王双零 许娜 胡宇婷 李翔宇 杨家琪 袁月
(中国矿业大学力学与土木工程学院,江苏 徐州 221000)
受全球变暖和城市化进程加快的双重影响[1],城市地区极端降雨事件频发,由此引发的城市洪涝灾害频率及造成的损失明显增加。城市化使下垫面不透水面积增加,导致地表产流增加的同时地表汇流的时间减少[2];人口及建筑物密度的增大导致城市热岛效应及雨岛效应加剧,城市区域降水量逐渐增大,降雨更频繁地集中于城市核心区,城区极端降水频率呈上升趋势[3]。
城市雨洪灾害模拟与风险评估是研究城市雨洪特性,从而进行灾害预警与应急调控的基础,是进行城市防灾减灾的重要手段之一。现有研究多集中于城市雨洪模型的模拟效果[4]或雨洪灾害预警系统的搭建[5],很少有文献从数据采集、灾害模拟到风险评估这一全过程展开研究。雨洪过程是一个包括地表产汇流、管网河道汇流和地表淹没等一系列环节的多尺度融合的过程。本文首先分析了基于监测设备的灾害模拟数据来源、城市雨洪模型、内涝风险评估的研究进展;其次分析城市雨洪模拟与预警技术的研究现状;最后剖析现有研究的不足与趋势,为研究者提供参考。
城市雨洪过程是一个包括城市下垫面产流、坡面汇流、河道汇流和管网汇流等的多过程、多尺度融合的物理过程。降落至城市下垫面的降水经过植被截流、土壤下渗和陆地蒸发等过程后,所形成的地表产流和地下产流是城市雨洪汇流演算过程中的直接输入来源[6]。城市雨洪灾害模拟与预警的输入数据主要包括以下三种:城市降雨数据、地表积水数据和地下管网监测数据。
降雨是城市水文系统的关键输入变量,对降雨进行时空变异特征的定量分析是研究城市水文过程的基础[7]。现有降雨监测设备主要有雨量计、雨滴谱仪、天气雷达和卫星遥感,其应用情况见表1。
雨量计和雨滴谱仪均安装于地面观测站点,其测量精度高,但只能提供安装点位的降雨信息,若想反映降雨的时空变异特征需要大面积铺设硬件设备,大大增加了设备及维修费用,降低了城市美观性,实际应用中主要用于校正其他降雨观测数据[8]。天气雷达和卫星遥感虽可进行大面积观测分析,但考虑到技术的复杂性、地表遮挡等限制,其误差相对较大,目前主要通过统计学方法[9]或气象研究与预报模型(Weather Research and Forecasting Model,WRFM)[10]进行数据修正,但仍无法满足城市精确预警的要求。提高天气雷达和卫星遥感的监测精度,并考虑综合地表观测站降雨数据与雷达遥感数据是未来研究的重点和难点。
地表积水监测技术主要包括人工监测技术、传感器监测技术和影像监测技术等。常用的地表积水监测设备见表2。传统的人工监测由于自动化程度低、读数误差大等原因不适用于城市内涝预警。基于传感器的积水监测具有精度高、受外界因素影响小等优点,已广泛应用于城市区域道路积水监测。随着机器学习、语义识别、卷积神经网络等的发展,基于视频影像进行道路积水监测的研究也逐渐深入。
表2 地表积水监测设备
各类监测技术均有其优缺点,综合不同类别的监测技术可有效避免单一技术的缺点,提高监测精度。例如,将中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)和雷达卫星结合可大大提高城区细小水体的提取精度[11],将合成孔径雷达(SAR)和激光传感器耦合可有效解决水体被建筑物或植被的遮挡问题。综合多源监测技术将是未来地表积水监测的一大发展趋势。
地下管网监测包括对管道液位、流量及管道内水质的监测,地下管网监测设备见表3。对水质的监测包括水的温度、酸碱度、电导率、浊度、污泥及悬浮物等,监测设备包括单一因素的监测,如pH水质自动分析仪、浊度水质自动分析仪,随着研究的不断深入,现已有基于综合监测的水质监测系统[12],提高了水质监测的综合性及便捷性。
表3 地下管网监测设备
国外对城市雨洪模型的研究开展较早,最早的城市雨洪模型是由英国公路研究所于1962年开发的RRLM模型。国外雨洪灾害研究趋向于暴雨洪涝灾害的预防与应对,其雨洪模型不仅能够进行雨洪模拟,还具有低影响开发(LID)[13]、水质模拟[14]等功能,具备交互式可视化界面[15]并能实现与多软件的数据对接,现已衍生出一系列成熟的商用软件。
我国于20世纪60年代开始城市雨水径流相关研究,多关注暴雨洪涝发生的机理及其影响[16]。1990年由岑国平提出国内首个完整的城市雨水管道径流计算和设计模型(SSCM)[17]。现有模型包括SSCM、城市雨水径流模型(CSYJM)[18]、平原城市水文过程模拟模型[19]、城市分布式水文模型(SSFM)[20]等,但国内模型大都由学者开发[21],围绕特定区域的某一具体问题展开,供个人或团队使用,缺乏良好的前后端处理,尚无市场化运作[22]。
本文就较为广泛使用的暴雨洪水管理模型(Storm Water Management Model,SWMM)、城市综合流域排水模型(Infoworks Integrated Catchment Management,Infoworks ICM)、城市管网模型(MIKE Urban)进行介绍,常用模型对比见表4。
表4 常用模型对比
SWMM、Infoworks ICM、MIKE Urban已广泛应用于国内外研究,在功能上各有侧重,但均有一定的局限性。由表4可以看出,SWMM综合性较好,通过降雨输入可完整地对城市降雨径流过程进行模拟,但其需要大量基础数据的支持,不适用于有数据缺失的复杂系统;Infoworks ICM采用数据库管理模式的同时集成了上百个辅助工具,具有很好的扩展性,但其不开源,不利于研究学者基于研究区实际情况进行软件的二次开发,其较高的费用也限制了个人或小团队的使用;MIKE Urban在城市管网系统模拟方面应用良好,但需耦合其他模型进行城市综合流域的模拟,稳定性较差。因此,在解决实际问题时需要综合考虑已有数据、研究重点等,从而进行模型的选择及不同模型的耦合。
在不同模型的耦合方面,国内外学者均开展了一定的研究,例如:徐宗学等[23]依据模拟计算方法将水文水动力模型耦合;廖如婷等[24]通过将SWMM模型与Infoworks ICM-2D模型耦合,较好地模拟了研究区内涝情况,但对水深较大的积水点模拟效果一般,HUANG G等[25]提出1D-2D耦合水动力学模型,实现了对洪水的模拟。综上,现有研究主要集中在水文水动力模型的耦合,但耦合模型的模拟精度仍不够高,同时国内模型大都基于某一特定区域应用研发,在耦合模型的通用性上仍需进一步研究。
内涝风险评估是进行内涝灾害等级划分、制订防灾预案的重要依据。我国区域跨度大,地形地貌复杂,降水空间分布差异较大[26],各省份、城市间降雨也不尽相同。因此,依据不同区域和地形特征制订灾害等级是进行城市雨洪灾害预警的关键内容之一。
国内外常用的风险评估方法主要有历史灾情评估法、指标体系评估法、遥感影像评估法和情景模拟风险评估法。其中,情景模拟风险评估法是当前自然灾害风险评估研究的主要方法[27],该方法以雨洪仿真模型及洪涝灾害损失评估模型为基础,通过GIS平台将洪水信息与社会经济信息耦合分析,实现对洪涝灾害风险的动态评估。
对比国外内涝风险评估模型,国内模型在以下功能和通用性方面存在明显差距。功能方面:国内模型往往由学者围绕某一具体问题展开,功能较为单一,而国外模型由公司开发,功能强大且成熟;通用性方面:国内模型多针对某一具体的研究区域,且软件仅供研究者使用,通用性较差,而国外模型已进行一系列商业化运作,具有多个数据接口且支持研究者进行二次开发。因此,丰富模型功能并提升模型的通用性是我国内涝风险评估模型未来的发展方向。
城市雨洪模拟与预警技术存在以下三个方面的不足:
(1)在硬件设备上来方面。当前设备普遍存在寿命短、费用高、泛化能力不足的问题。影响设备寿命的主要因素是水。雨水一般呈弱酸性,雨水汇流过程中也会携带各种悬浮物,大大降低了和水直接接触的设备的寿命,因此隔绝水的影响是提高设备寿命的主要途径;价格方面的主要影响因素是传感器的精度,精度越高价格也越高。在实际应用中,可以综合考虑当地风险情况、研究要求、未来规划等,选择合适的设备。当前设备大都仅具有单一功能,如雨量监测、水位监测、水质监测,在进行系统研究时需要获得多个设备数据且各数据格式的不同也会增加研究人员的工作量,提高设备的泛化程度及数据的通用性是未来研究的重点和难点。
(2)在数据的时效性及数据精度方面。雷达、遥感等大区域监测设备应用较好,其通过卫星、无线电信号等方式能够将数据实时传回地球,但数据精度有待提高,而地面设备通过与水的直接接触进行降雨量、积水、流速等的监测,具有较高的精度,但在数据的时效性方面较差。地面设备有定时传输和实时数据传输两种方式,定时传输不适合短时强降雨等需要实时降水数据的情况;实时传输严重依赖物联网及无线通信技术,在运营商基站覆盖率低的地区或因暴雨导致网络瘫痪时,设备基本失效,严重影响后续抢险救灾工作的进行。综合地表降雨数据和雷达遥感数据以实现各种情况下灾害的模拟与预警是未来研究的趋势。
(3)在城市雨洪模型方面。现有城市雨洪模型大都关注于雨洪过程的某一环节,通过耦合其他模块来实现雨洪全过程的模拟,这一模式导致使用的方便性和计算的稳定性均有所降低。如MIKE Urban主要用于城市管网的模拟,通过导入的SWMM模型进行产汇流等的模拟。而我国城市雨洪模型多为高校学者搭建,只适用于研究某一地区的某一降雨过程,当用于其他地区时会存在较大误差,且我国城市雨洪模型大部分供研发者个人或团队使用,在商业化上有所欠缺,需要着重提高模型的综合性和通用性。建立综合性能好、模拟精度高的城市雨洪模型是未来研究的重点。
雨洪灾害模拟技术是进行雨洪灾害预警的基础,城市雨洪模型是进行雨洪灾害模拟的重要手段,而降雨、地表积水、城市管网等数据是城市雨洪模型的关键输入变量。雨洪灾害模拟技术与雨洪灾害预警技术二者密切相关,对雨洪灾害模拟与预警技术的综合梳理如图1所示。
图1 雨洪灾害模拟与预警技术的综合梳理
在数据采集方面,综合分析多源降雨数据可得到实时降雨数据及预测降雨数据,综合降雨数据及积水观测设备测得的实时积水数据,计算可得预测积水数据,将降雨数据、地表积水数据等输入城市雨洪模型即可进行相关模拟。根据模型模拟输出数据可得到降雨、积水的时空分布特征,进行城市河道管网的评估从而指导抢险救灾工作,协同管理层进行智慧调度,制订可视化应急预案。通过模型输出数据还可进行内涝风险的评估及等级的划分,评估结果通过广播、电视、手机等平台发送给市民,可最大限度地减少人员伤亡和财产损失。管理层不仅能基于该系统发布预警信息及进行抢险救灾工作,还能依据分析结果进行灾后重建、风险区治理、海绵城市建设与评估,从源头进行灾害的控制。
雨洪灾害模拟与预警技术经过多年的发展,在水文观测、模型研发、风险预警评估等方面取得了一定的成果,主要结论如下:
(1)雨洪灾害模拟与预警技术的发展需要综合多源信息。城市降雨数据、地表积水数据和地下管网数据作为模型的关键输入变量是进行精确模拟的基础。当前,我国水文监测各类新技术不断涌现,雷达测雨、遥感、计算机技术等水文观测新模式的应用有效提高了我国雨洪模拟与预警的准确度。但各类技术均有其局限性,综合多源信息将成为未来发展的一个方向。
(2)国外雨洪模型应用较为广泛的是SWMM、Infoworks ICM和MIKE Urban,其在功能上较为完善,但商业化程度高的同时限制了用户的使用与二次开发。开源的SWMM虽能较好地耦合其他模型,但在数据不足时模拟效果较差。而我国的城市雨洪模型在综合性和通用性上仍落后于国外,急需进一步的研究。
(3)在内涝风险评估上,情境模拟风险评估法可实现灾害的动态评估,逐渐成为风险评估的主流方法。指标评估法在指标选择和权重确定上主观性较强,不利于建立科学的衡量标准,仍需进一步的研究,从而建立科学客观的指标体系。