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基于HydroInfo的城市內(nèi)澇數(shù)值模擬研究與應用

2021-12-03 11:14于津晨
水利規(guī)劃與設計 2021年12期
關(guān)鍵詞:雨洪內(nèi)澇積水

于津晨,金 生

(大連理工大學建設工程學部,遼寧 大連 116024)

當前,隨著經(jīng)濟快速發(fā)展,城市化速度不斷加快,改變了原有的下墊面情況,使得由于暴雨導致的城市內(nèi)澇問題日益嚴重[1]。城市化帶來的城市雨洪問題已經(jīng)對人們?nèi)粘Ia(chǎn)生活造成了嚴重影響,對國家財產(chǎn)造成重大損失。面對嚴峻復雜的城市安全形勢,亟需更先進的安全發(fā)展理念、更系統(tǒng)的風險治理方法以及更智慧的技術(shù)應用賦能,為城市穩(wěn)定、安全地發(fā)展提供支撐[2]。

數(shù)值模擬技術(shù)用于預測城市在暴雨情況下發(fā)生內(nèi)澇的危害程度,在城市內(nèi)澇研究中作用日益突出。建立一套可靠、高效并綜合考慮水文-水動力耦合的城市雨洪模型十分有必要,以便模擬城市由暴雨引起的洪水過程,分析城市洪澇災害的特點,供決策者以及設計研究人員進行海綿城市建設和城市洪澇災害風險評價的工作。

城市內(nèi)澇研究方法主要分為3種:水文學方法、水力學方法、水文-水動力耦合方法。水文學模型使用簡便,計算速度快,因此在解決城市雨洪問題上早期多采用以水文學為主的模型。水文學模型多為經(jīng)驗性模型與概念性模型,以SWMM模型[3]和InfoWorks模型[4]最為典型。由于以水文學為主的模型法無法滿足日益提高的高精度防洪資料要求,加之計算機技術(shù)飛速發(fā)展,以水動力為主的模型逐漸被采用來解決城市雨洪問題。水力學模擬水流運動的方法主要有試驗研究和數(shù)值模擬2類方法。模型試驗也有著模型試驗周期長、造價高的問題。數(shù)值模擬的模擬能力更強、成本更低、計算速度更快、計算結(jié)果準確。一維水動力模型主要用于模擬河道及管道的水流運動規(guī)律,通常采用圣維南方程組及改進的簡化模式。二維區(qū)域通常采用簡化的二維淺水方程進行計算,依據(jù)離散方法分為有限元法、有限差分法、有限體積法等。由于水文、水動力模型各有其優(yōu)缺點,因此采用能夠利用2種模型優(yōu)勢的水文-水動力耦合模型來解決城市雨洪問題成為了近年來的熱點。例如:羅德里戈等人在 2010 年將水文模型 MGB-IPH與水動力方法進行耦合,提出了一種計算復雜河網(wǎng)水流傳播的大型水文模型,模擬了亞馬遜流域的洪水過程,證明了在大規(guī)模水文模型中結(jié)合水動力模型是可行的[5]。水文-水動力耦合模型在我國也有諸多應用[6]。陳煉鋼等人于 2014 年提出了一套綜合考慮水文、水質(zhì)、水力學參數(shù)及下墊面等情況分塊組合的大型河網(wǎng)耦合模型。用于淮河中游流域水流與污染物運動規(guī)律的研究[7]。董健武基于自主研發(fā)的HydroInfo水利云計算平臺對成都繞城高速公路區(qū)域進行雨洪模擬研究等[8]。

1 控制方程

1.1 地下排水管網(wǎng)計算方程

在城市雨洪問題中,降雨強度隨時間變化的同時,地表雨水徑流匯入排水管網(wǎng)的流量也在隨時間變化,從一開始有自由表面的無壓流,逐漸進入管網(wǎng)中的流量大于管道的出流量形成有壓流,再隨著降雨強度的減少又恢復成無壓流。地下排水管網(wǎng)始終處在明流和滿流之間交替變化,稱之為明滿流[9]。本文采用Preissmann窄縫方法,離散采用交錯網(wǎng)格和半隱式離散方法計算明滿交替流,同時考慮局部損失以及管網(wǎng)與地表的水量交換。

連續(xù)方程:

(1)

動量方程:

(2)

式中,qj—和二維地表交換的水量;S0、Sf、SL—底坡源項、沿程阻力損失、局部阻力損失。

1.2 平面二維淺水方程

對于垂直方向尺度遠小于另外2個維度尺度的水流運動,可以采用平面二維淺水方程來進行計算。對于基本的守恒方程做如下假設與簡化,假設縱向壓力滿足靜壓分布,并且忽略科氏力、風應力與湍流項。為滿足城市雨洪問題降雨下滲條件,在方程源項中加入降雨項與入滲項,同時還考慮地表與地下管網(wǎng)的水流交換項。

x、y方向動量方程:

(3)

(4)

連續(xù)性方程:

(5)

式中,h—水深;u、v—x、y方向的流速;Sx、Sy—x、y方向的源項;q—入流量;qj—和一維之間的流量交換;n—粗糙系數(shù)。

1.3 一、二維耦合

地表與排水管網(wǎng)之間的耦合是通過檢查井進行流量交換來完成的,流量可以通過堰流或是孔口出流公式進行概化計算得到[10]。

Zd>Zg,Qj=αAm(Zd-Zg)

(6)

Zd

(7)

式中,α=[0,1]—流量系數(shù);Am—雨水口面積;Zg—管網(wǎng)或雨水口水頭;Zd—地面水頭。

2 內(nèi)澇模型建立

模型研究的區(qū)域為合肥市某小區(qū),計算區(qū)域如圖1所示,地形采用已有實測地形,管網(wǎng)及河道斷面信息采用實測數(shù)據(jù),下墊面參數(shù)通過實際土地利用類型進行賦值。采用HydroInfo軟件流域多維耦合水動力模型進行模型的建立與驗證。

圖1 區(qū)域土地規(guī)劃示意圖

2.1 內(nèi)澇模型建立

HydroInfo 城市雨洪模型建立主要過程如下:

(1)首先建立一維管網(wǎng)河道模型,根據(jù)計算要求對管網(wǎng)按照10m的尺度進行網(wǎng)段劃分,對河道進行40m尺度進行網(wǎng)段劃分,輸入河道水位邊界條件、管網(wǎng)糙率及河道糙率,完成流域一維模型的建立。

(2)建立二維區(qū)域模型,對于實測點附近采用最大1m非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格進行網(wǎng)格離散;為保證計算效率,模型除了測點之外的區(qū)域采用最大15m非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格進行離散,整體計算域由3209個節(jié)點、6064個單元組成。地表糙率及下墊面的參數(shù)根據(jù)土地利用類型進行賦值。

(3)依據(jù)排水井實際位置及大小,進行流域模型與二維區(qū)域模型耦合。

(4)輸入實測降雨、氣象等數(shù)據(jù)完成城市雨洪建模,模型測點示意圖如圖2所示。

圖2 計算域網(wǎng)格加密及測點示意圖

2.2 模型適用性驗證與結(jié)果分析

2.2.1實用性驗證

為保證建立的城市雨洪模型的準確性及適用性,選取該區(qū)域兩場歷時降雨(其中降雨1為短歷時小降雨,降雨2為短歷時大降雨),分別進行內(nèi)澇模擬,統(tǒng)計河道水位變化過程與實測值的擬合情況,比較監(jiān)測點的實測數(shù)據(jù)與模型模擬值的差異。實測點位置模擬結(jié)果與實測結(jié)果對照見表1。河道水位變化情況與實測值擬合情況如圖3—4所示。由此可見,模型能較為真實的反應區(qū)域內(nèi)澇情況,可用于內(nèi)澇模擬計算及分析應用。

表1 模擬結(jié)果與實測值對照表

圖3 降雨1河道水位變化曲線

圖4 降雨2河道水位變化曲線

2.2.2結(jié)果分析

對區(qū)域管網(wǎng)現(xiàn)狀進行分析,管網(wǎng)主要集中在道路下,故主要對道路部分積水情況進行分析。在降雨2情況下,區(qū)域在0.6h出現(xiàn)積水;在第2h,積水淹沒區(qū)域最大,如圖5所示,道路最大積水深度為54.22cm,道路最大平均積水深度為20.8cm;在第9h,道路積水基本消退;第12h,區(qū)域內(nèi)積水幾乎完全消退。

圖5 研究區(qū)最大淹沒示意圖(t=2h)

考慮到區(qū)域的土地利用類型較多,下墊面情況也復雜,模型的模擬結(jié)果基本反映區(qū)域的內(nèi)澇淹沒過程,模擬結(jié)果比較合理且與實測值吻合較好,驗證HydroInfo軟件計算的可靠性。

3 模型應用

3.1 應急搶險處置方案設計與模擬結(jié)果分析

在我國大多數(shù)城市,管網(wǎng)與河道直接連接,共同構(gòu)成城市的防洪排澇系統(tǒng)。但因為管網(wǎng)設計或鋪設問題導致管網(wǎng)里的雨水無法自流排出時,僅依靠管網(wǎng)自流無法解決內(nèi)澇問題,需要借助搶險應急處置措施來緩解內(nèi)澇,保證道路交通正常運轉(zhuǎn)[11]。

考慮到區(qū)域右側(cè)有管徑較大的管網(wǎng)未與河道相連,導致道路產(chǎn)生較深積水,故在內(nèi)澇發(fā)生時,考慮將58#管段與河道利用管網(wǎng)連接,如圖6所示,同時道路下部考慮采用3個移動式抽水泵進行應急處理,抽排流量均為1m3/s,啟動時間為降雨后24min。在應用移動式抽水泵后,道路積水得到顯著緩解,經(jīng)過模型驗證,道路最大積水深度為25.99cm,道路最大平均積水深度為12.25cm。相比初始情況削減41.1%,模擬結(jié)果如圖7所示。道路淹沒歷時從9h減少到5h。由此可見,該應急方案可以有效減少內(nèi)澇災害淹沒時長、淹沒范圍及淹沒深度,減少內(nèi)澇風險,降低內(nèi)澇損失。

圖6 河道管網(wǎng)連通位置示意圖

圖7 應急方案區(qū)域最大淹沒示意圖(t=1h)

3.2 區(qū)域改造方案設計與模擬結(jié)果分析

3.2.1管網(wǎng)改造方案

分析已有的管網(wǎng)數(shù)據(jù)及拓撲關(guān)系,發(fā)現(xiàn)排水管網(wǎng)主要集中在道路下部,同時存在部分管網(wǎng)出現(xiàn)錯接、逆接及未與水系連通的問題。對排水系統(tǒng)的現(xiàn)狀能力進行評估,發(fā)現(xiàn)道路積水嚴重的區(qū)域有3個部分。

針對上述情況對管網(wǎng)進行改造,考慮采用增大管徑的方法,增大管網(wǎng)的排水能力。

對改造管網(wǎng)后的模型進行區(qū)域內(nèi)澇模擬,通過水深變化可以看見道路上的積水情況明顯改善,最大積水深度減少到19.29cm,相比改造前削減 71.14%,最大平均積水深度9cm,相比改造前削減56.7%,模擬結(jié)果如圖8所示。道路淹沒歷時從8h減少到3h,降低了5h。

圖8 管道改造方案最大淹沒示意圖(t=0.8h)

圖8 不同方案下淹沒水量變化圖

由此可見,針對管網(wǎng)的改造,可有效降低內(nèi)澇的深度、時間,削減道路積水面積。

同時,管網(wǎng)改造并沒有明顯減少小區(qū)內(nèi)部的積水情況,考慮到小區(qū)內(nèi)部不易進行管網(wǎng)布設及改造,故考慮從海綿城市治理的角度,結(jié)合低影響開發(fā)的方法對小區(qū)內(nèi)部進行LID改造,可有效減少小區(qū)內(nèi)部的積水情況。

3.2.2LID方案設計

本文研究區(qū)域為合肥市某小區(qū),研究區(qū)下墊面條件復雜,通過對國內(nèi)外已有海綿城市案例分析,組合 LID 措施方案通常要優(yōu)于單一的LID的措施方案,所以LID 措施的組合是本方案設計思路,結(jié)合到區(qū)域?qū)嶋H開發(fā)建設情況,綜合考量建設成本和改造方案對區(qū)域雨水徑流量、洪峰流量等的控制效果,本文考慮采用下沉式綠地、透水鋪裝、綠色屋頂3種LID措施組合方案的設計。

(1)下沉式綠地:小區(qū)內(nèi)部本身具有綠地,將其改造為下沉式綠地方便建設改造,故將研究區(qū)內(nèi)所有綠地及裸土均設置為下沉式綠地。

(2)透水鋪裝:根據(jù)海綿城市建設要求,透水鋪裝覆蓋率不得低于小區(qū)內(nèi)面積的70%[12],分析現(xiàn)狀區(qū)域的淹沒范圍及水深,多為道路及不透水廣場,考慮到透水鋪裝適用于承壓能力相對較小的區(qū)域,故只對不透水廣場進行透水鋪裝改造,考慮到可能區(qū)域仍有大降雨情況,故對全區(qū)域的不透水廣場進行透水鋪裝。

(3)綠色屋頂:從長遠角度考慮,對區(qū)域內(nèi)所有屋頂改造為綠色屋頂,減少地面徑流。

區(qū)域排水改造總體方案具體如圖9所示,LID設施主要參數(shù)見表2。

圖9 區(qū)域總體排水改造方案示意圖

表2 LID設施主要參數(shù)表

對LID改造后的區(qū)域雨洪內(nèi)澇模型進行模擬分析,區(qū)域內(nèi)最大水深為21.7cm,道路最大水深15.03cm,區(qū)域內(nèi)最大平均水深為3.4cm,相較于改造前減少了50%,模擬結(jié)果如圖10所示。區(qū)域淹沒時長為5.5h,相較于改造前時間縮短了6.5h,可見區(qū)域的“管網(wǎng)+LID”改造方案能很好地解決區(qū)域內(nèi)澇問題。同時從海綿城市的規(guī)劃角度來看,上述的LID措施不僅控制雨水徑流,而且能補充地下水,對區(qū)域生態(tài)環(huán)境有著積極的作用。

圖10 “管網(wǎng)+LID”改造方案最大淹沒示意圖(t=1.5h)

綜合上述4種情況,分析不同情況下的淹沒水量,如圖11所示,可以看出“管網(wǎng)+LID“改造方案很好地解決了區(qū)域的內(nèi)澇問題,減少區(qū)域淹沒水量,縮短淹沒時間;同時應急處置方案也大大縮減了區(qū)域內(nèi)澇淹沒時間,削減了區(qū)域洪峰。

4 結(jié)語

本文利用HydroInfo水利計算系統(tǒng)對合肥市某小區(qū)進行城市雨洪內(nèi)澇模型建立,并針對實際降雨情況對區(qū)域內(nèi)澇情況進行模擬分析。同時從災情處理和長遠規(guī)劃角度,提出了應急搶險處置方案設計,并進行了區(qū)域組合 LID 措施方案設計,并對方案設計進行模擬分析。城市雨洪內(nèi)澇研究發(fā)展到如今,水文-水動力學耦合的方法逐漸成為研究城市內(nèi)澇的主流方法。如何提高模型精度和適用性成為主要研究方向,土地利用類型的不同導致區(qū)域下墊面諸多參數(shù)的不同直接影響模型的精度。因此在今后的研究中,應將研究區(qū)域的土地利用類型納入研究范疇。同時從“智慧城市”角度出發(fā),模型的結(jié)果的展示應當充分利用WebGIS、Cesium等技術(shù)的優(yōu)勢,實現(xiàn)結(jié)果多平臺多終端的三維可視化展示。

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