CN110298076A - 一种基于gis和swmm的城市内涝智能建模及分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明为基于GIS和SWMM的城市内涝智能建模及分析方法，构建基于GIS和SWMM的模拟系统；对模型数据进行自动化预处理及自动识别拓扑错误；结合降雨量，基于SWMM进行水文‑水动力耦合模型计算，计算汇流进入排水管网系统的雨水量，模拟得到排水管网内实况信息，获得管点溢流数据；根据管点溢流数据进行地表水淹没分析，对地表积水进行模拟以获取地表积水深度，基于视窗法对地表水流进行分配；对地表积水内涝进行预警分析，综合考虑地表积水预测，基于水文‑水动力耦合模型的计算结果，根据地表水淹没分析的结果自动划分不同区域的内涝风险等级，为排水防涝应急提供预警方案。本发明具有建设成本低、模型建设自动化程度高、分析结果准确的优点。

Description

一种基于GIS和SWMM的城市内涝智能建模及分析方法

技术领域

本发明涉及一种基于GIS(Geographic Information System，地理信息系统)和SWMM(Storm Water Management Model，暴雨洪水管理模型)的城市内涝模型快速智能搭建及模拟分析方法。

背景技术

城市内涝模拟分析的重点是能够精确计算分析特定降雨条件下城市地下排水管网系统的水力特性、内涝发生范围。目前城市管道水力分析计算方法通常有传统的雨水管渠流量计算公式、传感器监测技术和水动力模型技术三种。其中管渠流量计算公式主要适用于排水规划设计，且计算精度低；传感器监测技术的准确度最高，但由于成本昂贵、维护困难等缺点，只能针对若干管道进行监测分析；水动力模型技术作为仿真模型一种，能够模拟降雨、产流、汇流等物理水文子过程，具有计算精度高、建模成本低、模型维护简单等优点。

在水动力模型建设过程中，模型空间数据管理维护困难、模型自动化构建水平不高、建模过程复杂是目前面临的主要问题。数据管理维护困难：大多数模型模拟软件的数据管理依赖于自定义数据格式或直接为文本数据格式，与智慧城市信息化建设过程中采用的一般地理空间数据库格式不兼容匹配，数据管理维护困难；地下模型建设繁琐：对于模型建设中涉及排水管线系统监理排错、汇水面生成及参数识别等工作，不仅要求建模者拥有扎实的模型理论知识和丰富的建模经验，而且单纯依靠人工处理，效率低下，出错机率大，导致建模精度整体不高；地表内涝状态模拟精度不高：如一般将地表汇水区泛化成一个规则的四方形水库，当检查井出现溢流时，将溢流量除以水库面积即得到积水深度，这种概化模拟方式与实际情况差别较大，没有考虑地形因素对库容的影响，也没有考虑积水在各个水库之间进行水量交互的过程，模拟精度整体不高。

综合来看，现有的城市排水管网水力分析系统存在以下不足：

1.部分系统技术方法计算精度低，计算结果很难满足城市内涝防治预警和排水系统工程改造需求。

2.部分系统技术方法成本昂贵，应用局限性较大。

3.模型数据格式管理方式多样化，与常用数据格式共享困难，容易形成信息孤岛。

4.没有结合排水管线监理和水动力模型构建技术流程，设计一套涵盖模型数据统一管理、模型构建自动化、模型纠错智能等功能的应用系统，模型建设难度高。

5.地表内涝模型精细度不高，不能反应实际地形因素对内涝影响。

6.没有结合地表水系与排水管网的交互作用，忽略了河流顶托对管网排水能力及地表积水情况的影响。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于GIS和SWMM的城市内涝智能建模及分析方法。

根据本发明的基于GIS和SWMM的城市内涝智能建模及分析方法，包括以下步骤：

S1、构建基于GIS和SWMM的模拟系统，将模型基础数据导入所构建的基于GIS和SWMM的模型系统中，对模型基础数据进行完整性检查、系统分析；

S2、对模型数据进行自动化预处理及自动识别拓扑错误；

S3、结合实时或预测的降雨量，基于SWMM进行水文-水动力耦合模型计算，计算汇流进入排水管网系统的雨水量，模拟得到排水管网内实况信息，获得管点溢流数据，分析评估管网排水能力；

S4、根据水文-水动力耦合模型计算得到的管点溢流数据进行地表水淹没分析，对地表积水进行模拟以获取地表积水深度，基于视窗法对地表水流进行分配；

S5、对地表积水内涝进行预警分析，综合考虑包括排水管网溢流、河流顶托倒灌情形下的地表积水预测，基于步骤S3水文-水动力耦合模型的计算结果，根据步骤S4地表水淹没分析的结果自动划分不同区域的内涝风险等级，为排水防涝应急提供预警方案。

与现有技术相比，本发明取得了如下效果：该方法集成了地理信息系统和水动力模型等技术，实现了地理空间数据库数据管理、模型构建自动化、模型分析智能化、水动力模拟分析、模拟结果动态展示等功能，使得GIS平台与SWMM水动力模型能够无缝对接，具有建设成本低、模型建设自动化程度高、模型分析结果准精细高的优点。

附图说明

图1是基于GIS和SWMM的模拟系统结构示意图；

图2是模型工程的情景模拟示意图；

图3是地表汇水区自动生成与参数自动提取的流程图；

图4是地表一、二维耦合模型之间的交换流量计算过程图；

图5是地表与地下管网耦合模型之间的交换流量计算过程图；

图6是河网与地下管网耦合模型示意图；

图7是基于视窗法的中心网格单步分水步骤示意图；

图8是地表积水内涝预警分析流程图。

具体实施方式

本发明方法可应用于城市内涝积水的精确模拟，对城市内涝进行智能建模及分析的过程包括以下步骤：

S1、构建基于GIS和SWMM的模拟系统，将模型基础数据导入所构建的基于GIS和SWMM的模型系统中，对模型基础数据进行完整性检查、系统分析。从而便于根据不同情景对模型数据和模拟参数进行管理。

(1)模拟系统结构

所构建的模拟系统结构如图1所示，利用空间地理数据库技术对模型数据进行管理维护，利用ArcGIS平台强大的地理处理、空间分析、数据渲染等技术处理模型自动化构建、模型智能纠错、模拟结果分析、动态展示等过程。以SWMM为基本水动力计算引擎，通过模拟城市水文循环中降雨、地表径流、坡面汇流、管道汇流水文子过程，能够得到排水管网里面不同时间段水流状态特征。将地理空间数据库格式与SWMM工程文本数据格式进行结构化对接，实现GIS与SWMM模型无缝集成。

(2)数据管理模式

方案管理包括模型方案管理和模型工程管理两部分，建模者能够通过新建方案功能建立既定方案模板，对模型空间数据进行统一管理和方案版本化；在方案基础上，能够建立若干模型工程，通过设定模型工程不同输入条件和模拟参数，实现情景模拟，如图2所示，根据情节模拟结果可对比分析方案内不同工程情景的排水管网水流状态。

S2、对模型数据进行自动化预处理及自动识别拓扑错误。根据城市区域地表高精度DEM(Digital Elevation Model，数字高程模型)、雨水口、沟渠和河道分布自动生成地表降雨的汇水区，以及对管网系统的拓扑错误进行智能识别，以帮助快速构建完整的模型系统。

本实施例中，模型基础数据为模型建立时所需要的数据，包括空间数据和文本数据；模型空间数据指带有空间属性的模型数据，如管线、管点等；模型数据泛指所有模型数据，包括运算结果数据和模型空间数据。

(21)地表汇水区自动生成与模型参数自动提取

如图3所示，生成地表的汇水区时，根据排水设施中检查井的空间分布和操作建模范围自动生成泰森多边形，检查井所对应的泰森多边形即为该检查井的雨水汇水区；对每个雨水汇水区内多个土地利用数据进行加权叠加计算，形成带土地利用和不透性信息的汇水区，并自动提取雨水汇水区土地利用比例参数、不透水比例参数。自动化编辑能有效避免建模过程中人工手动构建模型所引起的效率低下、精度不高等问题。

(22)地下排水管网系统拓扑错误的智能识别

通过业务调查、普查管网数据分析和业务经验，建立管网拓扑完整性规则库，如表1所示。根据管网拓扑完整性规则库，智能识别地下排水管网系统拓扑错误，若排水管网系统不满足规则库，则认为拓扑规则不符合建设需求，达到数据监理的目的。

表1

S3、结合实时或预测的降雨量，基于SWMM进行水文-水动力耦合模型计算，扣除雨水下渗、植被截流等因素，精确计算汇流进入排水管网系统的雨水量，模拟得到管网内水量、流速、水位、水压、水质等实况信息，获得管点溢流数据，进而分析评估管网排水能力。

流域排水是一个十分复杂的系统，地表径流与地下管网系统之间存在交互关系，河网会对排水管网产生顶托影响。通过水文-水动力耦合的方式可以建立起地表地下水文系统与河流、排水管网之间的水力联系，可以弥补单独的水动力模型的不足，提高排水防涝应急预警的精度。

(31)建立地表一维、二维耦合模型，即一维河网模型和二维地表漫流模型(简称二维地表模型)，计算地表一维、二维耦合模型之间的交换流量。

河道和地面之间大多存在着明显的界限，在它们之间存在堤岸或者其它建筑物。当一维河道水位较高或者二维地面水深较深的时候，二者之间就会有流量的交换，一维河网模型采用排水管网计算模型，将河道假设为一种方形管道，这种方形管道具有与己知的河道相等的单位管长摩擦阻力，在地表一、二维耦合模型的连接面(即耦合接口)上既有流量的交换也有动量的交换，由于一维水流总是平行于连接面，因而通常动量的交换较小，计算时可以忽略，只考虑流量的交换。

地表一维、二维耦合模型之间的交换流量计算过程如图4所示，将T＝t时刻的初始条件及相关参数分别输入到一维河网模型和二维地表模型中，在一维河网模型、二维地表模型的耦合接口上，结合堤岸高度计算一维河网模型与二维地表模型的连接关系，根据连接关系的计算结果计算交换流量，根据交换流量计算河道流量和地表径流量，并判断一维河网模型、二维地表模型之间是否满足质量动量守恒的条件，若不满足质量动量守恒的条件则根据连接关系的计算结果继续计算交换流量，若满足质量动量守恒的条件则判断模拟时间是否结束，若模拟时间结束则输出结果，若模拟时间未结束则计算下一时刻T＝t+Δt的交换流量。其中，连接关系指高程关系，确定高程差后才能计算交换流量。

本实施例中，采用宽顶堰流公式计算交换流量，设地表一、二维耦合模型之间的交换长度为l，则交换流量为：

式中H₀为堰上总水头，b为堰宽，g为重力加速度，流量系数k为堰顶水流垂直收缩的系数，为水头损失系数，ξ为水股断面压强分布系数。

(32)建立地表与地下管网耦合模型，即一维管网模型和二维地表模型，计算地面径流与地下管流的交换流量。

地表径流与地下管流是通过排水管网中的雨水口或检查井相互连接的。当排水管网的能力无法满足排水要求时，水量通过流量交换通道溢出地表进行漫流；当上游来水减弱，管网排水能力恢复时，地面径流又会经流量交换通道重新进入排水管网。以水头相对大小判断流量交换方向，并将流量交换通道概化为无坎宽项堰，以此作为地面径流与地下管流的流量交换计算方法，如图5所示，将T＝t时刻的初始条件及相关参数分别输入到一维管网模型和二维地表模型中，在一维管网模型、二维地表模型的耦合接口上，计算一维管网模型与二维地表模型的连接关系，根据连接关系的计算结果计算交换流量，根据交换流量计算地下管流量和地表径流量，并判断一维管网模型、二维地表模型之间是否满足质量动量守恒的条件，若不满足质量动量守恒的条件则根据连接关系的计算结果继续计算交换流量，若满足质量动量守恒的条件则判断模拟时间是否结束，若模拟时间结束则输出结果，若模拟时间未结束则计算下一时刻T＝t+Δt的交换流量。其中，连接关系指水头差，确定水头差后才能计算交换流量。

1)当地面水头Z_g大于管道水头Z_p时，水流入管道，交换流量计算为：

其中σ为淹没系数，m为流量系数，已考虑到侧收缩、行近流速的影响，按无坎宽顶堰，取最大值m＝0.385，侧收缩系数ε＝1，H₀为堰上总水头，B为上游渠道宽度，g为重力加速度。

2)当地面水头Z_g小于管道水头Z_p时，水溢流到地面，交换流量计算为：

Q_j＝αA_j(Z_p-Z_g)

其中α为流量系数，按无坎宽顶堰取为α＝0.305，A_j为通道表面积。

一维管网模型和二维地表漫流模型的耦合初始条件按照二维地表漫流模型假设为地表无水状态，即水深、流速皆为零。水量首先通过一维管网模型中的水文模块收集到的降雨径流，并由雨水汇水区进入排水管网，利用一维水动力模块进行管道与道路的双排水管网系统洪水演算；接着将一维管网模型演算所得到的检查井溢流量作为二维地表漫流模型中的输入点源，以侧流形式加入研究区域内发生溢流的各个网格中，然后利用二维地表漫流模型进行水流传递，最终模拟出研究区域内的洪水淹没状况，包括各时刻的运动要素和淹没范围。

(33)建立河网与地下管网耦合模型，进行排水管网与内部河道的动态耦合模拟计算。

河网与地下管网耦合模型如图6所示。由于城市内部河道通常与排水管网连接关系密切，管网排水入河将影响河道水位与流量的变化，同时河道水位的变化又将同样影响管网的排水能力；因此需要将城市排水管网与内部河道进行集成模拟。通过对内部河道进行合理的概化，将城市内部河道纳入排水管网模型，可以实现排水管网与内部河道的动态耦合模拟计算。动态耦合采用分时间步长进行模拟；河道与管网的不同连接方式包括通过排污口连接、泵连接、堰连接等。

在与河网耦合时，管道出水口末节点与河道断面节点水位之间，存在多种流态，当河道水位低于出水口节点水位时，管道排水为自由出流；当河道水位接近或高于出水口水位时，管网与河道之间为淹没出流。对于管道内部节点而言，建立起与外部节点水利要素之间的关联，通过这种方式，将管网内部的计算与河网的计算联结为一个整体系统，进而求解各节点处水位流量。这种方式的优点在于与过去将河网水力计算与管网排水计算割裂开来处理相比，充分考虑了管道与河网的相互影响作用，既可以模拟城区内部积水通过管道对外围水位的抬升影响，又可以模拟河网在行洪期间对城区管道造成的回灌压力，以及此种情况下的排水管网满溢的风险范围。

S4、地表水淹没分析，对地表积水进行模拟以获取地表积水深度，基于视窗法对地表水流进行分配。

本步骤主要是提取水文-水动力耦合模型计算得到的管点溢流数据进行地表水流漫延扩散分析，产生每个时间点的地表积水数据。

为既能获取地表积水深度，又能充分考虑地表地形特征及建筑物阻水作用，本实施例拟采用DEM汇流思想，利用“视窗法”对地表水流进行模拟，实现对管网系统管点溢流量漫延扩散分析。地表积水模拟的具体步骤如下：

a.初始化实验区域初始时刻地表积水数据矩阵CWD₀＝0；

b.提取SWMM模拟结果中t时刻管点瞬时溢流量数据矩阵OF_t；

c.将t-1时刻地表积水数据矩阵CWD_t-1与t时刻管点瞬时溢流量数据矩阵OF_t叠加得到t时刻模拟前的地表积水数据矩阵CWD_tb；

d.将CWD_tb与DEM数据进行叠加得到t时刻模拟前地表水位高程数据矩阵CWE_tb；

e.利用“视窗法”计算CWE_tb中每个中心网格的水流交互，得到模拟后的地表水位高程数据矩阵CWE_ta；

f.将CWE_ta减去DEM数据得到的差值为t时刻模拟后的地表积水数据矩阵CWD_ta；

g.循环步骤b-f直到模拟结束。

基于“视窗法”的水流分配方法是利用3*3的矩阵“窗口”，循环计算水位高程数据矩阵中每个中心网格的积水与周边邻域网格积水之间的水流交互问题，具体计算过程如下：

a.将比中心网格水位高程低的邻域网格记为集合P，即下游；

b.计算集合P中网格水位高程和中心网格水位高程(记为H)的平均值V；

c.利用中心网格水位高程H减去平均值V得到需分配的水深M，此时若中心网格水深小于M(不够分水深度)，则M等于中心网格水深；

d.计算集合P中各个网格水位高程与中心网格水位高程的落差，根据邻域网格落差所占总落差的比例L将水深M分别按比例分到集合P中的网格。

为模拟地表建筑物对阻水的影响，可以更新建筑物区域的高程值为建筑物高度与DEM高程值之和，基于“视窗法”的中心网格单步分水步骤如图7所示。

S5、对地表积水内涝进行预警分析，综合考虑排水管网溢流、河流(潮汐)顶托倒灌等情形下的地表积水预测，基于步骤S3水文-水动力耦合模型的计算结果，根据步骤S4中地表水淹没分析的结果自动划分不同区域的内涝风险等级，为排水防涝应急提供预警方案。

流程如图8所示，提取步骤S4中地表水淹没分析的结果进行地表积水内涝的预警分析时，针对单次降雨事件模拟，地表水淹没分析每分钟可产生一个地表积水数据，以dem格式保存在结果文件中，如分析持续120分钟的降雨的情景，设置模拟时间步长为1分钟，则系统将对120分钟中每分钟的地表积水数据进行模拟，生成120个结果；地表积水内涝预警分析可调用Arcgis数据分析功能，对地表积水DEM结果数据提取进行内涝风险分析。用户可根据需要自行设置积水深度和积水时间的阈值，以划分不同的内涝风险等级，并在地图中用不同的颜色表示出来。如设置积水深度小于0.5m且大于0.3m，持续时间为15min的区域为内涝中风险区域，用橙色表示。

通过多次对不同频率降雨事件模型，可得到不同降雨强度下的城市内涝风险值及范围，将此数据保存在数据库中，当接入到实时预测降雨量，系统可结合数据库中已有分析结果试算该预测降雨量下城市内不同地区的内涝发生概率，达到预警效果。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于GIS和SWMM的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构建基于GIS和SWMM的模拟系统，将模型基础数据导入所构建的基于GIS和SWMM的模型系统中，对模型基础数据进行完整性检查、系统分析；

S2、对模型数据进行自动化预处理及自动识别拓扑错误；

S3、结合实时或预测的降雨量，基于SWMM进行水文-水动力耦合模型计算，计算汇流进入排水管网系统的雨水量，模拟得到排水管网内实况信息，获得管点溢流数据，分析评估管网排水能力；

S4、根据水文-水动力耦合模型计算得到的管点溢流数据进行地表水淹没分析，对地表积水进行模拟以获取地表积水深度，基于视窗法对地表水流进行分配；

S5、对地表积水内涝进行预警分析，综合考虑包括排水管网溢流、河流顶托倒灌情形下的地表积水预测，基于步骤S3水文-水动力耦合模型的计算结果，根据步骤S4地表水淹没分析的结果自动划分不同区域的内涝风险等级，为排水防涝应急提供预警方案。

2.根据权利要求1所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤S2根据数字高程模型DEM、雨水口、沟渠和河道分布自动生成地表降雨的汇水区，以及对管网系统的拓扑错误进行智能识别。

3.根据权利要求2所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤S2包括：

(21)地表汇水区自动生成与模型参数自动提取

生成地表的汇水区时，根据排水设施中检查井的空间分布和操作建模范围自动生成泰森多边形，检查井所对应的泰森多边形即为该检查井的雨水汇水区；对每个雨水汇水区内多个土地利用数据进行加权叠加计算，形成带土地利用和不透性信息的汇水区，并自动提取雨水汇水区土地利用比例参数、不透水比例参数；

(22)地下排水管网系统拓扑错误的智能识别

通过业务调查、普查管网数据分析和业务经验，建立管网拓扑完整性规则库；根据管网拓扑完整性规则库，智能识别地下排水管网系统拓扑错误。

4.根据权利要求1所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤S3包括：

(31)建立一维河网模型和二维地表模型，计算一维河网模型和二维地表模型之间的交换流量；

(32)建立一维管网模型和二维地表模型，计算地面径流与地下管流的交换流量；

(33)建立河网与地下管网耦合模型，进行排水管网与内部河道的动态耦合模拟计算。

5.根据权利要求4所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤(31)中一维河网模型和二维地表模型之间的交换流量计算过程为：

将T＝t时刻的初始条件及相关参数分别输入到一维河网模型和二维地表模型中，在一维河网模型、二维地表模型的耦合接口上，结合堤岸高度计算一维河网模型与二维地表模型的高程关系，根据高程关系的计算结果计算交换流量，根据交换流量计算河道流量和地表径流量，并判断一维河网模型、二维地表模型之间是否满足质量动量守恒的条件，若不满足质量动量守恒的条件则根据高程关系的计算结果继续计算交换流量，若满足质量动量守恒的条件则判断模拟时间是否结束，若模拟时间结束则输出结果，若模拟时间未结束则计算下一时刻T＝t+Δt的交换流量。

6.根据权利要求5所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤(31)中采用宽顶堰流公式计算交换流量，设一维河网模型和二维地表模型之间的交换长度为l，则交换流量为：

式中H₀为堰上总水头，b为堰宽，g为重力加速度，流量系数k为堰顶水流垂直收缩的系数，为水头损失系数，ξ为水股断面压强分布系数。

7.根据权利要求4所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤(32)中地面径流与地下管流的交换流量计算过程为：

将T＝t时刻的初始条件及相关参数分别输入到一维管网模型和二维地表模型中，在一维管网模型、二维地表模型的耦合接口上，计算一维管网模型与二维地表模型的水头差，根据水头差的计算结果计算交换流量，根据交换流量计算地下管流量和地表径流量，并判断一维管网模型、二维地表模型之间是否满足质量动量守恒的条件，若不满足质量动量守恒的条件则根据水头差的计算结果继续计算交换流量，若满足质量动量守恒的条件则判断模拟时间是否结束，若模拟时间结束则输出结果，若模拟时间未结束则计算下一时刻T＝t+Δt的交换流量。

8.根据权利要求7所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤(32)中：

1)当地面水头Z_g大于管道水头Z_p时，水流入管道，交换流量计算为：

其中σ为淹没系数，m为流量系数，考虑到侧收缩、行近流速的影响，按无坎宽顶堰，取最大值m＝0.385，侧收缩系数ε＝1，H₀为堰上总水头，B为上游渠道宽度，g为重力加速度；

2)当地面水头Z_g小于管道水头Z_p时，水溢流到地面，交换流量计算为：

Q_j＝αA_j(Z_p-Z_g)

其中α为流量系数，按无坎宽顶堰取为α＝0.305，A_j为通道表面积。

9.根据权利要求1所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤S4中，对地表积水进行模拟的步骤如下：

a.初始化实验区域初始时刻地表积水数据矩阵CWD₀＝0；

b.提取SWMM模拟结果中t时刻管点瞬时溢流量数据矩阵OF_t；

c.将t-1时刻地表积水数据矩阵CWD_t-1与t时刻管点瞬时溢流量数据矩阵OF_t叠加得到t时刻模拟前的地表积水数据矩阵CWD_tb；

d.将CWD_tb与DEM数据进行叠加得到t时刻模拟前地表水位高程数据矩阵CWE_tb；

e.利用“视窗法”计算CWE_tb中每个中心网格的水流交互，得到模拟后的地表水位高程数据矩阵CWE_ta；

f.将CWE_ta减去DEM数据得到的差值为t时刻模拟后的地表积水数据矩阵CWD_ta；

g.循环步骤b-f直到模拟结束；

基于视窗法对地表水流进行分配是利用矩阵“窗口”，循环计算水位高程数据矩阵中每个中心网格的积水与周边邻域网格积水之间的水流交互问题，具体计算过程如下：

a.将比中心网格水位高程低的邻域网格记为集合P，即下游；

b.计算集合P中网格水位高程和中心网格水位高程H的平均值V；

c.利用中心网格水位高程H减去平均值V得到需分配的水深M，此时若中心网格水深小于M，则M等于中心网格水深；

d.计算集合P中各个网格水位高程与中心网格水位高程的落差，根据邻域网格落差所占总落差的比例L将水深M分别按比例分到集合P中的网格。

10.根据权利要求4所述的城市内涝智能建模及分析方法，其特征在于，步骤(33)中，通过对内部河道进行合理的概化，将城市内部河道纳入排水管网模型，实现排水管网与内部河道的动态耦合模拟计算。