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基于排水模型與GIS技術的城市內澇預測方法

2021-01-27 03:33:46劉長鑫
物聯網技術 2020年12期
關鍵詞:區域模型

楊 芳,劉長鑫,陳 坤

(蘇州航天系統工程有限公司,江蘇 蘇州 215000)

0 引 言

城市內澇往往是由下述兩個原因之一造成:短時間強降雨,排水系統來不及將地表雨水排出;長時間大量降雨,河流湖泊水位較高,排水系統基本癱瘓。不管是哪種原因造成的內澇事件,都有可能導致城市道路淹沒、橋梁坍塌、車輛及人員被困等危及人民生命和財產安全的結果。

蘇州市吳中區屬太湖流域平原河網區,地勢低平、水網稠密、湖蕩眾多、低山丘陵呈島狀分布在南太湖沿岸和太湖之中,是防汛、防洪重點區域。且蘇州地處江南多雨地區,梅雨季節持續時間長,發生內澇災害的可能性較大。因此,本文以蘇州市吳中區為例,闡述一種將城市排水模型與GIS技術相結合進行城市內澇預測的方法。

1 國內外現狀

近年來,隨著全球氣候變化,我國極端天氣事件頻發,尤其是暴雨發生的頻次明顯增加,加劇了城市內澇災害的發生次數和影響范圍。2015年國務院發布了《關于推進海綿城市建設的指導意見》,顯示了政府治理和防范城市內澇的決心。同時,在水利和科技領域,國內外的從業人員都在致力于研究內澇監測、預測的方法。早在20世紀50年代,美國農業部水土保持局就提出了小流域設計洪水模型(SCS模型),該模型充分考慮了地表徑流下墊面的特點,將土壤類型、含水量、坡度等因素納入水文模型進行計算[1-4],對內澇進行預測。但是現代化城市中排水管網縱橫分布,城市排水較小程度地依賴地表土壤的滲流。SWMM模型[5-8]是一個動態的降水-徑流模擬模型,常被用來模擬城市排水過程,對排水系統的設計提供參考依據[4]。但是該模型沒有將實際排水管網中現有水量作為考量因子,在實際內澇預測中偏差較大。

較為準確的內澇預測做法應該是實時動態變化的。在較長一段時間內,城市地形地貌、土壤類型都是相對穩定的;但在任一時刻,城市的某個區域發生內澇的概率都在發生變化,這主要依賴于排水管網、河流湖泊、集水區等的現有水量,實時天氣預測降雨數據等。

2 系統組成與實現方法

系統共包括排水設施基礎數據、城市排水模型、前端感知設備、氣象數據和GIS空間數據服務等部分,其中:

(1)排水設施基礎數據主要是蘇州市吳中區排水管網設施的拓撲結構;

(2)城市排水模型采用英國華霖富公司的InfoWorks ICM和ICM Live計算模型;

(3)前端感知設備包括液位計傳感器、流速計傳感器和雨量計傳感器等;

(4)氣象數據主要是未來一段時間的降雨預報數據;

(5)GIS空間數據服務主要提供排水、應急等基礎設施的位置計算與統計,內澇過程的動態展示。

系統組成架構如圖1所示。

圖1 系統組成架構圖

前端感知設備的布點方案是一項非常重要的設計工作。在河道、排水管線、下水井以及易澇點安裝合適的傳感器,對最終計算結果的準確度有非常重要的影響。系統在運行時,需保證所有前端傳感器正常工作,且數據采集頻率可調節。在冬季降雨量較少時,每天采集1~2次液位和流速數據;在夏天雨量充沛的季節,每隔5~10 min采集1次數據。

將排水管網數據、地形地貌數據輸入到InfoWorks ICM進行基礎建模,生成圖2所示的計算模型。

圖2 吳中區部分地區內澇模型

模型建立完畢后,需利用液位計、流速計以及雨量計的實際監測值對模型進行3~6個月的預熱調優(warm up),使其更加適應吳中區的地形特征和排水能力。模型調優后,ICM Live從數據庫中自動讀入實時監測數據,同時從互聯網接入氣象預報數據(本例中接入的是彩云天氣的降雨量預報數據),使得降雨量預報數據可以自動進入模型參與運算。ICM Live會調用ICM模型計算未來一段時間(一般為6 h)內整個區域的城市淹水情況及其動態變化數據[9-10]。該數據可以Shape file文件格式保存,也可以結構化的形式存入數據庫。用戶端通過GIS引擎讀取文件或數據庫并展示,即可對應看到預測時間段內的城市淹水情況。

3 歷史內澇模擬

以吳中區太湖新城部分區域在2015年8月發生的短時間強降雨為例,模擬該區域地面積水過程,每5 min取1次積水數據,模擬時長為2 h。圖中白色箭頭指示積水的流向。

對比圖3、圖4可以看出,在內澇剛發生約40 min時(見圖3),地面積水區域較小,且多數地方積水深度小于0.07 m,而在內澇發生90 min后(見圖4),內澇區域明顯增大,且多數地方積水深度大于0.07 m。

在實際地形探測中可以發現,該區域靠近蘇州灣,地勢低洼,多年來一直是易澇點,該預測結果基本符合記錄數據。

4 結 語

對城市內澇的預測是一個復雜的計算過程,其中基礎數據的準確性、模型運算的準確度是兩個至關重要的影響因素。本文系統已在蘇州市吳中太湖新城運行管理中心正式運行,運行結果表明:在給定降雨量的情況下,可以準確預測出城市中各易澇點是否會發生內澇,并且正確展示出在各時間點的內澇態勢;對于內澇區域內各點積水深度的判斷,由于上述誤差的存在,很難做到絕對正確;但是系統對整體區域的積水深度的判斷是正確的,可以為城市管理部門防范和治理內澇提供有力的數據支撐。

圖3 強降雨初期地面積水情況

圖4 強降雨中后期地面積水情況

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