面向城市水文模拟的地表空间自动离散方法研究

Spatial discretization for hydrological simulation means to divide the surface to individual computation units, calculate runoff generation for each unit and simulate flow among units, which is the foundation of the urban hydrological model. Different to the spatial discretization of river hydrological model, which is mainly based on the natural surface topography, urban hydrological must consider the impact of both natural surface topography and artificial facilities. The manual spatial discretization can only describe the urban surface water movement with a limited accuracy, and more importantly, due to its low efficiency, some core issues in traditional river hydrological model (e.g. the restrictive relation among study area, data and model) are hard to study in urban areas. For this reason, this project aims to design an automatic urban surface spatial discretization method for urban hydrological simulation with different model structures. The main studies include the method to generate urban catchment network with consideration of natural and artificial water channel, urban hydrological simulation with different complexities based on the automatic urban surface spatial discretization method, and the combined way between the discretization unit and the urban hydrological simulation system. Based on this, we will analyze the best data scales for urban hydrological simulation. This project can considerably improve the quality and efficient of urban surface modeling, promote the application of data from different sources with different scales on the urban hydrological model, and contribute to the development of the urban hydrological model.

面向水文模拟的空间离散指将地表划分成独立的计算单元，在单元内部计算产流，单元之间计算汇流，它是水文模型的构建基础。不同于流域水文模型主要基于自然地形的离散化（如使用自然子流域），城市水文模型离散需要考虑地形与人工设施的双重影响。目前基于手动的空间离散方式不仅只能有限的描述城市地表水流过程，而且其过低的离散效率直接导致传统流域水文模型重点研究的一些核心问题（如区域、数据与模型间的相互制约关系）很难在城市区域开展。本项目拟构建面向不同结构城市水文模型的地表空间自动离散方法，重点研究综合自然及人工水流通道的城市汇水网络的生成方法、基于空间自动离散方法的多重精细化程度的城市水文模拟、空间离散单元与城市水文模拟系统的耦合方法等。在此基础上，研究面向城市水文模拟的最优数据尺度选择策略。课题研究可有效提高城市地表空间建模的效率与质量，促进多源多尺度数据在城市水文模型中的应用，从而推动城市水文模型的发展。

为体现区域内降雨径流过程在时空上的不均匀性和可变性，城市水文模型的构建需要首先进行空间的离散化，即将整个研究区域离散成较小的空间单元。不同于流域水文模型主要基于自然地形的离散化，城市水文模型离散需要考虑地形与人工设施的双重影响。. 本项目在充分吸收借鉴前人研究成果的基础上，针对不同结构城市水文模型，研究多尺度城市地表空间自动离散方法，取得如下主要进展。1）基于GIS数据模型与空间分析，提取SWMM暴雨洪涝建模所需要的子流域空间与属性信息，提出面向SWMM建模与顾及多要素的城市子流域自动划分算法，并开发了相应原型系统；2）利用二维水动力模型与SWMM模型耦合进行城市洪涝模拟，创建了TELEMAC2D-SWMM与LISFLOOD-SWMM两种耦合模型；根据数据特点在模型中利用规则与不规则格网的空间离散，综合城市建筑物与路网等地物特征，模拟城市在不同降雨条件下的洪涝情况；与LISFLOOD模型的开发团队英国布里斯托尔大学开展深入合作，在英国布里斯托尔市与中国丽水市对耦合模型进行了验证，并分析内涝背景下城市交通拥挤度的时空分布；结合雷达观测降雨与城市水文模型，分析降雨观测误差的时空分布特征，研究城市洪涝过程在不同降雨条件下的差异性；3）借鉴管线“Stroke”模型实现雨水管网的概化和分级，分别从出水口流量、涝点分布、淹没水深和范围方面分析了城市地表空间离散程度与雨水管网复杂度对暴雨洪涝模拟精度的影响；基于耦合模型与改进差分进化算法，设计了雨水管网的优化方法。. 在课题研究过程中，已发表SCI检索科研论文5篇，1项国家授权发明专利处于实质审查中。项目负责人和主要参与人赴英国布里斯托大学开展了多次学术交流活动。参加国内外会议10余次，发表会议摘要论文4篇，项目负责人在2018年美国地球物理协会（AGU）年会发起和主持了“城市自然灾害的风险管理”分会场。培养毕业硕士研究生3人。