基于MIKE的滨海城市内涝模拟及深隧工程排涝效果评估

2024-06-26 18:19谈荫涂新军余红刚林凯荣刘梅先马克
人民珠江 2024年5期
关键词:粤港澳大湾区

谈荫 涂新军 余红刚 林凯荣 刘梅先 马克

摘 要:在暴雨及风暴潮等极端气象水文条件潮位影响下,快速城市化的滨海地区内涝问题日益凸显。以粤港澳大湾区深圳市西部为研究区,耦合一维河道洪水模型及管网排水模型和二维地表漫流模型,模拟极端降水和典型风暴潮条件下城市内涝淹没过程,开展内涝风险分级,评估深隧工程排涝效果。结果表明:MIKE 多模型工具相结合能够较好地模拟城市内涝形成过程及淹没特征,引入概率矩阵法能够更清晰地揭示内涝风险等级之间的变化。极端气象水文条件下的滨海城市内涝淹没呈现快涨缓退特征,设计50年和100年一遇2h极端降水下的内涝风险区面积分别为4.24、5.04 km2,其中1级到4级风险区范围的相对比例分别约为0.9∶37.5∶28.5∶33.0和4.0∶33.7∶26.8∶35.5,考虑深隧工程排涝的淹没范围分别减少了17.0%和13.4%、内涝风险区面积分别减少了28.8%和30.2%、典型易涝点的淹没持续时间缩短了60.0%~80.8%。大部分地区的内涝风险等级显著下降,深隧工程改善排涝效果明显。

关键词:内涝模拟;多模型耦合;概率矩阵法;极端降水;深隧工程;粤港澳大湾区

中图分类号:TV122.4 文献标识码:A 文章编号:1001-9235(2024)05-0123-09

Waterlogging Simulation and Drainage Effect Assessment of Deep Tunnel Engineering in a Coastal City Based on MIKE

TAN Yin1, TU Xinjun1,2,3*, YU Honggang1, LIN Kairong1, LIU Meixian1, MA Ke1

(1. Center of Water Resources and Environment, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China;2. Center of Water Security Engineering and Technology in Southern China of Guangdong, Guangzhou 510275, China;3. Guangdong Laboratory of Southern Ocean Science and Engineering, Zhuhai 519000, China)

Abstract: Under the influence of extreme hydrometeorological conditions such as rainstorms and storm surges, the waterlogging issue in coastal areas with rapid urbanization has become increasingly prominent. Taking the western region of Shenzhen City in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area as the study area, this paper couples a one-dimensional river flood model, a pipeline drainage model, and a two-dimensional overland flow model to simulate urban waterlogging processes under extreme precipitation and typical storm surge. The waterlogging risk classification is conducted and the drainage effect of deep tunnel engineering is evaluated. The results show that the formation processes and inundation characteristics of urban waterlogging can be better simulated using the combination of multiple MIKE model tools, and changes among waterlogging risk levels can be more clearly presented by the probability matrix method. Under extreme hydrometeorological conditions, the waterlogging inundation in coastal cities exhibits rapid increase and slow decrease. For designed 2-hour extreme precipitation with 50-year and 100-year return periods, the waterlogging risk range accounts for 4.24 km2 and 5.04 km2, respectively. Specifically, the relative area proportions among risk levels 1 to 4 are 0.9:37.5:28.5:33.0 and 4.0:33.7:26.8:35.5, respectively; the inundation and waterlogging risk ranges with deep tunnel engineering decrease by 17.0% and 13.4%, and by 28.8% and 30.2% respectively; the inundation duration of typical waterlogging-prone regions is shortened by 60.0%~80.8%. The significant decrease in the risk level of waterlogging in most areas demonstrates that the drainage effect of deep tunnel engineering is significantly improved.

Keywords: waterlogging simulation; multi-model coupling; probability matrix; extreme precipitation; deep tunnel engineering; Guangdong-Hong Kong-Macao Great Bay Area

随着全球气候变化及快速城市化进程,城市洪涝灾害频发[1]。城市道路和建筑物等不透水面积导致地表径流总量增加,城市排水管网使径流洪峰提前、汇流时间缩短,内涝现象日益严重[2]。滨海城市内涝灾害往往更为严重,一方面城市人口密度更大经济更发达[3],另一方面由于地处海陆交界处存在潮汐顶托现象,影响雨水管网排涝[4]。因此,滨海城市内涝现象则成为城市发展过程中急需解决的问题[5]。

城市内涝是当今全球共同面对的一大难题,对其进行数值模拟是1种常见的研究方法[6]。研究集中于模拟结果分析和优化模型参数两方面,如汇水区的划分对洪涝模拟的精度影响[7];简化模型输入条件,建立多因素相关模型进行洪涝模拟[8]。MIKE工具是1个综合建模系统,可建立一维模型进行河道洪水演进模拟[9-10],建立二维水环境模型研究流域水质状况[11],以及通过一维二维与管网多模块耦合模拟城市内涝情况,开展洪涝风险灾害评估[12]等。

深隧工程作为1种解决城市水问题的综合治理措施,具有容量大、输送能力强、不受地形限制等特点[13],相关研究主要关注深隧对溢流污染治理的影响、施工安全风险评估、排水运行调度及浪涌对深隧工程的影响等方面[14-17]。

粤澳大湾区核心城市之一深圳市是近40 a兴起的滨海国际大都市,城市内涝问题也较为突出并受到广泛关注[18]。耦合 MIKE 多模型工具,以深圳市西部洪涝潮问题较为典型的西乡河和新圳河地区为研究范围,模拟极端降水和典型风暴潮条件下城市内涝过程,开展内涝风险分级,引入概率矩阵方法并评估当地规划深隧工程的排涝效果,为滨海城市防洪涝潮工程规划建设提供技术支撑,对于当地防灾减灾管理具有重要意义。

1研究区域与方法

1.1研究区概况

研究区位于中国粤港澳大湾区重要城市之一深圳市的西部,见图1。西乡河发源于羊台山西麓,自东北向西南穿过深圳宝安区,流入伶仃洋东部的大铲湾。新圳河发源于南山区留仙洞以西,沿新安一路南侧流入大铲湾。西乡河上游铁岗水库总库容8322万 m3,设计防洪标准为100年一遇,限泄流量200 m3/s,由铁岗水库排洪河承担100 m3/s,西乡大道分流渠承担40 m3/s[19]。研究区多年平均降水1925 mm,每年4—10月为汛期,受锋面雨和台风雨影响,暴雨多发。如2023年9月7日受台风“海葵”残余环流、季风和弱冷空气共同影响,深圳市出现强降水,导致全市部分区域受灾,最大2h雨量195.8 mm。

考虑到铁岗水库泄洪和深隧工程建设的影响,模拟包括西乡河和新圳河流域,总面积约为62.21 km2。

1.2研究方法

1.2.1城市内涝模拟

a)一维河道和管道模拟。基于 MIKE11搭建一维河道模型,用一维非恒定流圣维南方程组进行河流水流状态的模拟,质量守恒方程见式(1)。动量守恒方程见式(2)。

式中 x——计算点空间的坐标,m;t——计算点时间的坐标,s;A——过水断面的面积,m2; Q——过流流量,m3/s;h——水位,m;q——旁侧入流流量,m3/s;C——谢才系数;R——水力半径,m;g——重力加速度,m3/s。

MIKE11输入文件包括河网文件、断面文件、边界文件和参数文件[20]。

MIKE URBAN 是一维非恒定流动模拟模型,见式(3)、(4)。 URBAN模拟城市排水管网系统,分为降水径流模拟和管网模拟两部分,降水径流模拟结果是管网模拟的边界条件[21]。预处理的管网数据转换成 MIKE URBAN 可读取的形式,利用模型自带的泰森多边形法,进行子汇水区划分。

式中 A ——过水断面面积,m2;Q ——流量,m2/s; t——时间,s;S0——管道坡度;Sf——阻力坡度;x——三流动方向距离某固定断面的距离,m。

b)二维地表漫流模拟。基于 MIKE21构建二维地表漫流模型,采用 ADI 隐式差分法求解。连续方程和动量方程分别进行时空上的积分,允许较大步长,可有效缩短运算时间[22]。二维地表漫流方程见式(5)—(7)。

式中 h'——水深,m;n——糙率系数;z——水位, m;t——时刻,s;u ——流速在 x 方向上分量;v——流速在 y 方向上分量,m/s。

模型采用矩形网格,综合考虑到研究范围和模拟时间,网格单元为15 m×15 m。

c)多模型耦合方式。MIKE FLOOD在河流和平原之间或者海洋和内陆水道、海湾之间提供有效耦合,共有7种连接方式:标准连接、侧向连接、零流动连接、建筑物连接和侧向建筑物连接用于耦合 MIKE 11和 MIKE 21,城市连接用于耦合 MIKE URBAN 和 MIKE 21,河道城市连接用于耦合 MIKE 11与 MIKE URBAN[23]。研究选用侧向连接耦合 MIKE11与 MIKE21,选择河道城市连接来描述河道与城市之间的相互影响,选用城市连接模拟检查井溢流和地表水流入雨水管网的相互作用,见图2。

1.2.2边界条件、排水工况和模型参数

a)边界条件。所使用地形数据为地理空间数据云的30 m栅格文件,对其进行加密处理。为了更准确地反映实际情况,需要借助检查井的地表高程对道路进行高程插值,将道路文件中的高程赋值给地形文件,见图3a。土地利用基于研究区土地利用规划得到道路、建筑、绿地、水体和其他等图层,在 ArcGIS 中进行处理,见图3b。

b)排水管网和深隧工程。西乡河排水片区和新圳河排水片区排水管网数据来源于当地排水(雨水)综合规划,通过对研究区节点和管道数据概化处理,建立检查井与排水管网管段的拓扑关系,并根据实际情况对管段进行细分[24]。典型易涝点的选取参考了历史易涝发生地区且在深隧工程影响范围内:L1处于主干路十字路口交汇处,L2处于支路十字路口,L3处于地势较低地段且紧邻深隧竖井,见图3c。

根据当地排涝规划及水环境治理方案,深圳市宝安区深隧工程自广深公路与新安路交叉口起,经新安路、海澜路至西乡大道延伸段,管道直径为6 m,坡度为1‰;在西乡大道延伸段布设规模为120 m3/s 的排涝泵站,将其排放到海里;在西乡河和咸水涌下游接入初小雨截留管道,以7 mm/1.5 h进行沿河截流;在西乡大道分流渠位置设置初小雨提升泵站,规模为12万 m3/d。深隧工程剖面见图4,根据排入的现状管道流向和集水分区,工程影响范围约为10.24 km2。深隧管道同现状管道一样在耦合模型中通过城市连接与二维地表进行水量交换,即连接深隧竖井口与地面地形,是排水系统与集水区之间的相互作用。

c)模型参数。参考当地相关规划及南方城市雨洪研究[25-28],模型相关参数见表1。

d)设计暴雨和潮汐。参照当地规划设计暴雨公式见式(8)。

式中 i——设计暴雨强度,mm/min;P——暴雨重现期,a;t——降水历时,min。

采用降水历时2 h芝加哥雨型,峰值系数0.35,重现期分为50年一遇(P=2%)和100年一遇(P=1%)2种情况,降水总量分别为140.84、153.38 mm,见图5。

为了考虑滨海城市在极端气象条件下的内涝情况,西乡河河道上游边界条件采取铁岗水库设计50 a一遇和100 a一遇的下泄流量,入海口边界采用“天鸽”台风期间(2017年8月23日)赤湾站的潮位。

1.2.3内涝风险等级划分及变化评估

根据中国《室外排水设计规范》[29]及当地城市自身特点,以积水深度和积水时间为评价因子划分内涝等级,见表2。

在深隧工程影响下,内涝风险等级和相应面积都有所下降,且多个等级之间涉及跃级变迁情况,使等级变化描述更为复杂,概率矩阵法能很好地呈现等级之间变化情况[30]。概率矩阵也叫随机矩阵,对于模拟范围网格数为 n 的研究区域,深隧工程建设前、后的内涝风险等级的变化概率矩阵 P 见式(9)、(10)。

式中 Njk——深隧工程影响前后等级j 变化为 k 的网格数;Pjk——等级变化之间的概率。

实际上,概率矩阵 P 是由 m 个等级为 k 的列向量[ P0k... Pjk... Pmk ]T 组成,计算出每个等级下降为 k 的概率,即等级为j 的网格中变化为 k 的网格数占总研究区域网格数的比例(不考虑等级上升和不变的情况),j 和 k=0,1,2,…m,m=4。

深隧工程影响前,各风险等级面积占比情况用 Pj 表示,见式(11)。

式中 Nj——深隧工程影响前等级j 的网格数。

用 Rj - k 表示内涝风险等级j 变为 k 的范围变化率,%,见式(12)。

2结果分析

2.1极端降水条件下的淹没特征

参照《室外排水设计规范》中规定,纳入城市内涝淹没范围统计的最低水深阈值为0.05 m,设计50年和100年一遇2 h 极端降水下模拟的淹没范围见图6。

现状管网条件下,50年一遇降水的淹没范围约为7.66 km2,其中淹没水深在0.05~0.15、0.15~0.30、0.30~0.50、0.50~0.75和大于0.75 m 的占比分别为17.9%、21.9%、21.4%、15.8%和23.0%。100年一遇降水的淹没范围约为8.13 km2,比50年一 遇降水增加了6.1%,其中在淹没水深0.05~0.15、0.15~0.30分别减少了7.3%和4.2%,在淹没水深0.30~0.50、0.50~0.75和大于0.75 m 分别增加了4.3%、14.0%和22.7%。

极端降水条件下的城市内涝淹没呈现快涨缓退特征,见图7。50年和100年一遇降水条件下的淹没范围,分别在2.0、1.6 h 内达到最大值5.90、6.25 km2。之后快速下降,约6h之后变化趋于平缓。

城市内涝风险评估等级分布见图8。50年一遇降水下的内涝风险区面积约为4.24 km2,其中1、2、3、4的占比分别为0.94%、37.50%、28.54%和 33.02%。100年一遇降水下的内涝风险区面积约为5.04 km2,比50年一遇降水增加了18.9%,其中1、2、3、4级分别增加了400.0%、6.9%、11.6%和27.9%。

2.2典型易涝点的淹没过程

典型易涝点淹没过程见图9。50年一遇降水条件下,易涝点 L1、L2和 L3分别在2.5、4.7、2.2 h 达到最大淹没水深0.85、0.75、0.51 m,淹没时长(水深大于0.05 m)分别持续约15、40、20 h。100年一遇降水与50年一遇降水相比,易涝点 L1、L2、L3最大淹没水深及达到时间和淹没持续时长均略有增加,分别为0.93、0.78、0.55 m,3.2、4.8、2.4 h和18、46、24 h。

2.3深隧工程排涝效果

考虑深隧工程的城市内涝模拟结果见图10—12。50年一遇和100年一遇极端降水条件下,淹没范围分别缩减到6.36、7.04 km2,相对于现状排水管网分别减少了17.0%和13.4%;内涝风险区面积缩减到3.02、3.52 km2,相对于现状排水管网分别减少了28.8%和30.2%。

典型易涝点在深隧工程影响下的最大淹没水深及达到时间和持续淹没时间,均明显下降。50年一遇降水条件下,L1、L2、L3的最大淹没水深及达到时间分别为0.50、0.24、0.36 m 和2.1、1.9、1.5 h,相对于现状排水管网分别减少了41.2%、68.0%、29.4%和16.0%、59.6%、31.8%;淹没持续时间分别为6.0、7.7、4.5 h,相对于现状排水管网分别减少了60.0%、80.8%、77.5%。100年一遇降水条件下, L1、L2、L3的最大淹没水深分别为0.52、0.28、0.39 m,达到时间均为2 h,相对于现状排水管网分别减少了44.1%、64.1%、29.1%和37.5%、58.3%、16.7%;淹没持续时间分别为6.5、10.0、4.8 h,相对于现状排水管网分别减少了63.9%、78.3%、80.0%。(图12)

深隧工程对于降低极端降水条件下的内涝风险等级是显著的,见表3。50年一遇和100年一遇降水条件下,有98.0%和92.4%的1级区、83.4%和58.0%的2级区、53.1%和23.9%的3级区、17.6%和7.19%的4级区降为无风险区,3.50%和6.98%的2级区、3.60%和1.71%的3级区、1.00%和0.03%的4级区降为1级区,29.7%和35.8%的3级区、15.3%和3.87%的4级区降低为2级风区,25.5%和19.4%的4级区降为3级区。

3结论

以粤港澳大湾区深圳市西部地区为例,基于 MIKE 多模型工具耦合了一维河道及管网水流模拟与二维地表漫流模型,模拟了50年和100年一遇2 h 极端降水和风暴潮联合影响下的滨海城市内涝淹没过程,并评估了深隧工程的排涝效果,主要结论如下。

a)MIKE11、MIKE21和 MIKE FLOOD 多模型工具相结合能够较好地耦合模拟城市内涝形成过程及淹没特征,引入概率矩阵法能够更清晰地揭示内涝风险等级之间的变化。

b)极端降水条件下的城市内涝淹没呈现快涨缓退特征,50年和100年一遇降水下淹没范围分别在2.0、1.6 h 内达到最大值,之后快速下降并在6 h 之后变化趋于平缓;内涝风险区面积分别约为4.24、5.04 km2,以2、3、4级风险区为主,分别约占37.5%和33.7%、28.5%和26.8%、33.0%和35.5%。

c)深隧工程改善排涝效果是显著的,50年一遇和100年一遇降水下的淹没范围分别减少了17.0%和13.4%,内涝风险区面积分别减少了28.8%和30.2%,典型易涝点 L1、L2、L3的淹没持续时间分别减少了60.0%和63.9%、80.8%和78.3%、77.5%和80.0%;有83.4%和58.0%的2级风险区、53.1%和23.9%的3级风险区降为无风险区,29.7%和35.8%的3级风险区降为2级风险区,25.5%和19.4%的4级区降为3级风险区。

参考文献:

[1] WANG K,WU Y,FAN Q D. Construction of rainstorm security pattern based on waterlogging prevention and control: A case study on Zhengzhou City[J]. Alexandria Engineering Journal,2022,61(11):8911-8918.

[2]郝晓丽,穆杰,喻海军,等.城市洪涝试验研究进展[J].水利水电科技进展,2021,41(1):80-86,94.

[3] QUAN R-S. Rainstorm waterlogging risk assessment in central urban area of Shanghai based on multiple scenario simulation[J]. Natural Hazards,2014,73:1569-1585.

[4] SHEN Y W ,MORSY M M ,HUXLEY C ,et al. Flood risk assessment and increased resilience for coastal urban watersheds under the combined impact of storm tide and heavy rainfall[J]. Journal of Hydrology,2019,579. DOI:10.1016/j. jhydrol.2019.124159.

[5] SONG K , KIM M , KANG H-M , et al. Stormwater runoff reduction simulation model for urban flood restoration in coastal area[J]. Natural Hazards,2022,114(3):2509-2526.

[6] MEI C,LIU J H,WANG H,et al. Urban flood inundation and damage assessment based on numerical simulations of design rainstorms with different characteristics [J]. Science China Technological Sciences,2020,63(11):2292-2304.

[7]王小杰,夏军强,董柏良,等.基于汇水区分级划分的城市洪涝模拟[J].水科学进展,2022,33(2):196-207.

[8] YANG Y , PAN C L, FAN G W , et al. A New Urban Waterlogging Simulation Method Based on Multi-Factor Correlation [J]. Water,2022,14(9). DOI:10.3390/ w14091421.

[9] PALLAVI R , REKHA RANI K , SHASHIKANTH K ,et al. Intricate flood flow advancement modelling in the Krishna River Sub Basin,India[J]. ISH Journal of Hydraulic Engineering,2023,29(2):199-208.

[10]LAGOS M S,MU?OZ J F,SUáREZ F I,et al. Investigating the effects of channelization in the Silala River: A review of the implementation of a coupled MIKE-11 and MIKE-SHE modeling system[J]. Wiley Interdisciplinary Reviews:Water,2023,11(1). DOI:10.1002/wat2.1673.

[11]XU C D,REN Z H,HUANG S,et al. Simulation Study on theImpact of Water Flow Regulation Based on the MIKE 21 Model in a River Water Environment[J]. Sustainability,2023,15(13). DOI:10.3390/su151310313.

[12]LI J K, GAO J Y , LI N, et al. Risk Assessment and Management Method of Urban Flood Disaster [J]. Water Resources Management,2023,37(5):2001-2018.

[13]刘家宏,夏霖,王浩,等.城市深隧排水系统典型案例分析[J].科学通报,2017,62(27):3269-3276.

[14]WU H C,HUANG G R,MENG Q Q,et al. Deep tunnel for regulating combined sewer overflow pollution and flood disaster:a case study in Guangzhou City,China[J]. Water,2016,8(8). DOI:10.3390/w8080329.

[15]HU K, WANG J W , WU H. Construction Safety Risk Assessment of Large-Sized Deep Drainage Tunnel Projects[J]. Mathematical Problems in Engineering ,2021. DOI:10.1155/2021/7380555.

[16]曾磊,刘畅,阮超,等.武汉大东湖核心区污水深隧传输系统运行调度[J].中国给水排水,2023,39(20):104-109.

[17]杨园晶,黄鹄,孙海峰,等.基于 TAP模型的前海-南山排水深隧浪涌分析[J].城市道桥与防洪,2023(8):144-147,150,116-117.

[18]蔡榕硕,许炜宏.未来中国滨海城市海岸洪水灾害的社会经济损失风险[J].中国人口·资源与环境,2022,32(8):174-184.

[19]柴苑苑.铁岗水库流域暴雨季节性变化规律[J].中国农村水利水电,2011(8):67-68,72.

[20]WANG Q G,ZHAO X H,CHEN K Q,et al. Sensitivity analysis of thermal equilibrium parameters of MIKE 11 model:A case study of Wuxikou Reservoir in Jiangxi Province of China[J].Chinese Geographical Science,2013,23(5):584-593.

[21]张旭,李占斌,何文虹,等.基于 MIKE URBAN 的西安市中心城区雨洪过程模拟[J].水资源与水工程学报,2019,30(6):157-163.

[22]朱颖蕾,于永强,俞芳琴,等.基于 MIKE21和 MIKE Urban 耦合的湖区平原城市内涝模拟应用研究[J].中国农村水利水电,2018(10):177-181,185.

[23]LI J K,ZHANG B,MU C,et al. Simulation of the hydrological and environmental effects of a sponge city based on MIKE FLOOD [J]. Environmental Earth Sciences ,2018,77(2). DOI:10.1007/s12665-018-7236-6.

[24]王成坤,黄纪萍.基于水力耦合模型的城市内涝积水特征与综合防治方案研究[J].给水排水,2018,54(S2):112-114.

[25]梁巧茵,张明凯,李帅杰.基于 MIKE FLOOD 的深圳市机场排涝泵站工程设计及运行模拟[J].水电能源科学,2021,39(3):86-90.

[26]谭雨欣,吴端炜.基于 MIKE URBAN 的大亚湾澳头圆盘区域内涝模拟及排涝对策[J].人民珠江,2023,44(5):18-25,44.

[27]王川涛,黄丽娇,郑琦,等.基于 MIKE FLOOD 的南方滨海新城雨水管网系统评估[J].给水排水,2022,58(S1):425-431,439.

[28]张旭,李占斌,张洋,等.基于 MIKE耦合模型的绿化率对城市内涝影响研究[J].水资源与水工程学报,2021,32(3):137-144.

[29]室外排水设计规范:GB 50014—2021[S].

[30]涂新军,谢育廷,吴海鸥,等.基于概率矩阵的干旱等级变化评估及应用[J].水科学进展,2021,32(4):520-533.

(责任编辑:李燕珊)

猜你喜欢
粤港澳大湾区
以自贸区法治创新推进深港深度合作
在粤港澳大湾区建设中深化深港合作创新
关于建设粤港澳大湾区创新设计圈的建议
以“双转型”引领粤港澳大湾区发展
粤港澳大湾区发展从设想走向实践
论粤港澳大湾区的创新生态系统
加快粤港澳大湾区城市群建设的几点思考
湾区经济:国际步伐与中国格调
“粤港澳大湾区”,即将崛起的世界级城市群
“粤港澳大湾区”,即将崛起的世界级城市群