基于CADDIES-2D模型的北京城区暴雨洪涝模拟及验证分析

被引:5
|
作者
刘伊萌 [1 ,2 ,3 ]
杨赛霓 [1 ,2 ,4 ]
王运涛 [5 ]
刘晓燕 [1 ,2 ,3 ]
张馨文 [1 ,2 ,3 ]
朱羽遥 [1 ,2 ,3 ]
机构
[1] 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室
[2] 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室
[3] 北京师范大学地理科学学部
[4] 北京师范大学国家安全与应急管理学院
[5] 北京师范大学水科学研究院
基金
国家重点研发计划;
关键词
城市雨洪模拟; CADDIES-2D; 北京城区; 元胞自动机;
D O I
暂无
中图分类号
TU998.4 [城市防风防洪]; TU992 [排水工程(沟渠工程、下水道工程)];
学科分类号
0815 ;
摘要
针对极端降水引发的洪涝灾害严重阻碍城市发展的问题,利用CADDIES-2D洪水模型,基于不同年份或不同空间分辨率的输入数据,模拟了北京五环内城区在2012年"7·21"特大暴雨降雨后的内涝情况,并将其结果与FloudArea模型和BUW模型结果进行比较。结果表明,分别基于2010、2017年的10m分辨率土地利用数据进行模拟,平均误差均为0.10m,模拟精度高且鲁棒性强;基于10、20、30m分辨率输入数据的模型模拟平均误差分别为0.10、0.16、0.18m,随着数据粒度变粗尽管模型存在一定精度损失,但结果仍较为可靠,且运行时间大幅降低;CADDIES-2D模型模拟精度优于FloodArea模型、稍逊于BUW模型,但相比于BUW模型,CADDIES-2D模型对地下管网资料要求低且在不同地区的迁移性较强,在缺乏精细建模资料时依然可提供较为准确的二维洪水模拟结果。可见CADDIES-2D模型鲁棒性强、运行效率高且对建模资料要求低,研究成果可为城市雨洪模拟与预警提供参考。
引用
收藏
页码:107 / 110+92 +92
页数:5
相关论文
共 13 条
  • [1] 中国气象灾害年鉴.[Z]..气象出版社.2013,
  • [2] 利用洪涝模型进行城市内涝风险快速识别与预警
    徐美
    刘舒
    孙杨
    姚永慧
    [J]. 武汉大学学报(信息科学版) , 2020, (08) : 1185 - 1194
  • [3] 济南市城区增长背景下洪涝模拟研究
    冯仕远
    李庆国
    徐震
    李婉婉
    赵强
    [J]. 中国农村水利水电, 2019, (07) : 93 - 98
  • [4] 基于FloodArea模型的城市内涝灾害风险评估与预警
    谢五三
    吴蓉
    丁小俊
    [J]. 长江流域资源与环境, 2018, (12) : 2848 - 2855
  • [5] 北京市城市化对暴雨洪水过程的影响及其数值模拟
    徐宗学
    [J]. 中国防汛抗旱, 2018, 28 (02) : 4 - 4
  • [6] 北京城市内涝积水的数值模拟
    尹志聪
    郭文利
    李乃杰
    解以扬
    [J]. 气象, 2015, 41 (09) : 1111 - 1118
  • [7] 北京地区降水量时空分布规律分析
    徐宗学
    张玲
    阮本清
    [J]. 干旱区地理, 2006, (02) : 186 - 192
  • [8] An integrated framework for high-resolution urban flood modelling considering multiple information sources and urban features.[J].Yuntao Wang;Albert S. Chen;Guangtao Fu;Slobodan Djordjević;Chi Zhang;Dragan A. Savić.Environmental Modelling and Software.2018,
  • [9] Simulation of the January 2014 flood on the Secchia River using a fast and high-resolution 2D parallel shallow-water numerical scheme
    Vacondio, Renato
    Aureli, Francesca
    Ferrari, Alessia
    Mignosa, Paolo
    Dal Palu, Alessandro
    [J]. NATURAL HAZARDS, 2016, 80 (01) : 103 - 125
  • [10] Why are decisions in flood disaster management so poorly supported by information from flood models?.[J].J.G. Leskens;M. Brugnach;A.Y. Hoekstra;W. Schuurmans.Environmental Modelling and Software.2014,