针对传统城市内涝风险评估方法存在较强主观性问题,将地理信息系统技术与云化信息扩散(Cloud-based Information Diffusion,CID)模型相结合,提出了一种网格化城市内涝风险积水深度CID计算模型。将郑州市中原区、二七区、金水区和管城回...针对传统城市内涝风险评估方法存在较强主观性问题,将地理信息系统技术与云化信息扩散(Cloud-based Information Diffusion,CID)模型相结合,提出了一种网格化城市内涝风险积水深度CID计算模型。将郑州市中原区、二七区、金水区和管城回族区交界处街区作为研究区,对研究区2013—2021年气象站点逐小时降雨数据进行统计分析,提取24 h累计连续降雨量超40 mm的27场典型降雨过程作为降水过程样本,利用基于暴雨管理模型二次开发的城市雨洪模型构建研究区城市内涝模拟模型,对模拟模型进行参数率定、模型精确性验证后,通过选定的27场降水过程数据模拟形成研究区27幅百米网格内涝分布图,形成网格化最大雨强-最大积水深度二维数据集;在二维正态信息扩散模型中引入云化信息模型的期望E_(x)、熵E_(n)和超熵H_(e)指标,形成二维云化信息扩散模型;建立信息扩散模型知识表达系统,并用于表达信息扩散模型的信息量分配关系,实现网格单元风险积水深度的预测计算。研究区进行格网剖分后,共形成了5760个网格,以100 mm/h雨强为降水场景示例,计算研究区所有网格单元在示例降水条件下的风险积水深度预测值,形成区域内涝预报图。研究结果显示,该方法能够显著降低灾害样本信息中的模糊性和随机性,有效实现网格化内涝风险积水深度预测,有助于提高内涝防灾减灾技术能力。展开更多
