[发明专利]一种基于K-Means参数聚类的城市内涝模拟方法

说明书

本发明提出了一种基于K‑Means参数聚类的城市内涝模拟方法，其步骤为：首先，根据研究区城市用地特性划分城市水文响应单元；其次，根据研究区的每个城市水文响应单元的数字高程数据，对研究区的实际雨水管网进行概化得到SWMM模型；然后，采用K均值聚类算法对不同城市的每个城市水文响应单元上的不确定性参数的取值进行聚类，得到每个城市水文响应单元的不确定性参数值，进而得到最终的SWMM模型；最后，将实际降雨场次输入最终的SWMM模型中进行模拟，以验证最终的SWMM模型的模拟结果。本发明通过K‑Means聚类分析城市雨洪模型不确定性参数，解决了城市雨洪模型参数率定繁琐重复的问题，有助于对未来城市雨洪模型研究拓展新思路。

技术领域

本发明涉及城市雨洪模拟技术领域，特别是指一种基于K-Means参数聚类的城市内涝模拟方法。

背景技术

近百年来，气候变化愈演愈烈，全球范围内的降水时空格局也发生了较大变化，由此导致的自然灾害发生频率与程度正逐渐加大。上世纪80年代以来，洪灾数量增加近230％，受洪灾影响的人口及损失也在上升。在水循环方面，全球变暖导致海洋、地表蒸发增加，进而导致水文循环过程加快。在降水形成方面，大气温度的上升导致其持水能力增强，大气更难达到饱和，形成降雨条件需要更多的水汽。在这种情况下，某区域一旦发生降雨，降雨强度就会比同期大。另外，潮湿温暖大气稳定性一般较差，易形成暴雨过程，暴雨出现频率也会增大。《中国极端天气气候事件和灾害风险管理与适应国家评估报告》指出，中国极端天气气候事件种类多、频次高、阶段性和季节性明显，区域差异大，影响范围广。近60年我国极端天气气候事件变化显著，高温日数和暴雨日数增加，局部强降雨和城市洪涝增多。根据《中国极端天气气候事件和灾害风险管理与适应国家评估报告》，在中等排放和高排放情景下，我国21世纪暴雨事件将呈增加趋势，21世纪末洪涝灾害风险加大，且城市化和财富积聚会放大气候灾害的风险。

近年来，全球城市规模急剧扩张，气候变化导致城市极端降水频率和强度的升高趋势更加显著，城市洪涝问题日益凸显。21世纪以来，中国城市洪涝灾害频次和程度呈上升趋势，“逢暴雨必涝”已成为中国城市的真实写照，给人民生活带来了生活不便和严重的财产损失。因此，为应对日益严峻的城市洪涝灾害问题，探索精确、高效的城市洪涝模拟方法成为当前城市水文学的研究热点。城市雨洪模拟是城市防洪减灾的关键技术之一，城市雨洪模拟软件SWMM、Info-Works、MIKE URBAN及MOUSE等在国内外应用较多，其中SWMM因代码开源、原理明晰、可操作性强等特点而广泛用于排水防涝计算、城市水文过程模拟、水质模拟和低影响开发措施研究等(原理结构见图2)。国内外分别有应用SWMM模型对澳大利亚悉尼市与重庆金佛山、河南郑州市等进行雨洪过程模拟的研究；关于研究排水管网系统和模型参数，Peterson、Eric W等人分析了SWMM模型在喀斯特地区的应用和SWMM模型敏感性，发现SWMM模型中的入渗率和边坡坡度这两个参数对管渠尺寸和管渠相关的参数不敏感，而SWMM模型模拟结果随着曼宁系数的变化将会发生较大的变化。刘兴坡等以SWMM模型为基础，通过设置典型情景，分析研究位于镇江市的雨水排放系统的总体性能和在运行过程中的瓶颈。还有其他一些学者采用SWMM模型进行城市排水系统规划；国内外学者用SWMM模型分析了滞留池和河湾地区的排污状况，进行了削减污染效应研究。

在这些应用研究中，模型子汇水区的划分没有明确的方法，参数取值往往是取典型值或在取值范围内率定后应用于整个研究区，过程繁琐重复并且不同用地属性参数取值的差异性，因此，城市内涝模拟中子汇水区的划分及参数的确定成为现有模型应用的关键。

发明内容

针对上述背景技术中存在的不足，本发明提出了一种基于K-Means参数聚类的城市内涝模拟方法，基于SWMM模型，结合城市雨洪模型中子汇水单元的划分原则，利用K-Means聚类分析城市雨洪模型参数取代传统的参数率定过程，解决了城市雨洪模型参数率定繁琐、效率低下的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于K-Means参数聚类的城市内涝模拟方法，其步骤如下：