黃國(guó)如,李碧琦

(1.華南理工大學(xué) 土木與交通學(xué)院，廣東 廣州 510640； 2.華南理工大學(xué) 亞熱帶建筑科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510640；3.廣東省水利工程安全與綠色水利工程技術(shù)研究中心，廣東 廣州 510640)

洪澇災(zāi)害是全球發(fā)生次數(shù)最多、影響范圍最廣、對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作為防災(zāi)減災(zāi)決策的基礎(chǔ)和技術(shù)支持，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1-2]。以往的研究多以自然流域?yàn)檠芯繉?duì)象，隨著城市化進(jìn)程加快、人口密度和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值提高，城市洪澇災(zāi)害逐漸成為研究熱點(diǎn)[3-4]。居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失是城市內(nèi)澇災(zāi)害損失的重要組成部分，20世紀(jì)60年代開始有學(xué)者關(guān)注城市內(nèi)澇災(zāi)害居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失問題，根據(jù)內(nèi)澇災(zāi)害室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失調(diào)查數(shù)據(jù)建立內(nèi)澇致災(zāi)因子與財(cái)產(chǎn)損失之間的關(guān)系[5-8]。城市內(nèi)澇災(zāi)害評(píng)估的致災(zāi)因子如淹沒水深、范圍及歷時(shí)等數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性關(guān)系到評(píng)估結(jié)果的有效性，以往的研究常采用歷史資料及徑流系數(shù)法等方法獲取致災(zāi)因子，難以完整模擬和分析城市地表產(chǎn)匯流過程、排水系統(tǒng)運(yùn)行能力和地表積水情況，而基于水文水動(dòng)力學(xué)方法進(jìn)行洪水模擬分析可以得到精度良好的城市內(nèi)澇淹沒情況，因此，建立適應(yīng)城市地區(qū)的一維-二維耦合模型是當(dāng)今城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求下的必然趨勢(shì)，其中，InfoWorks ICM模型為一類較為優(yōu)越的城市雨洪模型，在城市內(nèi)澇模擬中得到了較為廣泛的應(yīng)用[9-12]。

構(gòu)建內(nèi)澇致災(zāi)因子與財(cái)產(chǎn)損失之間的關(guān)系十分不易，需要在災(zāi)害發(fā)生時(shí)開展大量的室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查[13-15]，因此，盡管采用該方法所得到的損失結(jié)果精度較高，但工作量很大、效率較低。針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查法所存在的不足之處，近年有學(xué)者提出采用合成曲線法構(gòu)建城市居民家庭財(cái)產(chǎn)洪水損失曲線，利用該曲線計(jì)算得到研究區(qū)域所受到的財(cái)產(chǎn)損失。Velasco等[13]采用合成曲線法評(píng)估了西班牙巴塞羅那Raval區(qū)的洪災(zāi)損失，廖永豐等[16]鑒于目前我國(guó)缺乏有效、可大范圍推廣的城市內(nèi)澇居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失評(píng)估模型，以北京市為例，根據(jù)居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的基本構(gòu)成情況，利用合成曲線法構(gòu)建城市內(nèi)澇災(zāi)害居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失評(píng)價(jià)模型，取得了較好效果。本文以洪澇災(zāi)害頻發(fā)的深圳市民治片區(qū)為例，構(gòu)建基于InfoWorks ICM 的一、二維耦合城市洪澇仿真模型，以獲取具有較好精度和可靠性的致災(zāi)因子結(jié)果，利用合成曲線法得到研究區(qū)域室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失曲線，基于InfoWorks模型模擬結(jié)果得到室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失，其研究成果可為當(dāng)?shù)胤姥床块T的防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學(xué)依據(jù)和決策輔助。

1 研究區(qū)概況

民治街道位于深圳市龍華區(qū)南部，屬亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候，雨量充沛，降雨量年際、年內(nèi)間分布不均，多年平均降雨量1 822 mm，年最大降雨量2 408.9 mm，年最小降雨量784.8 mm，年內(nèi)降雨量主要集中在4～9月，降雨量約占全年降雨量的84%。街道轄區(qū)總面積29.26 km2，根據(jù)排水管網(wǎng)服務(wù)范圍及地形資料概況分析，確定民治街道內(nèi)一封閉流域作為研究區(qū)域，研究區(qū)域面積為25.33 km2。研究區(qū)域范圍內(nèi)地形南高北低，南部多為丘陵山地，中部和北部地勢(shì)平緩，為密集建城區(qū)。

民治片區(qū)屬于觀瀾河流域范圍，片區(qū)內(nèi)兩條主要河流上芬水和民治河都屬于觀瀾河一級(jí)支流(圖1)。民治河為觀瀾河的上游支流，發(fā)源于民治水庫(kù)、民樂水庫(kù)、雅寶水庫(kù)的源頭大腦殼山山脈，民治河源頭接民治水庫(kù)溢洪道，中段有牛咀水、樟坑水二支流匯入，下游與坂田河匯合后一同匯入觀瀾河干流。民治河河流全長(zhǎng)8.8 km，流域面積20.17 km2，河床平均比降6.6‰。上芬水為觀瀾河左岸支流，發(fā)源于深圳市羊臺(tái)山森林公園，流經(jīng)大浪、民治、龍華街道，在龍華街道油松社區(qū)共和村匯入觀瀾河，河流全長(zhǎng)3.9 km，流域面積8.9 km2。

圖1 民治片區(qū)河流水系圖 圖2 民治片區(qū)內(nèi)澇點(diǎn)Fig.1 River system in Minzhi area Fig.2 Waterlogging point in Minzhi area

隨著深圳市社會(huì)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，民治街道城市建設(shè)逐步完善，地勢(shì)平緩的中部和北部已成為密集建城區(qū)。原有的農(nóng)田、沼澤等透水地面大多被城市道路、房屋等不透水地面覆蓋，大部分河道也被改為蓋板渠和箱涵，原有水田、湖泊、沼澤、水塘、水庫(kù)的滯留效應(yīng)減弱。同時(shí)，由于該區(qū)域?qū)儆诔侵写?，發(fā)展過程中，排水系統(tǒng)缺乏全面完善的規(guī)劃，舊村老城周邊農(nóng)田、水塘被城市化進(jìn)程覆蓋后，被圍困形成低洼區(qū)；新城區(qū)的豎向高程未能充分考慮河渠水面線的關(guān)聯(lián)性，而形成新的受澇區(qū)；城市道路建設(shè)造成水系隔裂、排水不暢，又?jǐn)U大受澇面積；導(dǎo)致民治片區(qū)內(nèi)澇不斷。近年來深圳市民治片區(qū)遭受了多次較為嚴(yán)重的暴雨襲擊，均發(fā)生不同程度內(nèi)澇，局部區(qū)域積水嚴(yán)重，給人民生產(chǎn)生活造成較大影響。通過對(duì)研究區(qū)2008～2014 年暴雨內(nèi)澇實(shí)地調(diào)研，總結(jié)出民治內(nèi)澇嚴(yán)重片區(qū)分布情況，內(nèi)澇點(diǎn)主要發(fā)生在南城百貨、電站路、泰明菜市場(chǎng)、民治第一工業(yè)區(qū)、樟坑舊村、橫嶺舊村、白石龍村及龍?zhí)晾洗宓? 處，具體位置如圖2。

2 InfoWorks ICM模型構(gòu)建

InfoWorks ICM是英國(guó)Wallingford公司研發(fā)的城市綜合流域排水模型，它具有強(qiáng)大的計(jì)算能力和詳盡的1D-2D耦合功能，實(shí)現(xiàn)了管網(wǎng)系統(tǒng)與河道的交互耦合，可以完整地模擬城市地區(qū)雨水循環(huán)過程以及排水管網(wǎng)系統(tǒng)與地表洪水之間的相互作用，現(xiàn)已廣泛地應(yīng)用于城市降雨徑流模擬、排水系統(tǒng)現(xiàn)狀評(píng)估和洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析等。

對(duì)研究區(qū)內(nèi)的排水系統(tǒng)進(jìn)行合理概化，構(gòu)建研究區(qū)管網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。概化排水管網(wǎng)時(shí)，刪除雨水篦子，排水管道與溝渠統(tǒng)一概化為管線，除了排水口的其他附屬物統(tǒng)一概化為節(jié)點(diǎn)。根據(jù)排水管網(wǎng)CAD資料和管網(wǎng)屬性數(shù)據(jù)表，利用ArcGIS軟件對(duì)管網(wǎng)圖層進(jìn)行拓?fù)錂z驗(yàn)、糾正流向、刪除零散管網(wǎng)等初步處理，并實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)數(shù)據(jù)與管網(wǎng)屬性的連接。管網(wǎng)系統(tǒng)中的特征參數(shù)根據(jù)研究區(qū)域的實(shí)際情況予以確定，如管道長(zhǎng)度、管徑和管段曼寧系數(shù)等。概化后的節(jié)點(diǎn)數(shù)為2 980，管道連接數(shù)為2 920。根據(jù)研究區(qū)域的地形、河道和主要街道劃分較大的子匯水流域，在此基礎(chǔ)上根據(jù)地形、下墊面類型等影響因素進(jìn)行細(xì)分和局部調(diào)整，劃分子匯水區(qū)，將劃分后的區(qū)域與某個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)，民治片區(qū)共劃分1 520個(gè)子匯水區(qū)。根據(jù)遙感圖像分析，本研究區(qū)域的地表類型可概化為五種，分別為屋面、道路、草地、荒地和水面，每個(gè)子匯水區(qū)都由上述五種類型的地表按不同比例組成(表1)，根據(jù)研究區(qū)域遙感圖，確定每個(gè)子匯水區(qū)中不同產(chǎn)流表面的比例。至此，就完成了研究區(qū)域一維模型構(gòu)建(圖3(a))，為每個(gè)子匯水區(qū)引入降雨數(shù)據(jù)后就可以進(jìn)行一維計(jì)算。

表1 不同地表類型屬性Table 1 Properties of different surface types

InfoWorks ICM模型實(shí)現(xiàn)了一維、二維模型耦合，一維模型主要用于進(jìn)行河道和城市地下排水管網(wǎng)水流模擬計(jì)算，二維模型則主要用來對(duì)地面洪水的流速、流向和深度進(jìn)行模擬計(jì)算。建立二維模型首先引入地面高程模型，通過提取民治片區(qū)地形圖的高程點(diǎn)數(shù)據(jù)建立研究區(qū)域的TIN模型，本模型采用的高程數(shù)據(jù)為高密度的高程點(diǎn)數(shù)據(jù)，高程點(diǎn)數(shù)據(jù)83 109個(gè)。

為防止高程點(diǎn)數(shù)據(jù)誤差對(duì)模擬造成不利影響，使用ArcGIS軟件建立TIN模型并進(jìn)行人工修正，再將地面高程模型引入InfoWorks模型。TIN模型建立后，需確定二維模型計(jì)算區(qū)域，畫出2D區(qū)間用以劃分網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格從TIN模型中讀取一個(gè)高程數(shù)據(jù)。根據(jù)遙感圖劃分出道路和建筑物輪廓，通過InfoWorks ICM的修改網(wǎng)格高程功能，將道路高程降低20 cm，房屋高程提高10 cm。至此，加上前述一維模型部分，就完成了二維模型構(gòu)建(圖3(b))，將節(jié)點(diǎn)的洪水類型設(shè)定為2D，就可以實(shí)現(xiàn)一維、二維耦合計(jì)算。

圖3 InfoWorks ICM模型構(gòu)建Fig.3 Construction of infoWorks ICM model

采用2014年5月11日降雨內(nèi)澇資料對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證，降雨資料來自民治片區(qū)自記式雨量計(jì)，由于缺乏流域出口實(shí)測(cè)流量數(shù)據(jù)，采用實(shí)地調(diào)查內(nèi)澇情況進(jìn)行模型參數(shù)率定。利用InfoWorks ICM模型模擬研究區(qū)域2014年5月11日實(shí)測(cè)降雨洪水情況，根據(jù)歷史內(nèi)澇積水調(diào)研情況，2014年5月11日?qǐng)龃蔚谋┯暝斐蓛?nèi)澇積水較為嚴(yán)重的區(qū)域主要為布龍路與人民路交匯處、民治河邊梅花新園、民治大道平南鐵路下等區(qū)域。提取結(jié)果文件中的城市地表積水分布，將該場(chǎng)暴雨主要澇點(diǎn)的調(diào)研水深和模擬淹沒水深比較(表2)。由表2可知，模型模擬積水情況與調(diào)查結(jié)果較為一致，說明該模型能較好地反應(yīng)該片區(qū)的內(nèi)澇情況，具有較好的精度和可靠性。

表2 2014年5月11日暴雨主要澇點(diǎn)積水統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistics of main waterlogging points in 20140511 rainstorm

3 深圳市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失曲線

前文已在民治片區(qū)構(gòu)建基于InfoWorks ICM的高精度城市雨洪模型，可模擬區(qū)域內(nèi)單獨(dú)承災(zāi)體的受災(zāi)情況。采用合成曲線法構(gòu)建深圳市內(nèi)澇災(zāi)害居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失曲線[16]，通過模擬深圳市居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的組成和分布，根據(jù)室內(nèi)各財(cái)產(chǎn)的位置和遭淹受損情況建立居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失曲線。

根據(jù)深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒，單個(gè)深圳市中等收入家庭擁有一套商品房，住房面積90 m2，其中臥室兩間，書房、客廳、餐廳、廚房和衛(wèi)生間各一間，室內(nèi)財(cái)產(chǎn)根據(jù)深圳市居民基本家庭裝修及家具及電器配備情況進(jìn)行設(shè)計(jì)。

(1)室內(nèi)財(cái)產(chǎn)分類及價(jià)值

室內(nèi)財(cái)產(chǎn)主要為室內(nèi)裝修、家電用品、家具和家庭日用消費(fèi)品四類，家庭財(cái)產(chǎn)組合中僅設(shè)計(jì)生活必須品，不考慮額外的奢侈品。按類別對(duì)各類室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的數(shù)量和價(jià)值統(tǒng)計(jì)如下：

1)室內(nèi)裝修

根據(jù)《住宅裝飾裝修工程施工規(guī)范(GB503217-2001)》，城市住宅裝修工程按照房屋結(jié)構(gòu)可以綜合分為地面鋪裝、墻面鋪裝、門窗、房屋結(jié)構(gòu)、衛(wèi)生器具及管道、電氣等7項(xiàng)工程。一般來說，在房屋水淹過程中，位置較高的窗、電氣和抗水較強(qiáng)的房屋結(jié)構(gòu)、洗浴設(shè)施受淹損失風(fēng)險(xiǎn)小，位置較低的木質(zhì)地板、木質(zhì)門和墻漆受淹損失風(fēng)險(xiǎn)較大。

設(shè)定各家庭住宅的臥室和書房均以木質(zhì)地板為主，其余空間以瓷磚為主，因此木質(zhì)地板損失核算僅計(jì)算臥室和書房面積。根據(jù)商品房常見戶型圖和《2012年中國(guó)地板行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)研究報(bào)告》，設(shè)計(jì)此90m2商品房木質(zhì)地板鋪裝面積為33 m2，木質(zhì)地板價(jià)格為254元/m2。計(jì)算可得單個(gè)深圳中等收入家庭地板鋪裝總成本為8 382元。

各家庭住宅的衛(wèi)生間和廚房的墻面涂飾一般以瓷磚為主，其余空間以墻漆為主。水淹過后，為保證墻面顏色的一致性，所有水淹墻面均會(huì)重新刷漆。設(shè)計(jì)刷漆面積=(室內(nèi)面積-廚房面積-衛(wèi)生間面積)×3。室內(nèi)面積以建筑面積的85%計(jì)算，廚房和衛(wèi)生間面積以室內(nèi)面積20%計(jì)算，故90m2家庭住宅刷漆面積為183m2。2012年深圳市包工包料的刷漆成本為12元/m2，刷漆總成本為2 196元。

設(shè)定各家庭住宅的臥室門和書房門均為木質(zhì)，其余門為合金為主，因此木質(zhì)門損失核算僅計(jì)算臥室門和書房門。查閱2012年深圳市裝修報(bào)價(jià)，木質(zhì)門一般為1 900元/樘，標(biāo)準(zhǔn)住宅按三樘木門測(cè)算，家庭木門安裝總成本為5 700元。

2)家用電器

除少數(shù)較富裕家庭可能擁有奢侈品或貴重財(cái)產(chǎn)，普通居民家庭擁有的房屋財(cái)產(chǎn)種類差別并不大，只是在數(shù)量和價(jià)值上有一定差異。根據(jù)《深圳統(tǒng)計(jì)年鑒》的居民電器種類情況(表3)進(jìn)行每戶家用電器數(shù)量計(jì)算；并根據(jù)石勇[17]對(duì)上海市、姚思敏[18]對(duì)京津冀地區(qū)的相關(guān)研究對(duì)表3中缺少的常見家用電器數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。

表3 居民家庭平均每百戶擁有耐用電器(2012年)Table 3 Durable electrical appliances per 100 households (2012)

由于部分電器設(shè)備較便攜(如移動(dòng)電話、照相機(jī)等)，在發(fā)生洪澇淹沒時(shí)能輕易地移動(dòng)到較高的位置避免浸水損壞，該類電氣設(shè)備在本研究中不予考慮。參考中國(guó)市場(chǎng)調(diào)查研究中心月度零售監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)2012年每月數(shù)據(jù)，對(duì)家電零售價(jià)進(jìn)行估算，結(jié)果見表4。

表4 家庭電器設(shè)備組合設(shè)計(jì)Table 4 Combination design of household electrical equipment for residents

3)家具

大件家具是室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的主要部分，除沙發(fā)一般為皮質(zhì)或布藝品，床墊的主體材料為布料外，其他常見家具的主要制造材料一般是木材，淹水后對(duì)結(jié)構(gòu)和功能較難造成功能性巨大破壞，更換概率較低，因此在這里不加以考慮，得到深圳市城鎮(zhèn)居民家庭家具設(shè)備結(jié)果見表5。

表5 居民家庭家具設(shè)備Table 5 Household furniture

4)日用消費(fèi)品

服裝、家庭日用品和文娛用品等日用消費(fèi)品也是家庭財(cái)產(chǎn)的一部分，且這些物品易損性高，一旦遭遇水淹立刻喪失價(jià)值，根據(jù)深圳市年鑒中給出的深圳市人均消費(fèi)情況，對(duì)每個(gè)家庭這些日用消費(fèi)品的價(jià)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表6)。

表6 居民家庭日用消費(fèi)品價(jià)值估算(元)Table 6 Estimation value of household consumer goods(Yuan)

(2)室內(nèi)財(cái)產(chǎn)內(nèi)澇災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)

城市內(nèi)澇災(zāi)害對(duì)房屋財(cái)產(chǎn)造成損害的方式主要是長(zhǎng)期水淹，長(zhǎng)時(shí)間的水淹導(dǎo)致財(cái)產(chǎn)發(fā)生吸水膨脹、浸水脫色等形狀變異、功能破壞的情況，因此只要財(cái)產(chǎn)與內(nèi)澇積水長(zhǎng)時(shí)間接觸，損失將不可避免。為具體計(jì)算財(cái)產(chǎn)損失，模擬不同水深對(duì)財(cái)產(chǎn)的損失程度，必須要對(duì)各類財(cái)產(chǎn)的設(shè)計(jì)高度和水淹損壞情況進(jìn)行調(diào)查。

墻面裝修分為踢腳線和墻漆，當(dāng)積水深度超過踢腳線時(shí)墻漆將遭受水淹。目前深圳室內(nèi)墻面裝修以10 cm踢腳線為主，計(jì)算水淹高度時(shí)，計(jì)入地板高度4 cm，得到一層住宅墻面受損水淹高度閾值為14 cm。門遭受水淹的條件是水深超過門下邊線的高度，由于門與地面鋪裝之間留空1 cm，計(jì)算水淹高度時(shí)，計(jì)入地板高度4 cm，得一層住宅門板受損水淹高度閾值為5 cm。若門板水淹深度小于1/2，仍有部分板材完好，可以進(jìn)行后期修復(fù)，此時(shí)定為損失75%。

對(duì)于家用電器的擺放高度和水淹損壞情況，蘇明道[17]等做過臺(tái)灣室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的高度調(diào)研和統(tǒng)計(jì)，以量販店及大型家電行為調(diào)查對(duì)象，配合銷售情形，求得各家電尺寸的平均值；以家具行的設(shè)計(jì)為對(duì)象，調(diào)查各家具的高度，作為擺放高度時(shí)的參考依據(jù)。以各大維修部為訪談對(duì)象，對(duì)各項(xiàng)設(shè)備與其淹水深度與損失的關(guān)系進(jìn)行調(diào)查，得出淹沒水深與各類財(cái)產(chǎn)損失的關(guān)系，臺(tái)灣地區(qū)研究中未能包含的電器或家具損壞情況，參考石勇[17]和姚思敏[18]等的研究確定取值。

室內(nèi)家具受淹損失風(fēng)險(xiǎn)主要是評(píng)估沙發(fā)和床墊的損壞情況，沙發(fā)的水淹高度閾值為地板高度4 cm，床墊遭受水淹的條件是水淹深度達(dá)到床高，床高一般為45 cm，計(jì)入地板高度4 cm，床墊的水淹高度閾值為49 cm。日用消費(fèi)中，服裝一般放置在衣柜中，假定遭受淹沒的閾值為50 cm；家庭日用品一般為床上用品或裝飾品，綜合考慮后假定水淹高度閾值為60 cm；文化娛樂用品一般擺放在桌面上，水淹高度閾值為80cm，各居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)水淹深度閾值見表7。

表7 居民室內(nèi)各財(cái)產(chǎn)水淹深度閾值Table 7 Threshold value of flood depth of various properties in residential room

因不同財(cái)產(chǎn)水淹深度閾值差異較大，以0.1 m為間隔，結(jié)合不同類財(cái)產(chǎn)的水淹深度閾值和水淹后財(cái)產(chǎn)損失值繪制深圳市家庭暴雨內(nèi)澇水深-損失值曲線(圖4)，以此反映不同內(nèi)澇程度下的絕對(duì)損失。從圖4可看出，0～0.8 m段損失隨著水深上升較快，0.8～1.8 m段損失曲線爬升緩慢，損失在1.8 m水深后逐步趨于穩(wěn)定并在2.4 m時(shí)接近最大值，后續(xù)趨于平緩。總體上損失隨水深變大而增多，損失速率隨水深變大而減緩，這主要是由于各類財(cái)產(chǎn)通常擺放位置較低且集中，位置越高，財(cái)產(chǎn)損失越少。

圖4 暴雨內(nèi)澇水深-損失值曲線 圖5 洪澇災(zāi)害居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率曲線Fig.4 Depth loss curve of rainstorm flood Fig.5 Indoor property loss rate curve of flood disaster

不同水深下的損失率為不同水深下的損失值與最大損失值的比值，損失率可以忽略通貨膨脹的影響，常用來表示財(cái)產(chǎn)損失情況，圖5為計(jì)算得到的各水深下的深圳市居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失率。

在內(nèi)澇災(zāi)害災(zāi)損曲線的建立過程中，水深-損失率關(guān)系的擬合公式形式較多，主要包括多項(xiàng)式、冪函數(shù)和指數(shù)函數(shù)等形式，其中多項(xiàng)式常被用于擬合災(zāi)害災(zāi)損曲線[16]，采用多項(xiàng)式擬合得到損失率y與水深x的關(guān)系為(圖5)：

y=0.0149x3-0.1934x2+0.7672x+0.0412x>0，0

(1)

R2=0.9954.

從圖5可看出，水深與損失率的關(guān)系曲線擬合精度較高。至此，已通過合成法得到深圳市洪澇災(zāi)害居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)災(zāi)損曲線，如獲得不同家庭房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)總價(jià)值數(shù)據(jù)，即可通過計(jì)算總價(jià)值與災(zāi)損曲線損失率之積，得到不同水深房屋室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失的估計(jì)值。

(3)基于InfoWorks模型的室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失估算

根據(jù)《城鎮(zhèn)內(nèi)澇防治技術(shù)規(guī)范 GB 51222-2017》要求，深圳市為超大城市，防御內(nèi)澇標(biāo)準(zhǔn)為100年一遇。根據(jù)深圳市暴雨強(qiáng)度公式和芝加哥雨型生成設(shè)計(jì)暴雨，深圳市暴雨強(qiáng)度公式為：

(2)

式中：q為設(shè)計(jì)暴雨強(qiáng)度，L/s·ha；t為降雨歷時(shí)，min；P為設(shè)計(jì)重現(xiàn)期，a。

設(shè)定降雨歷時(shí)為2 h，并以5min為記錄間隔，得到降雨歷時(shí)2 h的深圳市100年一遇設(shè)計(jì)暴雨過程。將設(shè)計(jì)暴雨數(shù)據(jù)輸入模型，設(shè)置模擬時(shí)間為4 h，模擬步長(zhǎng)為1 min，利用已構(gòu)建的InfoWorks ICM模型模擬計(jì)算100年一遇設(shè)計(jì)暴雨情況下研究區(qū)域淹沒水深。本文所研究的居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失主要是針對(duì)居民區(qū)而言，根據(jù)研究區(qū)域遙感影像圖提取民治片區(qū)建筑分布，結(jié)合深圳市土地利用規(guī)劃圖確定研究區(qū)域居民住宅分布情況，得到研究區(qū)域內(nèi)住宅淹沒情況見圖6。

居民住宅內(nèi)淹沒水深值大于0即表示居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)受淹，利用淹沒深度和前文所構(gòu)建的深圳市內(nèi)澇災(zāi)害居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)損失曲線(圖5)對(duì)柵格進(jìn)行逐個(gè)計(jì)算并求和，得到研究區(qū)域內(nèi)居民住宅內(nèi)澇破壞和損失情況。參照前文構(gòu)建居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)災(zāi)損曲線時(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)合深圳市人均可支配收入率增長(zhǎng)得到深圳市2018年居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)總價(jià)值和單位面積財(cái)產(chǎn)價(jià)值，求得單位面積財(cái)產(chǎn)價(jià)值為1 051元。根據(jù)居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)災(zāi)損曲線對(duì)淹沒深度圖進(jìn)行柵格冪函數(shù)運(yùn)算，得到研究區(qū)域100年一遇暴雨重現(xiàn)期下住宅的淹沒損失分布(圖6)。使用ArcGIS統(tǒng)計(jì)工具，計(jì)算出研究區(qū)域100年一遇暴雨重現(xiàn)期下居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的總內(nèi)澇損失為1 160萬(wàn)元。

圖6 100年一遇暴雨重現(xiàn)期下民治片區(qū)淹沒水深和損失情況Fig.6 Submergence depth and loss of Minzhi area with 100-year return period of rainstorm

對(duì)民治片區(qū)土地利用分類圖和歷史內(nèi)澇災(zāi)情進(jìn)行分析可知，民治片區(qū)內(nèi)遭受暴雨內(nèi)澇的主要是一樓居民住房和沿街的商鋪等，由于未能收集到沿街商鋪的歷史內(nèi)澇損失數(shù)據(jù)，對(duì)商鋪內(nèi)商品的價(jià)值和擺放也無法通過合成曲線構(gòu)建，暫未考慮商鋪的內(nèi)澇損失情況。若后續(xù)能收集到民治片區(qū)商業(yè)用地的內(nèi)澇災(zāi)損情況，可進(jìn)一步構(gòu)建商鋪財(cái)產(chǎn)損失曲線，利用構(gòu)建的民治片區(qū)雨洪模型，計(jì)算不同降雨情景下的財(cái)產(chǎn)損失，求得片區(qū)年平均內(nèi)澇損失，可作為該區(qū)域暴雨內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)管理依據(jù)。

4 結(jié)論

(1)通過排水系統(tǒng)概化、下墊面數(shù)據(jù)處理、一維模型、二維模型構(gòu)建及一、二維模型耦合等步驟，構(gòu)建基于一、二維耦合的民治片區(qū)InfoWorks ICM模型，利用實(shí)測(cè)暴雨內(nèi)澇資料對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，模擬的積水范圍和水深與實(shí)地調(diào)研情況較為一致，表明該模型具有良好的精度和可靠性。

(2)突破城市中心區(qū)災(zāi)害樣本數(shù)據(jù)不足的局限，模擬深圳市居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的組成和分布，結(jié)合財(cái)產(chǎn)的水淹損壞情況，分析各居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)水淹深度閾值，根據(jù)室內(nèi)各財(cái)產(chǎn)的位置和遭淹受損情況，采用合成曲線法擬合深圳市居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)淹沒深度-損失率曲線。

(3)利用已構(gòu)建的InfoWorks ICM模型模擬計(jì)算100年一遇設(shè)計(jì)暴雨情況下研究區(qū)域淹沒水深，根據(jù)研究區(qū)域遙感影像圖提取民治片區(qū)建筑分布，結(jié)合深圳市土地利用規(guī)劃圖確定研究區(qū)域居民住宅分布情況，分析研究區(qū)域內(nèi)澇災(zāi)害破壞和損失情況，得到研究區(qū)域100年一遇暴雨重現(xiàn)期下居民室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的總內(nèi)澇損失為1 160萬(wàn)元。