城市暴雨內(nèi)澇的影響因素與減緩研究——以上海市為例.pdf

1、隨著氣候變化和城市化進(jìn)程，城市暴雨內(nèi)澇對(duì)城市交通、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、居民福祉與安全以及城市污染等帶來(lái)越來(lái)越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在中國(guó)特別是部分暴雨內(nèi)澇嚴(yán)重的城市，“城市看海”現(xiàn)象頻發(fā)。地處長(zhǎng)江河口三角洲的上海是其中的典型代表，其暴雨內(nèi)澇災(zāi)害事件時(shí)有發(fā)生。由于城市本身是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)且城市暴雨內(nèi)澇的影響因素相對(duì)復(fù)雜，目前對(duì)城市暴雨內(nèi)澇的致災(zāi)機(jī)理尚不明晰。雖然已開(kāi)展“海綿城市”建設(shè)，但是減緩措施對(duì)城市暴雨內(nèi)澇的實(shí)際減緩效應(yīng)仍有待考究。為此，本文通過(guò)獲取文獻(xiàn)資

2、料，在城市暴雨內(nèi)澇歷史災(zāi)情、城市地形、土地利用/覆蓋、土壤等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對(duì)影響城市暴雨內(nèi)澇的環(huán)境因素進(jìn)行分析，以下凹綠地為例對(duì)低影響開(kāi)發(fā)措施(LID)減緩城市暴雨內(nèi)澇的效果進(jìn)行研究，并以上海市區(qū)為例開(kāi)展實(shí)證研究。研究?jī)?nèi)容和主要成果包括:
　　(1)研究了城市暴雨內(nèi)澇與環(huán)境因素的空間分布。系統(tǒng)整理了1997-2013年上海市區(qū)道路積水記錄，建立了城市暴雨內(nèi)澇及相關(guān)環(huán)境因素的空間數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，道路積水記錄中，道路積水頻次分布在0-19

3、次之間，且具有顯著的空間聚類特征。借鑒前人相關(guān)研究，利用城市排水系統(tǒng)、高程以及土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)，提取了與暴雨內(nèi)澇成災(zāi)機(jī)理相關(guān)的影響因素。在此基礎(chǔ)上，使用基于最小二乘法(OLS)的探索性回歸，通過(guò)對(duì)不同回歸模型的顯著性、R2、膨脹因子(VIF)以及校正赤池信息準(zhǔn)則(AICc)的判斷，選取對(duì)道路積水頻次有顯著影響的六個(gè)解釋變量，包括:校正高程、河道密度、管道密度、棚戶區(qū)比率、綠化率以及道路/廣場(chǎng)比率。其中，棚戶區(qū)比率及道路/廣場(chǎng)比率的回歸

4、系數(shù)為正，表示變量的增加會(huì)導(dǎo)致積水頻次的增加;校正高程、河道密度、管道密度及綠化率的回歸系數(shù)為負(fù)，表示變量的增加會(huì)導(dǎo)致積水頻次的減少。
　　(2)定量分析了上海市區(qū)道路積水頻次與解釋變量的關(guān)系。使用地理加權(quán)回歸(GWR)模型探討城市積水頻次與空間解釋變量之間的關(guān)系，并使用OLS與GWR的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。與OLS結(jié)果相比，GWR模型具有更高的R2、更低的AICc及均方誤差(MSE)，且模型殘差不具有空間自相關(guān)性，因此其模型對(duì)道路積

5、水頻次與解釋變量的解釋性能優(yōu)于OLS的結(jié)果。基于GWR模型的分析結(jié)果表明，積水頻次與校正高程、管道密度和河道密度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與道路/廣場(chǎng)比率和棚戶區(qū)比率呈正相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)系數(shù)具有明顯空間差異性。綠化率是對(duì)積水頻次影響顯著的解釋變量之一，其系數(shù)分布在-1.11至0.81之間，說(shuō)明綠化率可以加劇或降低積水頻次。綠化率的不同影響說(shuō)明綠地現(xiàn)有設(shè)計(jì)方式存在不足，這對(duì)于以“海綿城市”為基礎(chǔ)的城市暴雨內(nèi)澇治理具有重要啟示意義。因此，GWR模型不僅

6、具有比OLS模型更好的全局效果，亦可以揭示相關(guān)解釋變量影響的空間差異性，用于分析影響城市暴雨內(nèi)澇的空間變量。
　　(3)探究了不同降雨重現(xiàn)期下城市暴雨內(nèi)澇的空間差異。利用降雨、土地利用/覆蓋、土壤等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，使用SCS(Soil Conservation Service)模型，對(duì)城市直接徑流的空間分布進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不透水面的增加是導(dǎo)致城市直接徑流增加的主要原因?；诔鞘兄苯訌搅?、城市地形及集水區(qū)排水?dāng)?shù)據(jù)，利用GIS空間分析對(duì)不同重

7、現(xiàn)期下的2015年城市積水總量、積水深度以及積水面積進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨著重現(xiàn)期的增加，城市積水總量及積水面積增長(zhǎng)顯著。50年一遇重現(xiàn)期下城市積水總量是5年一遇重現(xiàn)期的10.89倍;50年一遇重現(xiàn)期下積水面積是5年一遇重現(xiàn)期的2.20倍。城市積水深度在空間上表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間差異性，且在不同重現(xiàn)期下變化明顯。
　　(4)評(píng)估了下凹綠地減緩城市暴雨內(nèi)澇的能力并分析了受益于下凹綠地的城市人口及老齡人口的空間分布?；诒┯陜?nèi)澇模擬與生態(tài)系

8、統(tǒng)服務(wù)供給-受益分析框架，分析了原始情景、綠地下凹10cm情景和綠地下凹20cm情景下城市暴雨內(nèi)澇及其影響人口的差異，并分析了下凹綠地對(duì)暴雨內(nèi)澇的減緩效應(yīng)。下凹綠地減緩城市暴雨內(nèi)澇的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給體現(xiàn)在暴雨內(nèi)澇的積水總量、積水深度與面積的差異;下凹綠地減緩城市暴雨內(nèi)澇生態(tài)服務(wù)需求/受益體現(xiàn)在受益區(qū)域與人群的差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn)下凹綠地在不同重現(xiàn)期下對(duì)城市積水總量的減緩能力介于52.08％至96.44％之間，對(duì)積水面積的減緩能力介于26.0

9、9％至82.41％之間。不同重現(xiàn)期下，得益于下凹綠地的總?cè)丝诮橛?0.07-103.70萬(wàn)，分別占原始情景受影響人口的12.47％和50.66％;老齡人口介于3.71-12.19萬(wàn)，分別占原始情景受影響老齡人口的8.88％和45.05％。整體上，周邊區(qū)域受益于下凹綠地的人口數(shù)高于中心區(qū)域，得益于下凹綠地的總?cè)丝诩袄淆g人口數(shù)在10年一遇重現(xiàn)期下達(dá)到峰值。本文結(jié)果表明下凹綠地在減緩城市暴雨內(nèi)澇中的作用顯著，特別是在低重現(xiàn)期下。諸如下凹綠地等

10、減緩措施在上海的應(yīng)用有其合理性與必要性，需要結(jié)合相關(guān)措施的實(shí)際可行性與成本效益進(jìn)一步論證其在上海及在其他城市推廣的可行性。
　　本文對(duì)城市暴雨內(nèi)澇的環(huán)境因素進(jìn)行了探索，將GWR模型應(yīng)用于城市暴雨內(nèi)澇分析，較好地建立了城市道路積水頻次與解釋變量之間的空間統(tǒng)計(jì)模型，發(fā)現(xiàn)了不同解釋變量作用的空間差異性，并揭示了綠化率對(duì)城市暴雨內(nèi)澇頻次影響的復(fù)雜性。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探究了下凹綠地對(duì)城市暴雨內(nèi)澇的減緩效應(yīng)，并較好地分析了受益于下凹綠地的城市