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基于可变模糊聚类的城市排水系统内涝风险评估

  • 刘*阳
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  • 2020-11-08 11:52:13

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防汛抗旱东北水利水电2015年第5期【文章编号】1o02一O624(2O15)O5一Oo6O—O3基于可变模糊聚类的城市排水系统内涝风险评估张弘(大连市排水处,辽宁大连116011)[摘要】文中针对风险评估模糊不确定性问题,采用可变模糊聚类方法,通过相对隶属度与聚类中心之间的动态迭代,得到城市雨水内涝风险评估结果。实例研究表明,方法的分析计算结果和实际情况吻合,说明可变模糊聚类可以有效应用于城市雨水内涝风险评估。[关键词】排水系统;可变模糊聚类;风险评估;内涝;城市防洪[中图分类号]Tv87[文献标识码】B1引言受城市化进程推进及全球气候变化下极端天气频现等的影响,近年我国武汉、合肥、南京、北京等多座城市出现“城市看海”画面,相继发生较为严重的内涝灾害,使城市蒙受了较大的经济损失,给市民的生活带来了很大的不便,甚至发生市民因灾死亡事件【1—3]。内涝灾害频繁发生主要受两方面因素影响。一方面,全球气候变化导致极端降雨频现:另一方面,城市化发展进程的不断加快导致下垫面不透水层比例增大,即径流系数增大,雨水下渗量减少,地面截流作用变差,地表径流的汇流时间变短,洪峰提前,并且城市的扩张,也使得原有管道系统的汇水面积增大,导致原有管道的负荷增大。加强城市排水防涝的规划与建设是应对城市内涝的根本措施,但城市排水防涝的规划与建设一定是在现有排水系统基础上进行优化及完善,因此采用先进的技术、理论与方法,分析城市内涝形成的机理,对现状排水系统进行风险评估是一项非常重要的基础工作。城市内涝风险评估的研究较少,主要有历史灾情数理统计法、指标体系法、水文水力学模型及仿真分析法【4】。城市内涝灾害受城市水文、气象、下·6O·垫面及人类活动等多种因素影响,因此城市排水系统内涝风险评估属于多因素、多目标决策问题。目前,研究应用于城市排水系统内涝风险评估的多指标分类方法主要有模糊综合评判、灰色关联度分析、层次分析及聚类分析等【51。由于层次分析等方法在定性转化定量的过程中主观依赖性较强,王磊、周玉文【6]提出了基于投影寻踪的城市排水系统内涝风险评估方法,该方法指标权重的确定相对比较客观、不受人为因素干扰。实际上,权重对评估的影响是较大的,虽然难以确定但不容回避。通过确定投影寻踪聚类模型中的密度窗宽(截断半径)间接确定的指标权重具有很大不确定性,缺乏理论依据。可变模糊聚类方法突破了扎德的静态、单隶属度概念,可以很方便地分析指标权重对聚类结果的影响,已经在工程领域得到广泛应用[8-15]。为此,笔者将陈守煜创建可变模糊聚类模型应用于城市排水系统内涝风险评估,以期得到更合理的分析结果。2可变模糊聚类原理可变模糊聚类模型的具体原理请见文献[12]。3城市排水系统内涝风险评估以大连某排水系统风险评估为例,具体说明评2015年第5期东北水利水电防汛抗旱估过程。该地区面积约为100.87hm2,排水管网分布图如下图1,首先采用美国EPA的SWMM模型对该地区排水系统进行建模计算。采用重现期为50年一遇6h设计暴雨过程线(如图3所示)作为模型的输入进行模拟计算,获得排水系统在设计超标情形下的水力状况。然后对评价指标体系中的各种指标进行处理分析,参照文献【6]分析得出排水系统洪涝风险与排水系统水力状况、影响区域范围和社会功能等因素有关,其在此基础上建立了科学的、全面的、实用的风险评估指标,可操作性较强;又结合这次研究区域特点,这次计算使用的指标体系包括检查井最大积水深度、最大洪水流量、检查井洪水总水量、检查井洪水持续时间、集水区不透水面积、集水区总面积和所在道路等级等共7个评价指标,其中前6个指标为越大越优型指标,而所在道路等级为越小越优型指标,指标样本集共有105个样本(检查井总数)(见表1,已归一化处理)。吕删抽巨图1某排水系统图水位图:节点2453—4233图2某时刻部分管线水位图1146蓦j虐:240圈350年一遇6h两型图表1排水系统风险评估指标集/m誉磊萼棵度,续采用陈守煜教授提出的可变模糊聚类进行聚类分析计算。首先对105个排水管井的各指标进行归一化处理,然后应用文献[12]的公式(23)~(24)进行计算,其中tx=p=2,即距离参数取为欧氏距离。由于不同指标对模糊聚类的权重不同,且权重是可变模糊聚类迭代模型中的一个重要参数。首先考虑采用等权重∞,即∞1:(1/7,1/7,1/7,1/7,1/7,1/7,1/7),运用可变模糊聚类对排水区内涝风险进行评估分级。对风险区进行3级划分,即高风险区(3级)、中风险区(2级)、低风险区(1级)。通过迭代计算,得到聚类中心为:Is1=(0.909,0.140,0.038,0.159,0.208,0.234,0.345)|s(0.017,0.005,0.003,0.006,0.161,0.195,0.019)S3=(0.0

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