一种城市内涝的建模预测方法与流程

文档序号:12469467阅读:392来源:国知局

本发明涉及城市内涝建模领域,具体为一种城市内涝的建模预测方法。



背景技术:

近年来,我国许多城市频繁遭遇暴雨袭击,引发严重的城市内涝,出现“逢雨必涝,遇涝则瘫”的现象,城市内涝的频发,不但会导致交通瘫痪,还可引发城市水电、通讯、地下线缆故障,造成市场、仓库、厂房及人民财产被淹,甚至人身伤亡,引发社会秩序混乱惊慌;其中影响城市内涝的因素有:植被覆盖率、地势高低及降雨量的多少,通常情况下,植被覆盖率越低,地势越低,降雨量越多,则发生城市内涝的可能性越大。

但城市内涝始终没有一个好的方法来预防,只能在发生城市内涝后,一味通过加大排水站、排水车的使用来加快城市排水速度,没有充足的时间对城市内涝采取合理的解决方法,这极大的消耗了人力和物力。



技术实现要素:

1.要解决的技术问题

针对现有技术中存在的在城市内涝发生前不能及时预防的问题,本发明的目的在于提供一种城市内涝的建模预测方法,实现提前预测城市内涝的发生。

2.技术方案

为解决上述问题,本发明采用如下的技术方案。

一种城市内涝的建模预测方法,包括以下步骤:

(1)构建模型,通过城市水循环系统,利用白盒测试法,建立城市内涝模型,模型如下:

M=H-Q;

其中:M为城市积水量,是指城市降水量与城市去水量之差;

H为单位时间内某地区的城市降水量;

Q为城市去水量,是指植被土壤吸收水和排水管网系统以及地表流量的水量;

(2)确定内涝发生时间段,查询城市每年降水量的高峰期,在城市降水量的高峰期内城市发生内涝的概率最大;

(3)确定城市内涝等级,将城市内涝设置为微风险、低风险、中风险和高风险四个等级,每个等级确定城市积水深度的范围;

(4)城市降水量的计算,通过统计城市每年降水量高峰期时的每日平均降水量得出城市降水量频次、频率以及等级划分表;

(5)城市降水量的图形表示,将城市降水量具体数值作为图片处理中的数值,处理后的图片叠加得到城市降水效果图;

(6)城市去水量的计算,获取城市地势图和城市植被覆盖图,并对图片进行灰度处理,灰度处理后的城市地势图及城市植被覆盖图进行叠加拟合之后得到城市去水效果图,将城市降水效果图与城市去水效果图叠加得到城市积水效果图;

(7)确定城市内涝等级,确定一个城市内涝发生的灰度值,一一对比城市积水效果图中不同地方的灰度值即可得到城市不同地方的内涝发生预测值,通过内涝发生预测值对应城市内涝等级得到城市内涝等级;通过建模的方法得出城市内涝发生的可能性,根据城市内涝是由于自然情况的去水量小于降水量,采用数形结合的方式,分别计算城市去水量和城市降水量,利用软件将城市去水量和城市降水量转化为城市去水效果图及城市降水效果图,再次叠加得到城市积水效果图,这种处理方式减去了大量繁琐的数据处理,同时考虑到实际情况中城市地貌及时得到最新城市去水情况,可参考价值大,通过分析城市积水效果图实现提前预测城市内涝的发生。

优选地,所述的步骤(6)中城市去水量包括城市植被覆盖率、排水管网和地表流量,所述的城市植被覆盖率、排水管网和地表流量分别对应城市植被覆盖图、无、城市地势图,将城市植被覆盖图和城市地势图分别进行灰度处理,得到的不同灰度图进行叠加,得到城市去水效果图;结合现代绘图软件的使用,将城市植被覆盖图和城市地势图进行灰度处理得到的不同灰度图,进行叠加得到去水量总和效果图,通过图片就可简单了解城市不同地方去水情况,其中图片中灰度叠加越大即越黑的地方表示植被少地势低,则积水概率越大,灰度叠加越小即越白的地方表示植被多地势高,则积水的概率越小。

优选地,所述的步骤(2)通过查询某一地区最近四十年的各月降水量,求取月平均降水量,选取月平均降水量最大的三个月为降水量高峰期,通过这种方式可以科学统计近年来城市降水情况,使数据更接近未来实际数值。

优选地,所述的步骤(4)通过查询某一地区最近四十年每年降水量高峰期时的每日降水量,求取降水量高峰期的日平均降水量,绘制城市降水量频次、频率以及等级划分表,将不同的日平均降水量划分为小雨、中雨、大雨及暴雨四个降水等级,统计不同的降水等级对应的降水量、降水频次及降水频率,由频率估计概率提前预测城市降水量,通过繁琐严谨数据统计使数据更加精确。

优选地,所述的小雨、中雨、大雨及暴雨四个降水等级对应四张不同图片,用不同降水量对应不同灰度值,不同降水量的频率对应透明度的值,所述的四张不同图片叠加得到城市降水效果图,减少了大量的数据处理,清楚直观的表明在预测时城市各地是一同受相同降水量情形,了解到城市降水后各地积水情况。

3.有益效果

相比于现有技术,本发明的优点在于:

(1)一种城市内涝的建模预测方法通过建模的方法得出城市内涝发生的可能性,根据城市内涝是由于自然情况的去水量小于降水量,采用数形结合的方式,分别计算城市去水量和城市降水量,利用软件将城市去水量和城市降水量转化为城市去水效果图及城市降水效果图,再次叠加得到城市积水效果图,这种处理方式减去了大量繁琐的数据处理,同时考虑到实际情况中城市地貌及时得到最新城市去水情况,可参考价值大,通过分析城市积水效果图实现提前预测城市内涝的发生。

(2)本发明中结合现代绘图软件的使用,将城市植被覆盖图和城市地势图进行灰度处理得到的不同灰度图,进行叠加得到去水量总和效果图,通过图片就可简单了解城市不同地方去水情况,其中图片中灰度叠加越大即越黑的地方表示植被少地势低,则积水概率越大,灰度叠加越小即越白的地方表示植被多地势高,则积水的概率越小。

(3)本发明中确定城市降水量高峰期是通过收集最近四十年的各月降水量数据,选取降水量最多的三个月,通过这种方式可以科学统计近年来城市降水情况,使数据更接近未来实际数值。

(4)本发明中根据最近四十年的降水高峰期时的平均日降水量,绘制表格,由频率估计概率提前预测城市降水量,通过繁琐严谨数据统计使数据更加精确。

(5)本发明中将城市降水量通过图片处理为城市降水效果图,减少了大量的数据处理,清楚直观的表明在预测时城市各地是一同受相同降水量情形,了解到城市降水后各地积水情况。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

实施例:

请参阅图1,一种城市内涝的建模预测方法,包括以下步骤:

一种城市内涝的建模预测方法,包括以下步骤:

(1)构建模型,通过城市水循环系统,利用白盒测试法,建立城市内涝模型,模型如下:

M=H-Q;

其中:M为城市积水量,是指城市降水量与城市去水量之差;

H为单位时间内某地区的城市降水量;

Q为城市去水量,是指植被土壤吸收水和排水管网系统以及地表流量的水量;

(2)确定内涝发生时间段,查询城市每年降水量的高峰期,在城市降水量的高峰期内城市发生内涝的概率最大,通过查询合肥最近四十年的各月降水量,求取月平均降水量,选取月平均降水量最大的三个月为降水量高峰期,通过这种方式可以科学统计近年来城市降水情况,使数据更接近未来实际数值;

(3)确定城市内涝等级,将城市内涝设置为微风险、低风险、中风险和高风险四个等级,每个等级确定城市积水深度的范围;

(4)城市降水量的计算,通过统计城市每年降水量高峰期时的每日平均降水量得出城市降水量频次、频率以及等级划分表,通过查询合肥最近四十年每年降水量高峰期时的每日降水量,求取降水量高峰期的日平均降水量,绘制城市降水量频次、频率以及等级划分表,将不同的日平均降水量划分为小雨、中雨、大雨及暴雨四个降水等级,统计不同的降水等级对应的降水量、降水频次及降水频率,由频率估计概率提前预测城市降水量,通过繁琐严谨数据统计使数据更加精确;

(5)城市降水量的图形表示,将城市降水量具体数值作为图片处理中的数值,处理后的图片叠加得到城市降水效果图;小雨、中雨、大雨及暴雨四个降水等级对应四张不同图片,用不同降水量对应不同灰度值,不同降水量的频率对应透明度的值,在Photoshop软件中选取灰阶为62、92、102、222的四张图片代表降雨的概率,四张不同图片叠加得到城市降水效果图,减少了大量的数据处理,清楚直观的表明在预测时城市各地是一同受相同降水量情形,了解到城市降水后各地积水情况;

(6)城市去水量的计算,获取城市地势图和城市植被覆盖图,并对图片进行灰度处理,灰度处理后的城市地势图及城市植被覆盖图进行叠加拟合之后得到城市去水效果图,处理后的图片叠加得到城市降水效果图,将城市降水效果图与城市去水效果图叠加得到城市积水效果图;城市去水量包括城市植被覆盖率、排水管网和地表流量,城市植被覆盖率、排水管网和地表流量分别对应城市植被覆盖图、无、城市地势图,将城市植被覆盖图和城市地势图分别进行灰度处理,得到的不同灰度图进行叠加,得到城市去水效果图;从Google Earth和乐图软件上截取了合肥市植被覆盖图和合肥市地势图,将这两幅图片导入Photoshop软件进行灰度处理,一幅完整的图像是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的,红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的,用不同的灰度色阶来表示“红、绿、蓝”在图像中的比重,通道中的纯白代表了该色光在此处为最高亮度,亮度级别是255,得到合肥植被覆盖和地势的灰度处理图,处理后将这两幅图片进行叠加;在叠加拟合的过程中,先将灰度处理过后的地势图作为背景图层,透明度调在100%,然后把灰度处理的植被覆盖图像置于顶层,调节透明度至可以同时看见两个图层内容,手动调整,重合坐标调齐对准,合并前将透明度调至50%,并将两张图的填充控制相同;通过图片就可简单了解城市不同地方去水情况,其中图片中灰度叠加越大即越黑的地方表示植被少地势低,则积水概率越大,灰度叠加越小即越白的地方表示植被多地势高,则积水的概率越小;

(7)确定城市内涝等级,确定一个城市内涝发生的灰度值,一一对比城市积水效果图中不同地方的灰度值即可得到城市不同地方的内涝发生预测值,通过内涝发生预测值对应城市内涝等级得到城市内涝等级;通过建模的方法得出城市内涝发生的可能性,根据城市内涝是由于自然情况的去水量小于降水量,采用数形结合的方式,分别计算城市去水量和城市降水量,利用软件将城市去水量和城市降水量转化为城市去水效果图及城市降水效果图,再次叠加得到城市积水效果图,这种处理方式减去了大量繁琐的数据处理,同时考虑到实际情况中城市地貌及时得到最新城市去水情况,可参考价值大,通过分析城市积水效果图实现提前预测城市内涝的发生。

其中,在实际应用中,注意:

(1)在计算城市积水量时,不考虑生活污水、蒸发量等其他水量;

(2)上游来水会对一个城市的管网排水系统和地表流量造成重大影响,从而导致城市积水量有所偏差,由于合肥市不属于长江附近城市,故不考虑上游来水;

(3)本发明不考虑牺牲局部区域,保全经济发达地区的行政措施;

(4)本发明的日降雨量以24小时连续降雨量为准。

以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围内。

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