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濟南市城區(qū)增長背景下洪澇模擬研究

2019-07-30 10:09馮仕遠李慶國李婉婉
中國農(nóng)村水利水電 2019年7期
關(guān)鍵詞:洪澇水深圖層

馮仕遠,李慶國,徐 震,李婉婉,趙 強

(濟南大學水利與環(huán)境學院,濟南 250022)

0 引 言

全球城市增長進程正逐步加快[1],近年來我國城市發(fā)展迅猛,不透水區(qū)域面積不斷增加,導(dǎo)致建成區(qū)匯流時間縮短,峰現(xiàn)時間提前且洪峰流量增大[2]。而濟南市頻繁發(fā)生洪澇災(zāi)害[3],“20070718”特大暴雨洪水給人民群眾的生命財產(chǎn)造成了嚴重損失,是濟南歷史上破壞性最大的自然災(zāi)害之一[4]。要做好城市地區(qū)的洪澇模擬,需分析和明確整個復(fù)雜城市系統(tǒng)。從宏觀角度來講,城市增長模型為分析城市的演變發(fā)展提供了一種行之有效的方法[5]。

城市增長與洪澇模擬皆取得較大進展?;谠詣訖C(CA)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等構(gòu)建的城市動態(tài)增長模型已在世界各城市包括舊金山、北京等地應(yīng)用并取得較好成果[6,7];較著名的洪澇模擬模型有美國環(huán)保局的雨水管理模型(SWMM)[8],丹麥的MIKE系列模型[9]、國內(nèi)的新安江模型[10]等,并在城市防洪工程實踐中得到廣泛應(yīng)用。為揭示未來濟南城市增長遠景下的洪澇特征及發(fā)展規(guī)律,支撐濟南城市洪澇災(zāi)害防治以及城市有序發(fā)展,本文結(jié)合SLEUTH城市動態(tài)增長模擬模型與Caflood二維洪澇模擬模型,展開濟南城市增長預(yù)測條件下的城區(qū)洪澇模擬研究。

1 濟南市城區(qū)增長預(yù)測

濟南市位于山東省中部,地理位置介于116°11′~117°44′E,36°02′~37°3l′N,至2016年全市總面積8 177 km2,市區(qū)部分包括歷下、市中、槐蔭、天橋、歷城、長清六區(qū)。

1.1 SLEUTH模型

SLEUTH模型主要用于模擬城市延展變化,研究所需的5個輸入圖層,分別是:坡度圖層、排除圖層、城區(qū)范圍圖層、交通圖層、山體陰影圖層,見圖1。模擬城市擴張有4種增長方式:自發(fā)式增長、新擴展中心增長、邊緣增長、道路影響增長,并通過擴散系數(shù)(dispersion)、繁殖系數(shù)(breed)、蔓延系數(shù)(spread)、道路引力系數(shù)(road gravity)、坡度阻力系數(shù)(slope)5個增長系數(shù)的相互影響來決定[11]。各增長系數(shù)依據(jù)校準過程來確定終值。模型重要的兩部分是校準和預(yù)測。

1.2 數(shù)據(jù)準備與處理

本文SLEUTH模型所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見表1。

表1 研究區(qū)數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)精度Tab.1 Research area data source and data accuracy

城市范圍圖層以及道路圖層采用ArcGIS軟件重采樣為30 m分辨率柵格圖像,重分類成二進制(用1、0表示)圖,其中1代表城區(qū),0代表非城區(qū),由研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)生成坡度與山體陰影圖,排除圖層設(shè)置為3種情景分別定義。

圖1 模型輸入圖層Fig. 1 model input diagram

1.3 模型校準

模型校準過程實質(zhì)為歷史年份的真實城市增長狀態(tài)與模型模擬結(jié)果的增長狀態(tài)對比。參考前人對模型評價參數(shù)的研究[12],本文選取最普遍使用的Lee-sallee形狀指數(shù)對模型進行校準。該指數(shù)是模型增長與城市實際增長的空間匹配度,具體公式為:

S=(A∩B)/(A∪B)

式中:A為城市模擬面積;B為城市真實面積。

相關(guān)文獻表明,形狀指數(shù)的大小受到區(qū)域面積、影像數(shù)據(jù)采用的分辨率、歷史數(shù)據(jù)時間間隔以及初始歷史數(shù)據(jù)時間等因素的影響[13]。表2表明,通過三段校準,Lee-sallee指數(shù)在終校準結(jié)束后增長至0.601 45,且三次校準過程形狀指數(shù)均在0.6以上,說明城市模擬增長面積與城市實際增長面積擬合度較好,校準結(jié)果較好。

1.4 預(yù)測情景設(shè)置

排除層是通過設(shè)定不同土地利用類型的被城市化概率體現(xiàn)不同增長情景。排除層賦值范圍在0~100之間。賦值越小說明可被城市化的概率越高。依據(jù)濟南市土地利用現(xiàn)狀將研究區(qū)域的土地利用類型劃分為6類,分別是城區(qū)、農(nóng)村、耕地、林地、水體、工業(yè)用地。

表2 SLEUTH模型參數(shù)校準Tab.2 SLEUTH model parameter calibration

本文針對濟南城區(qū)實際情況,結(jié)合土地利用監(jiān)督分類結(jié)果提出3種城市增長模式,具體情景見表3、圖2。

1.5 濟南城區(qū)形態(tài)擴展預(yù)測

本文以到2035年為模擬周期,預(yù)測濟南城區(qū)未來城市空間形態(tài),圖3為不同情景下城區(qū)范圍預(yù)測結(jié)果。

表3 排除層不同情景下土地利用類型城市化概率Tab.3 Urbanization probability of land use type under different scenarios of exclusion layer

圖2 情景設(shè)置圖層Fig.2 Scenario Settings Layer

圖3 2035年城市增長預(yù)測結(jié)果Fig.3 Different scenarios prediction results

對比不同情景下城區(qū)增長預(yù)測(圖3,表4),城市面積都在不斷擴張,但隨著對各類用地的保護概率不斷增大,城市增長速率在不斷減小 ,且三種情景下的增長系數(shù)變化基本趨勢大致相同,都由蔓延系數(shù)占主導(dǎo),繁殖與道路引力系數(shù)為輔。3種情景在限制發(fā)展坡度的作用下,均順應(yīng)濟南規(guī)劃政策,南部山區(qū)增長速率較小,響應(yīng)濟南市規(guī)劃中“南控”的生態(tài)保護策略;城區(qū)內(nèi)部城中村以及企業(yè)等部分城市化,體現(xiàn)了“中優(yōu)”策略;城區(qū)主要向東、西兩方向,且3種情景下研究區(qū)域內(nèi)的西方向基本實現(xiàn)城市化,體現(xiàn)了“西進”、“東拓”的城區(qū)發(fā)展策略。

表4 2035年不同情景下系數(shù)變化Tab.4 Coefficient changes in different scenarios

自由增長情景下城市區(qū)域增長較快,往往會忽略了城市發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響,而基本保護與嚴格保護情景注重對耕地林地的保護,但濟南城區(qū)作為濟南市中心,體現(xiàn)濟南城市的發(fā)展狀況,嚴格保護情景對城區(qū)未來的發(fā)展限制較高,不利于城區(qū)的發(fā)展,本文選擇基本保護情景對濟南城區(qū)未來發(fā)展到2035年進行較為科學的預(yù)測。

2 洪澇模型的建立及評估

2.1 模型建立

洪澇模型采用由英國EXETER大學的Ghimire等[14]開發(fā)的開源式洪澇模擬體系,Caflood是CADDIES Framework中實現(xiàn)二維洪澇模擬的核心部分;Caflood程序可以進行2D洪澇模擬計算。其原理是采用細胞自動機技術(shù)來替代傳統(tǒng)的淺水波方程求解。CA技術(shù)在宏觀模擬角度提供一系列方法通過簡單操作即可對比較復(fù)雜的物理系統(tǒng)進行建模。

模型所需數(shù)據(jù)主要包括DEM數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)等(表5)。

表5 數(shù)據(jù)來源及基本信息Tab.5 Data sources and basic information

Caflood模型參數(shù)較少,最主要的為Roughness Global(平均糙率)以及Average Slope(平均坡度)等。

根據(jù)《城市防洪工程設(shè)計規(guī)范》,綜合城區(qū)內(nèi)部屋頂、廣場以及道路等細致劃分的土地利用類型的糙率,確定了城區(qū)內(nèi)部糙率為0.035,又結(jié)合非城區(qū)區(qū)域的土地利用類型大部分為耕地與林地,確定了非城區(qū)區(qū)域的糙率為0.068,結(jié)合2007年監(jiān)督分類結(jié)果,城區(qū)區(qū)域占比24%,非城區(qū)占比76%,平均糙率估值為0.06。平均坡度借助ArcGIS軟件計算約為1.763%。

模型的邊界條件,河流上游邊界采用由降雨徑流模型的計算流量過程線結(jié)果。二維模型陸面不再設(shè)置邊界條件。根據(jù)研究區(qū)數(shù)據(jù),建立洪水仿真模型。

2.2 模型檢驗

本文采用濟南“2007.7.18”典型暴雨過程作為模型輸入數(shù)據(jù)(表6)。選取濟南市城區(qū)重要道路上易受淹點的實測調(diào)查水深作為參照,并與模型模擬測點結(jié)果進行對比(表7),進而對模型有效性進行檢驗。

表6 2007/07/18典型暴雨降雨過程表Tab.6 Typical storm rainfall process table

表7 城區(qū)淹沒水深計算結(jié)果表Tab.7 Calculation results of urban submerged water depth

如表6所示,Caflood模型計算結(jié)果平均誤差較小,12個測點中,10處水深的絕對誤差在0~0.20 m之間,占83%,1處水深的絕對誤差在0.20~0.30之間,占8%,水深的計算誤差在0.30以上的占8%,平均計算誤差為0.135 m。說明Caflood模型計算結(jié)果與實測值吻合較好,能夠滿足預(yù)報的精度要求。個別測點計算誤差較大,原因可能是存在小面積非常低洼的地方,還有二維模型未能考慮地下排水管網(wǎng)的作用以及二維模型需要的河流等高分辨率地形難以詳細表征,這些影響了計算結(jié)果的精度。但總體來講模型模擬效果尚好,表明模型是有效的。

3 城區(qū)雨洪預(yù)測模擬

結(jié)合2035年對濟南城市增長預(yù)測結(jié)果確定2035年城區(qū)范圍,并對Caflood模型進行參數(shù)修改。在假定平均坡度不變的情況下,修改模型中平均糙率。依據(jù)城市增長預(yù)測結(jié)果,結(jié)合2035年城區(qū)與非城區(qū)面積對比,將城市化概率為50%以下的區(qū)域整合到非城區(qū)部分,將城市化概率為50%以上的區(qū)域整合到城區(qū)部分,得到結(jié)果為城區(qū)部分區(qū)域面積約1 458 km2,占研究區(qū)的44.8%,非城區(qū)區(qū)域面積約1 799 km2,占研究區(qū)的55.2%。按照上述糙率系數(shù)以及城區(qū)與非城區(qū)的權(quán)重計算,取2035年平均糙率為0.053 15。

在SLEUTH模型預(yù)測的濟南城區(qū)2035年城區(qū)范圍增長前提下,結(jié)合Caflood模型,預(yù)測未來情景下城區(qū)洪澇時空變化狀態(tài)。雨洪淹沒模擬是一個動態(tài)連續(xù)過程,為更好的區(qū)別不同時期內(nèi)澇變化,選取了幾個富有代表性的時刻,并統(tǒng)計出模擬過程中不同時刻不同淹沒水深區(qū)域面積。通過Caflood模擬對比2007年以及預(yù)測2035年的淹沒范圍及水深,來揭示濟南城市增長遠景下的洪澇特征及發(fā)展規(guī)律。

由圖4以及表8中系列洪水淹沒水深可以看出:

表8 不同時間下各淹沒水深區(qū)域面積 km2

圖4 不同時間情景淹沒變化Fig.4 Submerged changes in different time scenarios

(1)在不同時間情景下,暴雨淹沒積水狀態(tài)在時空分布上很大程度上是一致的,從模擬結(jié)果來看,17∶00-21∶00淹沒范圍逐漸變大,淹沒水深也逐漸增加,21∶00達到淹沒面積的峰值,21∶00后淹沒面積逐漸變小,直到24∶00道路洪水基本散去。從圖中可以清晰看出洪水從南向北演進,洪澇的形成以及演進過程基本類似。

(2)2035年城區(qū)范圍變大,降雨過后,總的匯流時間變短,英雄山路、玉函路等出現(xiàn)馬路行洪情況的道路匯流時間縮短,導(dǎo)致城區(qū)北部護城河附近,以及北園大街附近積水比2007年還為嚴重。

(3)從表8中可以看出,2035年初始淹沒面積比2007年淹沒面積大,隨著時間的推移,2035年總體淹沒面積變化較小,但高危險性區(qū)域面積逐漸增大,2035年21∶00、22∶00時刻淹沒水深大于0.5 m區(qū)域面積較2007年分別增加了3.45、3.09 km2。

為驗證未來到2035年積水點的水深模擬變化結(jié)果,選取兩個代表性積水點進行對比分析。

從圖5中可以看出兩個測點在2007年以及2035年的水深變化趨勢大致相同,但水深最大值出現(xiàn)的時間點2035年較為提前,最大水深值變化不大,說明匯流時間提前,且洪水消散較快,無疑會給小清河排水增加壓力,小清河水位變高后,城區(qū)內(nèi)河道受下游水位的頂托作用,將增加河道漫溢的風險。

圖5 不同時間情景水深變化Fig.5 Variations in water depth at different time scenarios

4 結(jié) 語

(1)通過在濟南市城區(qū)實際應(yīng)用SLEUTH模型與Caflood模型,驗證了兩個模型的精度及適用性。

(2)運用SLEUTH模型,結(jié)合3S技術(shù),對濟南市城區(qū)的發(fā)展進行預(yù)測,響應(yīng)政府政策的發(fā)展方向,2007-2035年城區(qū)占比由24%上升到44.8%,為保護優(yōu)質(zhì)農(nóng)田林地,需采取相關(guān)保護措施,以促進濟南城區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。

(3)有效結(jié)合城市增長與城市雨洪的關(guān)系,宏觀結(jié)果表明,若2035年發(fā)生“0718”雨洪將給濟南市城區(qū)帶來更加嚴重的災(zāi)害,由于平均糙率的減小,加快了匯流進程,加劇了城區(qū)北部的積水,以及小清河的泄洪壓力。

(4)由于影響糙率以及雨洪的因素較多,城市發(fā)展同樣存在諸多不確定影響因素,而Caflood為二維雨洪模型,未能綜合考慮地下排水管網(wǎng)影響,且近年來海綿城市的盛行與推廣也將對未來城市徑流系數(shù)等產(chǎn)生影響,以上各方面均會影響模擬精度,需在各方面提高精度,將對于城市規(guī)劃以及城市雨洪淹沒模擬研究提供更加準確的依據(jù)。

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