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城市内涝预报是降低内涝灾害风险、保障人身财产安全的重要措施.针对传统城市内涝预报方法空间分辨率低、预见期短,无法准确、及时预测出内涝过程的问题,本文通过集成大气数值预报模型和水动力模型,构建高分辨率长预见期内涝预报模型.集成预报模型采用中尺度数值预报模型(GRAPES_MESO)生成预报降雨数据,通过水动力模型将降雨转换成地表径流以模拟内涝演变过程,并提出了一种预报降雨数据重构方法,进一步提高了预报结果的可靠性.沣西新城城市内涝过程预测结果表明,该集成模型具有较高的预报精度和较长的预见期,预报面积和水深的纳什效率系数(NSE)分别为0.89、0.94.模型能较好地预测城市内涝淹没过程,可为城市防涝减灾提供决策依据.