關(guān)鍵詞：城市內(nèi)澇；淹沒影響；耦合模型；南寧市

中圖分類號：TV122 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-9235（2024）11-0024-10

近年來，隨著全球氣候環(huán)境的變化，極端降雨事件的頻率顯著增加，導(dǎo)致各地內(nèi)澇災(zāi)害頻發(fā)。在中國，快速的城鎮(zhèn)化發(fā)展打破了自然水文循環(huán)規(guī)律，城市防洪排澇工程發(fā)展滯后，排澇能力低下，以及預(yù)警手段和應(yīng)對措施不完善，使得洪澇災(zāi)害及其伴生災(zāi)害頻繁發(fā)生，損失不斷增加［1］。2021年，鄭州“7·20”特大暴雨事件，累計(jì)平均降水量達(dá)449mm，最大小時(shí)降雨量達(dá)201. 9 mm，打破中國大陸小時(shí)降雨量歷史紀(jì)錄，導(dǎo)致嚴(yán)重的城市內(nèi)澇，交通堵塞、城市斷電、河流洪水和山洪滑坡等多災(zāi)并發(fā)［2-3］。

城市內(nèi)澇歷時(shí)短、頻率高、對社會經(jīng)濟(jì)影響重大。隨著城市暴雨致災(zāi)程度的提升，加強(qiáng)對洪水等自然災(zāi)害的預(yù)警能力、加快預(yù)警速度已成為提升國家綜合防災(zāi)減災(zāi)的重要任務(wù)之一，開展城市內(nèi)澇模擬及治理工作已成為城市雨洪研究的重點(diǎn)內(nèi)容。城市雨洪模型已成為研究城市洪澇災(zāi)害特性的有效方法與城市水文學(xué)研究的熱點(diǎn)。Mark等［4］基于水動力學(xué)方法建立了城區(qū)與地下管網(wǎng)耦合的雨洪模型，采用隱格式的有限差分法，并應(yīng)用于達(dá)卡市的暴雨洪澇災(zāi)害模擬。陳洋波等［5］開發(fā)了東莞市城市暴雨雨洪模型，采用非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格剖分研究區(qū)域，利用二維非恒定流水力方程計(jì)算地表水流運(yùn)動與內(nèi)澇積水。麻蓉等［6］則以北京市某小區(qū)為例，分別建立MIKE 21和GIS淹沒模型，模擬小區(qū)內(nèi)的淹水情況。曾照洋等［7］將SWMM 模型與LISFLOOD-FP二維水動力模型耦合，通過模擬東莞市典型區(qū)域的淹沒范圍和積水深度，為該區(qū)域內(nèi)澇預(yù)警預(yù)測研究提供了參考。Bisht 等［8］采用SWMM 和MIKEURBAN模型設(shè)計(jì)孟加拉邦小型城市的排水系統(tǒng)，結(jié)合SWMM和MIKE URBAN獲取了平面洪水淹沒范圍。陳翠珍等［9］運(yùn)用Info-Works模型模擬武漢市中心城區(qū)管網(wǎng)排水過程，評估現(xiàn)有排水能力，為管網(wǎng)改造提供了支撐。黃國如等［10］基于Info Works ICM模型構(gòu)建了?？谑谐鞘斜┯旰闈城榫埃⒒诜e水點(diǎn)進(jìn)行了一定精度的驗(yàn)證。Oertel［11］將城市地下空間分為4個(gè)部分：地下空間、樓梯、出入口和水流，并分割計(jì)算網(wǎng)絡(luò)分析。張會等［12］以遼河中下游地區(qū)為研究對象，基于GIS技術(shù)與洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估方法，提出了洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，對不同縣區(qū)損失風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估與風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。

洪澇災(zāi)害影響評估同樣是城市雨洪研究的重點(diǎn)內(nèi)容。尹占娥等［13］等以城市暴雨洪澇災(zāi)害為研究對象，基于GIS柵格建立了適用于城市小尺度的暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)模型。李正兆等［14］構(gòu)建了1套包含13個(gè)方面共41個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評估體系，以此搭建模型用于評估城市洪澇風(fēng)險(xiǎn)。周峰等［15］選取平均降雨量、地形、水系等作為危險(xiǎn)性指標(biāo)，人口、GDP、固定資產(chǎn)投資等作為易損性指標(biāo)，并選取堤防密度及圩區(qū)排澇能力作為洪水防御能力指標(biāo)開展洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估。Rodda［16］以地理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)，對1935—2005年的歷史洪水事件進(jìn)行調(diào)查與分析構(gòu)建了應(yīng)用于捷克的洪水風(fēng)險(xiǎn)分析模型。王靜靜等［17］利用經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東南沿海地區(qū)1951—2000年共50a的暴雨洪澇資料，通過疊加受災(zāi)分布圖對東南沿海4省的42個(gè)市進(jìn)行洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估。杜鵑等［18］基于湖南省1978—2007年的歷史災(zāi)害記錄，對暴雨洪澇災(zāi)害所造成的直接經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行概率風(fēng)險(xiǎn)評估，所得評估結(jié)果可作為風(fēng)險(xiǎn)圖繪制的基礎(chǔ)。Toda等［19］通過建立地下空間和地表聯(lián)合計(jì)算的蓄水池模型分析福岡市洪澇事件，并在2009年對原計(jì)算模型進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后可預(yù)測城市在暴雨洪澇時(shí)風(fēng)險(xiǎn)性。

上述模型及影響分析為城市雨洪分析提供了參考。為精確模擬南寧市內(nèi)澇災(zāi)害情況并量化淹沒影響，本文使用MIKE+軟件，基于城區(qū)地表二維地表漫流模型、地下排水管網(wǎng)模型、內(nèi)河一維泄洪模型，建立地-管-河耦合模型，全面開展城市洪澇災(zāi)害多過程動態(tài)精確耦合，并基于模擬淹沒情況開展淹沒影響分析，研究為南寧市研究為南寧市防洪排澇工作提供了科學(xué)依據(jù)，也為其他城市的內(nèi)澇災(zāi)害模擬提供了參考。

1研究方法

1. 1地-管-河耦合模型構(gòu)建

基于城市產(chǎn)流、地表漫流、管網(wǎng)匯流理論，構(gòu)建綜合性的耦合模型系統(tǒng)，以提高城市內(nèi)澇模擬的精度和可靠性。地-管-河耦合模型基于城區(qū)地表二維地表漫流模型、地下排水管網(wǎng)模型、內(nèi)河一維泄洪模型開展。針對城區(qū)地表產(chǎn)匯流形成過程，建立地表二維漫流“地”模型；加載地表產(chǎn)匯流計(jì)算結(jié)果，通過設(shè)置最大入流量參數(shù)，結(jié)合城區(qū)雨水管網(wǎng)分布及排水狀況，建立地下排水“管”模型，控制雨水井的收水能力，模擬水流在管網(wǎng)中的運(yùn)行狀態(tài)；針對城區(qū)主要內(nèi)河泄水泄洪過程，建立內(nèi)河一維泄洪“河”模型，最后將建立地-管-河模型進(jìn)行耦合計(jì)算，見圖1。

“河”模型分別設(shè)定各內(nèi)河的上邊界條件和下邊界條件分別為各頻率自排設(shè)計(jì)洪水和出口排澇閘泄流曲線?！肮堋蹦Ｐ图陞^(qū)邊界為5、10、20、50、100、200年一遇設(shè)計(jì)暴雨過程。將“地”模型、“管”模型、“河”模型建立相關(guān)連接，耦合方式如下：①分別建立各河道一維河道與各自左右岸二維網(wǎng)格的連接；②將城市排水管網(wǎng)模型的人孔連接到二維模型相應(yīng)位置的網(wǎng)格中；③將城市排水管網(wǎng)在河道的排水口與一維河道連接。

1. 2淹沒影響計(jì)算

根據(jù)洪水分析計(jì)算、洪水淹沒范圍、承災(zāi)體人口分布及社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，本次統(tǒng)計(jì)分析以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單元，分別統(tǒng)計(jì)分析淹沒區(qū)內(nèi)不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)的受淹面積、受影響人口以及受影響GDP等各類社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，再匯總得到不同頻率洪水時(shí)整個(gè)城區(qū)災(zāi)情指標(biāo)信息。

a）受淹面積?；贕IS軟件的疊加分析功能，將淹沒范圍圖層與行政區(qū)圖層相疊加，即可得到對應(yīng)不同洪水方案的受淹行政區(qū)面積。

b）受影響人口。人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間分析可采用居民地法進(jìn)行，即認(rèn)為人口是離散地分布在某鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）的居民地范圍內(nèi)，每塊居民地上又是均勻分布的變量，采用人口密度來表征。各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）受淹居民地面積用A 來表示，則受災(zāi)人口可用式（1）計(jì)算。

P_e = ΣΣA_i，j ? d_i，j （1）

式中：P_e為受災(zāi)人口；A_i，j為第i 鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）第j 塊居民地受淹面積；d_i，j為第i 鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）第j 塊居民地的人口密度。

考慮到淹沒區(qū)每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）每塊居民地的人口密度資料難以全面收集，采用鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）受淹面積的比例來概算受影響人口，即認(rèn)為某鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）內(nèi)的人口是平均分布在該鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）邊界內(nèi)的，受災(zāi)人口比例與該鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）受淹面積占整個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）面積的比例相同，進(jìn)而根據(jù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）人口總數(shù)推算受災(zāi)人口數(shù)，見式（2）。

P_e = PA_f /A （2）

式中：P_e 為區(qū)域總?cè)丝?；A_f 為某一鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）的受淹面積；A 為鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道辦）總面積。

c）受影響GDP。本次采用人均GDP法計(jì)算受影響GDP，即根據(jù)某行政區(qū)受影響人口與該行政區(qū)的人均GDP相乘計(jì)算受影響GDP。

2研究區(qū)概況及研究數(shù)據(jù)

2. 1研究區(qū)概況

南寧市位于廣西壯族自治區(qū)南部偏西，是廣西壯族自治區(qū)首府及廣西政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，土地面積22 112 km²，市區(qū)面積6 479 km²。地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，北回歸線穿域而過，市區(qū)位于紡錘狀南寧盆地的腹部，周邊為低山丘陵所環(huán)繞，總體上地勢西高東低。邕江橫貫?zāi)蠈幨谐菂^(qū)，將城市分為南北兩部分。

南寧市近年來快速推進(jìn)城市化進(jìn)程，大量農(nóng)田、濕地等自然土地被轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄖ?、道路等硬質(zhì)地表，導(dǎo)致城市不透水地表面積顯著增加，進(jìn)而影響了地表水的自然滲透，增加了徑流量。這種變化給城市排水系統(tǒng)帶來了巨大壓力，尤其是在老城區(qū)，排水管網(wǎng)老化問題嚴(yán)重，排水能力不足，難以有效應(yīng)對暴雨天氣，導(dǎo)致局部地區(qū)易發(fā)內(nèi)澇。2020年6月，南寧市遭遇持續(xù)強(qiáng)降雨，多個(gè)氣象站記錄降雨量超過200mm。降雨集中且強(qiáng)度大，城市排水系統(tǒng)不堪重負(fù)，城區(qū)多地出現(xiàn)嚴(yán)重內(nèi)澇。西鄉(xiāng)塘區(qū)和青秀區(qū)低洼地區(qū)尤為嚴(yán)重，部分路段積水深度達(dá)到0. 5 m 以上，交通中斷，市民出行受到嚴(yán)重影響。2021年8月，市區(qū)的埌東、江南等地，短時(shí)間內(nèi)的強(qiáng)降雨導(dǎo)致道路積水，車輛被淹，交通陷入癱瘓。部分地下停車場和地下室被水灌入，造成財(cái)產(chǎn)損失，市區(qū)的部分內(nèi)河水位迅速上漲，部分河段水漫堤壩，對附近居民生活造成較大影響。

本次研究區(qū)域?yàn)槟蠈幨谐菂^(qū)，面積5 217 km²，常住人口501. 5萬人，地區(qū)生產(chǎn)總值35 944 807萬元，涉及西鄉(xiāng)塘區(qū)、青秀區(qū)、江南區(qū)、興寧區(qū)和良慶區(qū)，見圖2。

2. 2研究數(shù)據(jù)

2. 2. 1模型構(gòu)建

本次采用MIKE+軟件模擬研究區(qū)域的內(nèi)澇過程，模型所需的基本輸入數(shù)據(jù)主要包括降雨數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、土地利用類型數(shù)據(jù)、管網(wǎng)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)。

本次設(shè)計(jì)年最大降雨量采用2017年批復(fù)的《邕寧防洪工程二期初設(shè)》中推薦成果，其中最大1 h資料系列為1964—2013年；最大6 h 資料系列為1958—2013年；最大24h資料系列為1926—2013年。雨洪同期設(shè)計(jì)暴雨量采用已批復(fù)的《南寧市邕寧區(qū)防洪工程規(guī)劃修編》中成果，實(shí)測雨洪同期最大時(shí)段降雨資料系列為1934—2013年。成果可用于模型搭建。降雨數(shù)據(jù)用于模型集雨區(qū)上邊界的設(shè)定，下邊界為各內(nèi)河在郁江出口防洪排澇閘的泄流曲線。選取200、100、50、20、10、5年一遇的設(shè)計(jì)暴雨過程，見圖3、4。

地形數(shù)據(jù)采用第三次全國國土調(diào)查2. 5 m×2. 5m地形數(shù)據(jù)，針對民族大道、東葛路等城市主路、地鐵站點(diǎn)等局部區(qū)域采用實(shí)測1∶2000地形圖修正，同時(shí)考慮建筑物阻水影響，在原地形圖上疊加建筑物進(jìn)一步修正形成含建筑物的地形網(wǎng)格文件。網(wǎng)格大小采用10 m×10 m正方形網(wǎng)格，區(qū)域網(wǎng)格數(shù)量為4499×2 775，共約1278萬個(gè)。根據(jù)南寧市城區(qū)土地利用地圖結(jié)合遙感圖像制作下墊面糙率文件，不同土地類型的糙率見表1。

通過GIS利用泰森多邊形，結(jié)合排水規(guī)劃排水區(qū)域劃分情況，對各排水口集雨范圍進(jìn)行劃分，本次管網(wǎng)模型計(jì)算集雨面積共191. 89 km²。集雨區(qū)建筑物不透水系數(shù)為95%，道路不透水系數(shù)為80%，其他區(qū)域不透水系數(shù)為60%。

南寧市城市管網(wǎng)錯(cuò)綜復(fù)雜，本次根據(jù)城區(qū)管網(wǎng)普查成果，結(jié)合城區(qū)內(nèi)澇實(shí)際及建模需要，對管網(wǎng)進(jìn)行合理化處理及簡化，簡化原則如下：①根據(jù)收集段的管道資料的連接關(guān)系，結(jié)合城市排水規(guī)劃以及地形分布、現(xiàn)場調(diào)查情況等確定局部缺失的管道走向后進(jìn)行補(bǔ)充，并根據(jù)管道前后銜接情況補(bǔ)充缺失管道的參數(shù)；②將管道簡化為30～200m不等的長度，其中對于城區(qū)核心區(qū)，管道較密的地方，管道簡化后長度為30～40m，對于其他管道非核心區(qū)域，管道較為稀疏的地方，將管道長度簡化為60～200m，管道簡化后的坡度和管徑等參數(shù)基本維持實(shí)測情況不變；③部分道路上兩側(cè)分別有排水管道的因模型需要進(jìn)行合并概化，合并后維持總過流面積不變。管網(wǎng)水力模型中概化人孔2116個(gè)，出水口146個(gè)，管道1690條。

南寧市內(nèi)河共計(jì)18條，八尺江、良鳳江已建有防洪工程，那平江距主城區(qū)較遠(yuǎn)，不影響城區(qū)內(nèi)澇。本次模擬石靈河、可利江、心圩江、二坑溪、朝陽溪、沙江河、竹排沖、鳳凰江、亭子沖、石埠河、西明江、良慶河、楞塘沖、馬巢河、那洪溝等15條內(nèi)河，建立內(nèi)河一維泄洪“河”模型，范圍為各內(nèi)河城區(qū)進(jìn)口至其與竹排沖、良鳳江、郁江等河流的匯合口。河道總長合計(jì)約97. 5 km，實(shí)測斷面330個(gè)，斷面平均間距406 m。本次分別計(jì)算各支流自排5、10、20、50、100、200年一遇暴雨洪水情況下的洪水淹沒情況。結(jié)合河網(wǎng)關(guān)系，除沙江河下游匯入竹排沖不設(shè)定下游邊界外，“河”模型分別設(shè)定各內(nèi)河的上邊界條件和下邊界條件分別為各頻率自排設(shè)計(jì)洪水和出口排澇閘泄流曲線，見圖5。

2. 2. 2淹沒分析

本次采用GIS進(jìn)行淹沒影響分析，所需的基本數(shù)據(jù)主要包括模型模擬淹沒范圍、人口分布、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)，見表2、3。

3結(jié)果與分析

3. 1模型率定與驗(yàn)證

“地”模型率定對象為已有水面線成果及2016年6月3日實(shí)測暴雨過程和內(nèi)澇城區(qū)淹沒的大致情況，本次采用不同下墊面不透水率，并進(jìn)行調(diào)整使得各易澇點(diǎn)內(nèi)澇積水與實(shí)際淹沒范圍基本相符；“管”模型通過分析城區(qū)地表漲退水過程進(jìn)行合理性分析；“河”模型需要率定的參數(shù)是反映底床糙率的n值，n對河道中水位變化影響較大。n越大，模擬的洪峰流量出現(xiàn)時(shí)刻越滯后，水位值越高；n越小，洪峰出現(xiàn)時(shí)刻越提前，水位值越低。通過反復(fù)調(diào)整各斷面糙率分布，保證水位的模擬值與實(shí)測值或已有成果能夠較好吻合。

“地”“管”“河”模型驗(yàn)證過程如下。

a）2016年6月3—4日，南寧市經(jīng)歷暴雨，市區(qū)降雨量接近10年一遇，局部接近20年一遇，導(dǎo)致多處內(nèi)澇。主要內(nèi)澇點(diǎn)包括葛村路下穿鐵路涵洞、長崗茅橋路口等。本次“地”模型對該場次暴雨內(nèi)澇進(jìn)行模擬，通過調(diào)整城市地面不透水率，計(jì)算結(jié)果與實(shí)際內(nèi)澇點(diǎn)分布情況良好，見圖6，模型滿足城區(qū)暴雨內(nèi)澇模擬需求。

b）“管”模型選擇典型區(qū)域，將管道排水情況與地表積退水情況進(jìn)行比較，20年一遇設(shè)計(jì)暴雨條件下模擬計(jì)算24h的各典型時(shí)刻大沙田地鐵站附近區(qū)域地表積退水情況見圖7。由圖可見，5月1日7時(shí)左右地表徑流量大于管道排水量，此時(shí)地表出現(xiàn)積水，9時(shí)30分左右地表徑流量小于管道排水量，此時(shí)地表積水范圍應(yīng)達(dá)到最大并開始退水。24時(shí)左右地表已無徑流，管道流量也為0，此時(shí)退水完全，退水過程合理。

c）“河”模型通過反復(fù)調(diào)整各斷面糙率分布，使得計(jì)算水面線與設(shè)計(jì)水面線盡量吻合。以鳳凰江為例，計(jì)算水位與設(shè)計(jì)水位相差僅-0. 13～0. 13之間，參數(shù)率定結(jié)果合理，見表4和圖8。

3. 2不同重現(xiàn)期城區(qū)淹沒結(jié)果與分析

城區(qū)發(fā)生5、10、20、50、100、200年一遇雨洪內(nèi)澇時(shí)，內(nèi)澇淹沒的流速、淹沒水深和淹沒歷時(shí)等洪水風(fēng)險(xiǎn)要素隨洪水量級的增大而增大。淹沒面積從11. 45 km²，逐漸增加到14. 766 km²，淹沒歷時(shí)從14. 40 h增加到14. 98 h，平均淹沒水深從0. 84 m增加到0. 99 m，見表5和圖9。

3. 3城區(qū)淹沒影響分析

城區(qū)發(fā)生5、10、20、50、100、200年一遇雨洪內(nèi)澇時(shí)，南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)、青秀區(qū)、江南區(qū)、興寧區(qū)、良慶區(qū)等城區(qū)均有不同程度的受災(zāi)，其中西鄉(xiāng)塘區(qū)受雨洪內(nèi)澇淹沒面積、受影響人口、受影響GDP最大，淹沒區(qū)面積基本為其他幾個(gè)區(qū)之和。另外4個(gè)區(qū)淹沒范圍由大到小排序分別為良慶區(qū)、青秀區(qū)、興寧區(qū)、江南區(qū)，受影響人口由大到小排序分別為青秀區(qū)、江南區(qū)、興寧區(qū)、良慶區(qū)；受影響GDP由大到小排序分別為青秀區(qū)、江南區(qū)、良慶區(qū)、興寧區(qū)，見表6—9。

4結(jié)論

為精確模擬南寧市城區(qū)洪澇災(zāi)害情況，分析洪澇災(zāi)害對城區(qū)人口、經(jīng)濟(jì)影響，本研究以南寧市城區(qū)為研究區(qū)域，對地表承災(zāi)體、地下管網(wǎng)、城市內(nèi)河進(jìn)行全過程動態(tài)耦合模擬。根據(jù)模擬淹沒范圍、城區(qū)人口及社會經(jīng)濟(jì)情況，展開承災(zāi)體影響分析。所得的主要結(jié)論如下。

a）基于MIKE+搭建了地-管-河耦合模型，采用已有水面線、歷史暴雨內(nèi)澇過程、漲退水過程率定參數(shù)及驗(yàn)證模型可靠性，模擬結(jié)果與已有成果實(shí)際內(nèi)澇點(diǎn)分布及漲退水情況基本吻合，成果合理，模型滿足模擬需求，構(gòu)建的地-管-河耦合模型可以準(zhǔn)確模擬研究區(qū)域的內(nèi)澇過程。

b）城區(qū)發(fā)生5～200年一遇雨洪內(nèi)澇時(shí)，淹沒面積從11. 45 km²逐漸增加到14. 766 km²，淹沒歷時(shí)從14. 40 h增加到14. 98 h，平均淹沒水深從0. 84 m增加到0. 99 m。內(nèi)澇淹沒的流速、平均淹沒水深和淹沒歷時(shí)等洪水風(fēng)險(xiǎn)要素隨洪水量級的增大而增大。

c）城區(qū)發(fā)生5～200年一遇雨洪內(nèi)澇時(shí)，受影響人口總數(shù)從54747人增加到70601人，受影響區(qū)域GDP 從106 872萬元增加到137822萬元。淹沒面積、受影響人口總數(shù)和區(qū)域GDP受影響程度隨洪水量級的增大而增大。按行政區(qū)劃劃分，發(fā)生雨洪內(nèi)澇時(shí)，西鄉(xiāng)塘區(qū)、青秀區(qū)、江南區(qū)、興寧區(qū)、良慶區(qū)等城區(qū)均有不同程度的受災(zāi)，其中西鄉(xiāng)塘區(qū)受雨洪內(nèi)澇淹沒面積、受影響人口、受影響GDP最大，淹沒區(qū)面積基本為其他幾個(gè)區(qū)之和，另外4個(gè)區(qū)受影響人口由大到小排序分別為青秀區(qū)、江南區(qū)、興寧區(qū)、良慶區(qū)；受影響GDP由大到小排序分別為青秀區(qū)、江南區(qū)、良慶區(qū)、興寧區(qū)。