石小芳 ，趙明潔，楊青青，張菲菲，吳燕娟，高 超

(1. 寧波大學(xué) 地理與空間信息技術(shù)系，浙江 寧波 315211；2. 寧波陸海國土空間利用與治理協(xié)同創(chuàng)新中心，浙江寧波 315211；3. 寧波大學(xué) 東海研究院，浙江 寧波 315211；4. 安徽師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，安徽 蕪湖 241000)

全球氣候變化和海平面不斷上升的背景下，頻繁發(fā)生的城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害已經(jīng)引起了國際社會(huì)和各國政府的高度重視和廣泛關(guān)注，成為自然災(zāi)害領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)[1-2]?；谇榫胺治龅膬?nèi)澇模擬與預(yù)測(cè)是深入研究暴雨內(nèi)澇形成機(jī)理、有效應(yīng)對(duì)城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害的重要技術(shù)手段，極大地提高了內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度，既可應(yīng)用于災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、災(zāi)情調(diào)查評(píng)估，也可應(yīng)用于不同災(zāi)害情景下災(zāi)情的預(yù)測(cè)[3]。諸多學(xué)者采用情景分析方法對(duì)城市內(nèi)澇進(jìn)行研究，Bakhshipour等[4]利用GBI模型，用若干設(shè)計(jì)風(fēng)暴來評(píng)估不同方案的彈性和可持續(xù)性，為評(píng)估和決策提供依據(jù)。Jang等[5]對(duì)比了3種進(jìn)水口模擬洪水從降雨到地表徑流和下水道的水流動(dòng)力學(xué)。楊辰等[6]基于1～24 h內(nèi)的不同降雨情景，構(gòu)建上海內(nèi)澇評(píng)估模型，模擬了暴雨內(nèi)澇的積水范圍和積水深度。王穎等[7]通過同頻率放大方法構(gòu)建暴雨情景，利用SWAT模型獲取了不同重現(xiàn)期的洪峰過程以及積水淹沒情況。

目前，內(nèi)澇情景模擬多是利用城市暴雨強(qiáng)度公式構(gòu)建暴雨情景，通常未區(qū)分不同類型的暴雨。暴雨成因不同所導(dǎo)致的暴雨內(nèi)澇特征也可能有很大差異[8-10]。研究表明暴雨的時(shí)程分布、歷時(shí)、平均雨強(qiáng)等均是引發(fā)城市內(nèi)澇的重要影響因素[11]。為此，通過構(gòu)建臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景，基于SWMM模型對(duì)寧波地區(qū)進(jìn)行社區(qū)尺度暴雨內(nèi)澇模擬，對(duì)比分析臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨內(nèi)澇的特征及其差異，以期為城市暴雨內(nèi)澇的研究提供新思路，為沿海城市暴雨內(nèi)澇防治提供數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)概況

寧波市位于長江三角洲南翼，地勢(shì)整體呈西南高東北低，中部為平原，河網(wǎng)密集，城內(nèi)三江交匯，降水主要分布在汛期（5—10月），占全年降水量的65%。選取位于寧波市鄞州區(qū)的賀丞社區(qū)為研究區(qū)（圖1），總面積約為27.4萬m2。社區(qū)包含演武花園、賀丞小區(qū)等10個(gè)小區(qū)，鎮(zhèn)安小學(xué)、鎮(zhèn)安菜場(chǎng)等教育生活配套設(shè)施，是典型的居住型社區(qū)。賀丞社區(qū)建成于20世紀(jì)末，排水系統(tǒng)設(shè)計(jì)重現(xiàn)期較小，且緊鄰河網(wǎng)，易遭受暴雨內(nèi)澇侵襲。如2018年受臺(tái)風(fēng)“山竹”影響，導(dǎo)致社區(qū)多處積水，成為內(nèi)澇重災(zāi)區(qū)。

圖 1 研究區(qū)地理位置Fig. 1 Geographical location map of the study area

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象局國家氣候中心提供的1971—2019年日降水?dāng)?shù)據(jù)和寧波市鄞州區(qū)氣象局提供的2014—2019年逐小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)，臺(tái)風(fēng)路徑數(shù)據(jù)來自于中國臺(tái)風(fēng)網(wǎng)（http://tcdata.typhoon.org.cn）；浙江省實(shí)時(shí)水雨情監(jiān)測(cè)預(yù)警網(wǎng)提供的逐小時(shí)潮位監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；寧波市規(guī)劃與地理信息中心提供的研究區(qū)排水管線CAD圖（比例尺為1∶1 000）、空間分辨率為6 m的DEM數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)（比例尺為1∶10 000）和土壤數(shù)據(jù)（比例尺為1∶1 000 000）。

2.2 臺(tái)風(fēng)降水分離方法

確定臺(tái)風(fēng)降水分離原則[12]如表1所示，即受臺(tái)風(fēng)影響的氣象站點(diǎn)在距離臺(tái)風(fēng)中心的規(guī)定范圍內(nèi)且在受臺(tái)風(fēng)影響期間的降水，則認(rèn)為是臺(tái)風(fēng)降水。結(jié)合《熱帶氣旋年鑒》和《寧波市水情年報(bào)》等資料驗(yàn)證得到在1971—2019年間有58個(gè)臺(tái)風(fēng)給寧波帶來暴雨。

表 1 影響臺(tái)站的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和距離定義Tab. 1 Definition of intensity and distance of typhoon affecting meteorological observation stations

2.3 SWMM模型構(gòu)建

SWMM（Storm Water Management Model）模型是目前最完整的對(duì)降雨-徑流-水質(zhì)模擬的模型之一，主要基于地表徑流、下滲和管網(wǎng)匯流等3個(gè)物理過程來模擬城市暴雨內(nèi)澇中的水量，已被廣泛應(yīng)用于城市暴雨洪水模擬和排水系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)劃中[13]。

圖 2 研究區(qū)排水管網(wǎng)和子匯水區(qū)劃分Fig. 2 Drainage network and subcatment of the study area

2.3.1 SWMM模型概化 賀丞社區(qū)SWMM模型構(gòu)建的基礎(chǔ)是排水管網(wǎng)概化和子匯水區(qū)劃分（圖2）?；谂潘芫W(wǎng)數(shù)據(jù)，結(jié)合管道長度和管徑大小，將研究區(qū)域排水管網(wǎng)概化為64個(gè)管道（G）和64個(gè)節(jié)點(diǎn)（J）。將排放口（P）設(shè)置在中塘河與奉化江的交匯處。根據(jù)下墊面的建筑和道路分布節(jié)點(diǎn)情況，將研究區(qū)人工劃分為59個(gè)子匯水區(qū)（S）。子匯水區(qū)主要參數(shù)有特征寬度、坡度、不滲透率、地表漫流粗糙系數(shù)、洼地蓄水等。

特征寬度是指子匯水區(qū)內(nèi)雨水徑流的地表漫流寬度，由子匯水區(qū)面積與最大地表漫流長度在ArcGIS中計(jì)算獲得。子匯水區(qū)的特征寬度范圍為86.17～19.63 m。坡度是指子匯水區(qū)的平均百分比坡度?；贒EM數(shù)據(jù)，利用ArcGIS表面分析計(jì)算百分比坡度，通過分區(qū)統(tǒng)計(jì)可得各子匯水區(qū)的平均坡度為2.09%。

2.3.2 模型參數(shù)設(shè)置與校準(zhǔn) SWMM模型參數(shù)分為確定性參數(shù)和不確定性參數(shù)兩類。確定性參數(shù)有節(jié)點(diǎn)標(biāo)高、管道長度、子匯水區(qū)面積、坡度等，通過查詢資料或者測(cè)量計(jì)算得到。不確定性參數(shù)有曼寧系數(shù)、洼蓄量、下滲等。由于缺乏模型校準(zhǔn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采用綜合徑流系數(shù)法[14]，即對(duì)比研究區(qū)綜合徑流系數(shù)與模型模擬的綜合徑流系數(shù)，對(duì)參數(shù)進(jìn)行多次迭代調(diào)整。研究區(qū)綜合徑流系數(shù)與土地覆蓋類型相關(guān)，可以通過面積加權(quán)估算。模型模擬的綜合徑流系數(shù)可由區(qū)域總徑流量與總降雨量計(jì)算得到。以徑流系數(shù)作為校準(zhǔn)的目標(biāo)，利用土地覆蓋類型加權(quán)計(jì)算得到的研究區(qū)模擬綜合徑流系數(shù)的校準(zhǔn)目標(biāo)為0.68。參數(shù)校準(zhǔn)后為0.679，與校準(zhǔn)目標(biāo)的變差系數(shù)為0.14%，符合5%的誤差范圍。

2.3.3 邊界條件設(shè)置 將SWMM模型的排放口邊界條件的類型設(shè)置為兩類，在非臺(tái)風(fēng)暴雨情景中，假設(shè)模型排水完全不受奉化江潮位變化的影響，排放類型設(shè)置為固定型（FIXED）；在臺(tái)風(fēng)暴雨情景中，排放類型設(shè)置為潮汐型（TIDAL）。潮汐數(shù)據(jù)選擇2019年8月9日12:00—23:00“利奇馬”臺(tái)風(fēng)期間寧波站的潮位數(shù)據(jù)（圖3）。

圖 3 潮汐曲線Fig. 3 Tidal curve

3 臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨情景構(gòu)建

寧波降雨年內(nèi)分布不均，降雨量主要集中在5—11月，由長江中下游的梅雨季和臺(tái)風(fēng)影響帶來的降水。選取1971—2019年的5—11月對(duì)臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨進(jìn)行分析。非臺(tái)風(fēng)降雨量在6月最大。臺(tái)風(fēng)降雨的降雨量和降雨日均為8月最大。暴雨量和暴雨日均呈現(xiàn)雙峰特征，峰值為6月和8月，6月主要受梅雨鋒影響，8月主要受臺(tái)風(fēng)影響。

3.1 臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨時(shí)間變化特征

臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度年際變化見圖4，暴雨強(qiáng)度為該年暴雨量和暴雨次數(shù)的比值[15]。在1971—2019年間，臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度均呈上升趨勢(shì)，通過0.05的顯著性檢驗(yàn)且變差系數(shù)分別為0.72和0.39，多數(shù)年份臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度高于非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度。

圖 4 1971—2019年臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度年際變化Fig. 4 Interannual variation of intensity in typhoons and non-typhoon rainstorm from 1971 to 2019

臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度月際變化見圖5，可見臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度在10月最大，達(dá)102.1 mm/次，7月最小為70.1 mm/次；非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度在8月最大為71.2 mm/次，在10月最小僅57.4 mm/次。

圖 5 1971—2019年臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度月際變化（單位: mm/次）Fig. 5 Monthly variation of intensity in typhoon and nontyphoon rainstorm from 1971 to 2019 (unit: mm per time)

臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度日變化如圖6所示。臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度的高值區(qū)出現(xiàn)在5:00—7:00，峰值在6:00。非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度的高值區(qū)在4:00—9:00，峰值則為9:00。

從波動(dòng)幅度上看，不同時(shí)間尺度下，臺(tái)風(fēng)暴雨的波動(dòng)幅度均大于非臺(tái)風(fēng)暴雨的波動(dòng)幅度。臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)降雨的持續(xù)時(shí)間具有顯著差異，臺(tái)風(fēng)降雨持續(xù)時(shí)間受臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度影響，臺(tái)風(fēng)影響時(shí)間越長，降雨時(shí)間持續(xù)越長；非臺(tái)風(fēng)降雨中暴雨的持續(xù)時(shí)間多為1 d，但可在數(shù)天的持續(xù)性降雨過程中多次出現(xiàn)。

圖 6 2014—2019年臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度日變化Fig. 6 Diurnal variation of intensity in typhoon and non-typhoon rainstorm from 2014 to 2019

3.2 臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨情景構(gòu)建

設(shè)計(jì)雨型由設(shè)計(jì)降雨量和降雨結(jié)構(gòu)組成[16]。設(shè)計(jì)降雨量一般由頻率分析獲得，設(shè)計(jì)降雨結(jié)構(gòu)選取同頻率分析法，即通過選擇實(shí)測(cè)典型暴雨過程，按同頻率放大后作為設(shè)計(jì)雨型，可較好地反映地區(qū)降雨特征。根據(jù)臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨的時(shí)間變化特征，分別選取2019年臺(tái)風(fēng)“利奇馬”造成的臺(tái)風(fēng)暴雨和2017年6月的一場(chǎng)非臺(tái)風(fēng)暴雨為例，由于夜間邊界層內(nèi)的慣性震蕩導(dǎo)致水汽通量輻合增強(qiáng)，02:00—08:00降水增強(qiáng)；白天邊界層混合較強(qiáng)摩擦力增大，低空急流減弱，14:00降水減弱[17]。以其最大12 h降雨過程進(jìn)行臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨雨型設(shè)計(jì)，結(jié)果見圖7。

圖 7 最大12 h降水量設(shè)計(jì)雨型Fig. 7 Design storm pattern for maximum 12-hour precipitation

4 臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨內(nèi)澇模擬與分析

基于構(gòu)建的臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景，利用SWMM模型進(jìn)行模擬，從降雨開始時(shí)至降雨結(jié)束后12 h，模擬時(shí)間為24 h。從排水河道、排水管道和暴雨內(nèi)澇程度3個(gè)方面對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行分析。

4.1 不同重現(xiàn)期下排水河道模擬結(jié)果分析

河道下游的水位和流量變化幅度最大，受影響的時(shí)間最長。因此，選取河道下游水位和流量進(jìn)行不同重現(xiàn)期的對(duì)比分析，如圖8所示。可見，臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，在高潮位時(shí)不同重現(xiàn)期的水位與潮位保持一致，均超過警戒水位（1.90 m）；隨著重現(xiàn)期的增大，河道水位和流量受潮位和降雨共同影響，但主要受潮位影響，易發(fā)生倒灌。在非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，河道水位受降雨影響，隨著重現(xiàn)期的增大而增大。在重現(xiàn)期T=100 a時(shí)，河道水位最高為1.39 m，未超過警戒水位。

圖 8 臺(tái)風(fēng)暴雨和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下河道水位Fig. 8 River water level in storm and non-typhoon scenarios

4.2 不同重現(xiàn)期下超載與洪流結(jié)果分析

臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，節(jié)點(diǎn)與管道的超載個(gè)數(shù)、超載時(shí)數(shù)均隨著重現(xiàn)期的增大而增大。由表2可知，在不同重現(xiàn)期下，節(jié)點(diǎn)和管道幾乎都發(fā)生超載，平均超載時(shí)數(shù)幾乎全超過10 h以上。節(jié)點(diǎn)超載個(gè)數(shù)和管道超載個(gè)數(shù)達(dá)52個(gè)以上，臺(tái)風(fēng)暴雨情景下的超載時(shí)數(shù)和個(gè)數(shù)均多于非臺(tái)風(fēng)暴雨情景，主要受潮位影響，超載更嚴(yán)重，節(jié)點(diǎn)深度和管道深度更易達(dá)到最大深度。

表 2 臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下節(jié)點(diǎn)洪流情況Tab. 2 Node flooding in typhoon and non-typhoon rainstorm scenario

臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，洪流節(jié)點(diǎn)數(shù)、最大洪流時(shí)數(shù)、最大洪流速率、總洪流容積均隨著重現(xiàn)期的增大而增大。在重現(xiàn)期T為2、5 a時(shí)，洪流節(jié)點(diǎn)數(shù)在臺(tái)風(fēng)暴雨情景小于非臺(tái)風(fēng)暴雨情景，主要受雨型和雨峰值影響。由暴雨日變化特征可知，臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨雨峰分別出現(xiàn)在6:00和9:00?？傮w上，受潮位影響，臺(tái)風(fēng)暴雨情景下的超載更嚴(yán)重，排水管網(wǎng)負(fù)荷率更高，更易發(fā)生節(jié)點(diǎn)洪流。

4.3 不同重現(xiàn)期下暴雨內(nèi)澇情況分析

節(jié)點(diǎn)發(fā)生洪流若不能及時(shí)排出會(huì)造成子匯水區(qū)內(nèi)地表積水，進(jìn)而導(dǎo)致暴雨內(nèi)澇。暴雨內(nèi)澇程度與積水歷時(shí)和積水深度有關(guān)，積水歷時(shí)越長，積水深度越深，則影響越嚴(yán)重。結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況，將研究區(qū)暴雨內(nèi)澇劃分為地表積水、輕度內(nèi)澇、中度內(nèi)澇和重度內(nèi)澇4個(gè)等級(jí)。以積水深度15 cm作為發(fā)生地表積水和暴雨內(nèi)澇的臨界值，積水深度達(dá)60 cm且積水歷時(shí)超過6 h定義為重度內(nèi)澇。由于研究區(qū)的積水歷時(shí)無法直接獲取，則以洪流時(shí)數(shù)代替，節(jié)點(diǎn)發(fā)生洪流時(shí)地表一直在積水。積水區(qū)域?yàn)楹榱鞴?jié)點(diǎn)附近，最大積水面積為洪流節(jié)點(diǎn)所在子匯水區(qū)內(nèi)可能發(fā)生積水的最大面積，由ArcGIS計(jì)算子匯水區(qū)與節(jié)點(diǎn)地表高程相差小于60 cm的區(qū)域面積得到。積水深度由子匯水區(qū)內(nèi)各洪流節(jié)點(diǎn)的總?cè)莘e與積水面積計(jì)算得到。

臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下不同等級(jí)的暴雨內(nèi)澇和洪流節(jié)點(diǎn)分布情況見圖9。隨著暴雨重現(xiàn)期的增大，研究區(qū)內(nèi)的積水區(qū)域逐漸由零散分布到連片分布，南演武街及王隘路之間的區(qū)域內(nèi)澇最為嚴(yán)重，排水河道以北的區(qū)域僅在重現(xiàn)期為100 a的臺(tái)風(fēng)暴雨情景下有子匯水區(qū)S6發(fā)生地表積水。在臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，T=2 a時(shí)，有4個(gè)子匯水區(qū)發(fā)生內(nèi)澇，2個(gè)子匯水區(qū)發(fā)生地表積水；T=100 a時(shí)，有17個(gè)子匯水區(qū)發(fā)生內(nèi)澇，11個(gè)子匯水區(qū)發(fā)生地表積水，占總內(nèi)澇區(qū)域的76.5%。在非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，T=2 a時(shí)，有3個(gè)子匯水區(qū)發(fā)生內(nèi)澇，1個(gè)子匯水區(qū)發(fā)生地表積水；T=100 a時(shí)，有15個(gè)子匯水區(qū)發(fā)生內(nèi)澇，8個(gè)子匯水區(qū)發(fā)生地表積水，占總內(nèi)澇區(qū)域的80%。臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下的易澇的子匯水區(qū)為S28、S31、S43、S47、S50和S52，重現(xiàn)期為T=20 a時(shí)均發(fā)生重度內(nèi)澇，積水歷時(shí)超過9.3 h，積水深度超過61.7 cm。

圖 9 臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下暴雨內(nèi)澇與洪流節(jié)點(diǎn)分布Fig. 9 Distribution of rainstorm waterlogging and flooding nodes under typhoon and non-typhoon rain scenarios

對(duì)比不同等級(jí)暴雨內(nèi)澇的發(fā)生數(shù)量，在相同重現(xiàn)期下，臺(tái)風(fēng)暴雨情景下發(fā)生暴雨內(nèi)澇的子匯水區(qū)數(shù)量和等級(jí)均多于非臺(tái)風(fēng)暴雨情景，發(fā)生暴雨內(nèi)澇的子匯水區(qū)數(shù)量和內(nèi)澇等級(jí)隨著重現(xiàn)期增大而增加。因此，臺(tái)風(fēng)暴雨情景的積水歷時(shí)更長，積水深度更大，內(nèi)澇更嚴(yán)重。

4.4 討 論

暴雨是導(dǎo)致城市內(nèi)澇的直接致災(zāi)因子，我國東南沿海城市暴雨的成因是梅雨期持續(xù)性降水和臺(tái)風(fēng)影響。臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨內(nèi)澇特征存在明顯差異，臺(tái)風(fēng)降雨持續(xù)時(shí)間受臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度影響，連續(xù)性暴雨比例高，降雨更為集中且有暴雨中心位置；非臺(tái)風(fēng)暴雨可在持續(xù)數(shù)天的降雨過程中多次出現(xiàn)雨峰，降雨過程相對(duì)較長。與林志東等[18]統(tǒng)計(jì)分析得出的東南沿海地區(qū)洪水時(shí)空變化特征差異顯著的研究結(jié)果一致。臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，隨著重現(xiàn)期的增大，發(fā)生內(nèi)澇的子匯水區(qū)數(shù)量和洪流節(jié)點(diǎn)數(shù)量都不斷增加，內(nèi)澇等級(jí)也不斷提升。相同重現(xiàn)期下，臺(tái)風(fēng)暴雨內(nèi)澇更嚴(yán)重，說明研究區(qū)的暴雨內(nèi)澇與降雨強(qiáng)度有關(guān)，降雨強(qiáng)度越大，短時(shí)強(qiáng)降水不易及時(shí)排泄，導(dǎo)致內(nèi)澇形成；同時(shí)，臺(tái)風(fēng)帶來的風(fēng)暴潮影響排水系統(tǒng)運(yùn)行，加劇暴雨內(nèi)澇。研究區(qū)排水節(jié)點(diǎn)和管道超載比例均高于81.3%，內(nèi)澇最嚴(yán)重的區(qū)域其排水管道的管徑多為300 mm，排水管網(wǎng)負(fù)荷率高，排水管網(wǎng)超載時(shí)數(shù)以大于9 h的為主；管徑為500和800 mm的區(qū)域管網(wǎng)超載時(shí)數(shù)較少，在重現(xiàn)期T=10 a時(shí)，才開始發(fā)生暴雨內(nèi)澇。說明研究區(qū)暴雨內(nèi)澇與管徑有關(guān)，管徑較小，管道負(fù)荷率較高，易發(fā)生超載和節(jié)點(diǎn)洪流。對(duì)比臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨內(nèi)澇，臺(tái)風(fēng)暴雨內(nèi)澇受潮位影響發(fā)生倒灌，節(jié)點(diǎn)與管道超載、節(jié)點(diǎn)洪流、內(nèi)澇積水都更嚴(yán)重。這與苗小波等[19]分析得出的潮水頂托嚴(yán)重影響雨水管網(wǎng)排水能力、增加內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論大體一致。同時(shí)也表明細(xì)化暴雨內(nèi)澇的致災(zāi)因子進(jìn)行區(qū)分研究是合理的，區(qū)分兩種不同類型的暴雨內(nèi)澇，對(duì)于深化東南沿海城市暴雨內(nèi)澇的研究具有重要意義[20-21]。針對(duì)以上分析，研究區(qū)有必要對(duì)部分排水管網(wǎng)進(jìn)行重新規(guī)劃調(diào)整，增大易澇區(qū)域排水管道的管徑，降低管道負(fù)荷；調(diào)整部分排水節(jié)點(diǎn)的內(nèi)底標(biāo)高；增加下墊面透水性，特別是地勢(shì)較低的區(qū)域，降低暴雨內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)。

受小時(shí)尺度降水?dāng)?shù)據(jù)限制，得出的臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨日變化波動(dòng)性較大，峰值出現(xiàn)時(shí)間與王穎等[15]研究浙江夏季降水日變化特征的結(jié)論有一定差異。同時(shí)，理想化了SWMM模型邊界條件，臺(tái)風(fēng)與非臺(tái)風(fēng)暴雨和奉化江潮位之間的變化關(guān)系需要進(jìn)一步深入研究。

5 結(jié) 語

從暴雨成因角度，將城市暴雨內(nèi)澇的致災(zāi)因子分為臺(tái)風(fēng)暴雨和非臺(tái)風(fēng)暴雨兩類，構(gòu)建臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景，利用SWMM模型進(jìn)行社區(qū)尺度暴雨內(nèi)澇模擬，對(duì)比分析寧波市臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨內(nèi)澇的特征及其差異，主要結(jié)論如下：

（1）臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨在變化趨勢(shì)、分布特征和時(shí)程分布上存在明顯差異。臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度的年際變化均呈上升趨勢(shì)，且臺(tái)風(fēng)暴雨的上升趨勢(shì)更明顯，臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度的變差系數(shù)分別達(dá)0.72和0.39。臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度在各月均大于非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度，臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨強(qiáng)度日變化峰值分別在6:00和9:00。

（2）臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，河道水位和流量主要受潮位影響，河道水位與潮位保持一致，均超過1.90 m警戒水位，易發(fā)生倒灌。在非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，河道水位和流量主要受降雨影響，隨著重現(xiàn)期的增大而增大，但河道水位均未超過警戒水位，最高河道水位為1.39 m。

（3）臺(tái)風(fēng)和非臺(tái)風(fēng)暴雨情景下，研究區(qū)節(jié)點(diǎn)與管道的超載個(gè)數(shù)、超載時(shí)數(shù)、發(fā)生內(nèi)澇的子匯水區(qū)數(shù)量和等級(jí)均隨重現(xiàn)期的增大而增大，積水區(qū)域由零散分布到連片分布，排水節(jié)點(diǎn)和管道超載比例均高于81.25%，超載時(shí)數(shù)大于6 h的節(jié)點(diǎn)和管道比例均高于51.56%。在相同重現(xiàn)期間下，臺(tái)風(fēng)暴雨內(nèi)澇超載更嚴(yán)重，積水歷時(shí)更長，積水深度更大，排水管網(wǎng)負(fù)荷率更高，節(jié)點(diǎn)洪流更嚴(yán)重。