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实时、动态的佛山城市洪水淹浸风险图的制作

来源:学术堂 作者:姚老师
发布于:2014-06-06 共4052字
论文摘要

  0、引言

  洪水风险图是对可能发生的超标准洪水的洪水演进路线、到达时间、淹没水深、淹没范围及流速大小等过程特征进行预测,以标示洪泛区内各处受洪水灾害的危险程度的一种重要的防洪非工程措施,简单来说,洪水风险图是反映洪水风险大小和城区分布的地图,是防洪非工程措施中一种重要的方法。根据洪水风险图并结合洪泛区内社会经济的发展状况,可以做到:1)合理制定洪泛区的土地利用规划,避免在风险大的区域出现人口与资产过度集中;2)合理制定防洪指挥方案,避免临危出乱;3)合理确定需要避灾的对象,避灾的目的地及路线;4)合理评价各项防洪措施的经济效益;5)合理确定不同风险区域的不同防护标准;6)合理估计洪灾损失,为防洪保险提供依据。

  城市是人口、资产高度集中的地区,一旦发生洪涝灾害,经济损失严重,政治影响大。因此,综合利用各种措施,减轻城市洪涝灾害损失对中国的经济发展和社会稳定具有十分重要的现实意义。目前我国重要城市均逐步开展洪水风险图的制作与应用,所制作的洪水风险图基本属于静态的,即在特定频率洪水发生时的淹没范围、受淹区域内的最大水深和淹没历时等信息,但这些洪水风险图在使用过程中存在信息量少、更新难度大、难以共享等缺点。为此以广东省佛山城区为例,介绍根据当前预测的城区降雨和外江洪水发展情况,制作实时、动态的城市洪水淹浸风险图,以更加方便、精确地指导抢险救灾进行决策。

  1、佛山城区概况

  佛山地处广东省中南部珠江三角洲腹地,人口密集,经济发达,地处北回归线以南,属南亚热带和亚热带季风气候区,又受海洋气候调节,春季潮湿多雨,夏季较热,雨量充沛;降雨在面上分布不均,降雨年际变化大,丰水年是枯水年的1.9倍。降雨年内分配也不均匀,雨量多集中在每年4—9月,约占全年降雨量的80%。

  佛山城区是指禅城区的中心城区,不包含南庄部分,面积约77km2。城区内河涌水系发达,其中主干河涌15条,长度为49.2km;支干河涌7条,长度为16.5km;支涌33条,长度为31.3km。各河涌近年均经过清淤整治,1997年以前,各河涌出口水闸大部分为自流式,内河涌需引水时,水流在潮汐作用下经水闸自然注入,排水时经水闸自然流出到外江。自1994年以来,外江河床逐年下切,各水闸自然注入、流出状态受到影响,不能满足城市防洪排涝的需求,各水闸均陆续改造为泵站,具有双向抽排水功能,总排水能力为832.8m3/s,比改造前抽排水能力提升约86%。目前城区排涝标准均为10年一遇24h设计,暴雨24h排完且不致灾。防洪堤围主要为佛山大堤,长度为19.92km,防洪标准为百年一遇,其它堤段防洪标准为五十年一遇。

  佛山城区暴雨积水在2005年前不太突出,只是个别低洼地带遇大暴雨时略有积水。2005年6月5日佛山市3h暴雨约150mm,造成佛山城区各大道路均有30~40cm的水浸现象,直接经济损失约1.78亿元。近几年,经过城区排水管网和内河涌改造,以及修订实施城区防暴雨预案等措施,频繁的短历时强降雨在城区水浸黑点虽有时仍有30~50cm水浸现象发生,但经济损失已大幅下降。佛山城区内涝受降雨强度、地形分布、河网水位、排涝泵站和排水管网能力等综合因素的影响,具有典型的“珠三角”城市内涝特点。在绘制佛山城区洪水风险图时应考虑降雨、外江洪水、风暴潮、堤防溃决洪水、水闸泵站及以上各种组合影响,城市洪水风险成因组合示意图如图1所示。
 

论文摘要

  为满足城区内水雨情的监测要求,及监测系统适用性的检验,佛山城区已建成水位、雨量监测点13个,其中3个陆地监测水位站点,8个内河涌水位监测站点,2个雨量站点,另外外江还有3个水位、雨量监测站点。

  2、佛山城区洪水风险图应用

  2.1动态洪水风险图的绘制

  动态洪水风险图绘制的基础是佛山城区暴雨内涝模拟模型,以佛山城区为研究范围,将预测的未来短时降雨情况作为输入条件之一,结合城区高精度数字地图、地下排水管网资料、内河涌及外江水位、泵站调度等信息,运用二维非恒定流水动力学模型模拟城区受暴雨(主要因素)、外洪等影响情况,将模型计算通过转换,形成系统中专用的模型数据后存储于数据库中,然后利用等值线(面)技术自动生成模块,形成各网格最大淹没水深等值线(面)图层,最终,系统将最大淹没水深等值线(面)图层与基本行政区划图、河流、最大淹没范围图、防洪工程分布图等基本信息图层相融合,并添加指北箭头、比例尺、图例和方案说明等辅助信息形成特定方案的洪水风险图。通过水情信息的实时监测与管理、暴雨淹浸模拟、洪水预警、实时动态的洪水风险图制作及GIS应用等技术手段,可为佛山城区的防汛、内涝预警和应急调度提供决策依据和技术支持。

  2.2动态洪水风险图绘制的关键信息

  动态洪水风险图中使用的信息主要有实时的降雨、内河涌水位、水闸泵站运行情况,以及高精度GIS地形数据和地下排水管网资料,关键信息是较为准确的未来1~3h降水和外江洪水预报结果。使用的具体信息可以归纳为以下3类:

  1)基础信息。主要是城区高精度的GIS地形数据和地下排水管网资料,这是模型网格划分、水流及泄水能力计算和洪水风险图绘制的基础信息。

  2)实时信息。包括实时的陆地及内河涌的雨情和水情、气象(包括雷达回波图和卫星云图),以及内河涌出入口的水闸、泵站的水位和开关情况等信息,主要反映研究范围内的气象、水情、雨情和工程运行情况,是系统运行和洪水风险图绘制的重要信息。

  3)预测信息。主要是区域范围内未来降雨和外江洪水的预测,是动态洪水风险图绘制的关键信息。洪水预测按常规水文预报作业进行;降雨预测主要有使用雷达测雨预报和气象部门专业的精细化降雨预报2种,两者都是对佛山市按1km×1km的格网预报当前之后的第1,2和3h降雨分布,更新时间均为6min,即每隔6min产生1组新的城区预报格网的未来3h的预报降雨量。

  根据基础、重要、关键信息模拟模型运行的框图如图2所示。

  

论文摘要

  2.3动态洪水风险图绘制的应用

  根据城区暴雨特点对内涝预警系统进行设置,按模型计算方式和所采用的降雨数据的不同,将生成的风险图应用分为自动预警、实时预报、历史查询和方案设计,以及根据生成的风险图及预警信息发布,指导城市防汛决策应用,具体情况如下:

  1)自动预警。根据雨量站实测的降雨数据和预测的雨量数据综合判断,根据设定的阈值系统自动运行,判断条件可分为2种,当所有雨量站过去3h且预测区域未来3h内降雨均为0mm时,模型不运行;当任一雨量站过去3h或者预测区域内任一点未来3h内降雨达到某一阈值时,模型开始自动运行,且阈值不同,系统运行间隔也可不同,可根据服务器每次运行、各种信息收集的时间综合考虑,一般设定为6min的倍数,使用较多的间隔为0.5和1.0h。

  2)实时预报。通过系统设定的实测降雨和预测降雨阈值,以及预报的基准时间、预热期和预见期等,自动开展作业预报,绘制相应的洪水风险图,并发出预警信息。

  3)历史查询。可以对任意历史时段的暴雨过程的洪水风险图及相关资料进行查询,该内容以图片和Word文档形式存放在系统指定的文件库中。

  4)方案设计。可以将任一设计暴雨过程作为降雨计算输入条件,绘制生成洪水风险图,以实现对未来特定洪水风险的防治预案及措施等。

  5)城市防汛决策指导。预警生成的洪水风险图成果可分为城区网格最大积水深度分布图、重要单位积水信息图和主要道路最大积水深度分布图。

  图3是城区网格最大积水深度分布图,展示城区各网格上可能出现的淹没最大水深,可在图中右侧列表中查看详细的网格编号、最大水深、最大水深出现时间及淹没历时等信息。

论文摘要

  图4是城区重要单位积水信息图,展示城区重要单位附近可能出现的淹没最大水深,可在图中右侧列表中查看详细的单位名称、积水深度、淹没历时及所在网格等信息。
 

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  图5是城区主要道路最大积水深度分布图,展示城区主要道路上可能出现的淹没最大水深,可在图中右侧列表中查看详细的道路编号、最高水位时刻、最大水深及淹没历时等信息。

论文摘要

  预警系统可与短信平台相连,将预警的有关信息以短信的方式,发送到值班人员、相关领导及预计淹没水深较大的重要单位与区域的防汛责任人的手机上,利于及时了解、掌握雨水情信息,以方便防汛指挥决策,有针对性地采取相应的措施与预案,最大可能地减少暴雨洪水对城区的影响。

  3、动态洪水风险图应用效果

  佛山城区内涝预警系统自2012年5月在佛山试运行以来,2年间先后应用于数场较大降雨的城市动态洪水风险预警分析,大部分积水点的计算精度能够满足预警要求,在几场暴雨计算结果与实际调查对比中,模型计算误差均不超过0.04m,精度级别属于良好,并能将预警重点单位、路段积水信息提前0.5h发送到相关责任人手机上,指导内河涌提前预排,降低水位,对预警严重区域安排人员采取疏浚下水管道及入口等应急措施,对城市的防灾减灾具有一定的指导作用。

  4、结语

  利用动态洪水风险图在佛山城区降雨期间的应用,对重要区域、单位和路段的淹浸情况分别进行预警,将预测的降雨与城市防汛抢险预案联系起来,为防汛部门实现分时、分区甚至分级预警提供了依据。但在今后的使用中还要注意以下几点:1)要提高预测数据的准确性和及时性,并更新基础数据,特别是城市改造后的微地形与排水管网数据更新,确保动态洪水风险图的准确;2)进一步完善内涝预警系统的功能,使生成的风险图更加细化、具体、可靠,并自动将信息传送给指定人员;3)加强应用城市动态洪水风险图的执行力度,作为一项非常有效的洪水管理非工程措施,应确保预警信息、防汛减灾预案与防汛责任人之间的联系与落实,最大程度地减少暴雨对城市的影响与损失。

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