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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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使用高精度高程、路网、河网、排水管网、工程设施以及防洪调度等数据,将各类空间信息剖分为7 287个无结构不规则网格及相应通道,并针对城市立体化交通设施,对模型进行调参,最终构建了合肥城市暴雨内涝数值模型。采用城市地表、明渠河道、排水管网等主要水文水动力学物理过程,模拟积水深度及演进情况。在此基础上,将短时临近预报系统INCA (Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis)的降水估测产品和降水预报产品(空间分辨率1 km,时间分辨率1 h)作为驱动条件,得到未来6 h逐时的积水深度预报及内涝风险预警产品。研究结果表明:城市内涝模型对积水深度及积水演进过程的模拟和实况较为吻合,体现出对河网、路网、社区积水良好的模拟能力。对2017年8月25日合肥西南部严重内涝过程的检验表明,积水深度预报效果很大程度上依赖INCA的降水预报质量,对于短时强降水,INCA在临近时效预报效果相对较好,因此积水深度预报产品可在临近时效内较为准确的预报积水区域以及积水变化过程。可见利用高时空分辨率降水预报产品和城市暴雨内涝数值模型耦合制作内涝风险预警,可有效增加内涝灾害的预见期,为城市防涝减灾提供科学参考。 相似文献
3.
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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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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利用2015—2016年福州城区内涝和地面气象观测资料,分析内涝成因、最大降雨量与积水深度的关系,建立城市内涝积水深度拟合方程,并对拟合效果进行了检验。结果表明:1)导致福州城市内涝的突发性原因占26%,是城市管网等数据更新困难的主因,非突发性原因占74%;2)在3次不同天气系统的降雨量拟合结果中,雨季降水过程拟合平均绝对误差最小,午后雷雨天气降雨过程拟合平均绝对误差最大;3)对内涝积水深度负拟合值进行归零处理和阈值限定后,其结果均与实况相符;4)基于最新数据资料所得拟合值的误差更小。 相似文献
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论述了南昌市城市暴雨积水仿真系统的数学原理和开发成果,并应用实况降水对该系统的模拟精度进行测试。结果表明:大多数(62.6%)模拟计算结果的绝对误差在10 cm以内,只有极少数(2.4%)实际积水与模拟结果的误差超过30 cm。暴雨积水等级试验结果表明,中度以上暴雨积水地段的预报准确率达98%,轻度积水和无积水地段的预报准确率达92%。总体来看,暴雨积水趋势(等级)预报基本准确,定量(积水深度)预报有误差,平均相对误差为6%,模型的预测结果与实况基本相符。通过人工给定不同强度的雨量来模拟南昌市两个重点积水地段的积水过程,得到结论:当降水强度达到20 mm/h时,开始产生积水,降水强度超过30 mm/h时将产生严重积水;两个积水点因排水条件不一样,退水时间差异较大。排水条件差的地段,中—大雨需要15 h退完,暴雨需要24 h以上才能退完;在不同降水强度和排水条件下,最大积水深度出现的时间有明显区别;在暴雨情况下,绝大部分(76%)积水点的最大积水深度出现在2~3 h内。此外,讨论了模拟误差产生的原因。 相似文献
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洪涝灾害是中国最常见、影响最严重的自然灾害之一。在当前城市内涝模拟研究中,通常是对降雨过程中积涝最严重状态进行模拟,缺乏面向整个降雨过程的积涝动态过程模拟技术方法。本研究综合运用SWMM模型和GIS技术,通过对研究区的汇水区划分和排水管网概化建模,建立了研究区的SWMM模型,基于SWMM模型对降雨过程中汇水区积水量进行计算,利用地表积水有源扩散算法进行地表积水演进行计算,实现降雨过程中地表积水空间分布和积水风险深度模拟计算。以研究区2016年6月18日的降水过程进行积涝模拟及模拟误差分析,结果表明该技术方法具有良好的模拟效果。 相似文献
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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
10.
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
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利用2008—2012年北京城区平均5 km的高密度自动气象站逐时观测数据,分析了北京城区近地面比湿、风向和风速的时空精细分布特征,初步探究了城市下垫面对局地气象要素的影响机制。研究表明:夏季白天北京城区为干岛,冬季城区表现为弱湿岛特征。受城市效应的影响,北京城区与郊区比湿日变化有明显差异。近地面10 m风受到地形、城市和季节性盛行风的共同影响。当气流经过城区时有明显的绕流现象。夏季05:00—10:00 (北京时,下同),受山风、弱的夏季偏南风和城市热岛共同作用,气流向城市中心辐合。冬季15:00—19:00,受季节盛行风偏北气流和谷风偏南气流的共同作用,在城区形成一条西北—东南走向的辐合线。对风速研究发现:城市粗糙下垫面使北京城区风速减小,二环路和三环路之间存在一条“n”状的风速小值带。由此可见,除已开展较多研究的城市热岛效应外,北京城市效应对近地面湿度和风场亦有显著影响。 相似文献
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利用2007年6月1日-9月30日北京奥运交通路段27个自动气象站（含9个路面自动气象站）的监测资料,对各自动气象站的气象要素与北京市观象台同期气象要素进行统计相关分析,得出97个一元线性关系式,其各气象要素的相关系数（最高气温为0.9103~0.9884,最低气温为0.8777~0.9883,相对湿度为0.7499~0.9682,路面环境最高气温与路面最高温度为0.8502~0.9288,路面环境最低气温与路面最低温度为0.9171~0.9851）均通过Fα=0.01的检验。2008年8月北京奥运会期间,在北京市气象台短期预报产品的基础上,根据线性回归关系式,生成交通路段客观预报产品,并应用于服务。 相似文献
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北京地区大气气溶胶光学特性监测研究 总被引：23，自引：1，他引：23
该文依据气溶胶光学厚度测量原理,利用CE318太阳光度计,于2000年7月～2001年7月期间对北京地区大气气溶胶光学厚度进行观测试验,计算得到约50天的气溶胶光学厚度和Junge参数等大气光学特性数据,给出了北京地区气溶胶光学特性分布特征.计算统计得到北京城区晴空条件下的Junge参数为3
15、2001年3月份沙尘天气状况下急剧下降为2.28,而北京郊区顺义县的测量结果介于二者之间为2.65.分析表明,由试验获得的气溶胶光学特性数据对于分析和监测北京地区大气污染、改善北京地区空气质量具有一定的意义. 相似文献
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From 21 to 22 July 2012, Beijing and its surrounding areas suffered from an extreme precipitation event that was unprecedented relative to the past 61 years, and the event caused 79 deaths and reported direct economic losses of11.64 billion Yuan. However, current models have difficulty to simulate the spatial and temporal distribution characteristics of such events. Therefore, improved simulations of these extreme precipitation processes are needed. In this study, nudging methods, including grid nudging(GN) and spectral nudging(SN), and more accurate surface type data retrieved from remote sensing were used in the Weather Research and Forecasting(WRF) model to simulate this extreme precipitation case. When the default city underlay surface of the WRF model was replaced by a more accurate urban surface(NU), the precipitation intensity could be better simulated, but the peak moment of precipitation seriously lagged. Although the peak precipitation intensity simulated by the GN experiment was weak, the simulated precipitation time was basically consistent with the observations. Using GN in only the outside domain could better simulate precipitation peaks, while using GN in both the inside and outside domains could better simulate the spatial distribution characteristics of precipitation. Additionally, the precipitation from GN could be better simulated than that from SN. Overall, the two nudging methods could contribute to better simulations of this case because the nudging methods could improve the simulations of 500-hPa geopotential height, 850-hPa water vapor transport, and low-level weather systems, which are the key factors in adjusting the spatial and temporal distributions of precipitation. This study is the basis for the investigation of the mechanism and attribution of extreme precipitation processes,and the results are of great significance for promoting understanding of and mitigating disasters caused by extreme precipitation. 相似文献
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利用2003年10月北京地区PM10浓度流动观测资料和同期MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)高分辨率遥感资料，采用卫星遥感地面观测变分订正处理方法，综合分析了北京地区PM10浓度的空间分布特征以及机动车排放的影响效应。动态观测试验结果表明:北京城区大部分为轻污染区, 北京近郊区PM10浓度高值区沿环路呈环状分布，其中北京西南部、南部和东北部污染较严重，北京城郊街区PM10的空间分布受机动车排放的影响较大。MODIS卫星遥感资料分析表明:北京城区及近郊区AOD值较远郊区高得多，AOD空间分布场中存在虚假高值区，AOD非均匀分布特征不明显。采取点面结合综合观测研究思路，运用卫星遥感地面观测综合变分分析方法，可以取得客观订正的显著效果。经地面实测PM10浓度变分订正后的AOD变分场可以较高分辨率信息描述北京地区AOD的非均匀分布特征，弥补地面PM10浓度观测的缺陷。 相似文献
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传统内涝风险预报系统多基于单一降雨产品驱动城市水文水动力模型的模式,难以解决由于暴雨观测或数值模拟带来的不确定性问题。综合利用多源降雨（雷达、地面雨量计,地面雨滴谱）、积水观测数据,有利于提高内涝预报精度,改善风险空间描述。因此,为了进一步加强洪涝预测能力以更好地应对极端暴雨威胁,本研究提出了基于综合观测的城市内涝风险预警系统,并在北京市清河流域进行了初步实践和检验。该系统包含六个模块,融合了新兴的降雨积水观测技术,引入了主流的降雨临近预报方法,采用了成熟的城市雨洪模拟手段,可为道路交通提供实时的积水深度和风险等级,为城市内涝灾害应急管理提供内涝风险预测和预警产品。 相似文献
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该文基于通用陆面模式 (CoLM) 发展了精细化路面参数数值预报模型 (BJ-ROME)。该模型可以预报路面温度、积雪厚度、积冰厚度以及积水厚度。模型不仅考虑了路面的不透水性、相对较低反照率、低热容以及高热导率等特征,还考虑了城市人为热的影响。模型采用北京市气象局快速更新循环预报系统 (BJ-RUC) 产生的气象强迫场驱动,预报时间跨度为24 h,更新时间为3 h。采用北京地区芬兰Vaisala公司路面观测站2009年8月9—24日路面温度及2010年1月3—4日积雪厚度观测结果对模型预报结果进行验证,同时进行了敏感性试验。结果表明:无论是在晴空还是降水的气象条件下,BJ-ROME均能较准确地预报路面温度极值以及日变化。BJ-ROME还可以较准确地模拟积雪厚度的最大值以及随时间变化情况。 相似文献
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上海市城市暴雨内涝评估建模及模拟研究 总被引：3，自引：2，他引：1
随着城市化的推进,暴雨内涝逐渐成为许多城市的主要自然灾害,但当前暴雨内涝模型大多基于水动力学方法,需要大量的输入参数,不便于推广和应用。研究采用概化方法针对外环内中心城区构建上海暴雨内涝评估模型(Shanghai Urban Flooding Assessment Model,SUM),通过对接逐时次的降雨量,实现了对城市内涝的逐小时连续模拟。在此基础上,利用报警灾情资料和区内积水监测数据对模型模拟结果进行了评估。结果表明,该模型可以较好地模拟本市中心城区的内涝积水状况,且随着降雨量的增大,积水面积的增幅也逐渐变大;致灾阈值的分析表明浦西地区的内涝致灾雨量总体上低于浦东,其中本市黄浦、徐汇、虹口、闸北等中心城区以及宝山区部分街道的致灾雨量相对较低。 相似文献