鐘家民,賀嘉琦,鄧鎮(zhèn)業(yè),周浩瀾,彭 旭
(華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院,廣東 廣州 510642)
中國(guó)是一個(gè)自然災(zāi)害頻發(fā)的國(guó)家,尤其是洪澇災(zāi)害[1]。隨著城市化水平的逐漸提高,城市的建筑物和人口數(shù)量也在急劇增長(zhǎng),密集建筑物下植被綠地大面積減少,城市下墊面的條件變得單一化,以往流域的下滲草地變成了不透水面,改變了原有的土地覆蓋類型和水文條件,造成了產(chǎn)流量大、匯流速度快,產(chǎn)生了大量的地表積水,增加了城市洪澇的風(fēng)險(xiǎn)[2-5]。城市是一個(gè)地區(qū)人口和經(jīng)濟(jì)的集中地,一旦發(fā)生洪澇災(zāi)害,造成的損失會(huì)比流域的洪水災(zāi)害更加嚴(yán)重,特別是特大暴雨造成的損失更大,影響范圍更廣。2021 年7 月20 日鄭州特大暴雨,累計(jì)平均降水量449 mm,造成大量的人員傷亡和房屋倒塌,給城市帶來(lái)了不可估量的損失,可見(jiàn)城市內(nèi)澇已然發(fā)生在人們身邊,并且成為當(dāng)今民眾面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[6]。
DEM(Digital Elevation Model)是一定范圍內(nèi)規(guī)則格網(wǎng)點(diǎn)的平面坐標(biāo)(X,Y)及其高程(Z)的數(shù)據(jù)集,它主要是描述區(qū)域地貌形態(tài)的空間分布。DSM(Digital Surface Model)是指包含了地表建筑物、橋梁和樹(shù)木等高度的地面高程模型。DEM 只包含了地形的高程信息,并未包含其他地表信息,DSM 是在DEM 的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步涵蓋了除地面以外的其他地表信息的高程[7]。在高精度數(shù)據(jù)缺乏的條件下,當(dāng)前洪澇模擬研究大多是以DEM作為水文分析的基礎(chǔ),如M Muthusamy 等人[7]使用不同分辨率的DEM 數(shù)據(jù),得出DEM 分辨率在河流與城市區(qū)域的模擬影響的差異性;W Jiang 等人[9]在DEM 分辨率對(duì)城市洪水模擬和河流洪水模擬影響研究中發(fā)現(xiàn),當(dāng)DEM分辨率大于建筑物寬度和間隙時(shí),模擬結(jié)果的誤差值會(huì)很大,并建議應(yīng)當(dāng)選擇小于河流寬度的DEM 分辨率。由于數(shù)據(jù)的缺乏,以DSM 作為模型輸入數(shù)據(jù)的研究稍顯不足,網(wǎng)格分辨率的最佳選擇也還處于探索之中。
建筑物在城市中猶如雨后春筍,已有研究中,城市洪澇的原因大部分歸結(jié)于氣候的急劇變化、人為因素的影響[10-12]和城市管網(wǎng)系統(tǒng)存在的現(xiàn)狀問(wèn)題[13-16],也有一些學(xué)者做了建筑物與城市洪澇的研究,如V Glenis 等[17]研發(fā)了一種新的洪水分析工具CityCAT 能夠詳細(xì)的表征城市地表特征,如建筑物、道路等,使模型能更逼真的捕捉降雨匯流過(guò)程,提高了城市內(nèi)澇模擬的精度;Jinyao Lin 等[18]基于隨機(jī)森林算法,分析了三維建筑物指標(biāo)如建筑物密度、高度等對(duì)城市內(nèi)澇的影響;劉勇等[19]此前設(shè)計(jì)了多種模擬情景分析了建筑物在城市洪澇積水中的影響,得到城市建筑物布局能夠減輕城市洪澇災(zāi)害;周浩瀾等[20]通過(guò)設(shè)置建筑群算例,分析對(duì)比了四種城市建筑物處理的方法。雖然當(dāng)前有眾多關(guān)于建筑物對(duì)城市洪澇的影響研究,但以實(shí)際案例對(duì)建筑物如何影響城市洪澇模擬進(jìn)行定量分析的研究還存在很大的空缺。
高精度的城市水文模型是剖析城市內(nèi)澇原因的基本前提[21],基于精細(xì)化城市水文模型對(duì)城市洪澇過(guò)程的模擬,是緩解城市洪澇的有效途徑[22],其主要原理是城市水文、水動(dòng)力學(xué)機(jī)理及水文水動(dòng)力耦合模擬[23,24],構(gòu)建水文水動(dòng)力耦合模型,采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)率定和驗(yàn)證,進(jìn)而依據(jù)模擬結(jié)果(淹沒(méi)水深、流速等),找準(zhǔn)城市內(nèi)澇癥結(jié)所在[25]。
鑒此,依托洪水分析軟件IFMS(Integrated Flood Modeling System),選取廣州市天河區(qū)獵德涌流域作為研究區(qū)域,構(gòu)建城市管網(wǎng)和二維地表耦合模型,選取模擬效果最佳的網(wǎng)格分辨率,定量分析密集建筑物對(duì)城市洪澇模擬的影響,探討DEM、DSM 插值網(wǎng)格高程方法的優(yōu)劣性,提高城市洪澇的模擬精度,給城市土地利用合理規(guī)劃提供技術(shù)支撐。
研究區(qū)位于廣東省廣州市天河區(qū)獵德涌流域(圖1),總面積為1.43 km2,其中建筑物的面積為0.31 km2,占總研究區(qū)域的21.79%。境內(nèi)東南高,西北低,坡度較為平緩。城市化水平較高,在2019 年城市化水平達(dá)到86.46%,建筑物鱗次櫛比,密度較大。在氣候急劇變化和城市化快速發(fā)展的形勢(shì)下,廣州極端暴雨的頻率和強(qiáng)度顯著增加,近10 年平均年降水量多達(dá)2 193.8 mm,近百年雨量增加速度為32.2 mm/10 a,平均每年暴雨日達(dá)31.4 d[26],雨量多、強(qiáng)度大,多集中于4-9 月,幾乎每年都會(huì)發(fā)生城市內(nèi)澇,據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2016-2020年五年間廣州發(fā)生了19次嚴(yán)重的城市大面積深度積水現(xiàn)象[27]。
使用的數(shù)據(jù)包括1 m 分辨率的DEM、1 m 分辨率的DSM、0.1 m分辨率的DOM 均來(lái)自于廣州建通測(cè)繪地理信息技術(shù)股份有限公司,研究區(qū)管網(wǎng)分布數(shù)據(jù)來(lái)源于實(shí)地勘測(cè),土地利用類型數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/),分辨率為30 m。選取2 場(chǎng)典型暴雨洪水,其中:2017-05-07 場(chǎng)次降雨時(shí)間范圍為2017-05-07 1∶05∶00 至2017-05-07 1∶55∶00,2022-05-12 場(chǎng)次降雨時(shí)間范圍為2022-05-12 08∶10∶00 至2022-05-12 10∶00∶00,降雨數(shù)據(jù)均為5 min時(shí)間步長(zhǎng),來(lái)源于廣東省氣象局,其中研究區(qū)2017 年與2022 年管網(wǎng)數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)無(wú)區(qū)別。
依托洪水分析軟件IFMS,構(gòu)建城市管網(wǎng)和地表二維耦合模型,輸入實(shí)測(cè)降雨數(shù)據(jù)作為時(shí)間序列,對(duì)其進(jìn)行模型驗(yàn)證,在驗(yàn)證后的模型二維地表板塊,分別對(duì)10、20、30、50 m 分辨率的網(wǎng)格進(jìn)行DSM 高程插值,分析建筑物情況不同網(wǎng)格分辨率情況下的洪水淹沒(méi)情況,評(píng)估在建筑物研究中的最佳網(wǎng)格分辨率,隨之采用模擬精度最高的網(wǎng)格分辨率,分別采用DEM 和DSM 對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行高程插值。DSM 插值網(wǎng)格高程,能將地表建筑以建筑物塊的方式在模型里顯現(xiàn)建筑物的存在,與DEM插值情況下形成對(duì)比情景,輸入同一場(chǎng)次降雨數(shù)據(jù),對(duì)比不同情景下的模擬結(jié)果。
1.3.1 IFMS Urban模型
洪水分析軟件IFMS 是由中國(guó)水利水電科學(xué)研究院聯(lián)合多個(gè)高校自主研發(fā)的,包含一維河網(wǎng)模型、城市管網(wǎng)模型和二維地表水動(dòng)力學(xué)模型[28],并自帶生成非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格模塊Mesh2D。IFMS Urban 板塊包含一維城市管網(wǎng)模型和二維地表水動(dòng)力學(xué)模型,可構(gòu)建水文水動(dòng)力學(xué)耦合模型,專門(mén)用于城市洪水模擬。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,該模型能夠?qū)崿F(xiàn)模擬洪水在地表與管網(wǎng)之間的交互過(guò)程,IFMS Urban 軟件的實(shí)用性和可靠性在洪水風(fēng)險(xiǎn)圖編制和城市洪澇模擬等較多領(lǐng)域得到了驗(yàn)證[29,30]。
1.3.2 城市管網(wǎng)模型
城市管網(wǎng)模型以SWMM 計(jì)算原理為核心,通過(guò)求解一維圣維南方程組來(lái)計(jì)算管道中的流量變化,根據(jù)不同的簡(jiǎn)化情況提供了3 種計(jì)算方案,即運(yùn)動(dòng)波、動(dòng)力波、恒定流。一維圣維南方程組含有連續(xù)性方程和動(dòng)量方程。
連續(xù)性方程:
式中:Q為流量,m3/s;A為過(guò)水?dāng)嗝婷娣e,m2;t為時(shí)間,s;x為距離,m。
動(dòng)量方程:
式中:H為水深,m;g為重力加速度,取9.8 m/s2;Sf為摩阻坡度。
1.3.3 二維地表水動(dòng)力學(xué)模型
二維地表水動(dòng)力學(xué)模型用有限體積法求解二維淺水方程。二維地表水動(dòng)力模型采用Godunov 型格式進(jìn)行數(shù)值離散,用Roe 格式對(duì)Riemann 問(wèn)題進(jìn)行求解,重力源項(xiàng)采用特征分級(jí)離散,保證模型的守恒性,阻力源項(xiàng)采用隱式離散提高模型的穩(wěn)定性,采用MUSCL空間重構(gòu)和預(yù)測(cè)矯正法使得模型具有時(shí)間和空間二階精度,能夠適應(yīng)復(fù)雜地形,水面間斷也可計(jì)算,還能捕捉激波[29,31]。
二維淺水方程:
式中:h為水深;u為x方向的流速;v為y方向的流速;Sx,Sy為源項(xiàng),表達(dá)式為:
式中:pa為水面大氣壓力;zb為河床底高程;cx、cy為地轉(zhuǎn)科氏力。τax、τay為風(fēng)載的作用力,表達(dá)式為:
式中:ρa(bǔ)為空氣密度;?ax、?ay為水面以上10 m 處的風(fēng)速;CDs為拖曳系數(shù)。
1.3.4 模型構(gòu)建
研究區(qū)內(nèi)排水系統(tǒng)共有549 根管道、580 個(gè)連接節(jié)點(diǎn)、12 個(gè)排放口,排水管網(wǎng)分布現(xiàn)狀(圖1)。借助ArcGIS 分析工具里的鄰域分析根據(jù)580 個(gè)連接節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建泰森多邊形,然后根據(jù)管網(wǎng)流向等進(jìn)行人工微調(diào)完成子匯水區(qū)的劃分,共劃分子匯水區(qū)580 個(gè),其中面積最小為40 m2,面積最大為17 250 m2。坡度在ArcGIS 里進(jìn)行坡度分析得到,特征寬度采用子匯水區(qū)面積除以最長(zhǎng)匯水線得到。下滲參數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值和土地利用確定,最大下滲速率取76.2 mm/h,最小下滲速率為3.81 mm/h,衰減常數(shù)為2.65 /h,不滲透性粗糙系數(shù)N值為0.012,滲透性粗糙系數(shù)N值為0.25,不滲透性洼地蓄水為2 mm,滲透性洼地蓄水為6 mm,見(jiàn)表1。
表1 參數(shù)屬性Tab.1 Parameter attribute
采用IFMS 自帶的網(wǎng)格剖分軟件Mesh2D 將網(wǎng)格剖分分辨率為10、20、30、50 m 的網(wǎng)格,用DSM 網(wǎng)格高程插值,輸入2017-05-07場(chǎng)次降雨數(shù)據(jù),對(duì)比不同網(wǎng)格分辨率的模擬結(jié)果;再將最佳分辨率的網(wǎng)格用DEM 插值,高程分布見(jiàn)圖2。二維網(wǎng)格不同下墊面類型的糙率參考以往研究成果[32,33]取值,見(jiàn)表1。
圖2 DEM插值和DSM插值下網(wǎng)格高程Fig.2 Grid elevation under DEM interpolation and DSM interpolation
從圖2 可以很清楚的看到,在DSM 插值下,建筑物的高度被賦值到網(wǎng)格高程,用建筑物塊的方式刻畫(huà)了建筑物。
選取2022-05-12場(chǎng)次降雨的5 min間隔雨量作為模型輸入時(shí)間序列,降雨時(shí)間從2022-05-12 08∶10∶00 至2022-05-12 10∶00∶00,時(shí)長(zhǎng)為110 min。
根據(jù)實(shí)測(cè)內(nèi)澇情況淹沒(méi)水深與采用DSM 插值模擬結(jié)果對(duì)照,采用納西效率系數(shù)RNS指標(biāo)作為模擬效果評(píng)價(jià)指標(biāo)。RNS需大于0.55。
式中:qobsi為第i個(gè)觀測(cè)值為第i個(gè)模擬值;N為觀測(cè)值數(shù)目;為觀測(cè)值均值。
選取東莞莊路、粵墾路兩個(gè)積水點(diǎn)的實(shí)測(cè)水深與模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,模擬結(jié)果誤差統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2,根據(jù)計(jì)算RNS可得,東莞莊路RNS=0.82,粵墾路RNS=0.78,均大于0.55,表明該模型的模擬精度較好。
表2 模擬結(jié)果誤差統(tǒng)計(jì)Tab.2 Error statistics of simulation results
使用DSM 插值不同分辨率的網(wǎng)格得到的最大淹沒(méi)水深及其空間分布情況見(jiàn)圖3。圖4 統(tǒng)計(jì)了研究區(qū)內(nèi)建筑物寬度。由圖3可知,最大淹沒(méi)水深隨著網(wǎng)格分辨率的增大而增大,網(wǎng)格分辨率從10 m 增大到50 m,最大淹沒(méi)水深從6.55 m 增大到6.92 m,洪水深度分布逐漸從小到大轉(zhuǎn)移,淹沒(méi)面積從0.095 km2增加到0.172 km2,表明隨著網(wǎng)格分辨率的增大,加大了淹沒(méi)水深,擴(kuò)大了淹沒(méi)范圍,過(guò)度的預(yù)測(cè)了洪水淹沒(méi)情況。當(dāng)使用較大分辨率的網(wǎng)格時(shí),網(wǎng)格的大小超過(guò)了建筑物的寬度,可能出現(xiàn)幾個(gè)不同高度的建筑物出現(xiàn)在同一個(gè)網(wǎng)格而顯示同樣的高程的現(xiàn)象,甚至出現(xiàn)建筑物和旁邊的空地以同樣的高度出現(xiàn)在一個(gè)網(wǎng)格的情況,地表特征會(huì)逐漸被弱化,從而影響城市洪澇模擬的精度。從建筑物的寬度數(shù)據(jù)(圖4)可知,建筑物寬度主要在5~15 m之間,網(wǎng)格分辨率的大小應(yīng)取10 m最為合適。
圖3 洪水深度分布Fig.3 Distribution of flood depth
圖4 建筑物寬度Fig.4 Building width
2.2.1 最大淹沒(méi)水深結(jié)果分析
分別采用DEM 插值網(wǎng)格高程和DSM 插值網(wǎng)格高程模擬結(jié)果的最大淹沒(méi)水深情況見(jiàn)圖5。結(jié)果表明,兩種不同方式高程插值情況的淹沒(méi)區(qū)域大致相似,基本集中于中部低高程區(qū)域和無(wú)建筑區(qū)域,在DSM 插值情況其他區(qū)域也有一些零散分布。DEM 插值下有明顯淹沒(méi)水深淹沒(méi)區(qū)域占比為15.46%,地表最大累計(jì)積水量為235.5 m3,淹沒(méi)水深最大值為2.93 m;DSM 插值下的淹沒(méi)區(qū)域占比為6.67%,地表最大累計(jì)積水量為224.9 m3,淹沒(méi)水深最大值為6.55 m。相對(duì)DEM 插值情況,DSM 插值情況淹沒(méi)范圍明顯縮小,沒(méi)有造成大面積的地表積水,地表最大積水量變少了,最大淹沒(méi)水深明顯增大,有一些超過(guò)1 m 的增幅,造成此現(xiàn)象原因是密集建筑物使得所在區(qū)域的降雨基本都落在建筑物屋頂,當(dāng)前建筑物一般都有屋頂排水系統(tǒng),加快了雨水匯流時(shí)間,大量的降雨迅速的通過(guò)屋頂排水系統(tǒng)而匯流至排水管網(wǎng),導(dǎo)致管網(wǎng)排水能力不足,通過(guò)排水篦等溢流至地表而造成深度積水。
圖5 DEM插值和DSM插值下淹沒(méi)水深Fig.5 Submerged water depth under interpolated by DEM and DSM
2.2.2 最大流速結(jié)果分析
分別采用DEM 插值網(wǎng)格高程和DSM 插值網(wǎng)格高程模擬結(jié)果的最大流速情況見(jiàn)圖6??梢钥闯?,在DEM 插值情況下,存在流速的面積為0.23 km2,最大流速為3.39 m/s,平均流速為0.48 m/s;在DSM 插值情況下,存在流速的面積為0.10 km2,最大流速為3.98 m/s,平均流速為0.32 m/s。相對(duì)DEM 插值情況,DSM 插值情況下存在流速的范圍要比DEM 插值的范圍小很多,流速面積從0.23 km2減少到0.10 km2,可見(jiàn)密集建筑物情況下,雖然局部流速變大了,但平均流速卻變小,也縮小了積水流動(dòng)范圍,表明密集建筑物能夠很好的阻斷地表積水流動(dòng),不會(huì)造成大范圍的地表水流動(dòng),從而出現(xiàn)“城市看河”現(xiàn)象,是由于DSM 包含建筑物的高度,用DSM 插值網(wǎng)格高程,使得建筑物所在的網(wǎng)格高程遠(yuǎn)大于周圍網(wǎng)格,從而阻斷了積水的流動(dòng)。
圖6 DEM插值和DSM插值下流速Fig.6 Flow velocity under interpolated by DEM and DSM
2.2.3 積水點(diǎn)淹沒(méi)過(guò)程分析
為進(jìn)一步分析建筑物對(duì)城市內(nèi)澇的影響,選取3 個(gè)典型積水點(diǎn),天澤中學(xué)、東莞莊路、粵墾路積水點(diǎn),建筑物密度(基底是以積水點(diǎn)為中心的正方形,面積為10 000 m2)見(jiàn)表3、3 個(gè)積水點(diǎn)的淹沒(méi)水深過(guò)程線見(jiàn)圖7。
表3 建筑物密度情況Tab.3 Building Density
圖7 積水點(diǎn)淹沒(méi)水深變化Fig.7 Process of water depth at node
從淹沒(méi)水深過(guò)程線可知,天澤中學(xué)DEM情況下在22 min開(kāi)始出現(xiàn)淹沒(méi)水深,55 min 時(shí)最大淹沒(méi)水深達(dá)到峰值為1.58 m,DSM 情況下在整個(gè)降雨過(guò)程都只有很小的淹沒(méi)的水深,相對(duì)DEM 情況的水深基本可以忽略不計(jì),最大淹沒(méi)水深為0.04 m。天澤中學(xué)周圍的建筑物較為稀疏,密度僅為12.39%,降落在地表的積水很快匯流至排水管網(wǎng),而少量降落在屋頂?shù)挠晁ㄟ^(guò)屋頂直排入排水管網(wǎng),排水管網(wǎng)充滿度未達(dá)到1,所以在DSM情況下基本不會(huì)出現(xiàn)地表淹沒(méi)情況。
東莞莊路DEM 情況下在5 min 開(kāi)始出現(xiàn)地表積水,水深較小,直到40 min 后才開(kāi)始被迅速淹沒(méi),在55 min 時(shí)最大淹沒(méi)水深為0.84 m,DSM 情況下前期保持著與DEM 一樣的淹沒(méi)過(guò)程,40 min后也延續(xù)前沒(méi)情況,較前期增幅很小,55 min時(shí)最大淹沒(méi)水深為0.05 m。東莞莊路建筑物密度較小,為28.23%,少量降落在屋頂?shù)挠晁苯訁R流至排水管網(wǎng),排水管網(wǎng)承載能力足以接納少量的雨水,所以不會(huì)產(chǎn)生溢流,不能形成地表積水。
粵墾路在32 min 前DEM 和DSM 情況下大致一樣只出現(xiàn)少量積水,從32 min 開(kāi)始,DSM 情況下在短短23 min 里開(kāi)始出現(xiàn)大量的積水,最大淹沒(méi)水深達(dá)到1.78 m,而DEM 仍然保持前期增速,最大淹沒(méi)水深為0.20 m。粵墾路積水點(diǎn)周圍建筑物數(shù)量繁多,建筑物密度達(dá)到53.65%,建筑物屋頂接收了大部分降雨,而這些降雨都通過(guò)屋頂排水系統(tǒng)直接匯流至排水管網(wǎng),加快了匯流速度,縮短了匯流時(shí)間,大量的雨水迅速充滿管網(wǎng),此時(shí)排水管網(wǎng)的承載能力不足以致溢流,而這些溢流至地表的水量由于建筑物的存在并不能往四周流動(dòng),所以都積聚在溢流節(jié)點(diǎn)周圍,造成過(guò)大的淹沒(méi)水深,引發(fā)嚴(yán)重的城市內(nèi)澇。
從模擬結(jié)果可知,天澤中學(xué)旁和東莞莊路DSM 插值情況下的淹沒(méi)水深相對(duì)DEM 插值情況下小很多,而粵墾路DSM 插值情況下淹沒(méi)水深比DEM插值情況下要大很多,表明建筑物的密度對(duì)城市內(nèi)澇的影響存在很大的差異,密集建筑物匯集的大量雨水使得排水管網(wǎng)承載能力不足,加大積水深度,加劇城市洪澇;而少量的建筑物在排水管網(wǎng)承載能力足夠時(shí),能夠減小最大淹沒(méi)水深。
從最大淹沒(méi)水深(圖5)和最大流速(圖6)可以得知,DEM和DSM 插值的洪澇情況存在很大的差異。DEM 情況下造成了大范圍面積的地表積水,積水也能在周圍流動(dòng),而DSM 情況與之截然相反,僅在小范圍局部區(qū)域造成深度積水,更加符合當(dāng)前城市洪澇情況。因?yàn)镈SM 包含地表建筑物等信息高程,而DEM 只包含地面高程信息,相對(duì)于DEM,采用DSM 用以顯現(xiàn)建筑物的存在,能反映當(dāng)下城市密集建筑物的狀況,更真實(shí)的提供地表信息,將建筑物高度輸入模型,使得產(chǎn)匯流過(guò)程更貼合實(shí)際情況,從而提升模擬精度。
基于IFMS 軟件,以廣州市天河區(qū)獵德涌流域?yàn)槔?,?gòu)建城市管網(wǎng)與二維地表耦合模型,采用DSM 插值對(duì)比了10、20、30、50 m 四種網(wǎng)格分辨率的淹沒(méi)情況;分別用DEM 和DSM 插值網(wǎng)格,通過(guò)對(duì)最大淹沒(méi)水深分析、最大流速分析和積水點(diǎn)淹沒(méi)過(guò)程分析,探討密集建筑物對(duì)城市洪澇模擬的影響和DEM 與DSM插值情況的差異性。結(jié)論如下:
(1)當(dāng)網(wǎng)格分辨率從10 m 增加到50 m 時(shí),最大淹沒(méi)水深從6.55 m 增大到6.92 m,淹沒(méi)面積從0.095 km2增大到0.172 km2,模擬結(jié)果與實(shí)際偏差較大,增大了模擬誤差?;趯?duì)建筑物寬度的統(tǒng)計(jì),在65%的建筑物寬度在5~15 m 之間時(shí),網(wǎng)格分辨率建議選取為10 m。
(2)建筑物的密度對(duì)城市洪澇的影響差異很大,建筑物密度在53.65%時(shí),會(huì)加大洪澇深度,引發(fā)了更深的地表積水,且阻礙地表積水的擴(kuò)散,造成了小范圍積水成淵的現(xiàn)象,增大了城市洪澇的風(fēng)險(xiǎn)。與之相反,建筑物密度在12.33%、28.23%時(shí),使雨水淹沒(méi)深度變小。
(3)相對(duì)于DEM 來(lái)說(shuō),DSM 包含更多的地表信息,特別是當(dāng)前城市密集建筑物的高度,能夠?qū)⒌乇砬闆r表現(xiàn)的更加逼真,更真實(shí)的模擬產(chǎn)匯流過(guò)程,提高城市洪澇模擬的精度,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,更加精細(xì)化數(shù)據(jù)獲取已不再那么困難,但會(huì)提高研究成本。
隨著城市化水平的穩(wěn)步提高,未來(lái)建筑物所占的面積、密度會(huì)越來(lái)越大,本文只是單獨(dú)考慮了建筑物高度對(duì)城市洪澇的影響,在以后的研究中,可以從建筑物屋頂?shù)脚潘芫W(wǎng)的匯流過(guò)程細(xì)致的分析建筑物是如何影響城市水文響應(yīng)。