劉家宏，石虹遠(yuǎn)，梅 超，王 浩，宋天旭，欒清華

(1.河北工程大學(xué)水利水電學(xué)院，河北 邯鄲 056038；2．中國水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100038；3.水利部數(shù)字孿生流域重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(籌)，北京 100038；4.城市水循環(huán)與海綿城市技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875)

20世紀(jì)90年代以來，中國城市極端暴雨和內(nèi)澇災(zāi)害頻發(fā)[1-2]，對城市經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和居民生命安全造成了巨大威脅，一定程度上制約了城市可持續(xù)發(fā)展[3]。城市內(nèi)澇是暴雨降落在城市復(fù)雜下墊面上形成徑流無法及時排出進(jìn)而引起地表積水的自然現(xiàn)象。從降雨到內(nèi)澇形成是一個非線性復(fù)雜物理過程，受到多重因素影響，其中城市下墊面的空間格局是重要的影響因素之一[4]。合理規(guī)劃城市空間格局和基礎(chǔ)設(shè)施是緩解城市內(nèi)澇的基礎(chǔ)，在不透水面增長、土地利用覆被變化對內(nèi)澇的影響方面研究日趨深入[5-6]，為科學(xué)解析城市內(nèi)澇形成機(jī)理以指導(dǎo)城市下墊面空間規(guī)劃與管控提供了依據(jù)。

21世紀(jì)初以來，城市下墊面的不透水面結(jié)構(gòu)性特征和空間格局特征(可稱為城市形態(tài))對內(nèi)澇過程的影響機(jī)理研究引起了更多關(guān)注。楊冬冬等[7]研究了不同降雨強(qiáng)度下不同城市道路系統(tǒng)布局模式的居住小區(qū)產(chǎn)匯流規(guī)律；Ferrari等[8]提出了基于孔隙率的淺水方程的數(shù)值方案，基于二維水動力模型捕捉街道網(wǎng)格中城市最典型的洪水特征；孫藍(lán)心等[9]利用城市時變增益非線性模型研究不同下墊面條件下的徑流特征；Bruwier等[10-11]研究了建筑、道路等城市格局特征參數(shù)對地表產(chǎn)匯流的影響；郭禹含等[12]研究了不透水面占比與徑流系數(shù)的關(guān)系；Silva等[13]基于數(shù)值模擬分析了小尺度城市不透水面與綠色透水面連通性對降雨徑流過程的影響；周宏等[14]研發(fā)考慮有效不透水面城市雨洪模型，分析了有效不透水下墊面在城市雨洪模擬中的水文響應(yīng)機(jī)理；Li等[15]基于數(shù)值模型研究了街區(qū)尺度不同城市形態(tài)對洪澇嚴(yán)重程度的影響。上述研究主要聚焦在城市下墊面與不透水面對地表產(chǎn)匯流影響分析、城市下墊面空間格局的優(yōu)化等方面。研究方法主要有物理實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬兩大類，其中物理實(shí)驗(yàn)較為普遍，但無法細(xì)致地重現(xiàn)城市下墊面的特征且種類有限；采用數(shù)值模擬的研究多集中于平面的角度，對使用三維方法刻畫三維城市形態(tài)來考慮空間特征對內(nèi)澇過程影響的研究相對較少。城市下墊面具有十分復(fù)雜的空間特征，主要體現(xiàn)在道路和建筑的空間分布多樣，在快速城市化的背景下，城市下墊面形態(tài)變得更為復(fù)雜，未來的一段時期，相關(guān)研究對城市下墊面的刻畫應(yīng)更加精細(xì)，建筑與地表的銜接關(guān)系應(yīng)更清晰，總體上由“平面”向“立體”轉(zhuǎn)變。數(shù)值模擬也具備靈活運(yùn)用、多重情景的優(yōu)勢，可以更準(zhǔn)確且多尺度地模擬城市下墊面空間格局對社區(qū)尺度內(nèi)澇過程的影響。運(yùn)用三維城市形態(tài)模擬與城市內(nèi)澇模擬方法相結(jié)合，開展城市下墊面空間格局對社區(qū)尺度內(nèi)澇過程的影響模擬研究必要且可行[3-4]。

本文面向社區(qū)尺度下城市下墊面空間格局對內(nèi)澇過程的影響研究，開展多種城市下墊面空間格局下的城市內(nèi)澇過程數(shù)值模擬，從不同情景下內(nèi)澇淹沒特征值、時空變化過程和水動力特性等方面分析其影響。通過定量和定性分析，解析城市下墊面空間格局對社區(qū)尺度內(nèi)澇過程的影響，以期為科學(xué)認(rèn)知城市下墊面空間管控和城市內(nèi)澇形成機(jī)理研究提供一定參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)

本研究基于不同空間格局下的城市內(nèi)澇過程模擬進(jìn)行影響分析，涉及主要方法包括城市下墊面三維模擬方法和城市內(nèi)澇過程水動力模擬方法等。

1.1 城市下墊面三維模擬方法

城市下墊面顯著區(qū)別于流域下墊面，前者由大量人工建筑構(gòu)成，主要包括道路、房屋、廣場和綠地等，在人工建筑與本底地勢耦合作用下形成了包括微地形在內(nèi)的城市復(fù)雜下墊面。在本研究中，為獲取包含詳細(xì)微地形的城市下墊面高精度數(shù)據(jù)，采用三維城市建模平臺(CityEngine)進(jìn)行社區(qū)尺度下的城市下墊面三維模擬。

CityEngine主要用于數(shù)字城市、城市規(guī)劃等領(lǐng)域，在城市設(shè)計(jì)、建模以及GIS集成方面有較多應(yīng)用。本研究主要利用CityEngine中基于參數(shù)的批量三維建模方法，通過編寫CGA(Computer Generated Architecture)規(guī)則建立三維模型[16]。CGA形狀語法是CityEngine平臺特有的建筑設(shè)計(jì)語言，通過該語言可以生成高質(zhì)量的建筑三維模型?；贑GA語言，可快速高效完成模型構(gòu)建，減少人工建模時間，建模效率較高，具有較強(qiáng)適用性。

1.2 城市內(nèi)澇過程水動力模擬方法

本研究采用二維水動力模型TELEMAC-2D進(jìn)行城市內(nèi)澇過程數(shù)值模擬。TELEMAC-2D主要通過求解二維圣維南方程來模擬二維自由表面流，其計(jì)算基于適應(yīng)性較強(qiáng)的非結(jié)構(gòu)化三角形網(wǎng)格，能夠?qū)Τ鞘械缆返任⒌匦螌?shí)現(xiàn)較高精度模擬。Li等[17]通過經(jīng)典算例驗(yàn)證了TELEMAC-2D在城市內(nèi)澇模擬中的適用性，將該模型引入到城市內(nèi)澇相關(guān)研究中。

TELEMAC-2D基于非守恒形式的二維淺水方程求解，主要包括連續(xù)方程和動量方程：

(1)

(2)

(3)

式中：u和v分別為x和y方向的流速，m/s；h為水深，m；t為時間，s；Sce為流體源或匯項(xiàng)，m/s；Z為水位，m；ve為有效黏性系數(shù)，m2/s；g為重力加速度，m/s2；Fx和Fy分別為x和y方向的摩阻項(xiàng)。

TELEMAC-2D基于SCS-CN方法進(jìn)行下滲模擬，采用Curve Number系數(shù)(CN值)來描述下滲能力，CN值主要影響土壤類型和土地利用類型等，通過查閱TR-55手冊CN值表確定。SCS-CN方法公式為：

(4)

(5)

式中：P為降水總量，mm；Q為地表徑流量，mm；λ為降雨初損率；S為土壤最大蓄水量，mm；NC為CN值，為區(qū)間0到100的值，量綱一參數(shù)。

1.3 下墊面和降雨模擬情景設(shè)置

1.3.1 城市下墊面情景

中國城市的自然地理特征各異，歷史演變趨勢不同，經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展階段迥異，城市形態(tài)復(fù)雜多樣。相關(guān)文獻(xiàn)表明，社區(qū)尺度下的城市路網(wǎng)形態(tài)主要分為網(wǎng)格型、盡端型和環(huán)型3種模式[18]，其中環(huán)型結(jié)構(gòu)常與網(wǎng)格型或盡端型結(jié)合[7]。結(jié)合中國典型城市形態(tài)特點(diǎn)和城市規(guī)劃設(shè)計(jì)有關(guān)規(guī)范，基于CityEngine模擬了4類共8種不同的城市下墊面空間格局，作為典型城市下墊面情景。為確保生成城市格局的代表性，根據(jù)《城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)規(guī)范:GB50180—93》等確定下列城市參數(shù)變量[19-20]，如表1所示。結(jié)合上述規(guī)范，并考慮城市中心下墊面的高密度特征，將建筑密度設(shè)為50%，綠地率設(shè)為20%。結(jié)合中國城市實(shí)際特征和《城市道路城市設(shè)計(jì)規(guī)范》，在上述參數(shù)約束下，通過建模生成最大坡度為3%(考慮排水及流速問題道路橫坡、縱坡均小于等于3%)，方向?yàn)檠匚鞅?最高點(diǎn))到東南(最低點(diǎn))的地形[21]。

表1 城市下墊面空間格局情景空間參數(shù)取值范圍及本研究取值Table 1Range of scenario spatial parameters of urban underlying surface spatial pattern and parameters selected in this study

在本研究中，基于CityEngine中CGA形狀語法生成虛擬的社區(qū)尺度城市區(qū)域下墊面，主要語法規(guī)則包括道路拓?fù)潢P(guān)系、建筑物空間分布等內(nèi)容的設(shè)定，依據(jù)國內(nèi)城市格局空間分布特點(diǎn)，結(jié)合城市設(shè)計(jì)相關(guān)規(guī)范，在設(shè)定城市下墊面空間格局基本參數(shù)的基礎(chǔ)上生成8種1 km×1 km的社區(qū)尺度城市下墊面空間格局，主要為4類共8種情景，具體如下：

(1) 環(huán)形放射型格局(S1)：主要情景為中心環(huán)形(S1D1)、對角環(huán)形(S1D2)，具有較強(qiáng)的居住中心性，層層向外拓展，可向外衍生。

(2) 多類混合型格局(S2)：主要情景為環(huán)形隨機(jī)(S2D1)、環(huán)形方格(S2D2)，具有更好的通達(dá)性，呈現(xiàn)單一樣式城市下墊面空間格局進(jìn)行混合布局。

(3) 方格網(wǎng)絡(luò)型格局(S3)：主要情景為道路稀疏(S3D1)、道路密集(S3D2)，具有更好的交通靈活性和方向性，在城市中分布較為普遍。

(4) 自由隨機(jī)型格局(S4)：主要情景為南北走向(S4D1)、東西走向(S4D2)，具有較強(qiáng)的不規(guī)則性，分布的形式多種多樣，道路四通八達(dá)。

在街道構(gòu)建的基礎(chǔ)上，進(jìn)行城市下墊面模型細(xì)化調(diào)整，主要包括用地類型細(xì)化(分為道路、建筑、綠地)以及道路、建筑模型貼圖和道路貼合地形問題等，形成8種城市下墊面空間格局，如圖1所示。

圖1 城市下墊面空間格局情景三維圖Fig.1 Three-dimensional map of spatial pattern of urban underlying surface

1.3.2 設(shè)計(jì)降雨情景

采用短歷時設(shè)計(jì)降雨情景，參考典型城市設(shè)計(jì)降雨公式[22]：

(6)

式中：q為降雨強(qiáng)度，mm/min；T為重現(xiàn)期，a；t為降雨歷時，min。分別生成重現(xiàn)期為2 a、5 a、10 a、20 a、50 a和100 a的設(shè)計(jì)降雨，降水量分別為53.1 mm、66.7 mm、77.0 mm、87.2 mm、100.8 mm和111.0 mm，雨峰系數(shù)設(shè)為0.6[23-24]，降雨歷時為120 min。不同重現(xiàn)期下的設(shè)計(jì)降雨過程如圖2所示。

圖2 不同重現(xiàn)期的設(shè)計(jì)降雨過程Fig.2 Design rainfall process with different return periods

2 城市內(nèi)澇模型構(gòu)建

基于TELEMAC-2D構(gòu)建8種城市下墊面情景下的城市內(nèi)澇數(shù)值模型，根據(jù)前述生成的8種城市下墊面數(shù)據(jù)，運(yùn)用GIS工具進(jìn)行高程重構(gòu)(圖3)。將研究區(qū)劃分為建筑、道路和綠地3種用地類型，根據(jù)不同類型的用地進(jìn)行曼寧系數(shù)賦值[25]，其中建筑、道路和綠地的曼寧系數(shù)分別為0.2、0.05和0.5；根據(jù)SCS模型土壤分類標(biāo)準(zhǔn)確定CN值[26]，其中建筑、道路和綠地的CN值分別取為98、94和80。

圖3 不同城市下墊面空間格局高程重構(gòu)結(jié)果Fig.3 Elevation reconstruction results of different spatial pattern of urban underlying surface

將上述參數(shù)整合導(dǎo)出進(jìn)行前處理，對研究區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格剖分，網(wǎng)格分辨率為4 m，共計(jì)63 690個節(jié)點(diǎn)和126 269個網(wǎng)格，主要邊界參數(shù)條件為上游兩側(cè)(西側(cè)和北側(cè))設(shè)為閉合邊界，下游邊界(東側(cè)和南側(cè))設(shè)為自由出流邊界，地表無初始降雨，降雨時長120 min，總模擬時長360 min，時間步長2 s?；谏鲜鲈O(shè)置，構(gòu)建8類下墊面的二維水動力內(nèi)澇模型[27-28]。考慮到研究區(qū)為虛擬下墊面，采用等效排水的方法對排水管網(wǎng)進(jìn)行概化，該方法基于水量平衡原理，將研究區(qū)排水管網(wǎng)的排水能力假設(shè)為排水管網(wǎng)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)即1年一遇，小于該降雨強(qiáng)度管網(wǎng)可將其全部排走，大于該降雨強(qiáng)度視為形成地表徑流[24,29]。通過對情景模擬結(jié)果進(jìn)行合理性分析表明，所構(gòu)建的模型徑流系數(shù)和徑流過程等處于合理范圍內(nèi)，能夠滿足本研究需要。

3 結(jié)果及分析

3.1 不同情景下內(nèi)澇淹沒特征值統(tǒng)計(jì)分析

3.1.1 積水總量峰值

積水總量峰值表征區(qū)域積水總量達(dá)到最大值時刻的地表積水總量情況，不同重現(xiàn)期下各城市下墊面空間格局積水總量峰值統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖4。

從圖4中可知，在100 年一遇設(shè)計(jì)降雨情景下，S3D1情景積水總量峰值為8種情景中的最大值，達(dá)4.47萬m3，相較于相同重現(xiàn)期最小值的S3D2情景增加了3 000 m2。以2年一遇、10 年一遇和100 年一遇設(shè)計(jì)降雨為例，在同一重現(xiàn)期下，積水總量峰值最大差值占比(兩值之差除以兩值的最大值所得結(jié)果表征兩者差別程度)分別為5.2%、4.9%和6.7%。相同格局下，S3D1和S3D2情景積水總量峰值差值占比最大，為6.7%，S1D1和S1D2情景積水總量峰值差值占比最小，為2.5%。

圖4 不同城市下墊面空間格局和不同重現(xiàn)期設(shè)計(jì)降雨情景下的積水總量峰值Fig.4 Peak ponding totals for different urban subsurface spatial patterns and different recurrence period design rainfall scenarios

上述結(jié)果表明，重現(xiàn)期越大或越小，積水總量峰值差值占比越大。S3格局中不同情景下積水總量峰值差值占比相對較大。

3.1.2 積水面積峰值

積水面積峰值表征區(qū)域積水總量達(dá)到最大值時刻的地表積水面積情況。分別統(tǒng)計(jì)積水深大于5 cm、15 cm和30 cm的不同重現(xiàn)期下的積水面積峰值，結(jié)果如表2所示。

表2 不同重現(xiàn)期設(shè)計(jì)降雨情景下不同積水深的積水面積峰值Table 2Peak ponding area for water depths greater than 5 cm,15 cm and 30 cm for different recurrence period design rainfall scenarios 單位：ha

積水深大于5 cm的積水面積為總積水面積，分析可知，相同重現(xiàn)期下，以100年一遇設(shè)計(jì)降雨為例，S2D2情景積水面積峰值為27.21 ha，比S2D1情景增加了4.07 ha，差值占比為15.0%，相較于其他格局，S2格局在100 a情景下積水面積峰值差值占比最大;在同一類墊面格局下，5年一遇設(shè)計(jì)降雨情景下，S3D1情景積水面積峰值為2.19 ha，比S3D2情景增加了2.14 ha，差值占比為97.7%，相較于其他格局，S3格局在5 a情景下積水面積峰值差值占比最大;降雨重現(xiàn)期為2 a時，S1、S3和S4格局存在積水面積為0 ha的情況，以S1D1和S1D2情景為例，兩者差值占比為100%；分析積水深大于15 cm和30 cm的積水面積峰值可知，不同重現(xiàn)期下，S3D1情景在積水深大于15 cm和30 cm的積水面積峰值均為最大，S3D2和S1D2情景則最小，且S1D2情景下未出現(xiàn)積水深大于30 cm的情況。

上述結(jié)果表明，相同重現(xiàn)期下，S1和S2格局在重現(xiàn)期較大時總積水面積差值占比較大，S3和S4格局在重現(xiàn)期較大時總積水面積差值占比較小。S3D2和S1D2情景分別在積水深大于15 cm、30 m中積水面積峰值最小?？傮w上S1格局緩解內(nèi)澇積水面積效果顯著。

3.1.3 區(qū)域最大積水深

區(qū)域最大積水深表征區(qū)域在整體時空變化過程中達(dá)到最大的積水深，是判斷內(nèi)澇嚴(yán)重程度的重要因子，可能分布并不廣，但表征該情景下區(qū)域最嚴(yán)重的積水點(diǎn)。不同設(shè)計(jì)降雨情景下區(qū)域最大積水深統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

由表3可見，區(qū)域最大積水深大于15 cm的情況集中發(fā)生在50年一遇和100年一遇設(shè)計(jì)降雨情景中。以2年一遇、10年一遇和100年一遇設(shè)計(jì)降雨為例，在相同重現(xiàn)期下，不同城市下墊面空間格局情景區(qū)域最大積水深的最大差值占比分別為40.0%、12.5%和16.7%。

表3 不同城市下墊面空間格局和不同重現(xiàn)期設(shè)計(jì)降雨情景下區(qū)域最大積水深Table 3Maximum regional ponding depth for different urban subsurface spatial patterns and different recurrence period design rainfall scenarios 單位:m

上述結(jié)果表明，重現(xiàn)期較小和較大時區(qū)域最大積水深差值占比較大，即隨著重現(xiàn)期增大，不同城市下墊面空間格局下的區(qū)域最大積水深差值占比呈現(xiàn)先減小后增大的趨勢。S3格局在各種重現(xiàn)期設(shè)計(jì)降雨情景下，區(qū)域最大積水深較小。

3.2 不同情景下內(nèi)澇淹沒時空變化過程分析

3.2.1 積水總量變化過程

不同城市下墊面空間格局和不同重現(xiàn)期下積水總量變化過程見圖5。從圖5(a)—圖5(c)中可以看出，重現(xiàn)期較小時積水在局部微地形作用下很難依靠重力排出。

從由圖5(d)—圖5(f)可知，積水總量變化過程主要分為漲水階段和退水階段，其中，漲水階段并無明顯差別，在退水階段中，S3D2情景下的積水總量平均下降速率最大，而S3D1情景最小。在100年一遇設(shè)計(jì)降雨情景下，模擬時間為360 min時刻S3D1情景的積水總量為3.18萬m3，比S3D2情景增加了1.26萬m3，差值占比最大，為39.6%。

圖5 不同城市下墊面空間格局和不同重現(xiàn)期設(shè)計(jì)降雨情景下積水總量變化過程Fig.5 Spatial patterns of urban subsurface and changes in total ponding under different return period design rainfall scenarios

上述結(jié)果表明，重現(xiàn)期越大，積水總量峰值和積水總量平均下降速率越大。相同重現(xiàn)期下，S3D2情景積水總量峰值最小，平均下降速率最大。

3.2.2 積水面積變化過程

圖6統(tǒng)計(jì)了積水深h>5 cm情況下，不同城市下墊面空間格局和不同重現(xiàn)期積水面積變化過程。

從圖6(a)和圖6(b)可以看出，重現(xiàn)期為2 a和5 a時，積水面積較小，部分下墊面情景下地表無積水或僅有少量積水，重現(xiàn)期為10～100 a時，積水面積呈現(xiàn)先增加后減小的變化趨勢。由圖6(c)可知，城市下墊面空間格局對積水面積峰現(xiàn)時間有一定影響，以10年一遇設(shè)計(jì)降雨為例，S2D1和S2D2情景的積水面積峰現(xiàn)時間分別為132 min和168 min，相差36 min，而其他格局下積水面積峰現(xiàn)時間則基本相等。在漲水階段，S2D1情景最先達(dá)到峰值，S3D1情景積水面積峰值最大為5.93 ha，比S3D2情景增加了3.59 ha，差值占比為60.5%。在退水階段，S1D1、S3D1和S3D2情景的積水面積平均下降速率較大。

由圖6(d)—圖6(f)可知，在20年一遇、50年一遇和100年一遇設(shè)計(jì)降雨情景下，積水面積變化過程近似，隨著重現(xiàn)期的增大，積水面積峰值隨之增大，退水階段積水面積平均下降速率增大，S2D1情景雖然積水面積峰值最小，但是積水面積平均下降速率較小。

圖6 不同城市下墊面空間格局和不同重現(xiàn)期設(shè)計(jì)降雨情景下積水面積變化過程(h>5 cm)Fig.6 Spatial patterns of urban subsurface and changes in ponding area for different recurrence period design rainfall scenarios (h>5 cm)

上述結(jié)果表明，城市下墊面空間格局對積水面積峰值、峰現(xiàn)時間及積水面積平均下降速率有影響。即隨著重現(xiàn)期增大，積水面積峰值增大，積水面積平均下降速率增大。

3.2.3 地表積水空間分布

圖7為100年一遇設(shè)計(jì)降雨情景下最大地表積水空間分布圖。由圖7分析可知，S1D1情景下h>15 cm的積水主要集中在下游區(qū)域;S1D2情景下h>15 cm的區(qū)域較少，且積水主要集中在上游和下游干路的兩側(cè)；S2D1情景下h>30 cm分布面積較大，主要分布在道路較密集的地區(qū)；S2D2情景下積水主要分布在中游的支路地區(qū)，積水深在10～15cm范圍的積水分布較為密集；S3D1格局h>15 cm的積水分布較為零散，主要為匯入干路的支路區(qū)域；S3D2情景下h>15 cm積水分布較少，且積水分布相對規(guī)則，集中在道路十字路口處；S4D1和S4D2情景下積水分布主要集中在中部區(qū)域，小部分區(qū)域出現(xiàn)h>30 cm的積水。

上述結(jié)果表明，S1、S3和S4格局下h>15 cm的積水地區(qū)分布較分散，S2D1情景下出現(xiàn)大量h>30 cm的地區(qū)，總體上積水主要分布在道路交匯處。

3.3 不同情景下內(nèi)澇淹沒水動力特性分析

城市道路內(nèi)澇積水達(dá)到一定深度會危及行人和車輛安全，而積水流速較大時風(fēng)險較高。以100年一遇設(shè)計(jì)降雨為例，繪制了8種城市下墊面空間格局下的地表積水流速分布圖，如圖8所示。

由圖8可見，S1D1情景下，流速較大的部分都集中于干路，且流速最大值分布在干路與支路的交匯處，最大流速為0.37 m/s;S1D2情景流速較大的地區(qū)分布較分散，流速較大處主要分布在干路兩側(cè)，最大流速為0.42 m/s;S2D1和S2D2情景下，整體流速較小，較大流速主要分布在道路交匯處，最大流速均為0.35 m/s，結(jié)合積水面積變化過程可知，在100年一遇設(shè)計(jì)降雨下，S2格局易出現(xiàn)積水面積峰值大的情況，且排水速度緩慢，排水周期較長;S3D1情景流速較大的地區(qū)主要分布在干路上，干路末端流速達(dá)到最大值為0.36 m/s;S3D2情景與S3D1情景相比整體流速較大而且分布面積廣，較大流速分布在道路交匯處，最大流速為0.47 m/s;S4D1和S4D2情景流速最大位置主要分布在干路，最大流速分別為0.35 m/s和0.32 m/s。

圖8 100年一遇設(shè)計(jì)降雨情景下各分布情景流速分布(積水總量最大時刻)Fig.8 Flow velocity distribution diagram of each distribution scenario under the 100-year design rainfall scenario (the time when the total water volume reaches its maximum)

由上述分析可知，不同的城市下墊面空間格局下，流速較大的位置分布具有一定規(guī)律，即較大流速分布主要集中在道路交匯處。在本研究設(shè)置的8種城市下墊面空間格局情景中，在100年一遇設(shè)計(jì)降雨情景下，S3D2情景最大流速為0.47 m/s,比S4D2情景增加了0.15 m/s，差值占比為31.9%。

3.4 結(jié)果討論

由于城市地區(qū)的下墊面條件復(fù)雜，本研究采用了基于規(guī)劃設(shè)計(jì)的理想下墊面進(jìn)行情景分析，為進(jìn)一步探討本研究結(jié)果的合理性，將本研究結(jié)果與前人研究進(jìn)行對比。Bruwier等[10-11]通過大量隨機(jī)城市空間格局洪澇模擬，主要分析內(nèi)澇淹沒時空變化過程，發(fā)現(xiàn)城市空間分布參數(shù)對洪澇特征值影響較大;本研究主要從不同城市空間格局對內(nèi)澇特征值進(jìn)行分析，結(jié)果表明環(huán)形放射型格局有削減積水的優(yōu)點(diǎn)。Ferreira等[30]基于物理試驗(yàn)研究了徑流系數(shù)等特征值,解析不同城市格局對徑流量的影響，其中線性分布對徑流系數(shù)影響較大;本研究基于數(shù)值模擬從其他特征值方面進(jìn)行影響分析，結(jié)果表明環(huán)形放射型格局對內(nèi)澇特征值影響較大。Silva等[13]研究發(fā)現(xiàn)不透水面和綠色空間連通性對徑流有重要影響，結(jié)果表明不透水面和綠色空間的連通性、滲透性越低，產(chǎn)生的徑流越多;本研究通過分析多情景城市空間格局內(nèi)澇淹沒時空變化，結(jié)果表明,重現(xiàn)期越大積水總量、積水面積退水階段平均下降速率越大。楊冬冬等[7]通過分析小區(qū)尺度下徑流峰值、峰現(xiàn)時間等特征值與水動力相關(guān)特性，發(fā)現(xiàn)環(huán)盡型城市空間格局受內(nèi)澇的影響低，與本研究的尺度和空間格局對內(nèi)澇的影響結(jié)果相同。候精明等[31]通過數(shù)值模擬，從流量過程和徑流峰值等方面分析得出建筑小區(qū)尺度下不同LID措施狀態(tài)對徑流有一定影響，不同點(diǎn)體現(xiàn)在本研究側(cè)重不同城市空間格局對內(nèi)澇的影響。

本研究結(jié)合前者相關(guān)成果，從內(nèi)澇淹沒特征值、淹沒時空變化過程以及淹沒水動力特性等方面進(jìn)行綜合研究分析發(fā)現(xiàn)，城市下墊面空間格局對城市內(nèi)澇的形成過程、嚴(yán)重程度等有一定影響，影響可能來自道路曲率、路網(wǎng)密度和不透水面連通性等多種因素。在本研究中發(fā)現(xiàn)，環(huán)形放射型格局的防治內(nèi)澇優(yōu)勢較為明顯，在不造成大量積水的同時，可以利用主干路進(jìn)行匯流達(dá)到排水的目的，但也一定程度上加劇了道路行洪現(xiàn)象，這也說明，城市下墊面空間格局對城市內(nèi)澇的影響是復(fù)雜的，其結(jié)果表現(xiàn)在多個方面。上述結(jié)果對于城市下墊面空間管控和城市排水防澇規(guī)劃具有一定參考意義。

本研究的主要局限性在于城市下墊面空間格局情景、降雨情景的樣本量較少，且采用理想化地形，城市復(fù)雜景觀格局、道路細(xì)化布設(shè)和排水管網(wǎng)等因素考慮較少，未采用實(shí)際降雨徑流過程進(jìn)行模型率定驗(yàn)證。此外，本研究主要聚焦社區(qū)尺度的研究，相應(yīng)結(jié)果和結(jié)論推廣到片區(qū)尺度、城市尺度上可能存在尺度效應(yīng)。未來將進(jìn)一步開展多情景、多尺度下的深入研究，以解析城市下墊面空間格局對內(nèi)澇過程的影響機(jī)理。

4 結(jié) 論

本文構(gòu)建了8種社區(qū)尺度城市下墊面空間格局情景，并建立了相應(yīng)的城市內(nèi)澇模型，開展了6種重現(xiàn)期(2 a、5 a、10 a、20 a、50 a和100 a)設(shè)計(jì)降雨情景下內(nèi)澇過程模擬，結(jié)合模擬結(jié)果對不同情景下內(nèi)澇淹沒特征值、淹沒時空變化過程和淹沒水動力特性進(jìn)行分析，解析了不同城市下墊面空間格局對社區(qū)城市內(nèi)澇過程的影響，主要結(jié)論如下：

(1) 設(shè)計(jì)降雨重現(xiàn)期為2 a、5 a、50 a和100 a時，不同城市空間格局下的內(nèi)澇淹沒特征值差值占比較大，設(shè)計(jì)降雨重現(xiàn)期為10 a和20 a時，不同城市空間格局下的內(nèi)澇淹沒特征值差值占比較小。

(2) 不同城市下墊面空間格局下積水總量和積水面積變化過程的差別主要表現(xiàn)在退水階段，降雨重現(xiàn)期越大，不同城市下墊面空間格局情景下的積水總量和積水面積的峰值、平均下降速率越大。

(3) 不同城市下墊面空間格局下內(nèi)澇積水流速空間分布基本特征為流速較大的位置主要集中在道路交匯處。

(4) 環(huán)形放射型格局在應(yīng)對內(nèi)澇方面更具彈性，其中對角環(huán)形情景對積水面積峰值、積水總量峰值及區(qū)域最大積水深響應(yīng)敏感。