摘要：简要总结洪水风险图的应用及其编制技术和方法,以深圳市坪山区为例,基于0.5 m网格的高精度地形数据,建立了水文学模型和二维水力学模型,对地形数字高程模型(DEM)的精度、地形处理方法、模型方法、设计降雨、计算网格、模拟尺度等做了深入探讨,并且对区域内在不同降雨条件下的地表汇流过程进行了详细模拟,提炼出洪涝风险分布信息,包括淹没深度、范围,流速,洪水发生、退水时间过程等。基于模拟结果,绘制了该流域在不同设计降雨条件下(2年一遇至100年一遇)城市高精度洪涝风险图。高精度DEM与二维水力学模型是提高城市洪水风险图精度和质量的关键要素。

摘要：为弥补历史降雨积涝数据的不足,实现对暴雨导致的城区洪涝全过程的精准预测,采用城市洪涝水文水动力模型模拟暴雨-内涝过程,设计各种降雨情景获取全面的降雨积涝数据,运用用机器学习算法建立降雨-积涝关系,构建了一个城市洪涝预报决策系统,并以宁波海曙城区为例进行实证,结果表明:采用的KNN机器学习算法可有效驱动降雨-内涝数据库,准确表征降雨径流过程,对城市内涝情况进行预报预警;将宁波海曙城区城市洪涝情况在系统上进行城市洪涝预报和复盘结果对比表明,降雨不确定性是导致模型预报结果偏差的一个主要原因,应获取更准确的短临降雨数据;地形在生成过程中存在人为修正情况,且城市建设对局部地形有一定影响,需对局部地形异常区域进行实测并修正,根据真实积水数据优化模型。该城市洪涝预报决策系统可实现城市洪涝快速地准确预报,为城市洪涝预警和应急管理提供支撑。