Evaluation of Simulation Effect of Urban Rainstorm Waterlogging Model in Guangzhou
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摘要: 基于水动力方法构建的广州城市暴雨内涝模型，结合精细化降水预报，对内涝点的积水深度及风险等级进行模拟，结果表明，模型对近两年内涝点内涝风险等级命中率达65%，对总降水量为50~100 mm的降水过程命中率最高为72.8%。模型对2020年“5.22”特大暴雨过程模拟的积水深度和实况相比偏弱，误差主要分布在30 cm以内，大约占64%，大部分模型模拟积水深度偏小，主要位于广州中北部地区；此外，模型对积水1m以下内涝点的积水有不错的模拟能力，而对2m左右的深积水模拟能力还有限。不同重现期雨情下，广州中心城区的降雨量和历时越大，积水面积越大。1 h重现期雨情下，积水深度一般在20 cm以下，部分在20~59 cm；3 h降雨情景下，积水明显加深，积水深度一般在20~59 cm，部分在0~20 cm和60~119 cm。总体而言，模型模拟结果与实测内涝积水情况基本一致，模型准确度可满足业务需求。Abstract: In the present study, a Guangzhou urban rainstorm waterlogging model which is developed using the hydrodynamic method, combined with refined precipitation forecast data, is used to simulate the ponding depth and risk level of waterlogging points in Guangzhou. The results demonstrate that the model has a hit rate of 65% for the waterlogging risk level of the waterlogging points in the past two years, while the highest hit rate is 72.8% for the precipitation processes with accumulated precipitation of 50~100 mm. The simulated ponding depth for the precipitation event on May 22 is relatively shallower compared with the real situation, and the error is mainly found in the simulation for the ponding depth within 30 cm, accounting for about 64%. Most of the simulated ponding depth is shallower and these ponding points are mainly located in the north-central part of Guangzhou. The model has good simulation ability for ponding with depth below 1 m, while the simulation ability for deep ponding around 2 m is still limited. Moreover, the waterlogging conditions are different in the central urban area under different return periods. Under the 1-hour rain condition, the ponding depth is generally less than 20 cm, and some range within 20~59 cm; under the 3-hour rain condition, the ponding depth is generally between 20~59 cm, with some ranging between 0~20 cm and 60~119 cm. Overall, the simulation results roughly match the actual waterlogging situation, and the model accuracy can meet general operational needs.
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Key words:
- Guangzhou /
- rainstorm waterlogging model /
- waterlogging point /
- ponding depth /
- risk level
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表 2 广州暴雨内涝模型积水深度误差统计
降水过程 降水总量/cm 内涝点/个 误差 ≤10 cm 10~20 cm 20~30 cm ≥30 cm 2020年5月21—22日 377 408 25% 15% 24% 36% 
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表 3 “5.22”积水模拟和实况对比(m)
内涝点 天河立交 车陂隧道北 仙村沙窖石场路 官湖地铁站 开源大道隧道桥底 万洲大桥 新塘沙埔市场 观测 0.3 0.9 2.0 1.5 3.0 0.3 4.0 模拟 0.7 0.6 0.5 0.3 1.2 0.2 0.2 内涝点 天河客运站 广园路桥底 永宁街第一小学 科学大道 派潭小径村 东联学校 新街村祠堂 观测 0.5 0.4 1.6 1.4 1.0 0.6 1.5 模拟 0.3 0.3 1.5 0.1 0.0 0.5 1.1 内涝点 白石瑶田市场 黄埔大道人行隧道 开创大道与广园路交界桥底 科学大道与光宝路 观测 0.8 0.4 2.0 0.5 模拟 0.3 0.0 0.7 0.1
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表 4 1 h重现期雨量下的积水模拟结果
重现期/a 雨量/mm 不同深度等级面积/km2 0.05~0.19 m 0.20~0.59 m 0.60~1.19 m > 1.20 m 总面积 10 75 9.67 5.06 1.43 0.07 16.23 20 83 9.55 6.78 2.13 0.18 18.64 30 87 9.29 7.52 2.47 0.23 19.51 50 92 10.02 8.77 2.88 0.21 21.88 100 99 9.25 9.63 3.30 0.46 22.64
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表 5 3 h重现期雨量下的积水模拟结果
重现期/a 雨量/mm 不同深度等级面积/km2 0.05~0.19 m 0.20~0.59 m 0.60~1.19 m > 1.20 m 总面积 10 124 7.47 13.27 6.33 0.61 27.68 20 143 5.94 13.48 7.48 0.60 27.50 30 154 5.68 14.83 9.00 0.69 30.20 50 167 4.25 13.89 11.11 0.82 30.07 100 184 5.97 15.51 10.02 0.96 32.46
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