CN114647881A - 顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法 - Google Patents

顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114647881A
CN114647881A CN202210249555.4A CN202210249555A CN114647881A CN 114647881 A CN114647881 A CN 114647881A CN 202210249555 A CN202210249555 A CN 202210249555A CN 114647881 A CN114647881 A CN 114647881A
Authority
CN
China
Prior art keywords
building
rainwater
pipe
water
roof
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210249555.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114647881B (zh
Inventor
朱可欣
杨祺琪
王天乐
张书亮
戴强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Normal University
Original Assignee
Nanjing Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Normal University filed Critical Nanjing Normal University
Priority to CN202210249555.4A priority Critical patent/CN114647881B/zh
Publication of CN114647881A publication Critical patent/CN114647881A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114647881B publication Critical patent/CN114647881B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/13Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/18Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00Details relating to the application field
    • G06F2113/08Fluids
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00Details relating to the application field
    • G06F2113/14Pipes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/40Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Sewage (AREA)

Abstract

本发明提供一种顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,包括,步骤S1:首先对建筑物屋顶水文过程深入剖析,针对建筑物屋顶雨水口及排水管网进行处理,构建基于建筑物排水设施的立体化汇水网络;步骤S2:分析建筑物立体空间结构特征,在升高建筑物所在的地面高程基础上,顾及屋顶矮墙进一步修正地表高程;步骤S3:对城市地表雨水汇水区进行划分;步骤S4:基于地表与地下管网水流过程分析,提出地表与地下管网水流交换耦合方法,并对地表径流过程与地下管网水流输送过程建模。本发明针对建筑物微观水文过程对内涝形成过程的影响,创新地构建了从屋顶到地表再到地下的立体化汇水网络,实现雨水从建筑物屋顶到地表的排水过程模拟。

Description

顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法
技术领域
本发明涉及地理信息领域,尤其涉及顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法。
背景技术
近年来,我国城市内涝灾害频发,严重威胁到人们的生命及财产安全,给城市发展带来诸多困扰。为有效应对洪涝灾害及其不利影响,越来越多的工程与非工程措施在洪涝灾害管理中实施。城市内涝模拟作为一项有效的非工程性措施,通过城市降雨径流过程模拟获取一定降雨条件下地表与地下的径流情况,能有效辅助灾情预报及分析,在国内外被广泛应用。
建筑物是城市的重要组成部分,随着地表建筑物密度增加,进而影响城市原有的水文循环,且改变了城市原有的雨水汇流过程,对城市内涝灾害的产生具有重要影响。建筑物微观水文过程是由建筑物雨水口、建筑物排水管、地表雨水篦及地下雨水管网等形成的从屋顶到地表再到地下的立体化汇水网络,对地表渗透率、地表积水和径流形成具有较强的影响,且对城市内涝模拟具有重要作用。
然而,传统的城市内涝模拟缺乏对建筑物微观水文过程的深入剖析,忽略雨水从建筑物屋顶到地表再到地下的立体化汇水过程,缺乏对建筑物汇水单元的准确表达,未考虑建筑物屋顶特征对地表高程修正的影响,难以满足城市复杂环境下内涝灾害时空模拟及分析的需要,如何有效顾及建筑物微观水文过程对内涝产生的影响已经成为城市背景下内涝模拟的重要内容。
综上所述,目前缺少一种顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,来提高城市内涝模拟的准确性与精度,为内涝治理措施制定提供科学依据。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,本发明针对建筑物微观水文过程对内涝形成过程的影响,创新地构建了从屋顶到地表再到地下的立体化汇水网络,实现雨水从建筑物屋顶到地表的排水过程模拟,改进了传统城市内涝模拟缺乏建筑物汇水过程的不足之处,进一步满足城市水文单元复杂环境下内涝灾害时空模拟的需要。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,包括如下步骤:
步骤S1:首先对建筑物屋顶水文过程深入剖析,针对建筑物屋顶雨水口及排水管网进行处理,构建基于建筑物排水设施的立体化汇水网络;
步骤S2:分析建筑物立体空间结构特征,在升高建筑物所在的地面高程基础上,顾及屋顶矮墙进一步修正地表高程;
步骤S3:结合地形、道路、建筑物及各类人工排水设施对城市汇流过程的影响,遵循从大到小、逐层细化的原则对城市地表雨水汇水区进行划分;
步骤S4:基于地表与地下管网水流过程分析,提出地表与地下管网水流交换耦合方法,并对地表径流过程与地下管网水流输送过程建模,构建城市内涝模型。
进一步的,步骤S1中包括以下步骤:
步骤S11:将建筑物屋顶的雨水口概化成真实的雨水篦,进行属性赋值并确定雨水口对应的雨水点坐标;
步骤S12:对概化而成的雨水点的雨水管点点号、管点埋深、管点高程值等属性进行赋值;将管点埋深设为0,其管点高程值设为雨水口对应地面高程值与建筑物高度之和;
步骤S13:将建筑物屋顶雨水口概化而成的雨水点与建筑物周边最近雨水点相连接,建立建筑物汇水网络与城市雨水管网连通关系;
步骤S14:通过对排水管网进行实际调查与采集,对雨水管网的管段名称、管段起点、管段终点、管段起点埋深、管段终点埋深以及管径等属性进行赋值,形成与现实相符合的建筑物立体化汇水网络。
进一步的,步骤S2中还包括以下步骤:
S21:将建筑物边缘与栅格单元边界对齐,以便屋顶标高可以正确描述建筑物的位置;
S22:将建筑物面要素转成同样分辨率的栅格数据,建筑物高度概化为栅格高度;
S23:将建筑物对应栅格高度叠加到原始DEM上,从而完成DEM与建筑物信息的融合;
S24:由于建筑物屋顶周围通常建设有矮墙,通过获取建筑物边界对应的栅格高程值进行修正,使得建筑物边界高程值满足实际建筑物屋顶边界情况。
进一步的,步骤S3中包括以下步骤:
步骤S31:对待划分区域的DEM数据进行流向提取、伪洼地填充、汇流累积量计算、天然水系提取及汇水区生成操作,得到基于地形划分的汇水区;
步骤S32:自动提取道路主干道中心线和建筑物轮廓线,对已有汇水区进一步划分;
步骤S33:基于上述子汇水区,筛选出含有管点且管点数大于1的子汇水面要素,基于汇水区中的管点进行泰森多边形的划分;
步骤S34:根据S1中构建的建筑物立体化汇水网络,将建筑物屋顶的雨水口作为雨水点,基于雨水口概化的雨水点对建筑物子汇水单元进行划分。
进一步的,步骤S41:通过提取DEM栅格的行列号,判断并计算出对应栅格的坐标值(x1,y1);
步骤S42:提取地下管点的坐标值(x2,y2),根据该坐标遍历研究区域的DEM栅格,找到存在雨水管点的栅格,确定对应关系;
步骤S43:使用一维地下管网模型计算每个管网节点对应的水头,水头减去管点高程即为雨水管点对应水深H1D;再通过雨水管点坐标找到地表DEM对应的栅格,利用二维地表漫流模型计算出对应DEM栅格上的水深H2D
步骤S44:判断是否满足条件Z2D≤H1D≤H2D,Z2D为地表高程;若满足,则选用孔口出流公式计算交换流量,否则进入步骤S45;其中孔口出流公式如下:
Figure BDA0003545436110000041
其中,qv表示流量,Cq表示流量系数,A表示孔口断面面积,g表示重力加速度,H1-H2表示水位差;
步骤S45:判断管点所在DEM单元栅格高程值是否小于所有周围DEM栅格单元对应高程值,即当前雨水完全覆盖雨水井,若满足,则选用孔口出流公式计算交换流量,否则进入步骤S46;
步骤S46:选用堰流公式进行计算交换流量,堰流公式如下:
Figure BDA0003545436110000042
其中,Q表示流量,m表示流量系数,B表示溢流宽度,g表示重力加速度,H0表示堰上总水头;
步骤S47:选用Horton模型进行下渗量计算,非线性水库模型对地表径流进行模拟,通过输入子汇水区的面积、宽度、坡度以及地表曼宁系数、滞蓄量等参数,并联立曼宁公式和连续方程进行求解,完成地表径流过程建模;其中Horton模型经验公式如下:
fP=f+(f0-f)e-αt
其中,fp为土壤的下渗率(m2/h),f为稳定下渗率(m2/h),f0为初始下渗率(m2/h),t为降雨历时,α为衰减指数;
其中连续方程如下:
Figure BDA0003545436110000051
其中,d为水深,V=A×d为地表积水量(m3),A为排水区表面积(m2),i*为净雨,Q为流出量(m2/s);
其中,曼宁方程如下:
Figure BDA0003545436110000052
其中,S为子流域的宽度,n为曼宁系数,W为子流域漫流宽度(m),dp为地表滞蓄水深(m);
步骤S48:基于上述地表汇流模拟预测得到的指定地点的排放水流出口,结合动力波水流计算方法,求解一维圣维南方程,算得管道中的流速和水深,并利用栅格上的存储单元概念来模拟地下管网水流输送过程;其中圣维南方程由一维全浅水方程的动量方程和连续性方程组成:
Figure BDA0003545436110000053
Figure BDA0003545436110000054
其中,Qx是x笛卡尔方向的体积流量,A为水流的横截面积,h为水深,z为高层,g为重力,n为曼宁的摩擦系数,R为水力半径,t为时间,x为x笛卡尔方向的距离。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:
1、通过对建筑物微观水文过程的深入剖析,充分考虑雨水从建筑物屋顶到地表再到地下的立体化汇水过程,实现了对建筑物汇水单元的准确表达,改善了传统城市内涝模拟对建筑物微观水文过程研究的不足,进一步满足城市复杂环境下内涝灾害时空模拟及分析的需要。
2、在此基础上,结合雨水汇水区划分模块、地下管网模型与地表漫流模型耦合模块,构建了完整的城市内涝模型,不仅丰富了城市内涝时空模拟的内涵,还可以促进对微观水文过程的理解,同时能够为社区尺度内涝灾害管理提供科学指导。
附图说明
图1为本实施例的流程图。
图2为本实施例的具体应用框图。
图3为本实施例的基于建筑物排水设施构建的立体化汇水网络示意图。
图4中a为建筑物屋顶雨水排水示意图,b为建筑物汇水网络与城市雨水管网连通示意图。
图5为本实施例的地表与地下管网水流交换耦合方法算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
本发明的描述中,需要理解的是,术语“左侧”、“右侧”、“上部”、“下部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,“第一”、“第二”等并不表示零部件的重要程度,因此不能理解为对本发明的限制。本实施例中采用的具体尺寸只是为了举例说明技术方案,并不限制本发明的保护范围。
如图1所示,本发明公开一种基于顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,包括如下步骤:
步骤S1:首先对建筑物屋顶水文过程深入剖析,针对建筑物屋顶雨水口及排水管网进行处理,构建基于建筑物排水设施的立体化汇水网络;
步骤S2:分析建筑物立体空间结构特征,在升高建筑物所在的地面高程基础上,顾及屋顶矮墙进一步修正地表高程;
步骤S3:结合地形、道路、建筑物及各类人工排水设施对城市汇流过程的影响,遵循从大到小、逐层细化的原则对城市地表雨水汇水区进行划分;
步骤S4:基于地表与地下管网水流过程分析,提出地表与地下管网水流交换耦合方法,并对地表径流过程与地下管网水流输送过程建模,构建城市内涝模型。
本实施例中,使用某典型内涝易发区域(面积约为447031m2)的雨水管网数据、降雨与积水数据、建筑物数据、数字高程数据(DEM)、路网数据等进行建模。区域为城市核心城区,建筑面积较大,地表硬化率相对较高,地表建筑物微观排水过程对内涝过程具有重要影响。
本实施例的具体实施步骤如图2所示:
步骤S1:首先对建筑物屋顶水文过程深入剖析,针对建筑物屋顶雨水口及排水管网进行处理,构建基于建筑物排水设施的立体化汇水网络,其具体步骤如下:
步骤S11:将建筑物屋顶的雨水口概化成真实的雨水篦,进行属性赋值并确定雨水口对应的雨水点坐标;
步骤S12:对概化而成的雨水点的雨水管点点号、管点埋深、管点高程值等属性进行赋值。将管点埋深设为0,其管点高程值设为雨水口对应地面高程值与建筑物高度之和;
步骤S13:将建筑物屋顶雨水口概化而成的雨水点与建筑物周边最近雨水点相连接,建立建筑物汇水网络与城市雨水管网连通关系;
步骤S14:通过对排水管网进行实际调查与采集,对雨水管网的管段名称、管段起点、管段终点、管段起点埋深、管段终点埋深以及管径等属性进行赋值,形成与现实相符合的建筑物立体化汇水网络,如图3、图4所示。
步骤S2:分析建筑物立体空间结构特征,在升高建筑物所在的地面高程基础上,顾及屋顶矮墙进一步修正地表高程,其具体步骤如下:
步骤S21:将建筑物边缘与栅格单元边界对齐,以便屋顶标高可以正确描述建筑物的位置;
步骤S22:将建筑物面要素转成同样分辨率的栅格数据,建筑物高度概化为栅格高度;
步骤S23:将建筑物对应栅格高度叠加到原始DEM上,从而完成DEM与建筑物信息的融合;
步骤S24:由于建筑物屋顶周围通常建设有矮墙,通过获取建筑物边界对应的栅格高程值进行修正,使得建筑物边界高程值满足实际建筑物屋顶边界情况。
步骤S3:结合地形、道路、建筑物及各类人工排水设施对城市汇流过程的影响,遵循从大到小、逐层细化的原则对城市地表雨水汇水区进行划分,其具体步骤如下:
步骤S31:对待划分区域的DEM数据进行流向提取、伪洼地填充、汇流累积量计算、天然水系提取及汇水区生成操作,得到基于地形划分的汇水区;
步骤S32:自动提取道路主干道中心线和建筑物轮廓线,对已有汇水区进一步划分;
步骤S33:基于上述子汇水区,筛选出含有管点且管点数大于1的子汇水面要素,基于汇水区中的管点进行泰森多边形的划分;
步骤S34:根据S1中构建的建筑物立体化汇水网络,将建筑物屋顶的雨水口作为雨水点,基于雨水口概化的雨水点对建筑物子汇水单元进行划分。
步骤S4:基于地表与地下管网水流过程分析,提出地表与地下管网水流交换耦合方法,并对地表径流过程与地下管网水流输送过程建模,构建城市内涝模型,其具体实施步骤如下如图5所示:
步骤S41:通过提取DEM栅格的行列号,判断并计算出对应栅格的坐标值(x1,y1);
步骤S42:提取地下管点的坐标值(x2,y2),根据该坐标遍历研究区域的DEM栅格,找到存在雨水管点的栅格,确定对应关系;
步骤S43:使用一维地下管网模型计算每个管网节点对应的水头,水头减去管点高程即为雨水管点对应水深H1D。再通过雨水管点坐标找到地表DEM对应的栅格,利用二维地表漫流模型计算出对应DEM栅格上的水深H2D
步骤S44:判断是否满足条件Z2D≤H1D≤H2D(Z2D为地表高程),若满足,则选用孔口出流公式计算交换流量,否则进入步骤S45;其中孔口出流公式如下:
Figure BDA0003545436110000091
其中,qv表示流量,Cq表示流量系数,A表示孔口断面面积,g表示重力加速度,H1-H2表示水位差。
步骤S45:判断管点所在DEM单元栅格高程值是否小于所有周围DEM栅格单元对应高程值(即当前雨水完全覆盖雨水井),若满足,则选用孔口出流公式计算交换流量,否则进入步骤S46;
步骤S46:选用堰流公式进行计算交换流量,堰流公式如下:
Figure BDA0003545436110000101
其中,Q表示流量,m表示流量系数,B表示溢流宽度,g表示重力加速度,H0表示堰上总水头。
步骤S47:选用Horton模型进行下渗量计算,非线性水库模型对地表径流进行模拟,通过输入子汇水区的面积、宽度、坡度以及地表曼宁系数、滞蓄量等参数,并联立曼宁公式和连续方程进行求解,完成地表径流过程建模;其中Horton模型经验公式如下:
fP=f+(f0-f)e-αt
其中,fp为土壤的下渗率(m2/h),f为稳定下渗率(m2/h),f0为初始下渗率(m2/h),t为降雨历时,α为衰减指数。
其中连续方程如下:
Figure BDA0003545436110000102
其中,d为水深,V=A×d为地表积水量(m3),A为排水区表面积(m2),i*为净雨,Q为流出量(m2/s)。
其中,曼宁方程如下:
Figure BDA0003545436110000103
其中,S为子流域的宽度,n为曼宁系数,W为子流域漫流宽度(m),dp为地表滞蓄水深(m)。
步骤S48:基于上述地表汇流模拟预测得到的指定地点的排放水流出口,结合动力波水流计算方法,求解一维圣维南方程,算得管道中的流速和水深,并利用栅格上的存储单元概念来模拟地下管网水流输送过程。其中圣维南方程由一维全浅水方程的动量方程和连续性方程组成:
Figure BDA0003545436110000111
Figure BDA0003545436110000112
其中,Qx是x笛卡尔方向的体积流量,A为水流的横截面积,h为水深,z为高层,g为重力,n为曼宁的摩擦系数,R为水力半径,t为时间,x为x笛卡尔方向的距离。
本技术领域技术人员可以理解的是,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。上面对本发明的实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以再不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (5)

1.顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤S1:首先对建筑物屋顶水文过程深入剖析,针对建筑物屋顶雨水口及排水管网进行处理,构建基于建筑物排水设施的立体化汇水网络;
步骤S2:分析建筑物立体空间结构特征,在升高建筑物所在的地面高程基础上,顾及屋顶矮墙进一步修正地表高程;
步骤S3:结合地形、道路、建筑物及各类人工排水设施对城市汇流过程的影响,遵循从大到小、逐层细化的原则对城市地表雨水汇水区进行划分;
步骤S4:基于地表与地下管网水流过程分析,提出地表与地下管网水流交换耦合方法,并对地表径流过程与地下管网水流输送过程建模,构建城市内涝模型。
2.根据权利要求1所述的顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,其特征在于:步骤S1中包括以下步骤:
步骤S11:将建筑物屋顶的雨水口概化成真实的雨水篦,进行属性赋值并确定雨水口对应的雨水点坐标;
步骤S12:对概化而成的雨水点的雨水管点点号、管点埋深、管点高程值等属性进行赋值;将管点埋深设为0,其管点高程值设为雨水口对应地面高程值与建筑物高度之和;
步骤S13:将建筑物屋顶雨水口概化而成的雨水点与建筑物周边最近雨水点相连接,建立建筑物汇水网络与城市雨水管网连通关系;
步骤S14:通过对排水管网进行实际调查与采集,对雨水管网的管段名称、管段起点、管段终点、管段起点埋深、管段终点埋深以及管径等属性进行赋值,形成与现实相符合的建筑物立体化汇水网络。
3.根据权利要求1所述的顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,其特征在于:步骤S2中还包括以下步骤:
S21:将建筑物边缘与栅格单元边界对齐,以便屋顶标高可以正确描述建筑物的位置;
S22:将建筑物面要素转成同样分辨率的栅格数据,建筑物高度概化为栅格高度;
S23:将建筑物对应栅格高度叠加到原始DEM上,从而完成DEM与建筑物信息的融合;
S24:由于建筑物屋顶周围通常建设有矮墙,通过获取建筑物边界对应的栅格高程值进行修正,使得建筑物边界高程值满足实际建筑物屋顶边界情况。
4.根据权利要求1所述的顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,其特征在于:步骤S3中包括以下步骤:
步骤S31:对待划分区域的DEM数据进行流向提取、伪洼地填充、汇流累积量计算、天然水系提取及汇水区生成操作,得到基于地形划分的汇水区;
步骤S32:自动提取道路主干道中心线和建筑物轮廓线,对已有汇水区进一步划分;
步骤S33:基于上述子汇水区,筛选出含有管点且管点数大于1的子汇水面要素,基于汇水区中的管点进行泰森多边形的划分;
步骤S34:根据S1中构建的建筑物立体化汇水网络,将建筑物屋顶的雨水口作为雨水点,基于雨水口概化的雨水点对建筑物子汇水单元进行划分。
5.根据权利要求1所述的顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法,其特征在于:步骤S41:通过提取DEM栅格的行列号,判断并计算出对应栅格的坐标值(x1,y1);
步骤S42:提取地下管点的坐标值(x2,y2),根据该坐标遍历研究区域的DEM栅格,找到存在雨水管点的栅格,确定对应关系;
步骤S43:使用一维地下管网模型计算每个管网节点对应的水头,水头减去管点高程即为雨水管点对应水深H1D;再通过雨水管点坐标找到地表DEM对应的栅格,利用二维地表漫流模型计算出对应DEM栅格上的水深H2D
步骤S44:判断是否满足条件Z2D≤H1D≤H2D,Z2D为地表高程;若满足,则选用孔口出流公式计算交换流量,否则进入步骤S45;其中孔口出流公式如下:
Figure FDA0003545436100000031
其中,qv表示流量,Cq表示流量系数,A表示孔口断面面积,g表示重力加速度,H1-H2表示水位差;
步骤S45:判断管点所在DEM单元栅格高程值是否小于所有周围DEM栅格单元对应高程值,即当前雨水完全覆盖雨水井,若满足,则选用孔口出流公式计算交换流量,否则进入步骤S46;
步骤S46:选用堰流公式进行计算交换流量,堰流公式如下:
Figure FDA0003545436100000032
其中,Q表示流量,m表示流量系数,B表示溢流宽度,g表示重力加速度,H0表示堰上总水头;
步骤S47:选用Horton模型进行下渗量计算,非线性水库模型对地表径流进行模拟,通过输入子汇水区的面积、宽度、坡度以及地表曼宁系数、滞蓄量等参数,并联立曼宁公式和连续方程进行求解,完成地表径流过程建模;其中Horton模型经验公式如下:
fP=f+(f0-f)e-αt
其中,fp为土壤的下渗率(m2/h),f为稳定下渗率(m2/h),f0为初始下渗率(m2/h),t为降雨历时,α为衰减指数;
其中连续方程如下:
Figure FDA0003545436100000041
其中,d为水深,V=A×d为地表积水量(m3),A为排水区表面积(m2),i*为净雨,Q为流出量(m2/s);
其中,曼宁方程如下:
Figure FDA0003545436100000042
其中,S为子流域的宽度,n为曼宁系数,W为子流域漫流宽度(m),dp为地表滞蓄水深(m);
步骤S48:基于上述地表汇流模拟预测得到的指定地点的排放水流出口,结合动力波水流计算方法,求解一维圣维南方程,算得管道中的流速和水深,并利用栅格上的存储单元概念来模拟地下管网水流输送过程;其中圣维南方程由一维全浅水方程的动量方程和连续性方程组成:
Figure FDA0003545436100000043
Figure FDA0003545436100000044
其中,Qx是x笛卡尔方向的体积流量,A为水流的横截面积,h为水深,z为高层,g为重力,n为曼宁的摩擦系数,R为水力半径,t为时间,x为x笛卡尔方向的距离。
CN202210249555.4A 2022-03-14 2022-03-14 顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法 Active CN114647881B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210249555.4A CN114647881B (zh) 2022-03-14 2022-03-14 顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210249555.4A CN114647881B (zh) 2022-03-14 2022-03-14 顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114647881A true CN114647881A (zh) 2022-06-21
CN114647881B CN114647881B (zh) 2023-06-20

Family

ID=81993689

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210249555.4A Active CN114647881B (zh) 2022-03-14 2022-03-14 顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114647881B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115130264A (zh) * 2022-09-01 2022-09-30 浙江远算科技有限公司 一种基于径流耦合仿真的城市内涝预测方法及***
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
CN115859676A (zh) * 2022-12-23 2023-03-28 南京师范大学 一种顾及气候要素的多层次城市内涝耦合模拟方法
CN116049963A (zh) * 2022-12-12 2023-05-02 中国水利水电科学研究院 一种基于城市特大洪涝地下空间调蓄的快速模拟方法
CN116541938A (zh) * 2023-05-24 2023-08-04 四川水发勘测设计研究有限公司 一种渠系工程建筑建模方法、***、电子设备及介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106708944A (zh) * 2016-11-23 2017-05-24 南京师范大学 面向swmm建模与顾及多要素的城市区域子流域自动划分方法
CN109492259A (zh) * 2018-10-15 2019-03-19 华北水利水电大学 一种城市水文模拟***

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106708944A (zh) * 2016-11-23 2017-05-24 南京师范大学 面向swmm建模与顾及多要素的城市区域子流域自动划分方法
CN109492259A (zh) * 2018-10-15 2019-03-19 华北水利水电大学 一种城市水文模拟***

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
朱治州等: "基于多要素的城市汇水区分级划分研究" *
苑希民等: "石家庄市暴雨内涝精细化水动力模型应用" *
赵仕霖等: "地表水流与地下管流耦合的数值模拟研究" *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115130264A (zh) * 2022-09-01 2022-09-30 浙江远算科技有限公司 一种基于径流耦合仿真的城市内涝预测方法及***
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
CN116049963A (zh) * 2022-12-12 2023-05-02 中国水利水电科学研究院 一种基于城市特大洪涝地下空间调蓄的快速模拟方法
CN116049963B (zh) * 2022-12-12 2024-01-23 中国水利水电科学研究院 一种基于城市特大洪涝地下空间调蓄的快速模拟方法
CN115859676A (zh) * 2022-12-23 2023-03-28 南京师范大学 一种顾及气候要素的多层次城市内涝耦合模拟方法
CN115859676B (zh) * 2022-12-23 2024-01-12 南京师范大学 一种顾及气候要素的多层次城市内涝耦合模拟方法
CN116541938A (zh) * 2023-05-24 2023-08-04 四川水发勘测设计研究有限公司 一种渠系工程建筑建模方法、***、电子设备及介质
CN116541938B (zh) * 2023-05-24 2024-03-22 四川水发勘测设计研究有限公司 一种渠系工程建筑建模方法、***、电子设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114647881B (zh) 2023-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107832931B (zh) 一种平原水网地区内涝风险的模块化分析方法
CN110298076B (zh) 一种基于gis和swmm的城市内涝智能建模及分析方法
CN114647881B (zh) 顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法
CN109492299B (zh) 基于swmm与modflow耦合的水资源模拟方法
CN109657841B (zh) 一种城市暴雨内涝积水深度提取方法
CN107239657B (zh) 一种面向对象的水动力学建模要素管理方法
CN110232737B (zh) 一种城市汇水区划分方法
CN110532641B (zh) 一种地表网格分层建模方法及***
CN111475950B (zh) 一种下凹式立交桥下雨洪的模拟方法
CN115391712A (zh) 一种城市洪涝风险预测方法
CN112711825B (zh) 一种地表与管网分布式的直接双向耦合方法
CN115659816A (zh) 基于孪生模型的城市内涝点预测方法及***
CN112052545B (zh) 一种基于元胞自动机的城市地表径流与管网汇流耦合方法
CN114580126A (zh) 一种城市排水防涝***的构建方法及构建***
CN116306340A (zh) 一种模拟不同工况下的城市内涝风险分布的方法
CN115510771A (zh) 一种基于水文水动力耦合模型的社区雨涝数值模拟方法
CN117012004B (zh) 一种城市内涝风险预警方法及***
CN117195603B (zh) 基于高分辨率遥感要素的洪涝灾害推演方法、设备及介质
JP4083625B2 (ja) 水害解析システム
CN116361973B (zh) 考虑排水管网节点水位自动修正的城市洪涝过程模拟方法
Russo et al. Flood hazard assessment in the Raval District of Barcelona using a 1D/2D coupled model
Saul et al. Integrated urban flood modelling
CN113887053A (zh) 一种面向管网水流计算的市政排水资料质量评估方法及***
Konan Urban Flood modelling and Floodplain Mapping using ArcGIS, HEC-HMS and HEC-RAS in Abidjan city, Côte D’Ivoire–West Africa: Case study of the watershed of Bonoumin-Rivièra Palmeraie
CN117852449B (zh) 基于大尺度城市暴雨内涝模型的精细化积水处理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant