基于FloodArea模型的城市内涝数值模拟外文翻译资料

 2022-11-10 14:29:08

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基于FloodArea模型的城市内涝数值模拟

薛风长,黄敏敏,王伟,邹林

南京信息工程大学地理与遥感学院,江苏南京210044 2南京信息工程大学大气科学学院,江苏南京210044 3南昌市气象局,江西南昌330046

城市涝灾风险深度评估主要是以暴雨的极值和发生频率为灾害因素。区域内涝灾害风险评估可以通过区域地理空间信息耦合计算确定; 其根本原因在于缺乏有效的淹水风险深度数值模拟方法。基于水动力学原理,FloodArea模型通过径流产生的水文计算和淹水径流浓度实现了区域内涝深度的数值模拟。 以南昌市风险评估为例,采用FloodArea模型,在5年,10年,50年,100年的回归期内模拟城市内涝深度的空间分布。 研究结果表明,FloodArea模型可以定性地模拟城市内涝形成过程和空间分布。

  1. 前言

城市内涝是指暴雨或短时间大雨超过城市排水系统容量,发生水涝灾害的现象。城市涝渍数值模型基于GIS技术,基于水文和水动力数学模型,实现了淹水深度的数值模拟。

世界上有数百种不同目的的城市暴雨模型。有几种型号是着名的,例如丹麦水力研究所在20世纪70年代早期开发的MIKE系列[1];美国陆军工程兵团,水道实验站和美国联邦公路管理局于1971年开发的地表水模拟系统;暴风雨(储存处理溢流径流模型)由美国陆军军团水文中心于1977年开发[2]; SWmM(暴雨水管理模型)由美国环境保护局在1971-1988期间开发。 SWMM模型是目前最常见使用的雨水模型之一[3]。此外,还有法国CAREPAS,俄罗斯的RATIONAL以及其他雨水径流模型。 Looper和Vieux使用分布式水文模型(PBD)来模拟德克萨斯州奥斯汀的山洪暴发,并在山洪事件期间实现了准确的水文预测[4]。Grimaldi等使用随后的水文数据和构建的水动力模型(WFIUH)来识别区域洪水风险[5]。中国学者对这些模型进行了研究和优化,并结合我国的实际情况,建立了适用于某些特定区域的几种模型。尹等人。以精细降水监测为基础,建立了基于水动力过程的北京市(BUW)涝渍数值模型的驱动条件[6]。结合苏州市的特点,戴等人建立了苏州市中心防洪排涝排涝数学模型[7]

以前的模型基于水文学或水力学。水文模型以流域水文为基础,将城市作为一个中小规模的流域,并将其划分为几个流域的子流域。流域径流产生和浓度的计算方法等于盆地。 从子流域到城市出口的水转移由排水网络完成。 水文模型是一个黑箱模型。 在城市内涝模拟中,它只包含降雨量的输入和结果的输出,不能表现出流量和运输过程的损失。 基于流体动力学的涝渍模型具有一定的物理意义,可以详细反映涝渍的进展情况,但解决过程复杂,在此过程中也难以考虑各种因素。 这些模型与城市GIS的不断发展并没有得到很好的结合,城市地理空间数据尚未得到有效利用,因此基于这些模型的模拟数据处理复杂,模拟结果不实用。

FloodArea模型是洪水风险分析的水文模型,近年来受到越来越多的关注。 该模型基于流体动力学原理并结合GIS技术; 在淹水过程中考虑了下垫面,高程和其他因素的影响。 FloodArea模型通过模拟水的产生和浓度的进展来实现渍水深度数值模拟。 模拟结果是淹水区域和淹水深度的一定时间步长的层次。 既可以直观地表达涝渍区,也可以定量分析涝渍影响。 以南昌市城市涝渍数值模拟为例,探讨了基于洪水区模型的城市内涝数值模拟技术方法。

  1. FloodArea模型的原理
    1. 概述 FloodArea是由德国Geomer公司开发的洪水泛滥模型。它可以模拟暴雨引起的山洪和城市内涝。 FloodArea模型是一种分布式水动力模型。其框架如图1所示。FloodArea模型确定导致水涝的因素,然后根据流体动力学原理和改进的D8算法计算细胞体积[10],将潜在的表面和海拔视为影响因素。 FloodArea模型为模拟径流生成过程提供了3种方法:高程模型假设洪水由整个排水网络初始化;水文模型假设水通过溃坝进入;暴雨模型假设洪水是由降雨径流产生的。水文模型可以与高程模型或暴雨模型同时使用。根据具体的仿真场景选择合适的型号。收敛性分析基于流体动力学原理,并考虑了中心细胞周围8个细胞的影响。综合利用潜在的表面和高程,考虑地表特征对收敛过程的影响,包括流动阻挡块和不同土地利用类型对径流浓度的缓解作用;大坝破坏引起的水量增加可能导致涝渍面积和深度。排水是城市内涝模拟的重要因素。

Water source of waterlogging

Hydraulic

calculation

model

Visual expression

River overflow

u

:

i

:

Hydrodynamic

principle

Waterlogging

area

Point overflow

Rainstorm

Improved D8 algorithm

Waterlogging

depth

图1:作者总结的FloodArea模型框架。

图2:FloodArea模型用户手册[9]给出的FloodArea模型原理示意图。

FloodArea模型不单独设置排水参数,但排水对于山区洪水不是必不可少的。

该模型嵌入ArcGIS平台,基于流体动力学原理和GIS水文计算算法的集成,可实现洪水和淹没深度计算; 模型原理如图2所示[9]。 使用Manning-Strickler公式计算相邻细胞的排出量:

^ = ^St * rhy2/3 * I112.

在(1)中,V是放电量,欠St是粗糙度值,rhy是水力半径,I是梯度。迭代间隔期间的流动深度取自沿着流动路径的水位和最大地形高度之间的差异:

f = WA - max (eA, eB). (2)

在(2)中,/是流动深度,wA是A点的水位,eA是A点的地形高程,eB是B点的地形高程。

在每个迭代步骤中重新计算地下水位的倾斜度和方向,并使用最陡的斜率作为Manning-Strickler公式中的倾角。

    1. Rainfall的处理模型。 降雨数据处理模型包括两部分:降雨回归期计算和降雨模式计算。

2.2.1。降雨回归期的计算。暴雨回归期是暴雨强度大于或等于暴雨强度值的平均间隔,单位为年(a)。降雨回归期的频率分布曲线拟合基于所选择的统计样本,利用经验频率曲线或理论频率曲线进行趋势拟合调整。通常,理论频率曲线的选择是Pearson Type III Distrition bu频率曲线或Gumbel分布频率曲线。在实际应用中,多频分布函数的拟合通常选自代表性气象观测站的年份数据。

2.2.2。降雨模式的计算。降雨模式是降雨密度的时间分布。降雨模式对城市水涝分析具有重要意义。在模拟涝渍时,降雨密度的时间分布对涝渍度的计算有严重影响。可以在FloodArea模型中使用分钟降雨模式和小时降雨模式。根据雨峰类型,雨峰位置和降雨分布(三个方面),可以通过芝加哥降雨模式确定降雨模式[11]。小时降雨模式的持续时间可以是1小时,3小时,6小时,12小时,24小时和72小时。确定小时降雨模式的常用方法是(1)相同的频率分析方法:时间序列是根据同一回归期间的最大发生次数确定的,并计算平均值作为每个时期的降雨比例[12] .2.Pilgrim采用Cordery方法作为雨峰位置的最可能位置,并将雨峰的降雨比例作为每次降雨过程中雨峰的平均比例[13,14]

2.3径流产生和径流浓度的模拟过程。 FloodArea模型是径流产生和径流浓度的理论整合,包括两个主要部分:一部分涉及水量平衡和降雨量损失处理,包括蒸散,渗透和植被拦截,它们决定了总径流量和径流产生的大小。另一部分是总径流的储存部分; 它处理径流再分配过程并实现径流计算。

表1:根据中国室外排水设计规范确定的不同土地利用特征的径流系数(GB50014-2006)[8]

Features

Woodland

Paddy

field

Greenland

Water

systems

Road amp; building

Runoff

coefficient

0.1

1

0.1

1

0.85

2.3.1。径流产生的模拟过程。 FloodArea模型为模拟径流生成过程提供了3种方法。不同之处在于降雨进入模型的方式:(1)高程模型假设洪水由整个排水网络初始化,需要排水网络的水位数字高程数据。 (2)水文模型假设水通过溃坝进入。需要一个或多个位置的水文数据文件。 (3)暴雨模型假设洪水是由降雨径流产生的。它需要一个表示加权输入和降雨模式数据的水文数据的栅格图层。第二个模型类似于第三个模型;最重要的区别是输入数据形式;前者的输入数据形式是点文件,后者是栅格层。第三种模型通常用于模拟城市内涝。

一旦降雨强度超过渗透,多余的水可能暂时留在地面上;当储存达到一定限度时,它会流到较低的地方,变成地表水并进入区域排水系统。该过程称为地表径流。该过程中的水量称为地表径流量。径流系数用于表示径流量与径流产量之间的关系。径流系数是某一集水区内总径流量(mm)与降雨量(mm)之比;它也是导致任何区间径流的径流深度(Y)和降雨深度(X)之比。通过FloodArea模型模拟城市内涝时,栅格形式的径流系数用于表示降雨量。一些特征的径流系数如表1所示。

2.3.2。径流浓度的模拟过程。 Conver?gence过程是指某一区域的径流浓度。地表会聚涉及各种下伏表面,建筑物,道路,河流等,将城市划分为若干个子流域。雨后,少量降雨直接流入天然水体并伴随地表波动;大部分雨水通过城市排水管网进入排水系统。

水力粗糙度是流体动力学的粗糙度。它是衡量河流影响,表面形状不规则和波动的综合指标。不同地表粗糙度的不同土地覆盖类型在城市涝渍集中过程中具有不同的电阻率。

表2:FloodArea模型用户手册[9]给出的不同土地利用类型粗糙度的经验值。

Features

Woodland

Paddy

field

Greenland

Water

systems

Road amp; building

Manning

coefficient

18

33

40

50

25

通过FloodArea模型模拟涝渍时,不同的土地利用类型给出了不同的粗糙度值。 其值与曼宁系数有关,如图所示

在(4)中,是粗糙度,n是曼宁系数。一些特征的经验粗糙度如表2所示。

2.3.3。排水过程的模拟。排水是城市水涝模拟的重要因素。 FloodArea模型不单独设置排水参数。在计算过程中,调整一些参数以反映排水过程,使整个模拟过程与实际的驱油过程一致。通常,在同一降雨过程中,城市下垫面因素不会发生变化;也就是说,城市的土地利用类型没有变化,因此根据土地利用类型和建筑物和铁路的防水性确定的水力粗糙度和径流系数对洪水过程的影响是明确的;通过调整地面物体的类型无法模拟排水条件;也就是说,不能通过调整径流系数和模型的粗糙度来模拟排水条件。城市内涝程度由降雨量决定,城市排水能力是固定的,因此本文提出减去降雨中的水量来模拟排水处理;也就是

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