杭州暴雨水淹灾害的3个影响因子

暴雨水淹灾害影响因子

 

笔者在杭州市城市管理局进行调研时得知，杭州主城区已有相当完备的排水管网系统与应急处理系统，并且已经形成一定体系，但仍时常出现暴雨水淹灾害。对此，杭州市城市管理局期望研究者从生态提升的角度提出城市暴雨水淹灾害治理的方案，辅助城市管网在遭遇雨洪时快速排水。因此，笔者基于杭州主城区面临的问题与城市自身特点，选取地形、土地覆盖类型和水网结构3类因素进行研究，最终确定6个与雨洪排水相关的城市空间暴雨水淹灾害影响因子：高程、坡度、植被覆盖度、非渗透表面丰度、天然水体保持率和距河流距离。

 

 

高程和坡度是地形中影响雨洪排水的2个重要因子。一般来说，暴雨水淹更容易发生在海拔相对较低的区域，因为这些区域更容易汇聚地表径流[5]；坡度是影响暴雨涝渍发生的重要地形特征，斜坡较陡的地区被淹没的可能性较低[10-11,17]。因此，本研究选取高程、坡度作为水淹灾害在地形方面的影响因子。本研究通过地理空间数据云平台获取数字高程模型（digitalelevationmodel,DEM）数据，并在ArcGIS10.2中基于DEM数据计算地形坡度。

 

 

本研究根据土地覆盖类型在雨洪排水中的作用，选取植被覆盖度和非渗透表面丰度作为雨洪排水的影响因子。高密度的植被覆盖能够改善陆地生态系统以及水文循环，进而在暴雨内涝形成过程中起到调节作用，减少暴雨带来的内涝灾害损失[18]。相关研究表明，地表渗透性的降低对自然水文循环会产生破坏性影响，从而增加了与暴雨有关的水淹风险[19-20]。归一化植被指数（normalizeddifferencevegetationindex,NDVI）和归一化建筑指数（normalizeddifferencebuilt-upindex,NDBI）是土地覆盖类型研究中常用的2个指数。



NDVI可表征植被密度和长势情况，被认为是监测区域植被和生态环境变化的有效指标；NDBI能够提取城市建筑用地信息，可以对城市不透水面信息进行有效描述[21]，高值区域主要为建筑密度较大与非渗透表面占比较高的市中心区域，低值区域一般为耕地和水域[22-23]。本研究选取杭州主城区2019—2021年Landsat8卫星影像数据，计算杭州市主城区城市空间的NDVI和NDBI，并根据2项归一化指数分别计算出用于研究分析的植被覆盖度和非渗透表面丰度[24-25]。

 

 

水网结构关系到一个地区蓄积雨水的能力和一个地区的生态承载力。城市水网的水体稳定性和承载力，以及水淹点所在区域距河流的距离通常对城市暴雨水淹灾害有着重要影响[17]，因此笔者选取天然水体保持率和距河流距离2项因子进行水网分析。天然水体保持率是地块范围内天然承载水域环境区域的面积占地块总面积的比例，可根据水域面积与其所处地块面积之比进行求值；距河流距离使用ArcGIS10.2中的近邻分析工具计算，该工具能够在指定搜索范围内，找到与输入要素距离最近的要素，并计算其距离[26]。