【摘 要】
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随着全球气候变暖,在全球范围内极端天气发生的频率和严重程度都出现增加的趋势,加上我国城镇化进程的加快,近几十年由于极端天气引发的城市雨洪灾害的频次、影响范围以及严重程度都在逐年增加。因此,对城市雨洪问题的研究是十分必要的。管网、降雨预报、地形等对于城市雨洪问题的模拟是必不可少的资料。排水管网数据的获取尤为困难,并且由于多种原因,即使获取了某地区的铺设数据,我们也无法准确的了解到该区域的准确排水能力
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随着全球气候变暖,在全球范围内极端天气发生的频率和严重程度都出现增加的趋势,加上我国城镇化进程的加快,近几十年由于极端天气引发的城市雨洪灾害的频次、影响范围以及严重程度都在逐年增加。因此,对城市雨洪问题的研究是十分必要的。管网、降雨预报、地形等对于城市雨洪问题的模拟是必不可少的资料。排水管网数据的获取尤为困难,并且由于多种原因,即使获取了某地区的铺设数据,我们也无法准确的了解到该区域的准确排水能力。因此本文采用人工智能的方式对卫星图像进行处理来获取道路网络,并根据《GB50014-2006室外排水设计规范》推算出相关地区的排水能力。降雨以及地形资料都来源于公开数据集。在本文的最后,使用如上资料对北京7·12特大暴雨对该方法进行验证。模拟结果表明该方法能够在无测量资料的情况下准确并且高效的完成城市雨洪过程的模拟工作,同时这也证明了人工智能方法和水力学结合的可行性。论文首先论述了前人的研究内容和方法,同时分析了城市化过程和全球变暖对城市洪水的综合影响,并阐述了本文的选题意义以及主要工作内容。然后介绍了本文使用的方法及原理以及对本文方法的验证。
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