發(fā)布時(shí)間：2020-11-03 09:28

　　 城市內(nèi)澇是指在遇到大到暴雨或短時(shí)強(qiáng)降雨時(shí),城市區(qū)域形成徑流,地勢(shì)低洼、排水不及時(shí)出現(xiàn)的內(nèi)部積水。近年來(lái),隨著城市化進(jìn)程步伐的加快,城市規(guī)模和硬化地表面積增長(zhǎng)顯著,城市不透水面急劇增加,遇大雨發(fā)生內(nèi)澇的概率也隨之增加。西安市每逢強(qiáng)降雨也會(huì)出現(xiàn)積水內(nèi)澇,給城市正常運(yùn)轉(zhuǎn)、居民生產(chǎn)生活帶來(lái)嚴(yán)重影響。目前,城市內(nèi)澇災(zāi)害已成為城市中最常見(jiàn)、影響最嚴(yán)重的問(wèn)題之一,也是熱點(diǎn)研究方向之一。從國(guó)內(nèi)外研究城市內(nèi)澇的成果來(lái)看,一方面是依據(jù)水文學(xué)產(chǎn)匯流原理,按照區(qū)域的氣候、水文特點(diǎn),選用已有的城市內(nèi)澇模型計(jì)算,一方面是開(kāi)展某一次災(zāi)害的監(jiān)測(cè)與評(píng)估,還有利用GIS手段和統(tǒng)計(jì)資料等估算城市內(nèi)澇災(zāi)害的影響程度。本論文針對(duì)城市不透水面提取精度低、城市內(nèi)澇水文學(xué)模型的方法參數(shù)復(fù)雜以及GIS模型算法考慮現(xiàn)實(shí)情況不足、城市內(nèi)澇整體脆弱度評(píng)價(jià)體系不健全、城市內(nèi)澇影響缺乏系統(tǒng)性、定量化研究等問(wèn)題,結(jié)合自然資源部地理國(guó)情監(jiān)測(cè)項(xiàng)目和國(guó)家級(jí)重要地理國(guó)情監(jiān)測(cè)與分析關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用課題,開(kāi)展了城市內(nèi)澇脆弱度評(píng)價(jià)與災(zāi)害影響模型的定量研究,實(shí)現(xiàn)了聯(lián)合法提取地表不透水面、雙參數(shù)多流向城市內(nèi)澇淹沒(méi)模擬、城市內(nèi)澇脆弱度和評(píng)價(jià)體系構(gòu)建、人口與經(jīng)濟(jì)離散建模、城市內(nèi)澇影響因子關(guān)聯(lián)度和關(guān)系建模、城市內(nèi)澇間接損失建模、城市內(nèi)澇影響程度定量劃分等方法與應(yīng)用,能夠?yàn)槌鞘袃?nèi)澇的管理決策提供參考。本論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)歸納為:一、提出了聯(lián)合提取城市地表不透水面的方法傳統(tǒng)遙感法地表分類僅考慮光譜信息,且陰影亮度低混淆分類問(wèn)題突出,總體分類精度不高,本文針對(duì)此問(wèn)題,融合資源遙感影像的光譜和紋理特征,考慮陰影提取和歸屬問(wèn)題,聯(lián)合運(yùn)用主成分分析法、灰度共生矩陣法、監(jiān)督分類、灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等方法,完成了地表分類和城市不透水面綜合提取。該方法提高了地表分類精度,構(gòu)建了地表不透水面提取的方法體系。在西安市應(yīng)用的結(jié)果是總體精度比僅基于光譜、不考慮陰影共提高了1 9.9%,Kappa系數(shù)提高了 0.23,能夠用于開(kāi)展地表不透水面提取。西安市四期城區(qū)平均不透水面比率均大于65%,處于較高水平,且呈持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。二、構(gòu)建了雙參數(shù)多流向城市內(nèi)澇淹沒(méi)模擬模型基于產(chǎn)、匯流原理的STORM、UCURM、SWMM等城市內(nèi)澇模型需要大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和模型參數(shù)做支撐,而現(xiàn)有的GIS模擬模型是單流向法且不考慮地表分類、排水與下滲,與實(shí)際情況存在差距。本文針對(duì)此問(wèn)題,基于DEM、水文學(xué)基本原理、地表不透水面比率和排水情況模擬水流沿格網(wǎng)單元從高到低流動(dòng),按照坡度比例向八個(gè)方向分配水流的方法,概化下滲與排水參數(shù),利用ARCGIS二次開(kāi)發(fā)技術(shù)模擬了不同歷時(shí)、不同降雨強(qiáng)度下的城市積水情況。該方法實(shí)現(xiàn)了大場(chǎng)景的城市內(nèi)澇情景模擬,簡(jiǎn)化了模型的計(jì)算量,縮短了運(yùn)行時(shí)間,提高了運(yùn)算效率。西安市不同降雨強(qiáng)度的情景模擬結(jié)果與西安市降雨量觀測(cè)點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)比,積水風(fēng)險(xiǎn)區(qū)符合程度高,能夠用于城市內(nèi)澇宏觀模擬監(jiān)測(cè)。三、構(gòu)建了城市內(nèi)澇脆弱度和評(píng)價(jià)體系目前關(guān)于城市環(huán)境承載力的評(píng)價(jià)體系研究較多,關(guān)于城市內(nèi)澇的評(píng)價(jià)研究多見(jiàn)于外力、恢復(fù)力的某一方面,脆弱度研究與綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究還不多見(jiàn)。本文基于此,將PSR模型與災(zāi)害系統(tǒng)論的致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體相匹配,結(jié)合城市統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)選取評(píng)價(jià)指標(biāo),利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重,構(gòu)建了城市內(nèi)澇脆弱度指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,提出了城市內(nèi)澇脆弱度指數(shù)UVI,能夠有效分析和綜合評(píng)價(jià)城市內(nèi)澇脆弱程度和變化情況�；�于四期西安市統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)進(jìn)行城市內(nèi)澇脆弱度定量計(jì)算與分析評(píng)價(jià),得到西安市城市內(nèi)澇脆弱度總體較低且趨勢(shì)穩(wěn)定的結(jié)論。四、構(gòu)建了人口、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)離散化模型人口和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是重要的城市內(nèi)澇災(zāi)害影響數(shù)據(jù),但是這些數(shù)據(jù)多為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)形式,難以科學(xué)空間化。目前的等距、等頻離散化模型不適用于隨機(jī)且連續(xù)的數(shù)據(jù)。本文針對(duì)此類問(wèn)題,基于人口固定分布于建筑物內(nèi)以及人口數(shù)量與歸一化水體指數(shù)存在負(fù)相關(guān),對(duì)居民地類型的影像像素進(jìn)行人口賦值以及高層建筑比多層建筑承載的人口數(shù)量越多其歸一化水體指數(shù)值越小的特征創(chuàng)建模型,利用ARCGIS二次開(kāi)發(fā)技術(shù),以區(qū)為單位將人口數(shù)據(jù)分配至每個(gè)像素實(shí)現(xiàn)人口離散,克服了平均離散的問(wèn)題。對(duì)西安市各區(qū)人口數(shù)據(jù)應(yīng)用此模型,結(jié)果與地理信息數(shù)據(jù)中的居民地進(jìn)行擬合,符合度為90.50%。創(chuàng)建的模擬聲波衰減的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)離散模型,利用經(jīng)濟(jì)輻射衰減與聲波衰減的相似性,以西安市十大商圈為中心點(diǎn),基于聲波傳播理論模擬經(jīng)濟(jì)輻射的衰減過(guò)程進(jìn)行離散化,并考慮經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度引入基尼基數(shù)進(jìn)行衰減度的調(diào)節(jié),利用ArcGIS10二次開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)以像素為單位的經(jīng)濟(jì)離散,克服了平均離散的問(wèn)題。對(duì)西安市各區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用此模型,結(jié)果與地理信息數(shù)據(jù)中的路網(wǎng)數(shù)據(jù)擬合,符合度為92.15%。五、構(gòu)建了城市內(nèi)澇影響模型和定量化影響程度城市內(nèi)澇發(fā)生后,其影響程度的定量化評(píng)估與評(píng)價(jià)一直是難點(diǎn)。本文基于多源數(shù)據(jù),結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度、GM(0,N)、最小二乘法、模糊數(shù)學(xué)、灰色聚類等理論方法,從城市內(nèi)澇影響因子灰色關(guān)聯(lián)度、間接影響與直接影響的關(guān)系、城市內(nèi)澇等級(jí)劃分三個(gè)方面開(kāi)展研究,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)化、定量化,為城市內(nèi)澇影響研究搭建了較為完善的框架。定量計(jì)算了降雨量與影響因子關(guān)聯(lián)度,構(gòu)建了城市內(nèi)澇災(zāi)害影響橫向關(guān)系模型,精度達(dá)到一級(jí);構(gòu)建了城市內(nèi)澇間接影響模型,精度達(dá)到一級(jí),對(duì)間接影響進(jìn)行了定量評(píng)估,是直接損失的一倍,間接系數(shù)為1;對(duì)比中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)和端點(diǎn)白化權(quán)函數(shù)灰色定權(quán)聚類的效果發(fā)現(xiàn)中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)更優(yōu),定量劃分了不同降雨強(qiáng)度下城市內(nèi)澇影響程度。該方法模型應(yīng)用于西安市,降雨影響最大的是人口因子;短歷時(shí)降雨量在80mm-100mm時(shí),西安市綜合影響為輕度;短歷時(shí)降雨量在120mm以上時(shí),西安市綜合影響屬于重大或特大。
【學(xué)位單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：TU998.4
【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

全市轄新城、碑林、蓮湖、雁塔、未央、灞橋、閻良、臨潼、長(zhǎng)安、高陵、鄠邑11個(gè)市轄區(qū)及藍(lán)田、戶縣2個(gè)縣,共有街道、鄉(xiāng)、鎮(zhèn)176個(gè)。2014年1月,國(guó)務(wù)院批復(fù)設(shè)立西咸新區(qū)。2019年年末全市常住人口1020.35萬(wàn)人,比上年末凈增加19.98萬(wàn)人[109]。西安市行政區(qū)劃和市區(qū)示意圖如圖2-1所示。2.1.3 社會(huì)歷史人文

西安市中心城區(qū)示意圖
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本文編號(hào)：2868405