楊 芳,劉長鑫,陳 坤
(蘇州航天系統(tǒng)工程有限公司,江蘇 蘇州 215000)
城市內(nèi)澇往往是由下述兩個(gè)原因之一造成:短時(shí)間強(qiáng)降雨,排水系統(tǒng)來不及將地表雨水排出;長時(shí)間大量降雨,河流湖泊水位較高,排水系統(tǒng)基本癱瘓。不管是哪種原因造成的內(nèi)澇事件,都有可能導(dǎo)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(cái)產(chǎn)安全的結(jié)果。
蘇州市吳中區(qū)屬太湖流域平原河網(wǎng)區(qū),地勢低平、水網(wǎng)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(diǎn)區(qū)域。且蘇州地處江南多雨地區(qū),梅雨季節(jié)持續(xù)時(shí)間長,發(fā)生內(nèi)澇災(zāi)害的可能性較大。因此,本文以蘇州市吳中區(qū)為例,闡述一種將城市排水模型與GIS技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行城市內(nèi)澇預(yù)測的方法。
近年來,隨著全球氣候變化,我國極端天氣事件頻發(fā),尤其是暴雨發(fā)生的頻次明顯增加,加劇了城市內(nèi)澇災(zāi)害的發(fā)生次數(shù)和影響范圍。2015年國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于推進(jìn)海綿城市建設(shè)的指導(dǎo)意見》,顯示了政府治理和防范城市內(nèi)澇的決心。同時(shí),在水利和科技領(lǐng)域,國內(nèi)外的從業(yè)人員都在致力于研究內(nèi)澇監(jiān)測、預(yù)測的方法。早在20世紀(jì)50年代,美國農(nóng)業(yè)部水土保持局就提出了小流域設(shè)計(jì)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(diǎn),將土壤類型、含水量、坡度等因素納入水文模型進(jìn)行計(jì)算[1-4],對(duì)內(nèi)澇進(jìn)行預(yù)測。但是現(xiàn)代化城市中排水管網(wǎng)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(gè)動(dòng)態(tài)的降水-徑流模擬模型,常被用來模擬城市排水過程,對(duì)排水系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供參考依據(jù)[4]。但是該模型沒有將實(shí)際排水管網(wǎng)中現(xiàn)有水量作為考量因子,在實(shí)際內(nèi)澇預(yù)測中偏差較大。
較為準(zhǔn)確的內(nèi)澇預(yù)測做法應(yīng)該是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)變化的。在較長一段時(shí)間內(nèi),城市地形地貌、土壤類型都是相對(duì)穩(wěn)定的;但在任一時(shí)刻,城市的某個(gè)區(qū)域發(fā)生內(nèi)澇的概率都在發(fā)生變化,這主要依賴于排水管網(wǎng)、河流湖泊、集水區(qū)等的現(xiàn)有水量,實(shí)時(shí)天氣預(yù)測降雨數(shù)據(jù)等。
系統(tǒng)共包括排水設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、城市排水模型、前端感知設(shè)備、氣象數(shù)據(jù)和GIS空間數(shù)據(jù)服務(wù)等部分,其中:
(1)排水設(shè)施基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要是蘇州市吳中區(qū)排水管網(wǎng)設(shè)施的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);
(2)城市排水模型采用英國華霖富公司的InfoWorks ICM和ICM Live計(jì)算模型;
(3)前端感知設(shè)備包括液位計(jì)傳感器、流速計(jì)傳感器和雨量計(jì)傳感器等;
(4)氣象數(shù)據(jù)主要是未來一段時(shí)間的降雨預(yù)報(bào)數(shù)據(jù);
(5)GIS空間數(shù)據(jù)服務(wù)主要提供排水、應(yīng)急等基礎(chǔ)設(shè)施的位置計(jì)算與統(tǒng)計(jì),內(nèi)澇過程的動(dòng)態(tài)展示。
系統(tǒng)組成架構(gòu)如圖1所示。
圖1 系統(tǒng)組成架構(gòu)圖
前端感知設(shè)備的布點(diǎn)方案是一項(xiàng)非常重要的設(shè)計(jì)工作。在河道、排水管線、下水井以及易澇點(diǎn)安裝合適的傳感器,對(duì)最終計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確度有非常重要的影響。系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí),需保證所有前端傳感器正常工作,且數(shù)據(jù)采集頻率可調(diào)節(jié)。在冬季降雨量較少時(shí),每天采集1~2次液位和流速數(shù)據(jù);在夏天雨量充沛的季節(jié),每隔5~10 min采集1次數(shù)據(jù)。
將排水管網(wǎng)數(shù)據(jù)、地形地貌數(shù)據(jù)輸入到InfoWorks ICM進(jìn)行基礎(chǔ)建模,生成圖2所示的計(jì)算模型。
圖2 吳中區(qū)部分地區(qū)內(nèi)澇模型
模型建立完畢后,需利用液位計(jì)、流速計(jì)以及雨量計(jì)的實(shí)際監(jiān)測值對(duì)模型進(jìn)行3~6個(gè)月的預(yù)熱調(diào)優(yōu)(warm up),使其更加適應(yīng)吳中區(qū)的地形特征和排水能力。模型調(diào)優(yōu)后,ICM Live從數(shù)據(jù)庫中自動(dòng)讀入實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù),同時(shí)從互聯(lián)網(wǎng)接入氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)(本例中接入的是彩云天氣的降雨量預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)),使得降雨量預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)可以自動(dòng)進(jìn)入模型參與運(yùn)算。ICM Live會(huì)調(diào)用ICM模型計(jì)算未來一段時(shí)間(一般為6 h)內(nèi)整個(gè)區(qū)域的城市淹水情況及其動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)[9-10]。該數(shù)據(jù)可以Shape file文件格式保存,也可以結(jié)構(gòu)化的形式存入數(shù)據(jù)庫。用戶端通過GIS引擎讀取文件或數(shù)據(jù)庫并展示,即可對(duì)應(yīng)看到預(yù)測時(shí)間段內(nèi)的城市淹水情況。
以吳中區(qū)太湖新城部分區(qū)域在2015年8月發(fā)生的短時(shí)間強(qiáng)降雨為例,模擬該區(qū)域地面積水過程,每5 min取1次積水?dāng)?shù)據(jù),模擬時(shí)長為2 h。圖中白色箭頭指示積水的流向。
對(duì)比圖3、圖4可以看出,在內(nèi)澇剛發(fā)生約40 min時(shí)(見圖3),地面積水區(qū)域較小,且多數(shù)地方積水深度小于0.07 m,而在內(nèi)澇發(fā)生90 min后(見圖4),內(nèi)澇區(qū)域明顯增大,且多數(shù)地方積水深度大于0.07 m。
在實(shí)際地形探測中可以發(fā)現(xiàn),該區(qū)域靠近蘇州灣,地勢低洼,多年來一直是易澇點(diǎn),該預(yù)測結(jié)果基本符合記錄數(shù)據(jù)。
對(duì)城市內(nèi)澇的預(yù)測是一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算過程,其中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、模型運(yùn)算的準(zhǔn)確度是兩個(gè)至關(guān)重要的影響因素。本文系統(tǒng)已在蘇州市吳中太湖新城運(yùn)行管理中心正式運(yùn)行,運(yùn)行結(jié)果表明:在給定降雨量的情況下,可以準(zhǔn)確預(yù)測出城市中各易澇點(diǎn)是否會(huì)發(fā)生內(nèi)澇,并且正確展示出在各時(shí)間點(diǎn)的內(nèi)澇態(tài)勢;對(duì)于內(nèi)澇區(qū)域內(nèi)各點(diǎn)積水深度的判斷,由于上述誤差的存在,很難做到絕對(duì)正確;但是系統(tǒng)對(duì)整體區(qū)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(nèi)澇提供有力的數(shù)據(jù)支撐。
圖3 強(qiáng)降雨初期地面積水情況
圖4 強(qiáng)降雨中后期地面積水情況