变化环境对珠三角地区极端降雨及多尺度城市洪涝风险影响研究

As the influence of global climate change and urbanization hydrological effect, the frequency and magnitude of urban flood and waterlogging are increased. In this project, dynamically downscaled global climate models (GCM) outputs driven by the regional climate model RegCM4.6 are coupled with the land surface model CLM4.5 to predict the future changes of extreme rainfall in the Pearl River Delta (PRD) under the RCP4.5 and RCP8.5 emission scenarios. An uncertainty analysis framework based on the hierarchical relationship between emission scenarios and GCMs is used to quantify the uncertainty of the extreme rainfall projections in the PRD. The waterlogging disaster risk assessment model is developed based on the analytic hierarchy process, entropy weight and set pair analysis method and applied to quantify the impacts of climate change and land surface variation on the waterlogging disaster risk in the PRD under the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. In addition, the urban storm water model is applied to assess the impact of changing environment on the waterlogging risk of the East Ho Chung (EHC), a typical flood risk watershed in Guangzhou city. The results of this project would contribute to improve the understanding of the formation mechanism of urban waterlogging in a changing environment and also provide a scientific basis for urban flood control and drainage and sponge city construction.

由于全球气候变化及城市化水文效应等影响，城市暴雨洪涝出现机率及潜在风险不断加大。本项目以珠三角地区为研究对象，利用区域气候模式RegCM4.6进行动力降尺度，将RegCM4.6与陆面模式CLM4.5耦合，对比RCP4.5和RCP8.5两种情景下极端降雨相对于历史时期的降雨变化；基于排放情景和气候模式间的层级影响关系，构建基于层级制的极端降雨预估的不确定性分析模型，量化珠三角地区极端降雨预估结果的不确定性。利用层次分析法、熵权法和集对分析法构建基于气候变化-社会经济多情景的城市洪涝灾害风险评价模型，定量评估未来时期RCP4.5和RCP8.5情景下珠三角地区城市洪涝灾害风险概率；选择珠三角地区城市洪涝灾害高风险区广州市东濠涌流域作为典型区域，利用城市雨洪模型研究变化环境对东濠涌流域城市洪涝风险影响。本研究成果可为定量评估城市洪涝灾害风险提供技术支撑，为城市防洪排涝和海绵城市建设提供科学依据。

由于全球气候变化及城市化水文效应等影响，城市暴雨洪涝出现机率及潜在风险不断加大。利用区域气候模式RegCM4.6进行动力降尺度，预估未来时期RCP4.5和RCP8.5排放情景下的极端降水相对于历史时期的变化，分析未来时期RCP4.5和RCP8.5排放情景的极端降水的可能变化趋势，结果表明区域气候模式RegCM4.6单向嵌套全球气候模式对珠三角地区具有较好的模拟结果，基准年和未来时期极端暴雨强度和暴雨日数均呈增强趋势。基于排放情景和气候模式两者之间的层级影响关系，量化珠三角地区极端降水预估结果的不确定性，定量评估排放情景、气候模式等不确定性来源对极端降水预估不确定性的贡献率，结果表明极端降水指标预估存在较大的不确定性，气候模式是造成不确定性的最大来源，很多指标贡献率超过了99%，而排放情景的贡献率非常有限。构建了反映洪涝风险特征的指标体系，分析了可应用于风险等级区划的常用方法。将六种机器学习模型应用于洪涝风险评估，对各种模型进行了性能和精度评估，结果表明机器学习模型具有优越的效果，可以很好地应用于珠三角地区城市洪涝风险评估。基于气候变化情景、城市化情景和社会经济情景联合影响，构建RCPs-Urbanization-SSPs多情景的洪涝灾害风险评估模型，定量评估未来时期RCP4.5和RCP8.5排放情景下珠三角地区城市洪涝灾害风险，结果表明未来时期城市洪涝风险加大。构建基于InfoWorks ICM的东濠涌流域城市雨洪模型，结合指标体系法与评估框架识别出与洪涝灾害风险密切相关的指标，得到研究区域的危险性区划图、易损性区划图和洪涝灾害风险区划图。采用年最大值法和Delta相结合的方式推求了未来时期RCP4.5和RCP8.5情景下短历时暴雨强度公式，定量评估气候变化对排水系统的影响，结果表明城市洪涝高风险区增加、淹没深度增大、淹没面积扩大，尤其是RCP8.5情景更为严重。