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变化环境下城市内涝模拟及韧性评估研究——以武汉市为例

文献类型:学位论文

作者肖帅
答辩日期2023-12
文献子类学术型学位
授予单位中国科学院大学
授予地点中国科学院地理科学与资源研究所
导师夏军
关键词武汉市 主控因子识别 TVGM-Urban-RNN 内涝模拟 内涝韧性
学位名称博士
学位专业自然地理学
英文摘要气候变化和城市化改变了城市地区的降雨和土地利用类型,导致城市水循环过程发生巨大变化、城市内涝灾害频发。变化环境下城市内涝模拟及韧性评估已经成为国内外关注的前沿和应用问题,对揭示内涝机理的认识、城市水安全以及支撑经济发展和韧性城市建设有重要意义。本研究在阅读国内外相关文献和调研基础上,确定了城市内涝模拟及韧性评估研究方向,重点分析了气候变化和城市化背景下城市降雨特征及动态机制,识别了城市内涝时空特征及主要驱动因子,研发了耦合城市水文过程和机器学习的城市内涝模拟模型,揭示了降雨和城市土地利用变化对内涝形成的影响规律,提出了城市内涝韧性评估方法并分析了变化环境下城市内涝韧性特征。主要研究工作与认识如下: (1)基于降雨和土地利用等基础数据,分析了长江中游城市群降雨事件的变化特征,量化了城市化和气候变化对降雨事件的影响。结果表明:研究提出考虑降雨雨量和时程分配的综合降雨指标CPI在研究区大部分网格中变化显著(p<0.01),更能反映降雨事件的变化特征、揭示城市对降雨事件变化的影响。长江中游城市群的降雨事件可以划分为4种类型,城市化和气候变化分别是不同降雨事件类型的主要影响因子;城市化使得降雨事件的CPI变化率增大了一倍,并且城市化对降雨事件CPI的贡献率呈显著增加趋势。 (2)基于已收集的武汉市历史内涝点数据,分析了变化环境下城市内涝时空变化特征,识别了影响城市内涝时空分布特征的关键因子。结果表明:武汉市中心城区内涝点呈现出较为明显的空间聚集特征,全局莫兰指数为0.623(p<0.01)。在时间变化上,泵站外排能力对内涝点增加起抑制作用,贡献率为59.28%;不透水面面积对内涝点增加具有促进作用,贡献率为40.72%;坡度和路网密度是影响内涝空间分布主要驱动因子,7种潜在影响因子共同作用类型为非线性增强和双因子增强,表明任意两个因子间均具有明显的协同效应。 (3)拓展了城市非线性产流公式,通过将城市非线性产流公式TVGM-Urban嵌入RNN模型,构建了紧密耦合水文过程和神经网络的TVGM-Urban-RNN网络层,并以此为基础研发了城市内涝模拟模型,分析了内涝模拟模型的可解释性。研究结果表明:基于TVGM-Urban-RNN的城市内涝模拟模型在训练集、验证集和测试集上的精度(AC值)分别为94.20%、84.55%和79.83%,精度均优于RNN、LSTM和GRU三种RNN模型。基于SHAP方法的可解释性分析发现,泵站排水能力pe和高程DSM显示出较大的SHAP值,对于模型预测起到重要作用。 (4)通过4参数Kappa分布、peaks-over-threshold方法和量纲一降雨累积曲线获取了武汉市设计暴雨,采用历史土地利用数据和不同发展情景获取了未来土地利用情景。基于TVGM-Urban-RNN构建的城市内涝模型,厘清了不同降雨和土地利用变化情景对城市内涝影响规律。研究发现:随着降雨重现期的增加,行人不能通行但车辆可以通行和车辆不能通行的面积均有明显增加,未淹没和行人可以通行的面积有明显减少。随着降雨历时的增加,内涝淹没等级的面积变化幅度均有明显增加。对比不同降雨历时的淹没面积变化,研究发现12 h的设计暴雨更容易导致研究区内涝面积的增加。相较于自然发展情景S1,水体保护发展情景S2能在增加未淹没面积的同时减少车辆不可通行的面积。相较于辐射空间扩展模式P1,聚集发展空间扩展模式P2能在明显增加未淹没面积的同时,减少车辆不可通行的面积。总的来说,空间扩展模式相较于发展情景对内涝淹没面积的影响更大,S2P2发展情景是综合状况下最优的土地利用发展情景。 (5)提出了城市内涝韧性评估方法,探究了内涝韧性对降雨和土地利用变化对的响应,揭示了海绵措施对内涝韧性变化的影响机制。结果表明:随着降雨重现期的增加,城市内涝韧性基本符合下降趋势;12 h的设计暴雨对内涝韧性的影响最明显;生态发展的情景S3对内涝韧性的提升作用最大,聚集发展情景P2比辐射发展情景P1更能提高城市内涝韧性;径流控制设施和预警措施对内涝响应韧性空间分布的影响有限,但可明显减小非常低等级内涝韧性控制面积,整体上提高研究区内涝响应韧性。
学科主题自然地理学
语种中文
页码136
源URL[http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/209307]  
专题地理科学与资源研究所_研究生部
推荐引用方式
GB/T 7714
肖帅. 变化环境下城市内涝模拟及韧性评估研究——以武汉市为例[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023.

入库方式: OAI收割

来源:地理科学与资源研究所

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