CN104898183A - 暴雨城市内涝建模评估方法 - Google Patents
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Abstract
发明涉及预测天气状态的技术领域，尤其是涉及一种暴雨城市内涝建模评估方法，步骤如下：(1)将待评估区域建立成数字高程模型，并划分成格网；(2)生成河网，在数字高程模型上建立河网，确定流域的水流方向和速度；(3)确定淹没范围，河流流经的格网为河流格网，其他格网为地面格网，确定起始的河流格网和淹没条件，从起始的河流格网开始，依次判断与河流格网相邻的地面格网是否满足淹没条件，若满足则该地面格网为被淹没格网，否则该地面格网为非淹没格网；(4)确定内涝临界雨量；(5)内涝灾害风险区划；(6)内涝风险评估。发明能在暴雨前预计的积涝范围、积涝深度、积涝风险及损失等，并进行及时预警，减少财产损失，保证人身安全。
Description
技术领域
发明涉及预测天气状态的技术领域，尤其是涉及一种暴雨城市内涝建模评估方法。
背景技术
近年来，随着城市建设的快速发展和强对流天气的增多，城市积涝呈现出一些新的特点，其造成的交通堵塞、河道蔓延、地质灾害等现象明显增加，城市建设及行业防灾工作面临新的课题。为此，需要根据城市积涝的新的灾害特征开展深入细致的风险评估研究，建立科学规范的暴雨城市积涝雷害风险评价体系，以评估结果指导各级生产管理部门进行有针对性的进行防灾、建设、运行和改造工作。然而，目前对暴雨灾害引起的城市积涝模型主要基于地表径流、水文动力学来实现，而对于气象部门而言，暴雨引起的内涝着重关注于对积涝灾害的预警及风险判断,随着评估要求的提高,对评估的精细程度、空间的表现方式、时效性等提出了更高的要求,传统的方法与技术不能满足需要，且现有的方法只能对降雨量和水位进行简单的估算，无法对暴雨带来的风险、损失及危害面积进行计算，进而导致暴雨前期人们的准备工作不充分，造成大量的人身事故和财产损失。
改革开放以来，由于城市化的快速发展，强降雨常造成城市内涝，致使交通堵塞、甚至造成人员伤亡，城市内涝已成为城市特有的气象灾害，迫切需要开展城市内涝监测预报预警服务。
发明内容
发明为了克服现有技术的不足，提供一种能在暴雨前提前预警，并进行损失和风险评估的暴雨城市内涝建模评估方法。
为了实现上述目的，发明采用以下技术方案：一种暴雨城市内涝建模评估方法，其操作步骤如下：
(1)根据待评估区域建立数字高程模型，并将数字高程模型划分成若干格网；
(2)生成河网，在所建立的数字高程模型上建立河网，确定流域的水流方向和速度；
(3)确定淹没范围，河流流经的格网为河流格网，其他格网为地面格网，确定起始的河流格网和淹没条件，从起始的河流格网开始，依次判断与河流格网相邻的地面格网是否满足淹没条件，若满足则该地面格网为被淹没格网，否则该地面格网为非淹没格网；
(4)确定内涝临界雨量，利用统计分析法或物理模型法确定内涝临界雨量；
(5)内涝灾害风险区划，采用加权综合评价法、层次分析法及SCS模型模拟法对数字高程模型在内涝临界雨量时的内涝风险等级进行精细区划。
(6)内涝风险评估；
本发明能对待评估区域进行建模，并模拟暴雨时，河流的流动过程，确定积水量和淹没范围，估算财产损失，并及时进行预警，采取措施，减少财产损失，保证人身安全。
进一步地，所述步骤(1)中的数字高程模型可用下列二维函数离散取得的有序集合表示：
Zi＝f(xi,yi),i＝1,2,…,n
其中，Zi表示地面上第i个点的高程，n为大于0的整数，xi表示地面上第i个点的横坐标，yi表示地面上第i个点的纵坐标，n表示地面上分布点的数目。
进一步地，所述步骤(1)中将所述待评估区域内的分成若干规则的格网，数字高程模型则可简化为如下的一维向量序列：Vi＝(zi)，i＝1,2，…,n。
进一步地，所述步骤(2)生成河网的过程如下：
(a)洼地填平，对数字高程模型上的洼地进行填平处理；
(b)水流方向计算，当一个待计算格网只有一个出水方向时，则根据格网高程判断水流方向；当该待计算格网有多个出水方向时，则计算该待计算格网与其相邻格网间的距离权落差，取距离权落差最大的相邻格网为该待计算格网的出水格网，依次方式对所有格网的水流方向均进行确定；
(c)汇流累积量计算，数字高程模型上每一格网都有一单元水量，沿水流方向将格网分为后格网和注入该后格网水流的前格网，将注入同一前格网的所有后格网的单元水量累计就为该前格网的汇流累计量，依此方法对所有格网的汇流累积量均进行计算；
(d)识别流域的分水线，先确定流域出口断面所在的出水格网，然后确定该出水格网的出水流向，再勾画出流域边界形成分水线；
(d)河网的提取，设定一河流阈值，当格网的汇流累计量大于河流阈值时，则该格网设于水道上，沿水流方向依次将所有水道连接形成河网。
进一步地，所述步骤(a)中，洼地填平的方式为单格网洼地的填平、独立格网洼地区域的填平及复合洼地区域的填平。
进一步地，所述步骤(b)中，所述距离权落差的计算方法为：S＝AZ/D，AZ为两个格网之间的高程差，D为两个格网中心之间的距离，S为距离权落差。
进一步地，所述步骤(4)中，所述物理模型法的过程为：在数字高程模型上引进二维非恒定流淹没模型，调整降雨量至积水开始淹没二维非恒定流淹没模型，此时的降雨量就为致灾临界降雨量。
进一步地，所述步骤(6)中，收集待评估区域内的降雨量、精细化定量降水预报或定量降水估测，计算出待评估区域内涝淹没范围和积水深度，并将结果调用在WebGIS平台上分析显示待评估区域内涝淹没范围和积水深度，同时结合建筑物和管网的承载力进行分析，进而对内涝灾害风险区域进行内涝风险评估。
进一步地，还包括步骤(7)建立损失评估模型：
(a)根据积水深度、建筑物楼层数量、建筑物内部结构建立水深-损失曲线图，初步分析内涝造成的损失；
(b)计算淹没楼层内会被淹没的财产数量及淹没程度，计算财产损失并对水深-损失曲线图进行调整；
(c)根据冲击建筑物的水流速度、深度，估计建筑物的受损程度，并建立建筑物倒塌程度曲线图；
(d)根据积水深度和冲击力度估计交通和公共设施的受损程度；
(e)及时做出预警，减少损失，并建立预警时间和损失减小相关的曲线图；
(f)估算运输工具受到的损失，并建立水深-运输工具损失曲线图；
(g)估计内涝给农作物带来的损失或收益，其计算公式如下：
L＝A(P*YO-H)*D(t)*R(t)；
所述L为损失，A为耕种面积，P为价值，YO为平均年产量，H为每英亩的价格，D(t)为这年第t天的农作物损失，R(t)为内涝发生时间内对农作物的损失更改值。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明运行精细化气象监测、预报数据,建立基于气象条件的暴雨灾害积涝曲线图，主要解决暴雨全过程中，积涝的提前预警及风险评估难点；
(2)根据预警与风险评估技术，解决提前预知积涝范围、积涝深度、积涝风险等级及损失风险指数等问题；
(3)提出暴雨灾害在对积涝区域内各承灾体的损失模型方法，进而做好提前预防工作，减小财产损失，保证人身安全。
综上所述，本发明能在暴雨前预知积涝范围、积涝深度、积涝风险及损失等，并及时预警，减少财产损失，保证人身安全。
附图说明
图1为本发明生成河网的流程图；
图2为本发明格网水量方向示意图；
图3为本发明的标记高程数值的格网示意图；
图4为本发明标记水流方向的格网示意图；
图5为本发明生成河网后的格网示意图；
图6为本发明的确定淹没范围的流程图；
图7为本发明内涝风险评估流程图；
图8为本发明的内涝预警和内涝风险评估流程图；
图9为本发明的暴雨强度公式编制流程图；
图10为本发明的水深-损失曲线图；
图11为本发明的增加了地下室的水深-损失曲线图；
图12为本发明的建筑物倒塌程度曲线图；
图13为本发明的预警时间和损失减小相关的曲线图；
图14为本发明的水深-运输工具损失曲线图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解发明方案，下面将结合发明实施例中的附图，对发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。
如图1-14所示，一种暴雨城市内涝建模评估方法，其操作步骤如下：
(1)根据待评估区域建立数字高程模型，在本实施例中，所述待评估区域为城市，并将数字高程模型划分成若干格网；数字高程模型(DEM)，是一种地球表面模型，在数学上它是通过一组数学列阵形式来实现，其中记录了某一个区域地面一系列的高程值。它是数字地形模型(Digital Terrain Model,DTM)的一种。数字地形模型不单单是描述高程信息，它还包括了许多地形要素。比如坡度、坡向、变化率等在内的空间分布情况。数字高程模型的分类主要是根据模型的构建方法的不同来分的基于矢量的等高线数字地形图、栅格规则格网模型以及不规则三角网。数字高程模型是指描述地面高程空间分布的有序数值阵列，可用下列二维函数离散取得的有序集合来表示：
Zi＝f(xi,yi),i＝1,2,…,n；
其中，Zi表示地面上第i个点的高程，n为大于0的整数，xi表示地面上第i个点的横坐标，yi表示地面上第i个点的纵坐标，n表示地面上分布点的数目。
特别地，将所述待评估区域内的分成若干规则的格网，此时平面坐标可以省略，数字高程模型则可简化为一维向量序列，简化后的一位向量序列：Vi＝(zi)，i＝1,2，…,n。
对地面高程空间分布进行数学函数表达的各种处理称为数字高程模型的表面重建或表面建模。重建的表面即为数字高程模型的表面。数字高程表面重建以后，模型上任一点的高程就可以从数字高程表面获得。
(2)生成河网，从DEM生成的集水流域和水流网络数据，是大多数地表水文分析模型的主要输入数据。地表的物理特性决定了流经其上的水流的特性。同时水流流动形态将反过来影响地表的特性。对地表影响最大的特性为水流的方向和速度。在Arcgis中，利用DEM生成河网的过程如图1所示，在所建立的数字高程模型上建立河网，确定流域的水流方向和速度；其操作建立过程如下：
(a)洼地填平，对数字高程模型上的洼地进行填平处理；地形洼地是区域地形的集水区域，洼地底点的高程值通常小于其相邻点(至少8个邻域点)的高程。由于原始的数字高程模型有时存在凹点和零点，凡汇人各个方向水流的格网称为凹点，相邻格网的高程相等而无法判定水流流向的称为零点。凹点的集合称为洼地，零点的集合称为平地。洼地和平坦区域的存在使得确定水流流向发生了困难，因此要先对原始的数字高程模型进行洼地填平等处理工作。所述洼地填平的方式为单格网洼地的填平、独立格网洼地区域的填平及复合洼地区域的填平。
(b)水流方向计算，对于每个格网，水流方向是指水流离开此格网时的指向。水流方向的确定是运用DEM进行水文分析模拟过程的基础。在HAZUS-MH中，确定流向使用的方法是单向流向法。当一个待计算格网只有一个出水方向时，则对待计算格网的相邻格网的高程大小判断水流方向，当该待计算格网有多个出水方向时，则计算该待计算格网与其相邻格网间的距离权落差，取距离权落差最大的相邻格网为该待计算格网的出水格网，依次方式对所有格网的水流方向均进行确定；例如假设一个待计算格网有8个可能的出水方向时，即其相邻格网为8个，然后计算该待计算格网与该8个相邻格网之间的距离权落差，取距离权落差最大的相邻格网为该待计算格网的出水格网；而所述距离权落差的计算方法为：S＝AZ/D，AZ为两个格网之间的高程差，D为两个格网中心之间的距离，S为距离权落差。
(c)汇流累积量计算，汇流累积量的计算是该流域提取河流网络的前提和基础。流域所在格网的汇流量反映了其汇聚水流能力的强弱程度，因此，流域所在格网的汇流累积量越大，其汇流能力也就越强，该格网所代表的地形特征就有可能是河谷；反之，汇流累积量为零的地方则可能代表流域的分水岭。汇流累积量计算的基本思想是，基于以规则格网表示的数字高程模型，数字高程模型上每一格网都有一单元水量，沿水流方向将格网分为后格网和前格网，后格网的水流注入该前格网，将注入同一前格网的所有后格网的单元水量累计就为该前格网的汇流累计量，依此方法对所有的格网的汇流累积量均进行计算；因此输出的每一个格网的汇流累积量的水量值就代表着注入该格网的单位水量的数量，其值越高注入水流越多。
(d)识别流域的分水线，应用数字高程模型来识别流域的分水线，必须先确定流域出口断面的位置，即找到流域出口断面所在的出水格网的平面坐标，然后确定该出水格网的出水流向，再利用搜索程序就可勾画出流域边界，进而形成分水线；
(d)河网的提取，设定一河流阈值，在汇流图中,每一个格网的汇流累积量代表着能够注入该格网的所有单位水量的总和，当格网的汇流累积量大于河流阈值时，认为该格网位于水道之上，将这些格网赋值为1；小于该河流阈值的格网赋值为没有数据，当格网的汇流累计量大于河流阈值时，则该格网设于水道上，沿水流方向依次将所有水道连接形成河网，划分处河流网络***。其整个过程如图2-5所示。
(3)确定淹没范围，河流流经的格网为河流格网，其他格网为地面格网，确定起始的河流格网和淹没条件，而所述的淹没条件为给定一洪水水位H，由此推算出洪水的淹没范围和水深分布，现实中洪水淹没机理是洪水从源头开始向外扩散，当水位高程达到一定的高度后，洪水越过某一地势较高的区域到达另一洼地；用数字高程模型(DEM)模拟洪水淹没时，从起始的河流格网开始，依次判断与河流格网相邻的地面格网是否满足淹没条件，即洪水水位是否达到与河流格网相邻的地面格网高程，若满足则该地面格网为被淹没格网，否则该地面格网为非淹没格网；其判断过程可参考图6。
(4)确定内涝临界雨量，利用统计分析法或物理模型法确定内涝临界雨量；在数字高程模型上引进并采用高性能的二维非恒定流淹没模型FloodArea HPC，并根据典型历史内涝灾情个例，动态模拟城市内涝演进过程，其过程为调整不同的降雨量，得出地面积水深度与降雨量之间的关系，即降雨量越大，积水深度越深，根据不同的积水深度对二维非恒定流淹没模型的淹没程度，就可得出待评估区域的致灾临界降雨量；即当地面积水开始淹没模型上的建筑物时，此时的地面积水深度对应的降雨量就为致灾临界降雨量，进而得出待评估区域的致灾临界降雨量。而地面积水对模型中建筑物的淹没程度，可根据不同的建筑物有不同的标准,进而使得临界降雨量也会发生变化。根据模拟结果建立预警点积水水深与降雨量之间的相关关系，进一步确定各易涝点的致灾临界降水指标。再通过对易涝点的实地调查，细化、完善和修正致灾临界降水条件，确定城市内涝易涝点的致灾临界雨量。
(5)内涝灾害风险区划，以城市大比例尺(1:1万、1:5000等)地理信息数据为基础，结合水文、管网资料、智能划分汇水区，采用加权综合评价法、层次分析法及SCS模型模拟法对数字高程模型在内涝临界雨量时的内涝风险等级进行精细区划。
(6)内涝风险评估，如图7和图8所示，利用WebGIS***为支持平台，应用自动气象站监测的雨量信息、多普勒雷达***雨量估测信息、多种预报方法提供的降水预报产品，并利用暴雨内涝水文水动力模型模拟多情景下暴雨内涝灾害，动态获得内涝点分布、积水时长和深度以及对管网承载力分析和评价，最终实现内涝灾害的实时监测、预警和评估业务。结合城市内涝历史灾害典型案例，研究降雨量与城市内涝灾情的关系，确定城市内涝典型区域发生内涝灾害的致灾临界降雨量。建立可操作的人机交互界面，通过区域站收集待城市的降雨量、精细化定量降水预报或定量降水估测等资料，计算出待评估区域内涝淹没范围和积水深度，并将结果调用在WebGIS平台上分析显示待评估区域内涝淹没范围和积水深度，同时结合建筑物和管网的承载力进行分析，进而实现待内涝风险评估。根据雷达QPE与QPF降雨数据，按乡镇边界计算面雨量，对超过临界值的区域进行预警。
城市内涝模型以二维不恒定流理论为基础，结合水文学方法，通过GIS***综合考虑城市建筑密集、防洪排涝工程复杂等特点，模拟城市暴雨洪涝成灾的演进过程。通过模拟仿真与实际积水的验证，调整仿真模型的概化值，提高模拟精度。
采用自动雨量站、雷达、卫星、廓线仪、频谱仪观测等手段获取监测或估算的降水信息；综合利用各种精细化短时短期降水预报；利用统计——动力方法估算可能最大降水和可能危险降水，及其相应的面雨量。
采用实际调查、综合归纳方法，分别建立突发暴雨灾害对工业、商业、交通、仓储等领域的损失评估模型；采用地理信息平台和处理技术，对不同类型的信息进行同化分析、模型运算及结果表征的叠加显示。
暴雨强度公式编制所需资料采用气象部门年报表、降水自记纸记录的逐分钟降雨资料、现代自动气象站自动记录的逐分钟降雨资料，并对所采用的降水资料进行完整性、合理性和一致性检验，确保所用资料真实可靠。
暴雨强度公式编制是基于历史降雨资料，如图9所示，采用频率分析、数值拟合等数理统计方法，确定短历时暴雨强度的数学表达式的过程。
(7)建立损失评估模型：
(a)根据积水深度、建筑物楼层数量、建筑物内部结构建立水深-损失曲线图，如图10所示，初步分析内涝造成的损失；对于一般建筑物、必要设施及其内部物体的损失评估，所述一般建筑物包括居民区、商业区、工业区的建筑等，所述必要设施包括学校，医院等，都是直接利用水深-损失曲线来计算出；在HAZUS-MH软件中，将建筑物分为6种，分别是：一层，无地下室；大于等于两层，无地下室；大于等于两层，有地下室；上下分层无地下室，即房屋内有不同高度的平面；上下分层有地下室；移动房屋。针对这六种建筑物可以得到六种对应的水深-灾害曲线，如图11所示，该图11为增加了地下室之后的水深-损失曲线图。
(b)计算淹没楼层内会被淹没的财产数量及淹没程度，计算财产损失并对水深-损失曲线图进行调整；如所淹没的楼层为地下室，其中包括地下室中的个人财产、建筑设备、机器和其他组成部分，如：装修的墙，天花板，地板等。因此，需要对大于等于两层有地下室以及上下分层有地下室这两类建筑物的水深-损失曲线进行修改，形成图11增加地下室的水深-损失曲线图。
洪水灾害对地下室组成成分损害可以大致分为两类：洪水距离装修的地面上第一层为4-5英尺和洪水距离装修的地面上第一层为1英尺，此时地下室被完全淹没。对于没有装修的混凝土地下室墙，无论水多深都不会受到损失；对于距离为4英尺，地面装修完全损坏且完全没有包括在图11内，强面的装饰完全被毁坏，且1/3没有包括在内；花板瓷砖完全被损坏，但是相关的悬挂***可以抢救，损失为天花板的33％且没有包含在图11的损失中，干式墙天花板完全损坏，且1/3没有被包括在图11内；电器插头，容器和开关损失为33％且没有包括在图11内；供暖的管道完全损坏且没有包括在图11内；距离为1英尺吊顶体系37％被毁，且没有包括在图11内；灯固定架37％被毁且没有包括在图11内，通过上述分析，由水深-损失曲线图计算出的损失结果并不是总的损失，其中还要加上地下室中的损失，修改后的曲线如图11所示。而在其他实施例中均可将上述没有包括在内的损失均表示出来。
(c)带有一定速度的洪水不能仅仅因为淹没而损害建筑物，其还会因为速度过大而对建筑物造成损失。根据冲击建筑物的水流速度、深度，估计建筑物的受损程度，并建立建筑物倒塌程度曲线图，如图12所示。建筑物倒塌程度曲线图将倒塌的可能性和大坡度转弯速度以及水深联系在了一起，倒塌的可能性包括倒塌或不倒塌，那些部位可能倒塌等进行了精细的表示。运用了HAZUS-MH软件建立了建筑物在遭受洪水冲击时的模型，首先假设大坡度转弯速度小雨2英尺/秒，则建筑物的损害完全是由淹没造成的。此外，“石砖和混凝土承重墙“这类材料的建筑物是利用混凝土和石砖模型一起来完成的。对于预制住房，HAZUS-MH将洪水速度、深度和阻力建立起联系。并且假设阻力超过预制住房所能承受的每英尺13磅的重量，就能够确定对于此阻力阈值的深度和速度曲线。对于一个给定的深度，如果速度大于或等于到他速度，则此建筑物就被认为倒塌。HAZUS-MH分别实现了对于不同材料的建筑物的速度-深度损失评估，即木质，石砖，钢筋，
预制住房。如图11所示，此函数将洪水速度，洪水深度以及建筑物倒塌可能性联系在了一起。如果确定建筑物倒塌，则认为它是100％的损失。如果认为速度不足以将建筑物摧毁，则损失仅限于淹没所引起的。
(d)根据积水深度和冲击力度估计交通和公共设施的受损程度；
生命线被认为是能够提供通信***、水、电、流动***和其他必要设施的交通和公共设施，从而保证政府和经济的健康发展。除了桥梁/地基和埋在地下的管道外，设施的大部分构成部分很容易受到淹没的影响。桥板面很容易受到水力的影响。其中受洪水影响最大的设施有：桥梁，中高处的水***，中高处的废水***和电力，通信，天然气，石油***。洪水模型通过确定生命线的组成成分、重建花费比较大的部分或者洪水损失外延到外部，损坏了一些重要设施而紧急中心却要恢复这些设施来计算出洪水对生命线造成的损失。为了分析洪水中设施的易损性，需要考虑到分灾害的影响。如：淹没—水高度的影响；冲刷/侵蚀---洪水速度和持续时间的影响；
碎片影响/水力作用---水高和速度的影响。
除了桥梁以外，其他设施的损失评估与一般建筑物的相似，水深和组成部分的高度相比较，然后计算损失。即：利用水深-损失曲线，在运输桥数据库表格中涉及的信息有：冲刷可能性、航道充足性以及跨度类型冲刷可能性比率的范围是0-9，其中0表示由于冲刷作用导致桥的作用完全失去功能，9表示桥完好无损。冲刷比率4-9没有在HAZUS-MH中使用。洪水模型中，1表示运输桥关闭，2表示运输桥存在问题，3表示100-年洪水能够造成毁坏。
对于处理厂、泵电站、拱顶、变电站、电子通信设施这些设施的淹没损失分析有两种情况，分别是受保护的和不受保护的。对于不受保护的设施，损失和恢复时间将随着水深的增长到一个定值而增加到最大值。当洪水深度超过保护高度时，这个设施的全部功能将失效。对于像处理厂这样的设施，内部会存在不同的高度。这种情况下，用户需要选择最能代表这题设施易损性的高程。当HAZUS-MH洪水模型处理处理厂这样的设施时，主要建筑和次要建筑的价值均包含在内，但是一般情况下，与电力组成和***相比，建筑方面的损失是很小的。
(e)及时做出预警，减少损失，并建立预警时间和损失减小相关的曲线图。由于预警，人们提前做好了防备，所以可以减小洪水灾害造成的损失。HAZUS-MH软件基于已经研究出的时间曲线，如图13所示。
由图13可知，预警的最大效果是减少损失的35％，并且假设公众的反应率是100％。但那时反应率并不是在所有的情况下都能做到100％。对于建筑物位置，预警时间随着不同的建筑物、洪水的速度、风暴类型、集中时间、建筑物高度的不同而不同。这些变量形成一个平均的预警时间，这个时间则当做公众的平均反应时间；对于预警传播，预警传播的速度受很多因素的影响，包括传播媒介，如电视、广播等，当天的时间，来源和内容。因此，公众将在不同的时间接受到洪水预警信息。纽约地区利用这点来获得预警传播的分布情况。对于公众反应，一旦预警传播开来，并不是所有的人都会以相同的速度来做相应的准备措施。研究表明公众的反应率与人口特征有关，比如年龄，收入，种族和过去的经验。地区利用研究的结果得到了公众反应的情况，其中最大反应率为85％。
(f)估算运输工具受到的损失，并建立水深-运输工具损失曲线图；
在洪水中，所有类型和大小的汽车将遭受到损失。HAZUS-MH洪水模型能够对不同大小的汽车损失做出费用损失方面的评估。有很多种情况导致机动车在洪水中遭到损失，比如它们被停在居民区，街上，或者正在商业设施中使用。针对不同的位置和机动车型号，都会有不同的损失或者被放置到其他地方的可能性。
机动车被分为小汽车，轻型车和重型车。利用水深-运输工具损失曲线图估算其损失，如图14所示，而洪水深度与车辆损失关系如下表所示。
(g)估计内涝给农作物带来的损失或收益，洪水对农作物的损害不取决于洪水的深度，而是洪水的发生时间和持续时间。用户需要输入洪水的日期，洪水模型基于USACE标准的农业损失评估模型(AGDAM)估算所造成的损失，其表达形式为淹没面积占总标记的百分比以及引起的产出，投资，效益方面的减少。
其核心计算公式如下：
L＝A(P*YO-H)*D(t)*R(t)；
所述L为损失，A为耕种面积，P为价值，YO为平均年产量，H为每英亩的价格，D(t)为这年第t天的农作物损失，R(t)为内涝发生时间内对农作物的损失更改值。
此外，洪水灾害所造成生态环境效应可能有正效应和负效应。正效应有利于区域生态环境的改善，而负效应则进一步恶化区域环境。洪灾的生态环境效应在一定程度上取决于区域的总体环境，具有很大的区域性。例如：在半干旱、干旱地区，洪水带来了大量的淡水资源，补充了地下水水层含量，减轻了地下漏斗；但是对于湿润地区，过量的洪水将会抬高地下水位，增加了区域成灾的可能性。在洪水对农作物的损失评估中，HAZUS-MH软件考虑到这些方面并给出了一个全面的损失估计。
显然，所描述的实施例仅仅是发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性涝动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于发明保护的范围。
Claims (9)
1.一种暴雨城市内涝建模评估方法，其操作步骤如下：
(1)根据待评估区域建立数字高程模型，并将数字高程模型划分成若干格网；
(2)生成河网，在所建立的数字高程模型上建立河网，确定流域的水流方向和速度；
(3)确定淹没范围，河流流经的格网为河流格网，其他格网为地面格网，确定起始的河流格网和淹没条件，从起始的河流格网开始，依次判断与河流格网相邻的地面格网是否满足淹没条件，若满足则该地面格网为被淹没格网，否则该地面格网为非淹没格网；
(4)确定内涝临界雨量，利用统计分析法或物理模型法确定内涝临界雨量；
(5)内涝灾害风险区划，采用加权综合评价法、层次分析法及SCS模型模拟法对数字高程模型在内涝临界雨量时的内涝风险等级进行精细区划。
(6)内涝风险评估。
2.根据权利要求1所述的暴雨城市内涝建模评估方法，其特征在于：所述步骤(1)中的数字高程模型可用下列二维函数离散取得的有序集合表示：
Zi＝f(xi,yi),i＝1,2,…,n；
其中，Zi表示地面上第i个点的高程，n为大于0的整数，xi表示地面上第i个点的横坐标，yi表示地面上第i个点的纵坐标，n表示地面上分布点的数目。
3.根据权利要求1或2所述的暴雨城市内涝建模评估方法，其特征在于：所述步骤(1)中将所述待评估区域内的分成若干规则的格网，数字高程模型则可简化为如下的一维向量序列：
Vi＝(zi)，i＝1,2，…,n。
4.根据权利要求1所述的暴雨城市内涝建模评估方法，其特征在于：所述步骤(2)生成河网的过程如下：
(a)洼地填平，对数字高程模型上的洼地进行填平处理；
(b)水流方向计算，当一个待计算格网只有一个出水方向时，则根据格网高程判断水流方向；当该待计算格网有多个出水方向时，则计算该待计算格网与其相邻格网间的距离权落差，取距离权落差最大的相邻格网为该待计算格网的出水格网，依次方式对所有格网的水流方向均进行确定；
(c)汇流累积量计算，数字高程模型上每一格网都有一单元水量，沿水流方向将格网分为前格网和后格网，将注入同一前格网的所有后格网的单元水量累计就为该前格网的汇流累计量，依此方法对所有的格网的汇流累积量均进行计算；
(d)识别流域的分水线，先确定流域出口断面所在的出水格网，然后确定该出水格网的出水流向，再勾画出流域边界形成分水线；
(d)河网的提取，设定一河流阈值，当格网的汇流累计量大于河流阈值时，则该格网设于水道上，沿水流方向依次将所有水道连接形成河网。
5.根据权利要求4所述的暴雨城市内涝建模评估方法，其特征在 于：所述步骤(a)中，洼地填平的方式包括单格网洼地的填平、独立格网洼地区域的填平及复合洼地区域的填平。
6.根据权利要求4所述的暴雨城市内涝建模评估方法，其特征在于：所述步骤(b)中，距离权落差的计算方法为：S＝AZ/D，AZ为两个格网之间的高程差，D为两个格网中心之间的距离，S为距离权落差。
7.根据权利要求1所述的暴雨城市内涝建模评估方法，其特征在于：所述步骤(4)中，所述物理模型法的过程为：在数字高程模型上引进二维非恒定流淹没模型，调整降雨量至积水开始淹没二维非恒定流淹没模型，此时的降雨量就为致灾临界降雨量。
8.根据权利要求1所述的暴雨城市内涝建模评估方法，其特征在于：所述步骤(6)中，收集待评估区域内的降雨量、精细化定量降水预报或定量降水估测，计算出待评估区域内涝淹没范围和积水深度，并将结果调用在WebGIS平台上显示待评估区域内涝淹没范围和积水深度，同时结合建筑物和管网的承载力分析建筑物和管网的损坏程度，进而实现内涝风险评估。
9.根据权利要求1所述的暴雨城市内涝建模评估方法，其特征在于：还包括步骤(7)建立损失评估模型：
(a)根据积水深度、建筑物楼层数量、建筑物内部结构建立水深-损失曲线图，初步分析内涝造成的损失；
(b)计算淹没楼层内会被淹没的财产数量及淹没程度，计算财产损失并对水深-损失曲线图进行调整；
(c)根据冲击建筑物的水流速度、深度，估计建筑物的受损程度，并建立建筑物倒塌程度曲线图；
(d)根据积水深度和冲击力度估计交通和公共设施的受损程度；
(e)及时做出预警，减少损失，并建立预警时间和损失减小相关的曲线图；
(f)估算运输工具受到的损失，并建立水深-运输工具损失曲线图；
(g)估计内涝给农作物带来的损失或收益，其计算公式如下：
L＝A(P*YO-H)*D(t)*R(t)；
所述L为损失，A为耕种面积，P为价值，YO为平均年产量，H为每英亩的价格，D(t)为这年第t天的农作物损失，R(t)为内涝发生时间内对农作物的损失更改值。
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|---|---|
| CN (1) | CN104898183B (zh) |
Cited By (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106021970A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-10-12 | 泰华智慧产业集团股份有限公司 | 通过降雨预报预测城市积水的方法及*** |
| CN106126911A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-16 | 浙江大学 | 一种考虑潮河水位顶托影响的城市内涝风险评估方法 |
| CN106448171A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-02-22 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 一种积水路段预测方法及装置 |
| CN106779232A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-31 | 合肥学院 | 一种城市内涝的建模预测方法 |
| CN106777919A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-31 | 南京信息工程大学 | 一种基于雨型的暴雨积涝积水动态演进过程预报计算方法 |
| CN107194156A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-09-22 | 南京信息工程大学 | 一种水量动态分配的有源积水扩散算法 |
| CN107220496A (zh) * | 2017-05-26 | 2017-09-29 | 上海市气象灾害防御技术中心 | 一种城市暴雨内涝评估建模方法 |
| CN107704592A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-02-16 | 滁州学院 | 一种基于WebGIS的洪水预报服务构建方法 |
| CN107832931A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-23 | 上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司 | 一种平原水网地区内涝风险的模块化分析方法 |
| CN108062631A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-22 | 广东工业大学 | 城市内涝风险评估方法、装置及终端 |
| CN108334744A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-07-27 | 河海大学 | 一种基于内涝势冲量的海绵城市内涝程度评价方法 |
| CN108474867A (zh) * | 2015-12-18 | 2018-08-31 | 釜庆大学校产学协力团 | 高分辨率降水量资料复原***及其方法 |
| CN108491634A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-04 | 河海大学 | 一种滩地防浪林种植不利于河道行洪的定量分析方法 |
| CN109145376A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-01-04 | 华北电力大学 | 一种基于cad地形图的水库淹没范围确定方法 |
| CN109308560A (zh) * | 2018-07-18 | 2019-02-05 | 中国水利水电科学研究院 | 一种城市暴雨内涝及积涝的风险预警方法 |
| CN109871621A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-06-11 | 中国水利水电科学研究院 | 城市暴雨内涝汇水区分析方法 |
| CN110044337A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-23 | 中国水利水电科学研究院 | 一种城市洪涝场景的无人机监测方法及*** |
| CN110084865A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-02 | 武汉大学 | 一种离散点分级加权拟合规则格网的方法 |
| CN110274656A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-24 | 福州市规划设计研究院 | 一种城市内河水位预报预警方法 |
| CN110287595A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-27 | 天津大学 | 一种城市不同下垫面减灾效应分析方法 |
| CN110335355A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-15 | 江西省水利规划设计研究院 | 一种大型浅水湖泊水面高自动计算方法 |
| CN110543542A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-06 | 国网湖南省电力有限公司 | 用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法及*** |
| CN110570107A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-13 | 浙江仁欣环科院有限责任公司 | 一种基于dem的山洪灾害风险评估方法 |
| CN110851989A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-28 | 贵州黔源电力股份有限公司 | 防洪预案的可视化推演方法 |
| CN111259527A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-06-09 | 深圳震有科技股份有限公司 | 基于gis***的淹没分析方法、智能终端及存储介质 |
| CN111311034A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-06-19 | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 | 道路内涝风险预测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111369102A (zh) * | 2020-02-04 | 2020-07-03 | 中国水利水电科学研究院 | 内涝风险点的提取方法及装置 |
| CN111460742A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-28 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 一种城市河湖水网防洪及雨洪资源利用模型构建方法 |
| CN111507375A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-08-07 | 中山大学 | 一种城市内涝风险快速评估方法及*** |
| CN111538798A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-08-14 | 武汉大学 | 一种顾及dsm和dlg的城市汇水区精细化提取方法 |
| CN112381285A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于遥感的洪涝淹没预测方法 |
| CN112593613A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-04-02 | 西安金路交通工程科技发展有限责任公司 | 城市内涝灾害下交通网络韧性承载力评估方法 |
| CN112991373A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-18 | 成都正和德能风险管理咨询有限公司 | 一种水灾损失评估方法及*** |
| CN113780668A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-10 | 泰华智慧产业集团股份有限公司 | 一种基于历史数据的城市积水内涝预测方法及*** |
| CN113884051A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-04 | 重庆市勘测院 | 用于获取建筑物被淹没面积的方法及装置、电子设备 |
| CN113987969A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-28 | 严大莲 | 多高程尺度水流网的陆地水动态仿真模型 |
| CN114266450A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-01 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种基于实况数据的变电站防汛能力评估方法 |
| TWI764326B (zh) * | 2020-10-19 | 2022-05-11 | 南洋理工大學 | 運用遙測資料建置災害曝險資料之方法 |
| CN114754838A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-15 | 北京城市气象研究院 | 适用于自然坡面和城市内涝积水深度的预警方法 |
| CN115455626A (zh) * | 2022-11-10 | 2022-12-09 | 河海大学 | 面向洪涝灾害风险评估的城市地表空间自适应离散方法 |
| CN117852449A (zh) * | 2024-03-06 | 2024-04-09 | 天津市气象科学研究所 | 基于大尺度城市暴雨内涝模型的精细化积水处理方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103886152A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-06-25 | 北京工业大学 | 基于城市下凹式立交桥区dem的流域汇水范围制作方法 |
| JP5570672B1 (ja) * | 2014-02-28 | 2014-08-13 | 一般財団法人道路交通情報通信システムセンター | 降雨ポリゴン生成方法、コンピュータプログラムおよびシステム |
-
2015
- 2015-05-29 CN CN201510292826.4A patent/CN104898183B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5570672B1 (ja) * | 2014-02-28 | 2014-08-13 | 一般財団法人道路交通情報通信システムセンター | 降雨ポリゴン生成方法、コンピュータプログラムおよびシステム |
| CN103886152A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-06-25 | 北京工业大学 | 基于城市下凹式立交桥区dem的流域汇水范围制作方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 张珂: "基于DEM栅格和地形的分布式水文模型构建及其应用", 《工程科技Ⅱ辑》 * |
| 朱红春: "数字高程模型（DEM）空间数据挖掘研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 * |
| 王营: "城乡洪灾淹没损失分析方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》 * |
| 赵庆良，王军，许世远: "沿海城市社区暴雨洪水风险评价———以温州龙湾区为例", 《地理研究》 * |
Cited By (64)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108474867A (zh) * | 2015-12-18 | 2018-08-31 | 釜庆大学校产学协力团 | 高分辨率降水量资料复原***及其方法 |
| CN106126911A (zh) * | 2016-06-22 | 2016-11-16 | 浙江大学 | 一种考虑潮河水位顶托影响的城市内涝风险评估方法 |
| CN106126911B (zh) * | 2016-06-22 | 2018-09-18 | 浙江大学 | 一种考虑潮河水位顶托影响的城市内涝风险评估方法 |
| CN106021970A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-10-12 | 泰华智慧产业集团股份有限公司 | 通过降雨预报预测城市积水的方法及*** |
| CN106021970B (zh) * | 2016-07-27 | 2018-08-21 | 泰华智慧产业集团股份有限公司 | 通过降雨预报预测城市积水的方法及*** |
| CN106448171A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-02-22 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 一种积水路段预测方法及装置 |
| CN106448171B (zh) * | 2016-11-25 | 2019-05-17 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 一种积水路段预测方法及装置 |
| CN106777919A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-05-31 | 南京信息工程大学 | 一种基于雨型的暴雨积涝积水动态演进过程预报计算方法 |
| CN106777919B (zh) * | 2016-11-29 | 2019-04-02 | 南京信息工程大学 | 一种基于雨型的暴雨积涝积水动态演进过程预报计算方法 |
| CN106779232A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-31 | 合肥学院 | 一种城市内涝的建模预测方法 |
| CN107194156B (zh) * | 2017-05-03 | 2019-03-08 | 南京信息工程大学 | 一种水量动态分配的有源积水扩散方法 |
| CN107194156A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-09-22 | 南京信息工程大学 | 一种水量动态分配的有源积水扩散算法 |
| CN107220496A (zh) * | 2017-05-26 | 2017-09-29 | 上海市气象灾害防御技术中心 | 一种城市暴雨内涝评估建模方法 |
| CN107220496B (zh) * | 2017-05-26 | 2020-06-12 | 上海市气象灾害防御技术中心 | 一种城市暴雨内涝评估建模方法 |
| CN107704592A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-02-16 | 滁州学院 | 一种基于WebGIS的洪水预报服务构建方法 |
| CN107832931B (zh) * | 2017-10-31 | 2022-03-29 | 上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司 | 一种平原水网地区内涝风险的模块化分析方法 |
| CN107832931A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-23 | 上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司 | 一种平原水网地区内涝风险的模块化分析方法 |
| CN108062631A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-22 | 广东工业大学 | 城市内涝风险评估方法、装置及终端 |
| CN108491634A (zh) * | 2018-03-26 | 2018-09-04 | 河海大学 | 一种滩地防浪林种植不利于河道行洪的定量分析方法 |
| CN108491634B (zh) * | 2018-03-26 | 2021-04-27 | 河海大学 | 一种滩地防浪林种植不利于河道行洪的定量分析方法 |
| CN108334744A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-07-27 | 河海大学 | 一种基于内涝势冲量的海绵城市内涝程度评价方法 |
| CN108334744B (zh) * | 2018-05-10 | 2019-03-26 | 河海大学 | 一种基于内涝势冲量的海绵城市内涝程度评价方法 |
| CN109308560B (zh) * | 2018-07-18 | 2019-11-15 | 中国水利水电科学研究院 | 一种城市暴雨内涝及积涝的风险预警方法 |
| CN109308560A (zh) * | 2018-07-18 | 2019-02-05 | 中国水利水电科学研究院 | 一种城市暴雨内涝及积涝的风险预警方法 |
| CN109145376A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-01-04 | 华北电力大学 | 一种基于cad地形图的水库淹没范围确定方法 |
| CN109871621A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-06-11 | 中国水利水电科学研究院 | 城市暴雨内涝汇水区分析方法 |
| CN109871621B (zh) * | 2019-02-25 | 2021-06-01 | 中国水利水电科学研究院 | 城市暴雨内涝汇水区分析方法 |
| CN110084865A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-02 | 武汉大学 | 一种离散点分级加权拟合规则格网的方法 |
| CN110044337A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-07-23 | 中国水利水电科学研究院 | 一种城市洪涝场景的无人机监测方法及*** |
| CN110044337B (zh) * | 2019-04-29 | 2020-06-30 | 中国水利水电科学研究院 | 一种城市洪涝场景的无人机监测方法及*** |
| CN110274656A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-09-24 | 福州市规划设计研究院 | 一种城市内河水位预报预警方法 |
| CN110274656B (zh) * | 2019-06-20 | 2021-05-04 | 福州市规划设计研究院集团有限公司 | 一种城市内河水位预报预警方法 |
| CN110287595A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-27 | 天津大学 | 一种城市不同下垫面减灾效应分析方法 |
| CN110287595B (zh) * | 2019-06-25 | 2021-08-03 | 天津大学 | 一种城市不同下垫面减灾效应分析方法 |
| CN110335355A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-15 | 江西省水利规划设计研究院 | 一种大型浅水湖泊水面高自动计算方法 |
| CN110335355B (zh) * | 2019-07-16 | 2023-01-17 | 江西省水利规划设计研究院 | 一种大型浅水湖泊水面高自动计算方法 |
| CN110570107A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-12-13 | 浙江仁欣环科院有限责任公司 | 一种基于dem的山洪灾害风险评估方法 |
| CN110543542B (zh) * | 2019-09-03 | 2023-07-21 | 国网湖南省电力有限公司 | 用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法及*** |
| CN110543542A (zh) * | 2019-09-03 | 2019-12-06 | 国网湖南省电力有限公司 | 用于变电设备的暴雨淹没灾害分布图的绘制方法及*** |
| CN110851989A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-28 | 贵州黔源电力股份有限公司 | 防洪预案的可视化推演方法 |
| CN112593613A (zh) * | 2019-12-30 | 2021-04-02 | 西安金路交通工程科技发展有限责任公司 | 城市内涝灾害下交通网络韧性承载力评估方法 |
| CN111259527A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-06-09 | 深圳震有科技股份有限公司 | 基于gis***的淹没分析方法、智能终端及存储介质 |
| CN111369102A (zh) * | 2020-02-04 | 2020-07-03 | 中国水利水电科学研究院 | 内涝风险点的提取方法及装置 |
| CN111507375A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-08-07 | 中山大学 | 一种城市内涝风险快速评估方法及*** |
| CN111507375B (zh) * | 2020-03-09 | 2023-05-05 | 中山大学 | 一种城市内涝风险快速评估方法及*** |
| CN111460742B (zh) * | 2020-03-31 | 2023-04-07 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 一种城市河湖水网防洪及雨洪资源利用模型构建方法 |
| CN111460742A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-28 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 一种城市河湖水网防洪及雨洪资源利用模型构建方法 |
| CN111538798B (zh) * | 2020-04-09 | 2023-09-19 | 武汉大学 | 一种顾及dsm和dlg的城市汇水区精细化提取方法 |
| CN111538798A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-08-14 | 武汉大学 | 一种顾及dsm和dlg的城市汇水区精细化提取方法 |
| CN111311034A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-06-19 | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 | 道路内涝风险预测方法、装置、设备及存储介质 |
| TWI764326B (zh) * | 2020-10-19 | 2022-05-11 | 南洋理工大學 | 運用遙測資料建置災害曝險資料之方法 |
| CN112381285B (zh) * | 2020-11-12 | 2024-06-07 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于遥感的洪涝淹没预测方法 |
| CN112381285A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-19 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种基于遥感的洪涝淹没预测方法 |
| CN112991373A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-06-18 | 成都正和德能风险管理咨询有限公司 | 一种水灾损失评估方法及*** |
| CN113780668A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-10 | 泰华智慧产业集团股份有限公司 | 一种基于历史数据的城市积水内涝预测方法及*** |
| CN113884051A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-04 | 重庆市勘测院 | 用于获取建筑物被淹没面积的方法及装置、电子设备 |
| CN113884051B (zh) * | 2021-09-24 | 2023-12-05 | 重庆市勘测院 | 用于获取建筑物被淹没面积的方法及装置、电子设备 |
| CN113987969A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-28 | 严大莲 | 多高程尺度水流网的陆地水动态仿真模型 |
| CN114266450A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-01 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种基于实况数据的变电站防汛能力评估方法 |
| CN114754838B (zh) * | 2022-03-31 | 2022-11-11 | 北京城市气象研究院 | 适用于自然坡面和城市内涝积水深度的预警方法 |
| CN114754838A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-15 | 北京城市气象研究院 | 适用于自然坡面和城市内涝积水深度的预警方法 |
| CN115455626A (zh) * | 2022-11-10 | 2022-12-09 | 河海大学 | 面向洪涝灾害风险评估的城市地表空间自适应离散方法 |
| CN117852449A (zh) * | 2024-03-06 | 2024-04-09 | 天津市气象科学研究所 | 基于大尺度城市暴雨内涝模型的精细化积水处理方法 |
| CN117852449B (zh) * | 2024-03-06 | 2024-05-14 | 天津市气象科学研究所 | 基于大尺度城市暴雨内涝模型的精细化积水处理方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104898183B (zh) | 2017-10-17 |
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Denomination of invention: Modeling evaluation method for urban heavy rain inundation Effective date of registration: 20181010 Granted publication date: 20171017 Pledgee: Hangzhou United Rural Commercial Bank Limited by Share Ltd. Baoshan Branch Pledgor: HANGZHOU CHENQING HEYE TECHNOLOGY CO.,LTD. Registration number: 2018330000305 |
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