基于MIKE的濱海城市內澇模擬及深隧工程排澇效果評估

談蔭 涂新軍 余紅剛 林凱榮 劉梅先 馬克

摘 要：在暴雨及風暴潮等極端氣象水文條件潮位影響下，快速城市化的濱海地區內澇問題日益凸顯。以粵港澳大灣區深圳市西部為研究區，耦合一維河道洪水模型及管網排水模型和二維地表漫流模型，模擬極端降水和典型風暴潮條件下城市內澇淹沒過程，開展內澇風險分級，評估深隧工程排澇效果。結果表明：MIKE 多模型工具相結合能夠較好地模擬城市內澇形成過程及淹沒特征，引入概率矩陣法能夠更清晰地揭示內澇風險等級之間的變化。極端氣象水文條件下的濱海城市內澇淹沒呈現快漲緩退特征，設計50年和100年一遇2h極端降水下的內澇風險區面積分別為4.24、5.04 km2，其中1級到4級風險區范圍的相對比例分別約為0.9∶37.5∶28.5∶33.0和4.0∶33.7∶26.8∶35.5，考慮深隧工程排澇的淹沒范圍分別減少了17.0%和13.4%、內澇風險區面積分別減少了28.8%和30.2%、典型易澇點的淹沒持續時間縮短了60.0%～80.8%。大部分地區的內澇風險等級顯著下降，深隧工程改善排澇效果明顯。

關鍵詞：內澇模擬；多模型耦合；概率矩陣法；極端降水；深隧工程；粵港澳大灣區

中圖分類號：TV122.4 文獻標識碼：A 文章編號：1001-9235（2024）05-0123-09

Waterlogging Simulation and Drainage Effect Assessment of Deep Tunnel Engineering in a Coastal City Based on MIKE

TAN Yin1， TU Xinjun1，2，3*， YU Honggang1， LIN Kairong1， LIU Meixian1， MA Ke1

（1. Center of Water Resources and Environment， Sun Yat-sen University， Guangzhou 510275， China;2. Center of Water Security Engineering and Technology in Southern China of Guangdong， Guangzhou 510275， China;3. Guangdong Laboratory of Southern Ocean Science and Engineering， Zhuhai 519000， China）

Abstract： Under the influence of extreme hydrometeorological conditions such as rainstorms and storm surges， the waterlogging issue in coastal areas with rapid urbanization has become increasingly prominent. Taking the western region of Shenzhen City in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area as the study area， this paper couples a one-dimensional river flood model， a pipeline drainage model， and a two-dimensional overland flow model to simulate urban waterlogging processes under extreme precipitation and typical storm surge. The waterlogging risk classification is conducted and the drainage effect of deep tunnel engineering is evaluated. The results show that the formation processes and inundation characteristics of urban waterlogging can be better simulated using the combination of multiple MIKE model tools， and changes among waterlogging risk levels can be more clearly presented by the probability matrix method. Under extreme hydrometeorological conditions， the waterlogging inundation in coastal cities exhibits rapid increase and slow decrease. For designed 2-hour extreme precipitation with 50-year and 100-year return periods， the waterlogging risk range accounts for 4.24 km2 and 5.04 km2， respectively. Specifically， the relative area proportions among risk levels 1 to 4 are 0.9：37.5：28.5：33.0 and 4.0：33.7：26.8：35.5， respectively; the inundation and waterlogging risk ranges with deep tunnel engineering decrease by 17.0% and 13.4%， and by 28.8% and 30.2% respectively; the inundation duration of typical waterlogging-prone regions is shortened by 60.0%～80.8%. The significant decrease in the risk level of waterlogging in most areas demonstrates that the drainage effect of deep tunnel engineering is significantly improved.

Keywords： waterlogging simulation; multi-model coupling; probability matrix; extreme precipitation; deep tunnel engineering; Guangdong-Hong Kong-Macao Great Bay Area

隨著全球氣候變化及快速城市化進程，城市洪澇災害頻發［1］。城市道路和建筑物等不透水面積導致地表徑流總量增加，城市排水管網使徑流洪峰提前、匯流時間縮短，內澇現象日益嚴重［2］。濱海城市內澇災害往往更為嚴重，一方面城市人口密度更大經濟更發達［3］，另一方面由于地處海陸交界處存在潮汐頂托現象，影響雨水管網排澇［4］。因此，濱海城市內澇現象則成為城市發展過程中急需解決的問題［5］。

城市內澇是當今全球共同面對的一大難題，對其進行數值模擬是1種常見的研究方法［6］。研究集中于模擬結果分析和優化模型參數兩方面，如匯水區的劃分對洪澇模擬的精度影響［7］；簡化模型輸入條件，建立多因素相關模型進行洪澇模擬［8］。MIKE工具是1個綜合建模系統，可建立一維模型進行河道洪水演進模擬［9-10］，建立二維水環境模型研究流域水質狀況［11］，以及通過一維二維與管網多模塊耦合模擬城市內澇情況，開展洪澇風險災害評估［12］等。

深隧工程作為1種解決城市水問題的綜合治理措施，具有容量大、輸送能力強、不受地形限制等特點［13］，相關研究主要關注深隧對溢流污染治理的影響、施工安全風險評估、排水運行調度及浪涌對深隧工程的影響等方面［14-17］。

粵澳大灣區核心城市之一深圳市是近40 a興起的濱海國際大都市，城市內澇問題也較為突出并受到廣泛關注［18］。耦合 MIKE 多模型工具，以深圳市西部洪澇潮問題較為典型的西鄉河和新圳河地區為研究范圍，模擬極端降水和典型風暴潮條件下城市內澇過程，開展內澇風險分級，引入概率矩陣方法并評估當地規劃深隧工程的排澇效果，為濱海城市防洪澇潮工程規劃建設提供技術支撐，對于當地防災減災管理具有重要意義。

1研究區域與方法

1.1研究區概況

研究區位于中國粵港澳大灣區重要城市之一深圳市的西部，見圖1。西鄉河發源于羊臺山西麓，自東北向西南穿過深圳寶安區，流入伶仃洋東部的大鏟灣。新圳河發源于南山區留仙洞以西，沿新安一路南側流入大鏟灣。西鄉河上游鐵崗水庫總庫容8322萬 m3，設計防洪標準為100年一遇，限泄流量200 m3/s，由鐵崗水庫排洪河承擔100 m3/s，西鄉大道分流渠承擔40 m3/s［19］。研究區多年平均降水1925 mm，每年4—10月為汛期，受鋒面雨和臺風雨影響，暴雨多發。如2023年9月7日受臺風“海葵”殘余環流、季風和弱冷空氣共同影響，深圳市出現強降水，導致全市部分區域受災，最大2h雨量195.8 mm。

考慮到鐵崗水庫泄洪和深隧工程建設的影響，模擬包括西鄉河和新圳河流域，總面積約為62.21 km2。

1.2研究方法

1.2.1城市內澇模擬

a）一維河道和管道模擬。基于 MIKE11搭建一維河道模型，用一維非恒定流圣維南方程組進行河流水流狀態的模擬，質量守恒方程見式（1）。動量守恒方程見式（2）。

式中 x——計算點空間的坐標，m；t——計算點時間的坐標，s；A——過水斷面的面積，m2； Q——過流流量，m3/s；h——水位，m；q——旁側入流流量，m3/s；C——謝才系數；R——水力半徑，m；g——重力加速度，m3/s。

MIKE11輸入文件包括河網文件、斷面文件、邊界文件和參數文件［20］。

MIKE URBAN 是一維非恒定流動模擬模型，見式（3）、（4）。 URBAN模擬城市排水管網系統，分為降水徑流模擬和管網模擬兩部分，降水徑流模擬結果是管網模擬的邊界條件［21］。預處理的管網數據轉換成 MIKE URBAN 可讀取的形式，利用模型自帶的泰森多邊形法，進行子匯水區劃分。

式中 A ——過水斷面面積，m2；Q ——流量，m2/s； t——時間，s；S0——管道坡度；Sf——阻力坡度；x——三流動方向距離某固定斷面的距離，m。

b）二維地表漫流模擬。基于 MIKE21構建二維地表漫流模型，采用 ADI 隱式差分法求解。連續方程和動量方程分別進行時空上的積分，允許較大步長，可有效縮短運算時間［22］。二維地表漫流方程見式（5）—（7）。

式中 h'——水深，m；n——糙率系數；z——水位， m；t——時刻，s；u ——流速在 x 方向上分量；v——流速在 y 方向上分量，m/s。

模型采用矩形網格，綜合考慮到研究范圍和模擬時間，網格單元為15 m×15 m。

c）多模型耦合方式。MIKE FLOOD在河流和平原之間或者海洋和內陸水道、海灣之間提供有效耦合，共有7種連接方式：標準連接、側向連接、零流動連接、建筑物連接和側向建筑物連接用于耦合 MIKE 11和 MIKE 21，城市連接用于耦合 MIKE URBAN 和 MIKE 21，河道城市連接用于耦合 MIKE 11與 MIKE URBAN［23］。研究選用側向連接耦合 MIKE11與 MIKE21，選擇河道城市連接來描述河道與城市之間的相互影響，選用城市連接模擬檢查井溢流和地表水流入雨水管網的相互作用，見圖2。

1.2.2邊界條件、排水工況和模型參數

a）邊界條件。所使用地形數據為地理空間數據云的30 m柵格文件，對其進行加密處理。為了更準確地反映實際情況，需要借助檢查井的地表高程對道路進行高程插值，將道路文件中的高程賦值給地形文件，見圖3a。土地利用基于研究區土地利用規劃得到道路、建筑、綠地、水體和其他等圖層，在 ArcGIS 中進行處理，見圖3b。

b）排水管網和深隧工程。西鄉河排水片區和新圳河排水片區排水管網數據來源于當地排水（雨水）綜合規劃，通過對研究區節點和管道數據概化處理，建立檢查井與排水管網管段的拓撲關系，并根據實際情況對管段進行細分［24］。典型易澇點的選取參考了歷史易澇發生地區且在深隧工程影響范圍內：L1處于主干路十字路口交匯處，L2處于支路十字路口，L3處于地勢較低地段且緊鄰深隧豎井，見圖3c。

根據當地排澇規劃及水環境治理方案，深圳市寶安區深隧工程自廣深公路與新安路交叉口起，經新安路、海瀾路至西鄉大道延伸段，管道直徑為6 m，坡度為1‰；在西鄉大道延伸段布設規模為120 m3/s 的排澇泵站，將其排放到海里；在西鄉河和咸水涌下游接入初小雨截留管道，以7 mm/1.5 h進行沿河截流；在西鄉大道分流渠位置設置初小雨提升泵站，規模為12萬 m3/d。深隧工程剖面見圖4，根據排入的現狀管道流向和集水分區，工程影響范圍約為10.24 km2。深隧管道同現狀管道一樣在耦合模型中通過城市連接與二維地表進行水量交換，即連接深隧豎井口與地面地形，是排水系統與集水區之間的相互作用。

c）模型參數。參考當地相關規劃及南方城市雨洪研究［25-28］，模型相關參數見表1。

d）設計暴雨和潮汐。參照當地規劃設計暴雨公式見式（8）。

式中 i——設計暴雨強度，mm/min；P——暴雨重現期，a；t——降水歷時，min。

采用降水歷時2 h芝加哥雨型，峰值系數0.35，重現期分為50年一遇（P=2%）和100年一遇（P=1%）2種情況，降水總量分別為140.84、153.38 mm，見圖5。

為了考慮濱海城市在極端氣象條件下的內澇情況，西鄉河河道上游邊界條件采取鐵崗水庫設計50 a一遇和100 a一遇的下泄流量，入海口邊界采用“天鴿”臺風期間（2017年8月23日）赤灣站的潮位。

1.2.3內澇風險等級劃分及變化評估

根據中國《室外排水設計規范》［29］及當地城市自身特點，以積水深度和積水時間為評價因子劃分內澇等級，見表2。

在深隧工程影響下，內澇風險等級和相應面積都有所下降，且多個等級之間涉及躍級變遷情況，使等級變化描述更為復雜，概率矩陣法能很好地呈現等級之間變化情況［30］。概率矩陣也叫隨機矩陣，對于模擬范圍網格數為 n 的研究區域，深隧工程建設前、后的內澇風險等級的變化概率矩陣 P 見式（9）、（10）。

式中 Njk——深隧工程影響前后等級j 變化為 k 的網格數；Pjk——等級變化之間的概率。

實際上，概率矩陣 P 是由 m 個等級為 k 的列向量[ P0k... Pjk... Pmk ]T 組成，計算出每個等級下降為 k 的概率，即等級為j 的網格中變化為 k 的網格數占總研究區域網格數的比例（不考慮等級上升和不變的情況），j 和 k=0，1，2，…m，m=4。

深隧工程影響前，各風險等級面積占比情況用 Pj 表示，見式（11）。

式中 Nj——深隧工程影響前等級j 的網格數。

用 Rj - k 表示內澇風險等級j 變為 k 的范圍變化率，%，見式（12）。

2結果分析

2.1極端降水條件下的淹沒特征

參照《室外排水設計規范》中規定，納入城市內澇淹沒范圍統計的最低水深閾值為0.05 m，設計50年和100年一遇2 h 極端降水下模擬的淹沒范圍見圖6。

現狀管網條件下，50年一遇降水的淹沒范圍約為7.66 km2，其中淹沒水深在0.05～0.15、0.15～0.30、0.30～0.50、0.50～0.75和大于0.75 m 的占比分別為17.9%、21.9%、21.4%、15.8%和23.0%。100年一遇降水的淹沒范圍約為8.13 km2，比50年一 遇降水增加了6.1%，其中在淹沒水深0.05～0.15、0.15～0.30分別減少了7.3%和4.2%，在淹沒水深0.30～0.50、0.50～0.75和大于0.75 m 分別增加了4.3%、14.0%和22.7%。

極端降水條件下的城市內澇淹沒呈現快漲緩退特征，見圖7。50年和100年一遇降水條件下的淹沒范圍，分別在2.0、1.6 h 內達到最大值5.90、6.25 km2。之后快速下降，約6h之后變化趨于平緩。

城市內澇風險評估等級分布見圖8。50年一遇降水下的內澇風險區面積約為4.24 km2，其中1、2、3、4的占比分別為0.94%、37.50%、28.54%和 33.02%。100年一遇降水下的內澇風險區面積約為5.04 km2，比50年一遇降水增加了18.9%，其中1、2、3、4級分別增加了400.0%、6.9%、11.6%和27.9%。

2.2典型易澇點的淹沒過程

典型易澇點淹沒過程見圖9。50年一遇降水條件下，易澇點 L1、L2和 L3分別在2.5、4.7、2.2 h 達到最大淹沒水深0.85、0.75、0.51 m，淹沒時長（水深大于0.05 m）分別持續約15、40、20 h。100年一遇降水與50年一遇降水相比，易澇點 L1、L2、L3最大淹沒水深及達到時間和淹沒持續時長均略有增加，分別為0.93、0.78、0.55 m，3.2、4.8、2.4 h和18、46、24 h。

2.3深隧工程排澇效果

考慮深隧工程的城市內澇模擬結果見圖10—12。50年一遇和100年一遇極端降水條件下，淹沒范圍分別縮減到6.36、7.04 km2，相對于現狀排水管網分別減少了17.0%和13.4%；內澇風險區面積縮減到3.02、3.52 km2，相對于現狀排水管網分別減少了28.8%和30.2%。

典型易澇點在深隧工程影響下的最大淹沒水深及達到時間和持續淹沒時間，均明顯下降。50年一遇降水條件下，L1、L2、L3的最大淹沒水深及達到時間分別為0.50、0.24、0.36 m 和2.1、1.9、1.5 h，相對于現狀排水管網分別減少了41.2%、68.0%、29.4%和16.0%、59.6%、31.8%；淹沒持續時間分別為6.0、7.7、4.5 h，相對于現狀排水管網分別減少了60.0%、80.8%、77.5%。100年一遇降水條件下， L1、L2、L3的最大淹沒水深分別為0.52、0.28、0.39 m，達到時間均為2 h，相對于現狀排水管網分別減少了44.1%、64.1%、29.1%和37.5%、58.3%、16.7%；淹沒持續時間分別為6.5、10.0、4.8 h，相對于現狀排水管網分別減少了63.9%、78.3%、80.0%。（圖12）

深隧工程對于降低極端降水條件下的內澇風險等級是顯著的，見表3。50年一遇和100年一遇降水條件下，有98.0%和92.4%的1級區、83.4%和58.0%的2級區、53.1%和23.9%的3級區、17.6%和7.19%的4級區降為無風險區，3.50%和6.98%的2級區、3.60%和1.71%的3級區、1.00%和0.03%的4級區降為1級區，29.7%和35.8%的3級區、15.3%和3.87%的4級區降低為2級風區，25.5%和19.4%的4級區降為3級區。

3結論

以粵港澳大灣區深圳市西部地區為例，基于 MIKE 多模型工具耦合了一維河道及管網水流模擬與二維地表漫流模型，模擬了50年和100年一遇2 h 極端降水和風暴潮聯合影響下的濱海城市內澇淹沒過程，并評估了深隧工程的排澇效果，主要結論如下。

a）MIKE11、MIKE21和 MIKE FLOOD 多模型工具相結合能夠較好地耦合模擬城市內澇形成過程及淹沒特征，引入概率矩陣法能夠更清晰地揭示內澇風險等級之間的變化。

b）極端降水條件下的城市內澇淹沒呈現快漲緩退特征，50年和100年一遇降水下淹沒范圍分別在2.0、1.6 h 內達到最大值，之后快速下降并在6 h 之后變化趨于平緩；內澇風險區面積分別約為4.24、5.04 km2，以2、3、4級風險區為主，分別約占37.5%和33.7%、28.5%和26.8%、33.0%和35.5%。

c）深隧工程改善排澇效果是顯著的，50年一遇和100年一遇降水下的淹沒范圍分別減少了17.0%和13.4%，內澇風險區面積分別減少了28.8%和30.2%，典型易澇點 L1、L2、L3的淹沒持續時間分別減少了60.0%和63.9%、80.8%和78.3%、77.5%和80.0%；有83.4%和58.0%的2級風險區、53.1%和23.9%的3級風險區降為無風險區，29.7%和35.8%的3級風險區降為2級風險區，25.5%和19.4%的4級區降為3級風險區。

參考文獻：

［1］ WANG K，WU Y，FAN Q D. Construction of rainstorm security pattern based on waterlogging prevention and control： A case study on Zhengzhou City［J］. Alexandria Engineering Journal，2022，61（11）：8911-8918.

［2］郝曉麗，穆杰，喻海軍，等.城市洪澇試驗研究進展［J］.水利水電科技進展，2021，41（1）：80-86，94.

［3］ QUAN R-S. Rainstorm waterlogging risk assessment in central urban area of Shanghai based on multiple scenario simulation［J］. Natural Hazards，2014，73：1569-1585.

［4］ SHEN Y W ，MORSY M M ，HUXLEY C ，et al. Flood risk assessment and increased resilience for coastal urban watersheds under the combined impact of storm tide and heavy rainfall［J］. Journal of Hydrology，2019，579. DOI：10.1016/j. jhydrol.2019.124159.

［5］ SONG K ， KIM M ， KANG H-M ， et al. Stormwater runoff reduction simulation model for urban flood restoration in coastal area［J］. Natural Hazards，2022，114（3）：2509-2526.

［6］ MEI C，LIU J H，WANG H，et al. Urban flood inundation and damage assessment based on numerical simulations of design rainstorms with different characteristics ［J］. Science China Technological Sciences，2020，63（11）：2292-2304.

［7］王小杰，夏軍強，董柏良，等.基于匯水區分級劃分的城市洪澇模擬［J］.水科學進展，2022，33（2）：196-207.

［8］ YANG Y ， PAN C L， FAN G W ， et al. A New Urban Waterlogging Simulation Method Based on Multi-Factor Correlation ［J］. Water，2022，14（9）. DOI：10.3390/ w14091421.

［9］ PALLAVI R ， REKHA RANI K ， SHASHIKANTH K ，et al. Intricate flood flow advancement modelling in the Krishna River Sub Basin，India［J］. ISH Journal of Hydraulic Engineering，2023，29（2）：199-208.

［10］LAGOS M S，MU?OZ J F，SUáREZ F I，et al. Investigating the effects of channelization in the Silala River： A review of the implementation of a coupled MIKE-11 and MIKE-SHE modeling system［J］. Wiley Interdisciplinary Reviews：Water，2023，11（1）. DOI：10.1002/wat2.1673.

［11］XU C D，REN Z H，HUANG S，et al. Simulation Study on theImpact of Water Flow Regulation Based on the MIKE 21 Model in a River Water Environment［J］. Sustainability，2023，15（13）. DOI：10.3390/su151310313.

［12］LI J K， GAO J Y ， LI N， et al. Risk Assessment and Management Method of Urban Flood Disaster ［J］. Water Resources Management，2023，37（5）：2001-2018.

［13］劉家宏，夏霖，王浩，等.城市深隧排水系統典型案例分析［J］.科學通報，2017，62（27）：3269-3276.

［14］WU H C，HUANG G R，MENG Q Q，et al. Deep tunnel for regulating combined sewer overflow pollution and flood disaster：a case study in Guangzhou City，China［J］. Water，2016，8（8）. DOI：10.3390/w8080329.

［15］HU K， WANG J W ， WU H. Construction Safety Risk Assessment of Large-Sized Deep Drainage Tunnel Projects［J］. Mathematical Problems in Engineering ，2021. DOI：10.1155/2021/7380555.

［16］曾磊，劉暢，阮超，等.武漢大東湖核心區污水深隧傳輸系統運行調度［J］.中國給水排水，2023，39（20）：104-109.

［17］楊園晶，黃鵠，孫海峰，等.基于 TAP模型的前海-南山排水深隧浪涌分析［J］.城市道橋與防洪，2023（8）：144-147，150，116-117.

［18］蔡榕碩，許煒宏.未來中國濱海城市海岸洪水災害的社會經濟損失風險［J］.中國人口·資源與環境，2022，32（8）：174-184.

［19］柴苑苑.鐵崗水庫流域暴雨季節性變化規律［J］.中國農村水利水電，2011（8）：67-68，72.

［20］WANG Q G，ZHAO X H，CHEN K Q，et al. Sensitivity analysis of thermal equilibrium parameters of MIKE 11 model：A case study of Wuxikou Reservoir in Jiangxi Province of China［J］.Chinese Geographical Science，2013，23（5）：584-593.

［21］張旭，李占斌，何文虹，等.基于 MIKE URBAN 的西安市中心城區雨洪過程模擬［J］.水資源與水工程學報，2019，30（6）：157-163.

［22］朱穎蕾，于永強，俞芳琴，等.基于 MIKE21和 MIKE Urban 耦合的湖區平原城市內澇模擬應用研究［J］.中國農村水利水電，2018（10）：177-181，185.

［23］LI J K，ZHANG B，MU C，et al. Simulation of the hydrological and environmental effects of a sponge city based on MIKE FLOOD ［J］. Environmental Earth Sciences ，2018，77（2）. DOI：10.1007/s12665-018-7236-6.

［24］王成坤，黃紀萍.基于水力耦合模型的城市內澇積水特征與綜合防治方案研究［J］.給水排水，2018，54（S2）：112-114.

［25］梁巧茵，張明凱，李帥杰.基于 MIKE FLOOD 的深圳市機場排澇泵站工程設計及運行模擬［J］.水電能源科學，2021，39（3）：86-90.

［26］譚雨欣，吳端煒.基于 MIKE URBAN 的大亞灣澳頭圓盤區域內澇模擬及排澇對策［J］.人民珠江，2023，44（5）：18-25，44.

［27］王川濤，黃麗嬌，鄭琦，等.基于 MIKE FLOOD 的南方濱海新城雨水管網系統評估［J］.給水排水，2022，58（S1）：425-431，439.

［28］張旭，李占斌，張洋，等.基于 MIKE耦合模型的綠化率對城市內澇影響研究［J］.水資源與水工程學報，2021，32（3）：137-144.

［29］室外排水設計規范：GB 50014—2021［S］.

［30］涂新軍，謝育廷，吳海鷗，等.基于概率矩陣的干旱等級變化評估及應用［J］.水科學進展，2021，32（4）：520-533.

（責任編輯：李燕珊）