基于地表模型的城市易集水區域普查
——以寧波市為例

葉子偉，趙賽帥，梁寒冬，李璐，吳秀蕓

(寧波市測繪設計研究院，浙江 寧波 315040)

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基于地表模型的城市易集水區域普查
——以寧波市為例

葉子偉*，趙賽帥，梁寒冬，李璐，吳秀蕓

(寧波市測繪設計研究院，浙江 寧波 315040)

城市暴雨內澇災害頻發，嚴重威脅城市正常的生產生活活動。快速有效地確定城市易集水區的主要分布區域，能為城市暴雨內澇防災減災工作提供直觀的決策參考依據，同時為后續風險災害評估研究提供基礎數據準備。研究基于精細化城市地表模型，考慮地形因素，結合具有優秀空間分析能力的GIS技術，以寧波市為研究區域，探討城市易集水區普查的方法可行性，同時生成易集水區域的積水深度計算工具，以期為后續災害風險評估提供主要的評判因素，為寧波市城市內澇治理及風險防控提供科學參考依據。

城市內澇；地表模型；GIS；地理國情普查；寧波

1 引 言

暴雨內澇通常指因經歷長時降雨或短時暴雨導致的地面雨量過多，在地勢低洼區域，積水不能及時排除而造成的積水災害[1]。暴雨內澇的發生往往對城市的建筑、道路、通訊設施等造成巨大破壞，嚴重時甚至造成人員傷亡[2]。近年來，暴雨內澇災害在我國多個城市(北京、上海、南京、武漢等)頻繁發生，造成的生命財產損失逐年增加，給城市正常生產和居民日常生活造成很大影響，逐漸演化為一種嚴重的城市災害，引發了社會的廣泛關注[3]。

為減輕城市暴雨內澇的損失，內澇防災減災工作正在逐步開展，防災減災研究也不斷地得到重視與深入[4]。其中，內澇風險識別和評估是災害預防的重要手段，目前風險識別主要立足于歷史災情統計數據[5]、構建指標體系評估[6]以及根據數學模型進行情景模擬[7]等三類方法，來分析城市內澇過程中的降水強度、分布情況、積水程度以及排水設施工作能力等情況，實現內澇災害風險的評估，進而為城市防洪排澇、市政規劃提供決策支持[8]。城市內澇積水區域的劃定是內澇風險識別和評估的先決條件與核心內容，因而如何快速精確地劃定城市內澇積水區域是城市內澇防災減災工作中首要解決問題。目前，內澇積水區域劃定主要基于實地高程點采樣，并運用插值方法進行地表模擬，隨后根據ArcGIS水文分析模塊進行匯水區域計算[8，9]，此類方法在研究區域較小、精細化程度要求較高方面具有一定的效果與優勢。然而，在推廣到大范圍研究區域、地表模型精細程度更高的情況下進行內澇積水區域劃定時，此類方法存在著劃分過細，數據處理強度大，時間成本高等問題。

隨著機載激光點云以及車載激光點云獲取處理技術的不斷發展成熟，覆蓋區域越來越廣、尺度越來越精細化的城市地表模型的獲取逐漸成為可能，為基于地表模型的城市內澇積水區域劃定提供一種新的解決方案[10，11]。因此，本研究以寧波市為例，基于精細城市地表模型，集成多種GIS空間數據處理方法，探討了一種城市易集水區快速準確提取方法，以期為內澇災害風險識別與評估工作提供技術支持，同時為城市內澇治理及風險防控提供科學參考。

2 城市易積水區普查內容與數據

2.1 普查內容

浙江省寧波市位于我國東部沿海，頻受臺風帶來的暴雨災害侵擾，加之寧波的城市化水平不斷加速，城市不透水面比例逐漸升高，地表下滲減小，使得寧波城市內澇災害頻發[12]。針對寧波市受臺風暴雨帶來的城市內澇使得城市居民遭受重大損失，研究決定對寧波市易集水區展開普查工作，切實摸排城市集水情況。本次研究的普查范圍為寧波市規劃六區(海曙區、江東區、江北區、鄞州區、北侖區以及鎮海區)的建成區范圍，面積共 383.474 km2。本次研究的普查內容為根據精細城市地表模型結合城市澇水位標準高程值提取城市易集水區，并統計集水區的積水深度，為后續城市易集水區成果推廣應用提供主要參考決策依據。

2.2 數據

(1)地表模型數據：地表模型數據分為DEM數據和DOM數據。地表模型數據為本研究的核心基礎數據，來源于寧波市第一次地理國情普查領導小組辦公室提供的《寧波市地理國情普查高精度地表模型制作》項目成果。DEM成果采用 1∶2 000比例尺分幅，空間分辨率為 0.5 m，研究區數據建設完成時間為2014年，是城市易集水區提取的主要基礎數據；DOM數據，采用 1∶2 000比例尺，地面分辨率為 0.2 m，數據建成時間為2015年，作為易集水區檢查的主要依據。

(2)建成區數據：海曙區、江東區、江北區、鄞州區、北侖區以及鎮海區的建成區數據由寧波市第一次地理國情普查領導小組辦公室提供，數據建設完成時間為2014年，作為研究區的范圍線。

(3)DLG水系圖層：水系圖層來源于寧波市基礎地理信息數據(1∶500數字線化圖)，主要包括寧波市域范圍內的主要河流、溝渠、坑塘等，數據建設完成時間為2015年，作為研究區水系面的參考數據。

(4)其他參考資料：研究采用的20年一遇澇水位高程值來源于2015年《寧波市中心城排水(雨水)防澇綜合規劃》，以規劃工況20年一遇澇水位(高程加上適當超高 10 cm～15 cm)為標準，低于該標準的區域為城市易集水區。除北侖區分為不同標準高程值以外(根據各街道分為 2.60 m、2.30 m、2.32 m、2.46 m、2.88 m)，海曙、江東、江北、鄞州以及鎮海各區均為 2.60 m。

3 方法

通過以城市地表模型數據為基礎，結合GIS數據處理及空間分析功能，實現城市易集水區自動化提取，并統計易集水區平均積水深度，達到寧波市易集水區普查的目的，技術流程圖如圖1所示：

圖1 技術流程

3.1 數據預處理

數據預處理主要包括點云數據處理、DEM數據制作、外業車載激光測量補充DEM、研究區掩膜以及水系區域摳除等。具體流程包括將機載激光雷達點云數據進行自動分類和人工分類，根據研究區情況選取地面點按 0.5 m×0.5 m格網大小進行內插，獲取DEM數據；對于部分機載雷達點云的“陰影區域”，如隧道、下穿道路、高架橋下面等區域，采用車載激光雷達進行補測，最終形成覆蓋全研究區域的完整精確的城市DEM數據；隨后套用規劃六區建成區范圍線進行DEM掩膜；最后根據 1∶500數字線劃圖中的水系面數據將研究區內部河流、坑塘、溝渠等水系區域摳除，形成可供提取城市易集水區的DEM。

3.2 城市易集水區提取

根據寧波市規劃六區各區20年一遇的澇水位確定的標準高程值，研究此情境下研究區內易集水區域分布情況。在預處理后的DEM基礎上，根據標準高程值確定低于該高程值的區域為城市易集水區初始區域，運用ArcGIS進行初始區域提取，將城市低洼DEM轉化成易集水區圖斑。由于柵格數據轉換成矢量圖斑之后，存在突起、孔洞、碎斑、毛刺等圖形不規整現象(如圖2所示)，需要對其進行處理以滿足后續成果轉化利用的要求。

圖2 易集水區圖斑處理示意圖

研究利用ArcGIS ModelBuilder進行建模實現上述思路，針對突起、孔洞、碎斑、毛刺等問題，通過集成屬性提取、柵格矢量轉換、孔洞消除、斑塊聚合、邊緣平滑等一系列功能，通過順序安排逐一消除上述圖斑不規整問題，形成城市易集水區提取工具集(如圖3所示)。根據《寧波市城市低洼地段和道路易積水區普查技術規程》確定將小于 100 m2孔洞進行填充，相鄰斑塊不超過 5 m的圖斑合并，小于 20 m2凸起進行平滑。根據上述規定設置相應的工具集參數，實現城市易集水區自動化提取，最后結合研究區DOM影像數據、原始DEM數據以及地形圖等資料，對城市易集水區圖斑進行人工檢查編輯，形成最終的城市易集水區圖形數據。

圖3 城市易集水區提取工具

3.3 集水區平均積水深度計算

積水深度是表現城市易集水區的積水強度的主要因素，也是災害風險評估研究領域中的重要指標。本研究中的平均積水深度是由研究區內標準高程值減去易集水區塊內平均地表高程值計算得出，如下式所示：

h水深=H標準-havg

h水深為平均積水深度，H標準為各區標準高程值，havg為地表平均高程值。havg通過如下方法求解：

疊加城市DEM和易集水區圖形數據，統計每個易集水區區域內柵格單元高程的平均值，并將該高程值賦予屬于該集水區斑塊內的所有柵格單元(如圖4所示)，最后通過點數據屬性獲取的形式，將該地表平均高程值傳遞給城市易集水區斑塊。

研究利用ArcGIS ModelBuilder進行建模實現上述思路，通過集成掩膜提取、區域平均值統計、空間關聯、屬性計算等功能，形成平均積水深度計算工具(如圖5所示)，以城市DEM和城市易集水區為輸入項，實現城市易集水區平均積水深度自動化計算功能。

圖4 平均高程值統計示意圖

圖5 城市易集水區平均積水深度計算工具

4 普查結果

根據各區20年一遇澇水位的標準高程值，基于城市地表模型，運用本方法進行的城市易集水區普查工作，并將菲特(2013年)、燦鴻(2015年)、杜鵑(2015年)等臺風期間寧波市城管、交警等部門發布的積水信息作為驗證資料，發現本研究基于城市地表模型提取的易集水區對臺風積水點的覆蓋率達到100%，很好的驗證了本方法的可行性與準確性。

統計各區的城市易集水區面積分布，如表1所示：

寧波市城市易集水區普查成果表 表1

5 結 語

基于城市地表模型的易集水區提取方法具有自動化程度高、速度快、成本低等優勢，在城市受水災侵害時，能快速準確地提供易集水區的分布以及各區域的積水深度情況，摸清地理現狀，全面排查寧波市內澇隱患點，充分發揮測繪地理信息的監測、監管作用，可為水利、城管、規劃等部門開展城市內澇排水防治工作提供快速便捷的決策依據。

[1] 姚春梅，周紀明，雷廷武等. 奧運期間北京內洪災害防范問題探討[J]. 北京水利，2004(4)：29～30，60.

[2] 沈東東. 基于GIS的城市積澇災害分析模型研究[D]. 南京：南京信息工程大學，2013.

[3] 孫阿麗. 基于情景模擬的城市暴雨內澇風險評估[D]. 上海：華東師范大學，2011.

[4] 尹占娥，許世遠，殷杰等. 基于小尺度的城市暴雨內澇災害情景模擬與風險評估[J]. 地理學報，2010(5)：553～562.[5] 張振國. 城市社區暴雨內澇災害風險評估研究[D]. 上海：上海師范大學，2014.

[6] 詹瑋璇. 城市內澇風險評估方法探討——以市橋街道為例[J]. 中國水運(下半月)，2016(3)：192～193.

[7] 黃國如，黃維，張靈敏等. 基于GIS和SWMM模型的城市暴雨積水模擬[J]. 水資源與水工程學報，2015(4)：1～6.[8] 薛豐昌，高曉東，錢津等. 基于GIS的城市內澇積水數值模擬[J]. 測繪與空間地理信息，2012(12)：12～14.

[9] 戴晶晶，劉增賢，陸沈鈞. 基于數值模擬的城市內澇風險評估研究——以蘇州市城市中心區為例[J]. 中國水利，2015(13)：20～23.

[10] 譚敏，洪金益. 基于Terrasolid軟件的車載激光點云數據處理初探[J]. 測繪與空間地理信息，2011(5)：195～198.

[11] 黎樹禧，王峰. 機載LiDAR技術在從化市基礎測繪中的應用[J]. 城市勘測，2012(4)：60～62，65.

[12] 曹學禮，曹建明. 基于寧波市地理國情普查方案的研究[J]. 城市勘測，2014(4)：30～33.

The Urban Waterlogging Area Survey Based on the Surface Model——A Case Study of Ningbo City

Ye Ziwei，Zhao Saishuai，Liang Handong，Li lu，Wu Xiuyun

(Ningbo Institute of Surveying and Mapping，Ningbo 315040，China)

The frequent occurrence of urban waterlogging disaster，became a serious threat to the city's normal life and production activities. Accurately and effectively determining the distributed of urban waterlogging area can provide an intuitive decision reference for urban rainstorm waterlogging disaster prevention and mitigation. This research based on the urban surface model，considering topographic factors，combined with the GIS technology of which got an excellent spatial analysis ability，studied on the feasibility of the extraction method of urban waterlogging area with the study area setting in Ningbo City，thus in order to provide scientific reference for the risk prevention and control of the urban waterlogging.

urban waterlogging；surface model；GIS；geographic conditions survey；Ningbo

1672-8262(2016)05-30-05

P208.2

B

2016—07—14

葉子偉(1974—)，男，高級工程師，主要從事攝影測量與遙感，地理國情普查等工作。