暴雨内涝监测系统,实现城市内涝的实时监测、提前预警和风险预估,并将内涝预警信息以多种途径发布;将该系统用于2015年5月4日的短时强降雨造成城市内涝过程,验证结果表明:模拟结果与观测结果基本相符,最大积水深度和位置基本一致,但个别点存在两者异常偏大情况,排水管网初始场数据不完善是导致模拟结果产生异常的主要原因。应用结果表明,该系统具备一定的暴雨内涝动态监测预报能力,对提高对城市暴雨内涝灾害的监测预警和风险评估水平起到了一定作用。 相似文献
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以福州市城区地表和明渠河道为主要模拟对象,结合福州市城区高精度地理信息、排水设施、排水运作方式等数据,建立福州城市暴雨内涝数学模型。利用该模型对福州市历史上3次典型降雨过程以及不同重现期降雨造成的城区内涝灾害进行模拟。对模型的模拟结果与实况积水进行评估表明,3次降雨过程的模拟与实况积水深度绝对误差小于10 cm的积水点分别占比为50%、78%、76%。模型对雨强较大的短时强降雨过程,模拟效果稍差,模拟积水比实况积水整体偏小;对长时间、雨强比较平均的降雨,整体模拟效果较好。利用模型对不同重现期降雨下福州市城区内涝灾害风险进行评估表明,模型能够客观反映不同重现期降雨过程下福州市城区内涝灾害风险分布。 相似文献
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北京市强降雨分区及重现期研究 总被引：7，自引：1，他引：6
利用北京观象台1841—2008年年降水量资料及近50年北京市20个气象站和82个雨量站资料分析了北京地区降水量的时间和空间变化规律,对北京地区的降雨进行分区研究,并结合观象台站逐分钟降雨资料应用广义偏态分布（GPD）方法分析了北京地区不同历时降雨量重现期。结果表明：近168年来,北京地区有两个多雨时段和两个少雨时段,目前北京处于20世纪90年代至今的少雨时段内。70至80年代,北京地区强降雨主要为全市区域性降雨,90年代之后北京的短历时强降雨呈现出局地性的特征,降水分布不均,强降水中心大致成东北一西南向带状分布。根据北京市降雨EOF分析,将北京市划分为4个降雨分区,分别是山后区、城市中心区、东北部山区和东南部平原区。其中城区代表站观象台站多个历时不同重现期降雨量分析结果经过与现行排水规范对比表明,重现期模拟结果可靠。 相似文献
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基于水动力方法构建的广州城市暴雨内涝模型,结合精细化降水预报,对内涝点的积水深度及风险等级进行模拟,结果表明,模型对近两年内涝点内涝风险等级命中率达65%,对总降水量为50～100 mm的降水过程命中率最高为72.8%。模型对2020年“5.22”特大暴雨过程模拟的积水深度和实况相比偏弱,误差主要分布在30 cm以内,大约占64%,大部分模型模拟积水深度偏小,主要位于广州中北部地区;此外,模型对积水1m以下内涝点的积水有不错的模拟能力,而对2m左右的深积水模拟能力还有限。不同重现期雨情下,广州中心城区的降雨量和历时越大,积水面积越大。1 h重现期雨情下,积水深度一般在20 cm以下,部分在20～59 cm;3 h降雨情景下,积水明显加深,积水深度一般在20～59 cm,部分在0～20 cm和60～119 cm。总体而言,模型模拟结果与实测内涝积水情况基本一致,模型准确度可满足业务需求。 相似文献
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2016年6月30日—7月6日,强降雨引发了武汉及其邻近地区多处的城市内涝及河堤溃坝等严重洪涝灾害。以洪涝前后高分一号(GF-1)WFV影像和2015年30 m土地覆盖类型图为数据源,在分析典型地物与洪涝期不同水体的GF-1光谱曲线特征的基础上,对比NDWI阈值法与面向对象分析法提取研究区各类水体信息的适宜性,采用最优算法对武汉市洪涝灾害范围进行识别和判定。结果显示,面向对象分类法对洪涝期不同城市水体类型的遥感提取结果总体上要优于水体指数阈值法提取结果;城市郊区由河水漫堤和河堤溃坝等原因导致的洪涝淹没范围可以通过GF-1 WFV数据有效地进行识别。该研究成果可以对国产高分一号影像在城市洪涝灾害监测气象业务服务提供科学参考。 相似文献
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近年来,湖南株洲市暴雨呈多发之势,城市内涝日趋严重,排水防涝设计暴雨参数发生变化。利用湖南株洲市国家基准站1963—2017年逐分钟降水资料,通过滑动平均提取16个历时逐年最大降水量样本,探讨株洲市气候突变前后设计暴雨强度及雨型的变化特征。结果表明:湖南株洲市暴雨日数及年最大降水量在1983年存在一次显著突变,突变后暴雨日数增多、雨强增大,极端降水事件增多。突变前,各历时年最大降水量的变化趋势不一致且不显著,而突变后则均呈现明显增加趋势,且120 min及以上历时通过显著性检验。突变前后不同重现期下各历时暴雨雨量都有不同幅度的增大,且随着重现期增大、历时延长,雨量差值增大。短历时和长历时暴雨雨型突变后都出现雨峰位置前移、雨峰雨量增大现象,这在一定程度上解释了近年来株洲市城市内涝频发的原因。 相似文献
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北京城市内涝积水的数值模拟 总被引：6，自引：4，他引：2
北京城市内涝数值模型(BUW)根据北京复杂地形和大城市特点,将各类空间信息剖分为6458个网格及相应的通道,围绕城市地表、河道沟渠、排水管网等城市主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度变化情况。以精细化的降水监测为驱动条件,BUW可以较好地模拟出“7·21”城市内涝积水的空间分布,对重点桥区的积水深度,积水过程的模拟也比较贴近实际,具有良好的模拟性能。360 min历时的2年重现期降雨情景下,北京四环内就会产生一定的积水,以孤立的积水点为主。10和50年重现期下,积水的深度和范围都有所增加,且开始呈片状。100年重现期,整个五环内都出现严重的城市积水,南部出现大片超过50 cm的积水区域,部分地区积水超过80 cm。面对“7·21”级别的降水,排水管网直径拓宽20%并不能明显改善城市排水能力。拓宽60%时,四环到五环之间的积水明显减弱,四环以内的大部分积水减弱。拓宽100%时,仅在二环到四环之间还有一些较浅的积水,拓宽140%时,六环内大部分积水消失。 相似文献
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利用南宁市区内中尺度自动站及本站人工站观测降雨资料,分析致涝暴雨的临界雨量。利用实况探空资料重点分析和探讨了环境风场分布与触发机制,得到有益结论,为准确预报、防御内涝灾害提供参考依据。 相似文献
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利用东莞城市内涝预报验证系统的积水和降雨数据、SWIFT自动站资料、NCEP再分析资料、广州雷达基本反射率资料,对2017年3月—2019年9月东莞城区内涝特征及内涝与降雨的关系进行分析,结果表明:东莞城区内涝发生频繁,重度内涝较多,内涝事件多发生在前汛期(4—6月),以5月最多;与长时间降雨相比,短时强降雨更易导致城区积水较深的内涝,1 h降雨量达27.6 mm以上时,城区大部可达中度内涝等级,1 h降雨量在51.2 mm以上时,城区大部将可能出现重度内涝;过程总雨量和1 h雨强都对长时间积水有影响,但过程总雨量较大更易导致积水长时间维持;积水一般滞后降雨约5~30 min出现,积水峰值滞后5和30 min才出现。 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(3)
以天津地区典型的津河局部地段作为研究对象,结合城市地理信息和排水管网运作方式,重新构建城市内涝模型,将河网、路网、管网和社区的计算网格分层划分,形成相对独立的河网、路网、管网和社区的计算模拟体系,通过对城市内涝数学模型进行改进,形成分区分层与立体多重的城市内涝计算模式。选取2009—2015年天津地区的10次降雨过程,结合排水部门提供的城市积水信息和河道水位数据,对建立的立体多重城市内涝模型的模拟结果进行验证。结果表明:建立的天津地区立体多重城市内涝模型模拟的最大积水深度与实况积水深度误差绝对值小于10 cm的降水过程,占模拟的2009—2015年天津地区全部降雨过程的88%,模拟的液面过程与实测液面过程的变化趋势一致,模拟的河道水位与实况水位的统计平均误差均小于10 cm,水量平衡的相对误差为0。可见,建立的天津地区立体多重城市内涝模型可以有效的模拟城市河道的水位和城市积水的变化。 相似文献
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利用潍坊各区县2008—2017年的气象观测资料、地理空间数据和社会经济数据，基于GIS技术和自然灾害风险指数模型，考虑短时强降雨对潍坊市城市内涝造成的影响，对潍坊市强降雨洪涝风险的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力多个因子定量分析，构建了潍坊市强降雨洪涝灾害风险评价模型，并编制了潍坊市强降雨洪涝灾害风险区划。结果表明：灾害发生的高风险区主要位于高密、诸城等地区，潍坊北部地区孕灾环境敏感性指数较大，市中心区域则因人口、经济地位显著而易损性风险较大。该风险区划结果基本反映了潍坊市强降雨洪涝灾害的潜在风险，为潍坊市的洪涝灾害防灾减灾提供技术支持和决策依据。 相似文献
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基于城市内涝仿真模型,根据天津沿海地区的地形、地貌特征以及排水系统等对城市内涝仿真模型进行改进,在沿海边界和河口设置时变水位,使得模型拓展到既能模拟暴雨产生的内涝,也能模拟由于风暴潮侵袭造成的淹没情景。该模型对天津沿海地区历史上典型风暴潮个例以及10年、20年、50年、100年一遇重现期风暴潮产生的积水范围和积水深度进行了模拟,并对2012年8月3日台风达维 (1210) 造成的天津沿海风暴潮进行了业务试应用。将历史风暴潮个例模拟结果以及2012年8月3日的评估结果与实际灾情进行对比,结果显示模型具有较好的模拟能力,可应用于风暴潮灾害的评估和预估业务中,为相关部门和行业提供决策参考。 相似文献
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利用石家庄市高精度城市地理信息、排水工程设施、河道地形、气象降水等基础数据,基于天津城市内涝模型技术,构建了石家庄市暴雨内涝数学模型。同时在原有工作基础上,对模型网格概化方式和计算模式加以改进,将城市河网、路网、管网和社区的计算网格分层划分,形成分区、分层和立体多重的内涝计算模式。选取典型暴雨个例对模型的模拟效果进行验证,结果表明城区最大积水落区预报成功率达70%以上,模拟的积水深度误差主要分布在0.2 m以内。此外,基于WEBGIS技术开发的石家庄城市内涝监测预警平台,进一步增强了模型的表现力。 相似文献
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本文以成都主城区为例,运用气象数据、地理信息数据、社会经济统计数据及内涝灾情资料,通过多种常用分布函数的对比,选出重现期降水估算的最优函数,采用Pilgrim & Cordery法推求研究区的小时雨型,然后结合改进的基于FloodArea内涝模型,开展了24 h历时20、30、50、100 a一遇降水情景内涝模拟,并利用修订的内涝公路风险等级标准和财产损失曲线,探讨100 a一遇降水情景下内涝交通风险等级和居民室内财产损失风险。结果表明：①GEV（Generalized Extreme Value Distribution）分布函数是成都主城区重现期降水估算的最优函数;主城区24 h历时小时雨型呈双峰型, 且峰值出现在降水过程前部。②基于FloodArea模型,通过对输入数据或参数的改进,能够较好模拟城市内涝空间分布;各降水情景模拟结果显示高新南区、高新西区、青羊区内涝淹没范围占比相较其他地区偏高。③24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成成都主城区86.1%公路长度占比出行困难,其中一级风险公路长度占比为105%,二、三级风险公路长度占比分别为27.5%、28.4%,成华区内涝公路风险最高。④24 h历时100 a一遇降水情景内涝可造成居民室内财产潜在损失约占主城区GDP（Gross Domestic Product）的0.8%,其中武侯区财产损失风险最大,潜在损失占其GDP的1.6%。 相似文献
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利用西安市市政部门2007—2012年城市内涝资料及相应时段西安城区自动气象站逐小时降雨资料,对西安城区17例内涝过程进行了时空分布特征分析,对58个内涝点内涝进行了内涝等级划分并研究了积水深度与降雨强度的关系,建立了部分内涝点积水深度与降雨量方程。结果表明:西安城市内涝点空间分布较为均匀;内涝发生频率最高为41%,最低为18%;7—8月为城市内涝发生高峰期,占年内涝总次数的70%;07:00—08:00、15:00—16:00为城市内涝日变化中两个明显的高峰时段;城市内涝按积水深度划分为微风险、低风险、中风险、高风险四个等级,其中中风险等级内涝占西安总内涝次数的45%;短时强降水是造成城市积涝的主要原因,1h和3h降雨量是积水深度的重要影响因素。 相似文献