降雨历时和重现期对洪涝风险的敏感性和转移——以济南市大寺河流域起步区段大桥分区为例

宋川, 王琳, 王浩程, 薛董波, 杨久力

(中国海洋大学环境科学与工程学院, 青岛 266100)

自然灾害给人类社会带来了严重的生命威胁和巨大的经济损失,洪涝灾害是全球发生次数最多、严重影响国民经济发展的自然灾害[1-3]。洪涝风险评估是识别高风险区域、减轻洪涝灾害的重要技术手段,同时也是评估减灾措施和洪涝风险管理的有效手段[4-6]。洪涝灾害成因复杂,各地区面临的具体情况有所差异,一般与降雨、地形、管网和下垫面布设情况等有关[7]。降雨作为洪涝最主要、最直接的驱动因素[8],不同特点的降雨过程是导致洪涝危险等级不同和空间分布差异的主要影响因素。针对降雨对洪涝风险的影响,目前已有大量的研究。如叶陈雷等[7]基于InfoWorks ICM模型和洪水风险率危险分析法对福州市白马河片区在重现期10、20、50和100 a降雨下的洪水危险性进行了量化和分析。李国一等[9]基于TELEMAC-2D模型模拟的流速和积水深度数据评估了深圳河流域在降雨历时30、60、90和120 min 4种情景下的内涝风险。

水文水动力模型是模拟洪涝的核心技术[10]。常用的模型包括SWMM、WCA2D、TELEMAC-2D等开源或部分开源模型,以及MIKE、InfoWorks ICM、PCSWMM、HEC-RAS等非开源模型[11-12]。MIKE系列模型发展成熟,功能全面,且所需参数少,在大量实际应用中受到广泛认可[13]。如胡彩虹等[14]基于MIKE FLOOD模型对郑州市金水区南部对不同设计降雨进行了内涝过程场景推演,从淹没总量、淹没面积、淹没深度等方面分析了城市内涝淹没情况。查斌等[1]基于MIKE FLOOD构建了洛阳市中心城区的一维河道-一维管网-二维地表耦合城市洪涝仿真模型,模拟分析了不同历时和重现期下的淹没情况。在降雨历时和重现期对洪涝风险结果影响分析研究中,多集中于洪涝风险图谱的展示和洪涝风险面积对变量变化的趋势分析。如施露等[15]以积水深度量化了中小河流域洪涝风险,研究结果表明随着重现期的增大,洪涝风险面积不断向外扩张,内涝风险主要出现在低洼区域。叶陈雷等[16]基于洪水深度和洪水流速量化了福州市主城区某街区的洪涝风险,研究结果表明淹没面积随着重现期的增大而增大,并给出了洪涝危险性空间分布图。

洪涝风险具有等级性,不同等级的洪涝风险的危害不一样[17-18]。现有研究多集中于单一降雨强度下洪涝风险等级的分布,忽略了不同降雨历时和重现期下洪涝风险等级的变化规律和转移情况。同时,降雨过程不是单一的过程,不同重现期和降雨历时的降雨雨型所造成的洪涝风险程度也有所不同[19-20]。因此,现以大寺河流域起步区段大桥分区为研究对象,采用芝加哥降雨雨型,以降雨历时和重现期为研究变量,结合MIKE软件进行水力模拟分析,将大寺河一维河流模型和二维地表漫流动态耦合,模拟从降雨开始到内涝产生、演进的全过程。系统分析研究变量对不同风险等级的敏感性和转移变化。认识和掌握洪涝风险等级对降雨历时和重现期的敏感性和转移变化规律可加快洪涝灾害预警和防治理论体系建设,为雨洪管理提供参考,给该地区防灾减灾提供科学支撑。

1 研究区域与研究数据

1.1 研究区域概况

大寺河流域起步区段大桥分区(图1)位于济南市中部,属于暖温带半湿润大陆性季风气候,多年平均气温14.9 ℃,最高气温42 ℃,最低温-19 ℃;年平均降雨量782.33 mm,年内降雨分布不均匀,主要集中在夏季;区域内整体地势西高东低,坡度较小。面积为44.52 km2,最高海拔28.81 m,最低海拔22.54 m;大寺河贯穿研究区南北,无支流汇入和汇出。土地利用现状(图2)主要为耕地、绿地、空地和林地,分别占总用地的46.87%、16.28%、13.60%和10.00%,综合径流系数为0.27。

图1 研究区地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

图2 研究区土地利用现状Fig.2 Current situation of land use in the study area

1.2 数据来源

现有的数字高程模型(digital elevation model,DEM)信息和大寺河断面数据由济南新旧动能转换起步区建设管理部提供,其中DEM分辨率为10 m。用地类型、河流等矢量数据来源于对像素分辨率为0.12 m的栅格卫图的提取;降雨量数据为研究区附近(36.683°N,116.983°E)水文站点的时降雨量数据。2007年7月18日特大暴雨的积水深度资料由实地调研和相关网络媒体、新闻报道获得。

1.3 设计暴雨雨型

鉴于研究区目前无自编的暴雨强度公式,采用气候气象类似的济南市最新修编的暴雨强度公式(芝加哥法)生成所需降雨历时曲线;济南市暴雨强度公式[21]为

(1)

式(1)中:q为降雨强度,mm/min;P为重现期,a;t为降雨历时,min。计算重现期分别为1、3、5、10、20、50、100 a,当降雨历时为1 h时,降雨量分别为38.40、55.48、63.42、74.20、84.98、99.22、110.00 mm;当降雨历时为2 h时,降雨量分别为51.55、74.48、85.14、99.61、114.07、133.20、147.66 mm;当降雨历时为3 h时,降雨量分别为60.86、87.92、100.50、117.58、134.66、157.22、174.30 mm。雨峰系数取值为0.347,21种不同的典型降雨情景如图3所示。

图3 不同降雨历时和重现期的设计降雨过程Fig.3 Design rainfall processes for different rainfall durations and return periods

2 研究方法

2.1 DEM修正

研究区的DEM数据是通过GIS克里金插值工具对提取研究区规划节点的高程数据插值得到的,规划节点的高程忽略了房屋的高度和未在大寺河河道设点,不能反映居住区建设用地和大寺河河底的真实高程;此外,因DEM分辨率较高,在进行克里金插值时减小了道路与马路路肩微小的高度差,使得道路与马路路肩边界不明显。为了更好地凸显建筑物的阻水能力和道路的行洪能力,在地形图中对建筑物拔高10.00 m,即将建筑物拔高至积水深度不太可能到达的高度;为凸显道路的行洪能力,由于道路的马路路肩一般高0.15 m,此处将道路用地降低0.15 m处理。通过对比地形图中多处大寺河河底高程和多处实测高程数据,地形图中大寺河河底高程平均比实测大寺河河底高程高1.50 m,因此,将大寺河降低1.50 m进行处理。经上述处理后的地形数据将更加接近实际情况,最终得到的二维地形数据如图4所示。

图4 研究区修正DEMFig.4 Study area correction DEM

2.2 洪涝等级分析方法

洪水风险性分析是对致灾因子的特征进行分析,获取洪涝的淹没范围、淹没水深、流速和淹没历时等属性,可为下一步暴露性、脆弱性分析做准备[16]。其中淹没深度是最常用的属性,结合北京2022年7月21日发布的《北京城市积水洪涝风险底图》通知和相关文献资料[18,22],风险等级表如表1所示。将积水深度等于15 cm作为下限,当积水深度大于15 cm时,行人和汽车驾驶员难以辨别地面情况和车道位置,具有安全隐患;当积水深度大于27 cm时,车辆会因积水淹没排气管造成车辆熄火,造成交通拥堵;当积水深度大于40 cm时,可能造成部分一层建筑进水;当积水深度大于60 cm时,会造成成年人难以站稳、汽车进气口进水等严重人身和财产威胁。综上,将风险等级判断阈值水深定为15、27、40和60 cm。

表1 基于积水深度的洪涝等级划分标准Table 1 Flood level classification standard based on the depth of ponding

3 模型的建立与耦合

3.1 一维河流模型

研究区大寺河总长8 248.00 m,河道断面数据来源济南新旧动能转换起步区建设管理部提供的桩号文件;整体上,大寺河断面从下游(大寺河流向为由南到北)到上游成扩宽状态,比降在0.000 2～0.000 5,最小上口宽最大为57.90 m,最小为26.00 m。下雨时,下游有临域雨水和河水汇入,设为流量-时间(Q-t)开边界,下游为自由出流,设为流量-水位(Q-H)开边界;河道的初始水位设为22.80 m,河道初始基流为10.00 m3/s,曼宁系数为30.00 m1/3/s。至此,研究区一维河流模型建立完成,可对其进行模拟计算得到任意里程河道断面的水位和流量变化的结果文件。

3.2 二维地表漫流模型

导入修正的DEM数据作为模型地面的基础地形数据,将研究区以外的高程值设置为一个大于研究区高程最高值的值,作为模型识别的陆地值以关闭边界,以此剔除研究区以外的区域。二维模型的参数设置参考实测资料,初始水位设置为0.00 m,干水深和淹没水深分别设置为2.00 mm和3.00 mm,模拟时间间隔为1.00s,区域内无任何源的汇入和汇出,曼宁系数为40.00 m1/3/s。降雨条件均施加在二维地表漫流模型中。

3.3 耦合模型

一维河流模型和二维地表漫流模型建立完成后,利用MIKE FLOOD模型将MIKE 11一维河流模型与MIKE 21二维地表漫流模型进行耦合,将研究区的河道以左右岸的形式连接到地形文件中实现一维河流模型与二维地表漫流模型的耦合,耦合节点共2 102个。

4 模拟结果与分析

4.1 模拟结果验证

在研究洪涝问题时,缺乏充分的观测数据是模拟中一个广泛存在的问题[23],该问题在研究中也同样存在。为验证模型各参数的合理性,选取济南市2007年“7·18”暴雨个例下的内涝积水模拟结果进行评估。如图5所示,在路店村大寺河人行桥区域,模型识别出较高的淹没水深,通过对路店村居民走访调查,大多数居民回复到“当年,水面溢过路店村大寺河人行桥桥面,并超过人的脚踝”,同时通过对路店村大寺河人行桥高度及过流水位等测量,与模拟得到的最大淹没水深基本吻合,相对误差不超过20%,具有较高的可靠度;对于其他淹没水深较大的区域,进一步分析发现,该区域地势较低,与周围环境形成低洼,可以认为存在较大的淹没水深,同时通过调研资料、媒体、新闻等报道信息核实,与历史洪涝情况也基本吻合;模型中显示的其他可能产生积水的区域,而调研资料中没有记录,主要是这些区域的积水深度较浅,不致引发洪涝。同时经过情景模拟结果进行合理性分析表明,所构建的模型径流系数、径流过程等也处于合理范围内,总体来说,模拟结果与统计资料基本吻合,可用于研究区洪涝问题的研究。

图5 济南市起步区段大桥分区“7·18”暴雨(2007年)最大淹没水深模拟及评估Fig.5 Simulation and assessment of maximum submergence depth of “7·18” rainstorm (2007) in the Qibu District of Jinan

4.2 洪涝等级空间分布

为了凸显各洪涝等级在影像图的分布情况,将洪涝等级中的5级中积水深度在0.10 m以下的区域视为无风险区域,不进行展示。由图6可知,在同一降雨历时下,风险区域随着降雨重现期的增大不断增大,在同一重现期下,随着降雨历时的增大而增大;结合图2,1风险级主要出现在城镇道路上,并随着重现期和降雨历时的增大向四周蔓延,5风险级主要分布于耕地、绿地和林地等径流系数较低的用地处,且随着重现期和降雨历时的增大,也不断向周围蔓延。结合图4,研究区内各风险等级以低洼处为中心向四周呈递增的趋势,并随着重现期和降雨历时的增加,各风险等级向四周呈逐级“吞并”蔓延。

图6 不同降雨情况下各洪涝等级的空间分布Fig.6 Spatial distribution of flood levels under different rainfall conditions

4.3 风险等级积水总量峰值

积水总量峰值表征区域积水总量达到最大时刻的地表积水总量情况,不同降雨历时和重现期下区域积水总量峰值统计结果如图7所示。

图7 不同降雨历时和重现期下各洪涝等级积水总量峰值Fig.7 Peak value of total accumulated water at each flood level under different rainfall duration and return period

由图7可知,相同的降雨历时条件下,积水总量峰值随着重现期的增大而增大;以降雨历时3 h为例,在相同的降雨历时下,1 a一遇、3 a一遇、5 a一遇、10 a一遇、20 a一遇、50 a一遇和100 a一遇积水总量峰值最大差值占比(两者之差除以最大值以表征两者差异程度)分别为76.32%、64.09%、57.12%、45.42%、30.65%、12.16%、0.00%;同时各风险等级对应的积水总量峰值也随重现期逐渐递增,但增速随着重现期的增加逐渐变缓,且风险等级越高,增速越大。在相同的重现期条件下,各风险等级积水总量峰值随着降雨历时增加而增加,但增幅随着降雨历时增加而减小。2、3、4、5风险级和平均水深随降雨历时和重现期变化不明显,平均水深分别为0.46、0.32、0.20、0.12和0.19 m,1风险级在不同重现期下对应的平均水深波动性较强,但总体随重现期的增大而增大。

上述结果表明,各风险级积水总量峰值和积水总峰值均随着降雨历时和降雨重现期的增加而增加,且对低重现期和短降雨历时更为敏感;除1风险级水位随重现期变化明显外,其余风险等级和平均水深均对降雨历时和重现期不敏感。

4.4 风险等级积水面积峰值

积水面积峰值表征区域积水总量达到最大值时刻的地表积水面积情况。不同降雨历时和重现期下区域积水面积峰值统计结果如表2所示。

表2 设计降雨情景下各洪涝等级的积水面积峰值Table 2 Peak water accumulation area of each flood level under the design rainfall scenario

由表2分析可知,在同一降雨历时下,各洪涝等级的积水峰值面积随等级的增大逐渐增大,同时,1、2、3、4风险级的积水面积峰值随降雨重现期的增大不断增大,5风险级积水面积峰值随重现期的增大呈减少的趋势,均由低水位漫流所致,但各风险级的单位重现期积水面积增幅随重现期的增大而减小。在相同的重现期下,各洪涝等级的积水面积峰值均随降雨历时增加而增加,增幅整体上为增长趋势。当降雨历时为3 h时,1、2、3、4、5风险级的积水面积对应的平均增幅分别为29.61%、45.76%、33.46%、26.71%、17.28%,表明2风险级的积水峰值面积对重现期的变化敏感性最强,5风险级的积水峰值面积对重现期的变化敏感性最低。以50 a一遇到100 a一遇的各风险等级增幅变化为例,1、2、3、4、5风险级降雨历时1 h到降雨历时2 h与降雨历时2 h到降雨历时3 h的积水面积增幅差值分别为8.10%、11.30%、-15.10%、-14.94%和-6.36%,表明1、2风险级的积水面积峰值对短降雨历时更敏感,3、4、5风险级的积水面积峰值对长降雨历时更敏感。

4.5 洪涝等级积水面积峰值转移

洪涝等级积水面积峰值转移表征了在不同的重现期下洪涝风险转移过程,是区域提供洪涝预警预报、灾害救援工作的重要的手段;降雨历时1、2、3 h的各洪涝等级转移过程如图8所示。

图8 各降雨历时下洪涝等级转移过程Fig.8 Flood level transfer process under various rainfall durations

由图8可知,当降雨历时相同时,随着重现期的增加,只发生无风险等级向有风险等级和从高风险等级向低风险等级转移的过程。以降雨历时3 h为例,降雨重现期从1 a到3 a的过程中,洪涝等级积水面积峰值转移主要有无风险到5级、5级到4级、无风险到4级、4级到3级和3级到2级,对应的单位重现期积水面积峰值转移分别为63.13、27.05、10.25、7.47和1.42 ha/a;降雨重现期从50 a到100 a的过程中,洪涝等级积水面积峰值主要有5级到4级、无风险到5级和4级到3级,对应的单位重现期积水面积峰值转移分别为1.44、1.42和0.98 ha/a,表明随着降雨重现期的增大,研究区主要发生无风险到5级、5级到4级两个转移过程,且对于低重现期的变化更敏感。以降雨重现期1 a到3 a的积水面积峰值转移为例,发生的转移过程均主要为无风险到5级、5级到4级、无风险到4级、4级到3级和3级到2级,通过分析,对应的降雨历时2 h到降雨历时1 h与降雨历时3 h到降雨历时2 h的单位历时积水面积峰值转移差值分别为-14.29、0.16、7.23、4.64和1.37 ha/h,表明无风险到5级对低降雨历时更敏感,5级到4级、无风险到4级、4级到3级和3级到2级对长降雨历时更敏感。

5 结论

(1)1风险级区主要位于城镇道路,并随着重现期和降雨历时的增大向四周蔓延,5风险级主要分布于耕地、绿地和林地等径流系数较低的用地处,且随着重现期和降雨历时的增大,不断向周围蔓延。研究区内各风险等级以低洼处为中心向四周呈递增的趋势,并随着重现期和降雨历时的增加,各风险等级向四周成逐级“吞并”蔓延。

(2)各风险级积水总量峰值和积水总峰值均随着降雨历时和降雨重现期的增加而增加,且对低重现期和短降雨历时更敏感;除1风险级平均水深随重现期变化明显外,其余风险等级和平均水深均对降雨历时和重现期不敏感。

(3)在同一降雨历时下,各洪涝等级的积水峰值面积随等级的增大逐渐增大,同时,1、2、3、4风险级的积水面积峰值随降雨重现期的增大不断增大,5风险级积水面积峰值随重现期的增大呈减少的趋势。在相同的重现期下,各洪涝等级的积水面积峰值均随降雨历时增加而增加,增幅整体上为增长趋势。2风险级的积水峰值面积对重现期的变化敏感性最强,5风险级的积水峰值面积对重现期的变化敏感性最低。1、2风险级的积水面积峰值对短降雨历时更敏感,3、4、5风险级的积水面积峰值对长降雨历时更敏感。

(4)当降雨历时相同时,随着重现期的增加,只发生无风险等级向有风险等级和从高等级向低等级转移的过程。随着降雨重现期的增大,研究区主要发生无风险到5级、5级到4级两个转移过程,且对于低重现期的变化更敏感。无风险到5级对低降雨历时更敏感,5级到4级、无风险到4级、4级到3级和3级到2级对长降雨历时更敏感。