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城市内涝脆弱度识别与灾害影响模型建立

日期:2020-11-13 19:59 作者:上海论文网 编辑:若诗 点击次数:88
销售价格:150 论文编号:el2020111200040321036 论文字数:4747 所属栏目:水利工程论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是水利工程论文,基于光谱、纹理、阴影,联合多方法综合提取不透水面精度提高利用资源三号遥感影像,基于光谱和纹理合成进行分类,分类精度为91.42%,Kappa系数为0.8877,比传统光谱分类提高了17.2%和0.2133

本文是水利工程论文,城市内涝涉及到自然灾害、生态环境、城市发展等多个方面,城市内涝研究是一个集水文学、遥感学、地理信息系统等多学科于一体的综合研究,也是今后研究的重点领域和方向之一。本文研究结论如下:1.考虑阴影归类后,分类精度提高到94.12%,Kappa系数提高到0.899,精度又提高了2.7%和0.0113。2009年至2016年,西安市不透水面比率均处于相对较高的水平,且呈持续增长趋势。本文针对城市不透水面提取、城市内涝淹没模拟、脆弱度评价和灾害影响程度建模等进行研究并应用,实现城市内涝研究定量化、系统化,为城市内涝管理决策等提供参考。主要研究内容:考虑影像纹理、阴影提取和归属问题,联合多方法定量研究城市不透水面提取问题,提高分类和提取精度。以西安市主城区为研究对象,利用资源卫星遥感影像数据,利用该方法体系综合判断西安市的不透水面,为研究城市内涝提供基础数据保障。

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1绪论

 

目前,大多数灾害影响研究局限于构建单要素的线性相关关系,较为局限,不够全面,并且无法得到城市内涝对各种因素的影响程度,以及整体变化趋势。城市内涝与各影响因素的相关关系与模型研究,以及较为系统、全面地反应城市内涝的综合情况的联合建模是未来研究的趋势。通过对多源、多尺度数据的融合开展城市内涝研究,在城市内涝发生前,研究城市内涝发生的风险性和空间特征;在城市内涝发生过程中,实现城市内涝信息的接收、处理和分析,在更高层次上建立专业模型和专家系统,为应急救援提供支撑;在城市内涝发生后,利用多方面的信息,进行多层次、多角度综合分析,提供城市内涝影响的详细报告,辅助制定救灾计划和规划。2.基于DEM、城市不透水面,考虑下渗、排水等,根据不同雨量强度,研究格网单元上的不同坡度的水流流向问题,利用ARCGIS二次开发实现一种双参数多流向GIS内涝淹没模拟模型,动态展示积水风险区域与淹没范围,在西安市加以应用,为城市内涝后续研究提供基础数据保障。

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2研究区概况与数据情况

 

2.1研究区概况
秦岭是我国中央山脉,国家地质公园,南北气候分界线,为千年古都的复兴和繁荣起着不可或缺的作用。西安在地理上虽然是北方城市,北方诸城中距离秦岭最近的城市,也可以说是北方最南方的城市。西安在行政上虽属西北,但是气候上不是西北特征。境内的秦岭山脉,水涵养量极大,为西安提供绝佳的水源,无论从饮用水还是河流、湖泊、湿地的景观水都来自秦岭。西安市区北有汉城湖、太液池,南有芙蓉园、曲江池南湖,东有浐灞广运潭,西有昆明池,中有明清护城河,目前还在逐步恢复地面水系,未来将进入“四面环水”的水文化格局。经过多年的建设和发展,西安已建成门类较为齐全的工业体系和城市服务体系,成为我国重要的装备制造业和国防工业基地。西安是我国重要航空枢纽城市,已开通多条国内、国际航线和港澳航线。西安是长三角、珠三角和京津冀通往西北和西南的门户城市与重要交通枢纽。城市主要路网基本形成,城市建成区已初步形成三环四横三竖的道路网骨架,地铁多条线路全面通车。基本完成黑河水利枢纽等工程,全面启动“唐皇城复兴计划”。到2020年,依托山、水、林、田、湖、草等自然地貌,建设生态、宜居的国际化大都市;发挥辐射能力,创新转型升级;强化区域功能,建设西部中心[111]。
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2.2研究区数据与资料情况
本文根据西安市气象局统计资料,西安市近十年内共经历了四次暴雨,并形成了一定程度的城市内涝,时间区间分别为:2009、2011、2015、2016年。尽量选择时相接近、分辨率高、影像质量好的遥感数据为主要数据源。本文使用了资源一号卫星02B星(CBERS-02B)影像,卫星具有高、中、低三种空间分辨率,数据时相2009年6月15日全色影像分辨率2.36米,多光谱影像分辨率20米[113]。使用了资源三号卫星影像,卫星主要任务是长期、连续、稳定、快速地获取覆盖全国的高分辨率立体影像和多光谱影像,为国土资源调查与监测、生态环境、防灾减灾、城市规划与建设、交通运输、农林水利、国家重大工程等领域的应用提供服务[114]。数据时相2012年2月7日、2015年5月12日和2016年9月10日,全色影像分辨率2.1米,多光谱影像分辨率6米。本文所使用的资源一号卫星02B和资源三号卫星影像数据已经过了辐射纠正,需要进行几何纠正和多光谱融合。本文所使用的Landsat数据都已经过了辐射纠正和几何纠正。资源一号卫星02B和资源三号卫星影像数据主要用于纹理和光谱联合提取地表不透水面。DEM和水文资料用于西安市城市内涝模型的降雨数据源以及验证城市内涝情景模拟模型的模拟精度。Landsat数据相应波段运算主要用于植被指数、水体指数、建筑指数、裸地指数的提取。西安市四期统计年鉴资料主要用于西安市城市内涝脆弱度评价以及人口、经济离散化处理。2019公开版地理信息道路、居民地等数据用于验证人口、经济离散结果。
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3城市不透水面提取方法体系研究.........................................................................................19
3.1引言..................................................................................................................................19
3.2基本原理与方法..............................................................................................................19
3.3城市不透水面提取方法体系..........................................................................................22
4双参数多流向城市内涝淹没模拟.........................................................................................36
4.1引言..................................................................................................................................36
4.2基本原理与方法..............................................................................................................36
4.3改进的城市内涝淹没GIS模拟方法..............................................................................40
5城市内涝脆弱度定量评价研究..............................................................................................56
5.1引言..................................................................................................................................56
5.2当前研究不足..................................................................................................................56
5.3城市内涝脆弱度评价体系框架......................................................................................57

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6城市内涝灾害影响模型研究

 

6.1引言
随着经济社会的快速发展,城市人口、经济、设施等高度集中,一旦发生灾害,造成的影响十分巨大,灾害损失情况也是应急救援的依据。因此,人们逐渐认识到灾害造成的影响比灾害本身更值得关注,并根据区域特性,开始探索分析灾害影响的主要因素和程度以及如何科学而精确地评估城市内涝灾害影响程度。城市内涝灾害的影响评估涉及众多因子,这些因子包括区域环境背景因子,如:地形、坡度、土地利用类型等;内涝特征,如:强度、流量、淹没范围等;社会经济因子,如:人口、经济、房屋、交通等。其中,淹没面积、人口、经济、房屋、交通是城市内涝灾害影响评估的重要因子。城市内涝灾害影响定量评估是一个难点,而GIS、RS技术能够将空间信息和社会、人口、经济等信息进行综合管理与分析。精确评估灾害影响的先决条件是人口、经济等统计数据科学、准确,这也是一般统计数据需要解决的难点问题。统计数据空间化本质上是通过空间建模来拟合生成充分逼近要素空间分布特征的函数方程,其关键是找到将自然、社会经济现象转换为数值化信息的方法。离散化是是数据空间化中常用的手段,把连续型数据切分为若干段,能够有效克服数据中隐藏的缺陷,使模型结果更加稳定,有效地减弱极端值和异常值的影响。

 

6.2人口与经济离散化
本章节利用人口与建筑物关联密切的特性,以西安市建成区为研究区域,假设城市内水体、裸地、植被覆盖区域不分布或者少分布人口的规则,将人口数据合理的离散到城市居民地区域,获取细粒度人口数据的分布数据,作为后续分析的数据源之一,有助于城市内涝灾害的精细化评估。居民地与人口数据紧密相关,离散结果中人口分布与居民地数据相符度越高,说明离散精度越好。随机选择十个区域,将人口离散化结果与2019公开版地理信息数据中的居民地进行套合,符合程度良好。经统计,符合程度达到90.5%。通过人口离散数据和居民地数据坐标拟合方程,相关系数为0.9592,说明两者明显相关,说明离散精度良好。具体如图6-4所示

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7结论与展望
2.双参数多流向城市内涝情景模拟模型模拟精度高以像素为网格单元,结合产汇流原理和GIS技术,利用降雨、DEM、地表分类等数据,不考虑蒸散与截留,概化下渗与排水参数,按照八方向坡度比例分配水量的方法建模,通过ARCGIS10二次开发模拟不同降雨量下城市内涝演进过程并获得积水风险区淹没范围。西安市的城市内涝情景模拟结果与站点实测数据相符度高,克服了需要大量数据与参数以及计算量大的问题,有利于宏观监测。3.城市内涝脆弱度评价体系能够定量评价城市内涝脆弱状况基于灾害系统理论和“压力-状态-响应”模型(PSR),构建了城市内涝脆弱度指标体系,使用AHP(层次分析法)确定指标权重。提出了城市内涝脆弱度指数(UVI)是对指标体系的综合,用于开展城市内涝脆弱程度定量分析评价。西安市的状态指标对城市内涝脆弱度起决定作用,压力和响应指标作用相当;2009年至2016年,西安市UVI均为较低水平,说明西安市的城市内涝脆弱度基本稳定,灾害风险小,比较适宜人居。
参考文献(略)
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