滨海丘陵城市内涝灾害风险评估方法优化研究

文章编号： 1006-9798（2024）03-0104-07； DOI： 10.13306/j.1006-9798.2024.03.015

摘要： 为提升滨海丘陵城市内涝风险评估方法科学性和准确性，以青岛市东部城区海泊河、李村河、张村河及沿海流域为例，基于传统层次分析法，耦合ArcGIS空间分析技术与InfoWorks ICM内涝数学模型，优化传统城市内涝风险评估方法。结果显示，在传统积水深度因子评价基础上，增加积水时间、积水流速、地形特征、城市要素等特征因子评价，利用内涝数学模型定量分析积水因子影响，通过ArcGIS技术叠加分析各类因子得到高、中、低内涝风险等级区，可准确反映不同程度内涝灾害风险空间分布特征，为制定针对性防灾减灾救灾措施提供有力支撑。

关键词： 滨海丘陵城市； 城市内涝灾害； 风险评估方法优化； ArcGIS空间分析技术； 内涝数学模型

中图分类号： X43文献标识码： A

近年来，受全球气候变化及海平面上升影响，城市极端气候事件发生频率、影响强度、人员伤亡、财产损失明显上升。为积极应对极端气候导致的城市洪涝灾害，通常采取内涝灾害风险评估方式，绘制城市内涝风险地图，提前制定减灾防治措施。国内外城市内涝风险等级评估研究多采用指标分析法、情景分析法等[1-10]。美国HAZUS灾害评估系统采用灾害经济损失指数评估城市内涝灾害风险等级。英国通过灾害风险指数阈值分析评估城市内涝灾害危险等级。北京市利用水文水动力模型、大数据统计等技术，发布城市积水内涝风险地图，识别城市低洼处、下凹式立交桥、铁路桥涵等易积水内涝风险点位，提高防灾精准度。郑州市采用InfoWorks ICM等模型软件建立雨水数字模型，针对超标降雨下城区地面积水开展水力模拟，评估识别城市内涝高、中、低风险区。青岛市属于沿海丘陵城市，全年降雨主要集中于夏季，当雨季遭遇暴雨、台风，再叠加天文大潮时，河口及排海雨水管渠受海水顶托严重，低洼区域雨水无法排出甚至发生倒灌，城市地铁、隧道、桥涵、医院、学校、生命线工程等敏感区域存在着较大内涝风险。目前，国内沿海丘陵城市内涝风险评估相关研究尚不多见，且内涝风险评估方法相关国家标准尚未发布，内涝致灾因子选取分析时往往仅考虑积水深度、淹没范围等影响，针对地域特征内涝因素影响分析不够全面。因此，有必要针对沿海丘陵城市水文地理特征，优化此类区域内涝风险评估方法，提高评估准确性与科学性。本文利用ArcGIS空间分析技术、InfoWorks ICM内涝数学模型，与传统层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）相耦合，优化城市内涝灾害风险评估方法，提高内涝风险等级评估准确度，为滨海丘陵城市内涝防控能力提升提供研究参考。

1研究区域概况

1.1区域范围

研究区为青岛东部城区海泊河、李村河、张村河及沿海流域范围，是青岛市经济、金融、科技、创新、商贸、人文等城市核心区域，总面积约359.7 km2（图1，文中所用地图均基于青岛市自然资源和规划局标准地图服务网站下载的审图号为青岛S（2023）017号的标准地图制作，底图无修改）。

1.2降雨特征

青岛市月降雨量分布不均，主要集中于7、8月，占全年降雨量47.7%（图2）。青岛市年降雨量及年降雨天数也极不均匀（图3）。根据近60年水文统计，青岛市年平均降水约681 mm，年降雨量最大值出现在2007年，为1328 mm；年降雨量最小值出现在1981年，仅有285 mm，相差3.6倍。青岛市年最大降雨天数出现在1964年，为71天；年最小降雨天数出现在1981年，仅29天。

1.3致涝因素

根据多年降雨水文统计记录，青岛市因暴雨、台风导致的洪涝灾害屡有发生，分析地域特殊原因主要包括：（1）青岛为海滨丘陵地形，地势东高西低，南北两侧隆起，中间低凹。遭遇强降雨时，陡坡雨水会迅速汇集至下游，导致下游平坦区域瞬时大量积水，极易形成内涝。（2）青岛城区河流基本属于季风区雨源型河流，其特点是自成流域体系、源短流急、独立入海。随着城市开发建设，部分河道支流被改为暗渠或者取消，部分坑塘被填埋，导致城区原有水系通行能力和滞蓄能力大幅降低。（3）青岛城区雨水排放出路为就近排海或经河道排海，但潮汐运动增加了河道排水难度[11]，致使沿海及河道入海口两侧区域排水极易受海潮和风暴潮影响。青岛所辖海域的潮汐性质属正规半日潮，每个太阴日有两次高潮和两次低潮，潮差为（1.9～3.5）m，8月份潮位比1月份潮位一般高出0.5 m。而青岛汛期恰逢最高半日潮高值月份，届时排海口出流形式变为半淹没出流甚至淹没出流，实际排水能力远低于设计过流能力，造成排水不畅。

2内涝风险等级评价方法优化

2.1影响因子选取优化

本次评估基于常规积水深度因子分析，根据青岛市水文地理、经济社会等地域特征，增加积水时间、积水流速、地形特点、城市要素等风险影响因子，全面反映滨海丘陵区域夏季集中降雨、沿海起伏地势、陡坡雨水汇聚、潮汐运动影响等内涝特征。本次5类内涝致灾影响因子权重见表1。

2.2内涝数学模型建立

本次评估中积水深度、积水时间、积水流速等单子因子评价，主要利用InfoWorks ICM内涝数学模型确定，通过模拟设定情景下地表产流、汇流规律、排水管网运行特征、地表积水状况等，体现区域内涝发生时的情景。按照《城镇内涝防治系统数学模型构建和应用规程》[12]内涝分区模型要求，建立潮水、河道、暗渠、地面等二维耦合数学模型，涉及产流模型、地表汇流模型、水动力模型、地表漫溢模型等计算模块。

1）设计降雨根据《住房和城乡建设部关于2024年全国城市排水防涝安全责任人名单的通告》（建城函〔2024〕29号），青岛市内涝防治标准为50年，对应降雨量为264.5 mm。本次评估研究中降雨数据利用《青岛市降雨气候背景分析及设计降雨分析报告》中24小时雨型，按照国家50年一遇日降雨量分配（图4）。

2）排海出口水位标高考虑滨海城市排水受潮水位影响较大，且潮水位和降雨相互独立，因此组合考虑每一个独立发生导致的联合概率。参照香港渠务署《雨水排放手册（第五版）》[13]关于感潮河网洪水位与潮水位联合情况的推荐值，采用50年一遇重现期降雨和10年一遇潮水位联合确定内涝模型排海出口水位标高。

3）产汇流模型利用ArcGIS技术提取地面要素，确定屋面、道路、草地和水体4类用地属性。屋面、道路采用固定径流系数法，径流系数取0.85；草地采用霍顿Horton入渗模型，模拟透水表面产流过程。汇流模型采用SWMM汇流模型，屋顶、道路、绿地及水体曼宁值分别取0.015、0.013、0.2、0.001。

4）水动力模型一维管网水动力模型计算基本公式采用连续性方程（质量守恒方程）、动量守恒方程、能量守恒方程联立求解。模型中管渠采用一定长度两个网络节点的连接表示，其基本原理是圣维南方程组。

δAδt+δQδx=0

δQδt+δδxQ2A+gA（cosθδyδX-S0+QQK2）=0

其中，Q为流量（m2/s）；A为横截面积（m2）；g为重力加速度（m/s2）；θ为水平夹角；S0为坡度；K为输送量。

5）洪水淹没模型由于街道、建筑物、开阔地等排水系统产生径流不同，本次InfoWorks ICM排水系统将一维、二维模拟引擎结合，采用二维有限体积法求解浅水流方程组，利用Rienmann求解器、TVD激震抓取模型技术，模拟地面积水漫流情况。

3内涝风险等级评价与结果

3.1单因子评价分析

本次单因子评价分析采用3级评价标准。根据致灾因子不同影响程度，划定各因子评价分级，每个分级给予1～9分赋值。根据各评价因子特点，利用ArcGIS空间分析技术、InfoWorks ICM内涝数学模型进行单因子评价分析。

3.1.1积水深度因子评价

积水深度分级主要根据《室外排水设计标准》[14]和《城镇内涝防治技术规范》[15]，道路积水超过15 cm定义为内涝。由于市政道路路缘石高度通常约15～20 cm，积水低于15 cm不影响行人和机动车辆通行，基本不会对公众出行产生灾害，因此积水深度因子最低值可取15 cm；若积水深度超过30 cm，会淹没排气管造成车辆熄火（普通轿车排气口距地高度为20～30 cm，SUV汽车排气口距地高度为30～40 cm），造成局部交通节点（下凹桥、交叉路口等）拥堵，因此积水深度因子较低风险和中等风险界限可取30 cm；若积水深度超过50 cm，可能造成部分一层建筑进水、汽车进气口进水、地铁进水等，威胁人身安全，因此积水深度因子中等风险和高风险界限可取50 cm。本次积水深度单因子评价分析，按照15 cm、30 cm和50 cm这3个临界值划分为四级并分别赋值：一级为积水深度小于15 cm，因子赋值为3；二级为积水深度15～30 cm，因子赋值为5；三级为积水深度30～50 cm，因子赋值为7；四级为积水深度大于50 cm，因子赋值为9。

基于ArcGIS空间分析技术，利用InfoWorks ICM内涝数学模型，按照积水深度因子划分等级，模拟分析得50年一遇降雨情景下不同积水深度等级分布区域特征（图5）。结果显示，积水深度低于15 cm、15～30 cm、30～50 cm、超过50 cm时，区域面积分别为265.8 km2、28.4 km2、24.1 km2、41.4 km2，占比分别为73.9%、7.9%、6.7%、11.5%。其中，积水深度超过50 cm区域主要分布在南部浮山湾，海泊河下游、张村河中游、李村河中游及入海口，楼山河入海口及楼山河北部平坦区域。分析其原因，南部浮山湾区域内涝主要是由于潮水顶托及原有自然水系改造成暗渠，导致排水滞蓄能力降低；海泊河、李村河、楼山河下游区域积水主要是由于潮水进入河道，感潮河段水位上升，使得河道支流无法正常排放；楼山河北侧区域内涝主要是受较低地势及楼山河潮水顶托双层因素影响，导致积水严重。

3.1.2积水时间因子评价

根据《室外排水设计标准》[14]中心城区最大允许退水时间为（1～3）h。因此，本次积水时间单因子评价分析，按照30 min、60 min、120 min这3个临界值划分为四级并分别赋值：一级为积水时间小于30 min，因子赋值为3；二级为积水时间30～60 min，因子赋值为5；三级为积水时间60～120 min，因子赋值为7；四级为时间深度大于120 min，因子赋值为9。基于ArcGIS空间分析技术，利用InfoWorks ICM内涝数学模型，按照积水时间因子划分等级，模拟分析得到50年一遇降雨情景下不同积水时间分布区域特征（图6）。结果显示，积水时间在低于30 min、（30～60）min、（60～120）min、超过120 min时，区域面积分别达到213.7 km2、78.4 km2、55.0 km2、12.6 km2，占比分别为59.4%、21.8%、15.3%、3.5%。其中，积水深度较长区域主要分布在沿海、以及李村河、楼山河、海泊河等沿河地势平坦区域，主要是由于该区域为典型滨海丘陵地形，遭遇强降雨时陡坡雨水迅速汇集至下游平坦区域，河道再受潮水顶托影响，积水无法迅速排除。

3.1.3积水流速因子评价

积水流速是地势起伏较大区域的重要内涝风险因素。相关研究表明[2]，积水流速超过0.5 m/s，内涝风险值提高0.5；积水流速超过1.0 m/s，内涝风险值提高1.0。本次积水流速单因子评价分析，按照0.3 m/s、0.5 m/s、1.0 m/s 3个临界值划分为四级并分别赋值：一级为积水流速小于0.3 m/s，因子赋值为3；二级为积水流速0.3～0.5 m/s，因子赋值为5；三级为积水流速0.5～1.0 m/s，因子赋值为7；四级为积水流速大于1.0 m/s，因子赋值为9。基于ArcGIS空间分析技术，利用InfoWorks ICM内涝数学模型，按照积水流速因子划分等级，模拟分析得到50年一遇降雨情景下不同积水流速等级分布区域特征（图7）。结果显示，积水流速低于0.3 m/s、（0.3～0.5） m/s、（0.5～1.0 ）m/s、超过1.0 m/s时，区域面积分别达到234.5 km2、52.9 km2、35.6 km2、36.7 km2，占比分别为65.2%、1uNwyxad1O5E8GYMJjXBN6UM+AypdQf6SPQiC+R04r8c=4.7%、9.9%、10.2%。积水流速较大区域主要分布在浮山、太平山、北岭山、夹岭山等山体下部区域，由于该区域地形坡度均超过2%，导致雨水流速较大，积水风险较高，属于重点防范区域。

3.1.4地形要素因子评价

低洼区域相对周边地区地势较低，极易发生内涝积水事件。本次地形要素单子因子评价，分为两级并分别赋值：一级为非低洼区域，因子赋值为1；二级为低洼区域，因子赋值为9。利用ArcGIS空间分析技术建立DEM数字地形模型，通过1∶500地形图提取竖向标高，平滑处理DEM数据，基于地形曲率计算洼地位置和深度，分析低洼区域范围（图8）。结果显示，非低洼区域面积为351.4 km2，占比97.7%；低洼区域面积为8.3 km2，占比2.3%。除了天然低洼地，沿海区域部分低洼地为原有滩涂填海形成的建设用地，内陆区域部分低洼地主要由城市地块不同步建设（或改造）、区域竖向未统筹协调等人为原因造成，成为城市内涝潜在隐患。

3.1.5城市要素因子评价

敏感设施、用地类型等城市要素也是导致城市内涝灾害经济损失、人员伤害的重要因素。在城市特别是经济高度发达的中心城区，内涝灾害相较于外洪灾害，对城市经济社会影响更大。相关研究表明，相同降雨重现期条件下，由外洪导致的城市经济损失还不及内涝导致的16%[16]。本次城市要素单因子评价，根据城市设施、用地类型重要性及敏感性，划分为四个级别并分别赋值：一级为除二、三、四级以外的其它城市区域，因子赋值为3；二级为工业区域，因子赋值为5；三级为居住、商业区域、一般市政交通设施，因子赋值为7；四级为医院、学校、重要市政交通设施，因子赋值为9。利用ArcGIS技术，识别分析市政基础设施（供水、排水、电力、通信、燃气等）、重要交通设施（车站、地铁口等）、公共设施资源（医院、学校等）及城市用地规划性质（居住、商业、工业等）（图9）。根据敏感程度由低到高，一、二、三、四级城市要素面积分别为114.4 km2、14.7 km2、199.6 km2、31.3 km2，占比分别为31.8%、4.1%、55.4%、8.7%。其中，四类城市要素涉及医院、学校等敏感设施及重要市政交通设施等分布广泛并零散，相关部门应明确其所属内涝风险区等级程度，以提前制定针对性内涝防控措施。

3.2叠加评价结果分析

根据各影响因子权重，叠加加权分析各类单因子影响评价，综合评估研究区域内涝灾害风险范围与程度。根据不同内涝灾害程度，划分为高风险区、中风险区、低风险区，其中，高风险区面积27.7 km2，占比7.7%；中风险区面积46.5 km2，占比12.9%；低风险区面积285.5 km2，占比79.4%。根据内涝风险等级划分结果，内涝高风险区主要分布在海泊河、李村河、楼山后河、南九水河等河口区域，李村河两岸、楼山后河南北两侧等平坦区域，及下凹式立交道路等局部低洼区域；内涝中风险区主要分布在南部沿海区域、李村河、张村河、楼山后河上游临河区域及其它平坦区域；其他区域则为内涝低风险区（图10）。分析高内涝风险区原因，主要是由于临海临河区域受潮水顶托，强降雨时排水不畅，使得区域积水严重。根据叠加敏感设施分析结果，有大量学校、医院、市政生命线设施、重要交通设施等敏感性城市要素分布在内涝中、高风险区域，若突发内涝灾害会产生较大经济损失和社会影响。因此，城市中、高风险区域开发建设前，应重点加强区域或项目内涝风险评估，科学制定城市排水防涝应急预案，采取针对性防治措施降低未来内涝风险损失。同时，增强中、高风险区域重要市政、交通基础设施韧性防护，提高生命线工程和重要交通设施应急保障能力。

4结论

青岛市为滨海丘陵城市，相较于内陆城市具有天然排水优势。但当雨季遭遇暴雨、台风、天文大潮等极端气候事件时，沿海、沿河、河口、陡坡下游等区域，以及地铁、下凹式立交桥、铁路桥涵等低洼区域仍存在较大积水内涝风险。本文通过耦合ArcGIS空间分析技术、InfoWorks ICM内涝数学模型，增加滨海丘陵区域特征内涝因素影响分析，有效提高了滨海丘陵城市内涝灾害风险评估科学性和准确性，高精度、可视化、准确反映了城市重要内涝风险点、防涝薄弱环节、内涝高风险区域，可应用于城市规划、建设项目等内涝模拟分析，提前评估内涝风险与灾害空间分布特征，为道路竖向、开发地块的规划设计优化提供量化依据，为城市高内涝风险区、高敏感节点区域制定内涝防治对策及应急预案提供参考，有效降低城市内涝风险损失，保障人民生命财产安全。

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Research on Optimization of Waterlogging Risk Assessment Methods in Coastal Hilly Cities

LI Xiangfeng， LIANG Chun

（Qingdao Urban Planning & Design Research Institute， Qingdao 266071， China）

Abstract：

To improve the scientific rigor and accuracy of waterlogging risk assessment methods in coastal hilly cities， the eastern urban area of Qingdao， which includes the Haibo River， Licun River， Zhangcun River， and coastal basins， is used as a case study. The traditional urban waterlogging risk assessment methods are optimized by coupling the traditional Analytic Hierarchy Process （AHP） with ArcGIS spatial analysis technology and the InfoWorks ICM waterlogging mathematical model. The results show that the evaluation of characteristic factors such as waterlogging time， velocity， topographic characteristics， and urban elements is added on the basis of the traditional evaluation of waterlogging depth factors. The influence of waterlogging factors is quantitatively analyzed using waterlogging mathematical model. High， medium， and low waterlogging risk grades are obtained by superimposing and analyzing various factors through ArcGIS technology. This approach can accurately reflect the spatial distribution characteristics of waterlogging disaster risk to different degrees and provide strong support for the development of targeted disaster prevention， mitigation， and relief measures.

Keywords：

coastal hilly cities; urban waterlogging disaster; optimization of risk assessment methods; ArcGIS spatial analysis technology; waterlogging mathematical model

收稿日期： 2024-05-18； 修回日期： 2024-06-30

基金项目： 青岛市社会科学规划资助项目（QDSKL2201391）

第一作者： 李祥锋（1978-），男，硕士，高级工程师，注册城乡规划师、注册公用设备工程师（给排水），主要研究方向为市政与环境工程规划、城市内涝防治规划。

通信作者： 梁春（1983-），女，博士，正高级工程师，主要研究方向为市政与环境工程规划。Email： ouc_liangchun@163.com