CN116432934B - 一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法 - Google Patents
一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116432934B CN116432934B CN202211608576.7A CN202211608576A CN116432934B CN 116432934 B CN116432934 B CN 116432934B CN 202211608576 A CN202211608576 A CN 202211608576A CN 116432934 B CN116432934 B CN 116432934B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- road
- urban
- index
- ponding
- water
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims abstract description 34
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 9
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 77
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 21
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 abstract description 8
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 11
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 2
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 2
- 206010033799 Paralysis Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000000969 carrier Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Architecture (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法,通过优选城市路网空间格局,使得城市开发建设后的路网格局对道路行洪防控有良好的反馈效果。该原则实施的方法是:通过两次评估,分别运用单指标评估判别和多指标评估判别的方法,结合两种方法的优势层层筛选,最终计算一次评估筛选后道路积水防控指数,道路积水防控指数越大说明城市路网格局对道路行洪防控效果好,根据实际情况,结合面向内涝管控的城市路网格局评估指标体系结果,在可行方案中选出道路积水防控指数较高的若干备选方案,优选出内涝管控效果最佳的城市路网格局。
Description
技术领域
本发明属于城市内涝防控与空间管控领域,具体涉及一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法。
背景技术
城市道路网是城市重要生命线工程,承担着城市经济社会高效运转的重要功能。近年来,随着气候变化和城市雨岛效应影响的深入,城市极端暴雨频发,极易引发严重的道路积水,使得城市道路成为行洪通道,形成严重危害城市安全的“城市看江”现象,进而导致城市交通通行困难、路网瘫痪,甚致引发行人伤亡和车辆损毁,给城市居民生产生活带来严重威胁。
要有效破解“城市看江”现象,有赖于城市内涝整体防控,需要从城市规划、道路建设、监测预警和抢险救援等多方面系统治理,在众多防控措施中,最基础、最根本的措施,是合理的规划城市路网,使得建成后的城市路网尽可能地避免具备城市内涝行洪的条件或使道路在极端暴雨条件下尽可能不致涝。当前,城市路网规划设计主要以功能完备、通行高效为主要目标,对道路排水的设计主要依据《室外排水设计规范》等标准,对于一定设计目标条件下,如何使城市路网在整体上具备较为优良的防涝能力,缺乏统筹考虑和定量规划设计方法。我国古代有许多优秀的排涝工程就是通过合理规划水系和排水系统布局来达到自然排水的目标,例如赣州的福寿沟等,但限于当时的科学技术条件,这些设计更多的是依靠经验。城市路网在极端暴雨条件下形成“城市看江”现象,其本质即类似于水系和排水系统中的水流流动,要防控城市道路内涝,可以结合城市整体排水规划和设计的思路,在满足道路通行和功能目标的前提下,通过优化城市路网格局,达到城市道路内涝防控的目标。
发明内容
针对现有技术中的上述不足,本发明提供了一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为:
一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法,包括如下步骤:
S1、根据城市建设需求划定路网规划目标,并利用拟定的规划目标进行城市路网规划,得到多个规划方案;
S2、分别对得到的多个规划方案进行城市道路场景建模,模拟各规划方案的内涝情景,输出内涝场景影响因素;
S3、选择内涝场景影响因素构建基于内涝管控的城市路网评估指标体系,根据道路防控指数最优选取最佳城市路网格局。
进一步的,所述S1中城市建设需求通过城市道路网规划的基本功能确定,包括城市道路网的本体功能和派生功能。
进一步的,所述S2中采用非守恒形式的二维浅水动力方程进行城市内涝场景建模,将水深和流速作为变量,具体表示为:
式中:u,v分别为x和y方向的流速,t为时间,h为水深,Z为自由水面高程,Fx和Fy分别是x和y方向的阻力分量,ve是有效粘滞性系数,g是重力加速度,div表示散度计算符号,为梯度运算符号,Sce为流体源或汇项。
进一步的,所述S2中输出的内涝场景影响因素包括积水总量、积水面积、积水深、积水流速和积水道路占比。
进一步的,所述S3具体包括如下步骤:
S31、选取积水总量进行单指标特征判别,判断积水总量指标是否异常,若是,则排除积水总量异常的城市规划方案,若不是,则保留其路网规划方案进行二次指标判定;
S32、选取积水面积、积水深、积水流速和积水道路占比极大值和平均值判别,若不符合设定条件则排除该规划方案,若符合设定条件,则统计极大值风险指标与常态风险指标并进入步骤S33;
S33、将符合设定条件的规划方案中积水面积、积水深、积水流速和积水道路占比进行归一化加权计算,得到道路积水防控指数;
S34、对道路接水防控指数进行极大值判别,若不符合设定条件则排除对应的规划方案,若符合则优选出道路积水防控指数最大的规划方案作为城市路网空间格局。
进一步的,所述S33中归一化加权计算的具体计算方式为:
F=MA×α1+MH×α2+MV×α3+B×α4+AH×α5+AV×α6
其中,F为道路积水防控指数,MA为最大积水面积,MH为最大积水深,MV为最大积水流速,B为积水路段占比,AH AH为平均积水深,AV为平均积水流速,α1,α2,α3,α4,α5,α6分别各指标对应的指标权重。
本发明具有以下有益效果:
本发明提出了一种原理明确、操作简便一种面向城市道路行洪防控的路网格局优选方法,利用该方法进行城市道路行洪防控路网格局优选,能更进一步优化城市路网规划,增强城市的基本功能,提升城市防涝能力,推动城市防涝领域科技进步。
附图说明
图1为本发明面向城市道路行洪防控的路网格局优选方法实施步骤流程图。
图2为本发明城市路网格局评估系统图。
图3为本发明实施案例构建的4种城市路网规划图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法,如图1所示,包括如下步骤:
S1、根据城市建设需求划定路网规划目标,并利用拟定的规划目标进行城市路网规划,得到多个规划方案;
本实施例依据城市建设需求来拟定路网规划目标,主要通过了解城市道路网规划的基本功能来确定。
城市道路网规划基本功能可划分为本体功能、派生功能两类,其中本体功能可以满足城市交通运行工作的需要,为人类生存空间提供空间载体,是城市平面结构的重要组成部分。派生功能体现在市政道路作为城市绿化、市政设施的载体,起到提高城市舒适度、改善人类生活环境的作用,以及面对突发灾难可以有效提供应急场所、防洪排涝等。
在本实施例里,主要以城市道路行洪防控为目标,参考我国重要城市的空间格局参数,结合我国典型城市形态特点和城市规划设计有关方案,开展城市路网规划方案设计。城市路网规划设计可基于GIS平台和城市三维建模软件进行模拟。其中CityEngine作为一款三维城市建模平台,具有建模高效化、分析科学化、三维可视化的功能,常常用于城市规划、数字仿真、轨道交通等领域。
本实施例基于CityEngine进行城市路网空间格局的构建,通过CGA(ComputerGenerated Architecture)建立多种类型城市路网模型,CGA形状语法是CityEngine特有的程序设计语言,主要语法规则包括道路拓扑关系、建筑物空间分布等内容的设定,依据国内城市格局空间分布特点,通过该语言生成城市路网模型。通过该建模方法可以更加细致的刻画城市路网格局,一定程度上反应真实的城市路网情况。
S2、分别对得到的多个规划方案进行城市道路场景建模,模拟各规划方案的内涝情景,输出内涝场景影响因素;
采用城市内涝模型,对城市路网内涝过程进行数值模拟。结合设计降雨情景,通过求解二维浅水方程,计算流速、水深等要素来反应模拟地区的水动力要素,分析城市内涝风险程度为城市道路行洪防控提供支持。
本专利建模采用的TELEMAC-2D模型,该模型采用非守恒形式的二维浅水动力方程,将水深和流速作为变量,采用基于特征线方法的分步算法。在第一个时间步,根据方程组的双曲性,对相关的对流项进行处理;在第二个时间步处理剩余的各项,包括传播项、扩散项、源项等,将方程各项进行线性化,采用有限元方法进行离散求解。其中二维浅水方程公式如下:
式中:u,v分别为x和y方向的流速,t为时间,h为水深,Z为自由水面高程,Fx和Fy分别是x和y方向的阻力分量,ve是有效粘滞性系数,g是重力加速度,div表示散度计算符号,为梯度运算符号,Sce为流体源或汇项。
降雨产流模拟的方法,模型中下渗部分模块主要采取SCS-CN方法,此方法来自美国的一个经验模型,主要通过CN值来反应下渗能力,SCS模型式如下所示:
式中:Q为径流量;P为降雨量;S为土壤最大蓄水量;Ia为初损值。S的取值与土壤类型以及土地利用方式相关,可通过CN值表示,CN值是一个0~100区间的值。
最终考虑道路行洪城市网路格局的优选,主要输出结果有:积水总量、积水面积、积水深、积水流速、积水道路占比等要素。进行下一步多参数、多层次的综合评估。
S3、选择内涝场景影响因素构建基于内涝管控的城市路网评估指标体系,根据道路防控指数最优选取最佳城市路网格局。
在本实施例里,指标体系思路是对于确定的区域,积水总量的差异反应城市路网格局决定洪涝风险的总体情况,差异不会过于悬殊,决定洪涝风险的关键因素是城市路网空间格局的不同,对积水量进行重新分配,使得区域内的积水风险在局部显著提升。故选取积水总量作为第一步评估的指标参数。第二步评估主要对局部进行评估,选取六个风险指标,其中最大积水面积、最大积水深、最大积水流速三个指标表征极值,另外积水道路占比、平均积水深、平均积水流速三个指标表征常态,通过多指标对城市路网空间格局进行综合评估优选。
主要实施步骤如下:
面向内涝管控的城市路网格局评估指标体系总体分为两次评估,其中第一次评估为特征指标评估,主要通过选取积水总量R作为指标进行单指标特征判别,进行第一步评估筛选异常的城市路网格局,第二次评估为风险指标评估,主要通过选取多个风险代表值,并将这些值进行归一化加权计算进行多指标风险判别,得到道路积水防控指数F,最终在剩余的城市路网格局中优选出道路防控指数最大的城市路网格局作为最佳城市路网格局。
优选城市路网格局过程,具体指标参数、计算各指标方法具体如表1所示:
表1城市路网格局优选评估指标体系
具体而言,如图2所示,包括如下步骤:
S31、选取积水总量进行单指标特征判别,判断积水总量指标是否异常,若是,则排除积水总量异常的城市规划方案,若不是,则保留其路网规划方案进行二次指标判定;
S32、选取积水面积、积水深、积水流速和积水道路占比极大值和平均值判别,若不符合设定条件则排除该规划方案,若符合设定条件,则统计极大值风险指标与常态风险指标并进入步骤S33;
S33、将符合设定条件的规划方案中积水面积、积水深、积水流速和积水道路占比进行归一化加权计算,得到道路积水防控指数;
本实施例里,最大积水面积、积水深、积水流速、积水路段占比、平均积水深、平均积水流速等风险指标进行归一化,采用下式进行归一化:
式(6)中,Cmax为该指标的最大值;Cmin为该指标的最小值,C为需要进行归一化的指标;
指标归一化后,对风险指数比重进行加权,计算道路积水防控指数,道路积水防控指数计算公式如下所示:
F=MA×α1+MH×α2+MV×α3+B×α4+AH×α5+AV×α6 (7)
式(7)中,F为道路积水防控指数,MA为最大积水面积,MH为最大积水深,MV为最大积水流速,B为积水路段占比,AH为平均积水深,AV为平均积水流速,α1,α2,α3,α4,α5,α6分别各指标对应的指标权重。
本发明根据“择优筛选”的原则,“择优筛选”的内涵是:通过优选城市路网空间格局,使得城市开发建设后的地区对道路行洪防控有良好的反馈效果。该原则实施的方法是:通过两次评估,分别运用单指标评估判别和多指标评估判别的方法,结合两种方法的优势层层筛选,最终计算一次评估筛选后道路积水防控指数,道路积水防控指数越大说明城市路网格局对道路行洪防控效果好。
根据实际情况,结合面向内涝管控的城市路网格局评估指标体系结果,在可行方案中选出道路积水防控指数较高的若干备选方案,优选出内涝管控效果最佳的城市路网格局。
实例验证
某城市新建区域,总面积为1km2,规划建筑总面积(含道路)为80%,道路面积占比为30%,地势由西北向东南逐步降低,坡度约为3%,结合功能需求和规划标准,在多方比选的基础上,确定了如下4个方案为备选方案,为提升城市内涝韧性,使建成后的城市路网在内涝管控中具有较好的效果,需要进一步优选城市路网空间格局,应用一种面向内涝管控的城市路网格局优选方法,开展城市路网空间格局优选,主要步骤如下:
1.对给定的规划进行城市内涝情景模拟
对城市路网空间格局进行规划设计,共设计4种不同的城市路网空间格局,具体如图3所示。
采用北京市2小时100年一遇设计暴雨情景进行城市内涝模拟,本实施案例采用TELEMAC-2D二维水动力模型进行城市内涝过程模拟,构建该规划方案的城市内涝模型,为评估最优城市路网空间格局提供数据支撑。利用TELEMAC-2D模型进行数值分析求解,将所规划的4种城市路网空间格局分为三角形网格,共计40401个节点,80000个网格,网格分辨率是5m,模型东部和南部边界设为自由出流边界,其余均为闭合边界。降雨时长120min,模拟时长360min,时间步长为2s。完成4种城市内涝模型的构建,以便进一步开展面向内涝管控的城市路网格局优选评估。
2.统计内涝情景模拟结果并计算相应的评估指标
导出城市内涝模型模拟结果,能得到不同规划方案下的积水总量、积水面积、积水深、积水流速等各项指标。其中积水总量如表2所示
表2不同规划方案特征指标要素
按照步骤4的评估方法,进行第一次评估,主要对特征指标积水总量R进行特征值判别,其中X3规划方案为积水总量最大,优先进行筛选排除,保留其余规划方案,进行下一步评估。
第二次评估主要将剩余规划方案的指标要素进行最值判别筛选,如表3所示。
表3不同规划方案风险指标要素
对上述风险指标进行归一化处理,处理后的结果如表4所示:
表4不同规划方案指标要素归一化结果
计算道路积水防控指数,根据表中个指标的物理意义以及重要性,三个指标权重分别α1=0.3,α2=0.1,α3=0.1,α4=0.3,α5=0.1,α6=0.1并进行加权计算,计算结果如表5所示:
表5不同规划方案的道路积水防控指数结果
进行最值判别选择最优的城市路网空间格局规划方案;
根据表可知,道路积水防控指数最大值为0.73,对应X4规划方案,即城市路网空间格局规划方式X4方案对道路行洪防控效果最好,X4方案为本次选取的最优城市路网空间格局,如图3所示。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
本领域的普通技术人员将会意识到,这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理,应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合,这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、根据城市建设需求划定路网规划目标,并利用拟定的规划目标进行城市路网规划,得到多个规划方案;
S2、分别对得到的多个规划方案进行城市道路场景建模,模拟各规划方案的内涝情景,输出内涝场景影响因素;
S3、选择内涝场景影响因素构建基于内涝管控的城市路网评估指标体系,根据道路防控指数最优选取最佳城市路网格局,具体包括如下步骤:
S31、选取积水总量进行单指标特征判别,判断积水总量指标是否异常,若是,则排除积水总量异常的城市规划方案,若不是,则保留其路网规划方案进行二次指标判定;
S32、选取积水面积、积水深、积水流速和积水道路占比进行极大值和平均值判别,若不符合设定条件则排除该规划方案,若符合设定条件,则统计极大值风险指标与常态风险指标并进入步骤S33;
S33、将符合设定条件的规划方案中积水面积、积水深、积水流速和积水道路占比进行归一化加权计算,得到道路积水防控指数,归一化加权计算的具体计算方式为:
F=MA×α1+MH×α2十MV×α3+B×α4+AH×α5+AV×α6
其中,F为道路积水防控指数,MA为最大积水面积,MH为最大积水深,MV为最大积水流速,B为积水路段占比,AH为平均积水深,AV为平均积水流速,α1,α2,α3,α4,α5,α6分别各指标对应的指标权重;
S34、对道路接水防控指数进行极大值判别,若不符合设定条件则排除对应的规划方案,若符合则优选出道路积水防控指数最大的规划方案作为城市路网空间格局。
2.根据权利要求1所述的面向道路行洪防控的路网格局优选方法,其特征在于,所述S1中城市建设需求通过城市道路网规划的基本功能确定,包括城市道路网的本体功能和派生功能。
3.根据权利要求1所述的面向道路行洪防控的路网格局优选方法,其特征在于,所述S2中采用非守恒形式的二维浅水动力方程进行城市内涝场景建模,将水深和流速作为变量,具体表示为:
式中:u,v分别为x和y方向的流速,t为时间,h为水深,Z为自由水面高程,Fx和Fy分别是x和y方向的阻力分量,ve是有效粘滞性系数,g是重力加速度,div表示散度计算符号,为梯度运算符号,Sce为流体源或汇项。
4.根据权利要求1所述的面向道路行洪防控的路网格局优选方法,其特征在于,所述S2中输出的内涝场景影响因素包括积水总量、积水面积、积水深、积水流速和积水道路占比。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211608576.7A CN116432934B (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211608576.7A CN116432934B (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116432934A CN116432934A (zh) | 2023-07-14 |
CN116432934B true CN116432934B (zh) | 2023-10-17 |
Family
ID=87091375
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211608576.7A Active CN116432934B (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116432934B (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103810532A (zh) * | 2012-11-06 | 2014-05-21 | 北京清华同衡规划设计研究院有限公司 | 优化城市排水系统运行状况的方法 |
CN106056247A (zh) * | 2016-06-02 | 2016-10-26 | 广东工业大学 | 一种用于城市内涝情境下最优交通路径的选取方法 |
CN107967402A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-04-27 | 中国水利水电科学研究院 | 一种城市内涝排除系统的设计分析方法 |
CN108334744A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-07-27 | 河海大学 | 一种基于内涝势冲量的海绵城市内涝程度评价方法 |
CN110924252A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-03-27 | 北京市环境保护科学研究院 | 防止道路扬尘的路面结构及其施工方法 |
CN112016179A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-01 | 中国水利水电科学研究院 | 海绵城市设施评价模型与城市雨洪模型的耦合方法 |
CN112733337A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 华南理工大学 | 一种暴雨内涝影响下城市道路通行效率评估方法 |
CN113627817A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-09 | 东莞理工学院 | 一种基于城市内涝条件下道路连通性分析方法 |
CN114462335A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-10 | 澜途集思生态科技集团有限公司 | 一种面向海绵城市的流体动力学系统与方法 |
CN114840896A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-08-02 | 武汉理工大学 | 一种基于城市道路bim的内涝积水模拟分析方法 |
-
2022
- 2022-12-14 CN CN202211608576.7A patent/CN116432934B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103810532A (zh) * | 2012-11-06 | 2014-05-21 | 北京清华同衡规划设计研究院有限公司 | 优化城市排水系统运行状况的方法 |
CN106056247A (zh) * | 2016-06-02 | 2016-10-26 | 广东工业大学 | 一种用于城市内涝情境下最优交通路径的选取方法 |
CN107967402A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-04-27 | 中国水利水电科学研究院 | 一种城市内涝排除系统的设计分析方法 |
CN108334744A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-07-27 | 河海大学 | 一种基于内涝势冲量的海绵城市内涝程度评价方法 |
CN110924252A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-03-27 | 北京市环境保护科学研究院 | 防止道路扬尘的路面结构及其施工方法 |
CN112016179A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-01 | 中国水利水电科学研究院 | 海绵城市设施评价模型与城市雨洪模型的耦合方法 |
CN112733337A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-04-30 | 华南理工大学 | 一种暴雨内涝影响下城市道路通行效率评估方法 |
CN113627817A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-09 | 东莞理工学院 | 一种基于城市内涝条件下道路连通性分析方法 |
CN114462335A (zh) * | 2022-02-25 | 2022-05-10 | 澜途集思生态科技集团有限公司 | 一种面向海绵城市的流体动力学系统与方法 |
CN114840896A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-08-02 | 武汉理工大学 | 一种基于城市道路bim的内涝积水模拟分析方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Assessment of the vulnerability of road networks to urban waterlogging based on a coupled hydrodynamic model;Mingliang Zhang 等;《Journal of Hydrology》;第603卷;第1-15页 * |
Geomorphology and the controls of geohydrology on waterlogging in Gangetic Plains, North Bihar, India;Singh, Suraj Kumar 等;《ENVIRONMENTAL EARTH SCIENCES》;第71卷(第4期);第1561-1579页 * |
城市暴雨内涝灾害风险评估工具集开发与应用研究——以上海市为例;董军刚;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》(第12期);第A009-12页 * |
基于TELEMAC-2D模型的深圳洪涝风险评估;李国一 等;《水资源保护》;第38卷(第5期);第58-64页 * |
基于情景模拟的城市洪涝交通影响评估;邵薇薇 等;《清华大学学报(自然科学版)》;第62卷(第10期);第1591-1605页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116432934A (zh) | 2023-07-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Liu et al. | Uncertainties of urban flood modeling: Influence of parameters for different underlying surfaces | |
CN112100720B (zh) | 一种提升风环境的人工智能城市设计形态布局方法 | |
KR101315121B1 (ko) | 지아이에스 기반의 홍수방어 시스템 및 그 방법 | |
Yazdi et al. | A simulation-based optimization model for flood management on a watershed scale | |
Qiang et al. | Urban flood analysis for Pearl River Delta cities using an equivalent drainage method upon combined rainfall-high tide-storm surge events | |
CN110543984B (zh) | 一种基于水安全的城市水面率规划方法 | |
CN114372685A (zh) | 一种基于swmm模型的城市暴雨内涝风险评估方法 | |
Yazdi et al. | Optimal design of flood-control multi-reservoir system on a watershed scale | |
CN110570126A (zh) | 一种基于实时气象信息的雨水调蓄设施实时调度方法 | |
Tang et al. | Impact of dynamic storage management of wetlands and shallow ponds on watershed-scale flood control | |
Alaghmand et al. | Gis-based river basin flood modelling using HEC-HMS and MIKE11-Kayu Ara river basin, Malaysia | |
Quan | Smart design for sustainable neighborhood development | |
CN114492233B (zh) | 一种基于webGIS平台及考虑综合利用要求的流域水模拟方法 | |
CN116306340A (zh) | 一种模拟不同工况下的城市内涝风险分布的方法 | |
CN110543660A (zh) | 一种低冲击开发模拟方法、系统及相关装置 | |
Ye et al. | Assessment of the impact of urban water system scheduling on urban flooding by using coupled hydrological and hydrodynamic model in Fuzhou City, China | |
CN116432934B (zh) | 一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法 | |
CN111985129A (zh) | 一种城市暴雨内涝精细化模拟方法 | |
Veerbeek et al. | Urban growth modeling to predict the changes in the urban microclimate and urban water cycle | |
CN113869804B (zh) | 一种洪涝灾害下的电网设备风险预警方法及系统 | |
Ke et al. | Coupled and collaborative optimization model of impervious surfaces and drainage systems from the flooding mitigation perspective for urban renewal | |
Kaveckis et al. | Land use based urban vulnerability to climate change assessment | |
Azmi et al. | Dynamic modelling of water resources sustainable development using a mathematical approach | |
Li et al. | Research and application of the mathematical model for extreme weather event in coastal urban areas | |
Booij | Decision support system for flood control and ecosystem upgrading in the Red River basin |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |