一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法，属于天气雷达预警技术领域，包括对X波段天气雷达观测获取的精细化X波段雷达数据进行数据质量控制，使用雷达观测偏振参数对进行数据质量控制后的数据进行定量降雨估计，得到可以覆盖全域的多源融合降雨驱动场，构建洪涝模拟模型，模拟降雨产流过程，使用非线性水库模型计算坡面汇流过程，使用圣维南方程模拟计算河道及管网的汇流传输过程，检查河道及管网是否发生溢流，基于地表淹没模拟结果，对流域内各处内涝风险进行评估，对致灾因子、重要过程和内涝风险分布进行可视化呈现，本发明专利技术能有效提高降雨产品的准确性，实现更加精细，更加准确，覆盖范围更广的城市内涝预警。覆盖范围更广的城市内涝预警。覆盖范围更广的城市内涝预警。

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法


[0001]本专利技术属于天气雷达预警
，具体地说，涉及一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法。

技术介绍

[0002]目前，现有城市内涝预警技术主要采用通过降雨驱动城市洪水模型的方式对内涝积水情势进行模拟，继而根据模拟结果对内涝风险等级做出评估并发布预警。根据降雨驱动数据的来源，可将现有城市内涝风险预警技术分为基于雨量计的、基于气象遥感卫星的、和基于天气雷达的城市内涝风险预警技术。虽然上述方法均可在一定程度上反映积水分布和内涝风险，但也存在众多缺陷，难以完全满足城市洪涝应急管理的需要。
[0003]雨量计采用物理方法对地面降雨进行直接观测，通常被认为具有较高的准确性和可靠性。但是流域内，甚至城市内的雨量计布设都依然非常有限，无法充分描述降雨的空间变异性。因此，以雨量计数据为驱动的城市内涝风险预警在以强空间变异性为特点的对流型降雨条件下往往会伴随着较大的偏差。
[0004]气象遥感卫星的优势在于可以提供覆盖范围广，且时空连续的降雨驱动场。但其缺点也十分显著，例如时空分辨率低，降雨估计准确率不够等。因此，气象遥感卫星同样难以提供足够精细的降雨时空分布信息，其降雨观测的不确定性则会在较大程度上影响城市内涝风险预警。
[0005]天气雷达可以提供百米级(甚至更高)空间分辨率、分钟级时间分辨率的降雨数据，从根本上解决了降雨过程精细化时空描述的问题。根据天气雷达所发偏振波种类的数量，可分为两类：单偏振天气雷达和双偏振天气雷达(既能发射和接收水平偏振波，又能发射和接收垂直偏振波)。目前，仍有较多地区采用单偏振雷达降雨观测驱动城市洪水模型的方式进行内涝预警。该方法的局限性在于，单偏振天气雷达只能提供反射率因子一个偏振参量用于降雨定量估计，长期以来无法彻底解决信号衰减所带来的强降雨低估的问题。也就是说，基于单偏振雷达的城市内涝风险预警技术通常会低估城市内涝风险，一定程度上误导应急管理决策。双偏振天气雷达采用双发双收的工作模式，可获得除反射率因子之外更多的偏振参量，从而很好的解决信号衰减所带来的强降雨低估问题。
[0006]综上所述，单独使用任何一种降雨观测手段来驱动城市洪水模型进行风险预警都存在明显的缺陷。因此，随着城市降雨监测体系日益完善，探索研发基于综合降雨观测的城市内涝风险预警技术具有重要的意义。

技术实现思路

[0007]要解决的问题
[0008]针对现有雨量计无法充分描述降雨的空间变异性，在以强空间变异性为特点的对流型降雨条件下往往会伴随着较大的偏差；气象遥感卫星时空分辨率低，降雨估计准确率不够；单偏振天气雷达只能提供反射率因子一个偏振参量用于降雨定量估计，长期以来无
法彻底解决信号衰减所带来的强降雨低估的问题，会低估城市内涝风险的问题，本专利技术提供一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法。
[0009]技术方案
[0010]为解决上述问题，本专利技术采用如下的技术方案。
[0011]一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法，采用以下步骤：
[0012]步骤1：使用X波段天气雷达、雨滴谱仪、气象遥感卫星和雨量计进行气象观测；
[0013]步骤2：对X波段天气雷达观测获取的精细化X波段雷达数据进行数据质量控制；
[0014]步骤3：使用雷达观测偏振参数对进行数据质量控制后的数据进行定量降雨估计，得到X波段双偏振雷达定量降水估计值；
[0015]步骤4：X波段双偏振雷达定量降水估计值结合气象遥感卫星观测数据和雨量计观测数据得到可以覆盖全域的多源融合降雨驱动场；
[0016]步骤5：构建洪涝模拟模型，模拟降雨产流过程，使用非线性水库模型计算坡面汇流过程，使用圣维南方程模拟计算河道及管网的汇流传输过程；
[0017]步骤6：检查河道及管网是否发生溢流，如果没有，则判断流域未发生内涝积水，如果有，计算得到瞬时水深空间分布；
[0018]步骤7：基于地表淹没模拟结果，处理得到流域内各处的水深
‑
时间关系曲线，对流域内各处内涝风险进行评估；
[0019]步骤8：对致灾因子、重要过程和内涝风险分布进行可视化呈现。
[0020]优选地，所述步骤2中数据质量控制包括非气象回波去除、地形遮挡订正、衰减订正、差分反射率系统误差订正和差分相移率质量控制。
[0021]优选地，所述步骤3中雷达观测偏振参数由当地多部雨滴谱仪观测拟合得到，雷达观测偏振参量包括：反射率因子、差分反射率和差分相移率。
[0022]优选地，所述步骤4中气象遥感卫星观测数据和雨量计观测数据之间会采用气象遥感卫星观测数据从空间一致性上对雨量计进行质量控制，利用质量控制后的雨量计观测数据对气象遥感卫星观测数据进行偏差校准。
[0023]进一步地，所述多源融合降雨驱动场数据是利用气象遥感卫星观测数据对雷达观测盲区进行数据填补，利用质量控制后的雨量计观测数据对X波段双偏振雷达定量降水估计值进行偏差校准。
[0024]优选地，所述步骤5中洪涝模拟模型与降雨驱动场空间分辨率相匹配，洪涝模拟模型综合了地表覆盖类型、土壤类型、排水系统分布、地形坡度信息，参考降雨产流、坡面汇流、管道传输、河道汇流和地表洪水演进过程，实现对洪水形成、发展、演变和消退的全过程模拟。
[0025]进一步地，所述洪涝模拟模型构建前需要采用格林
‑
安普特模型计算土壤下渗过程，根据地表覆盖类型计算填洼水量。
[0026]优选地，所述步骤6中计算得到瞬时水深空间分布是激活地表淹没模拟模块，利用圣维南方程模拟地表洪水扩散过程，得到瞬时水深空间分布。
[0027]优选地，所述步骤7中对流域内各处内涝风险进行评估是根据行业标准和地区规范，建立综合考虑积水深度和积水时间的双因子风险评价体系，并以此为标准针对流域内涝风险进行分级。
[0028]优选地，所述步骤8中可视化内容包括：降雨总量的空间分布图、动态洪水演进动画、最大积水深度的空间分布图和内涝风险分区图。
[0029]一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法，使用X波段天气雷达、雨滴谱仪、气象遥感卫星和雨量计进行气象观测，对X波段天气雷达观测获取的精细化X波段雷达数据进行数据质量控制，使用雷达观测偏振参数对进行数据质量控制后的数据进行定量降雨估计，得到X波段双偏振雷达定量降水估计值，X波段双偏振雷达定量降水估计值结合气象遥感卫星观测数据和雨量计观测数据得到可以覆盖全域的多源融合降雨驱动场，构建洪涝模拟模型，模拟降雨产流过程，使用非线性水库模型计算坡面汇流过程，使用圣维南方程模拟计算河道及管网的汇流传输过程，检查河道及管网是否发生溢流，如果没有，则判断流域未发生内涝积水，如果有，计算得到瞬时水深空间分布，基于地表淹没模拟结果，处理得到流域内各处的水深
‑
时间关系曲线，对流域内各处内涝风险进行评估，对致灾因子、重要过程和内涝风险分布进行可视化呈现，相比现有的城市内涝预警技术，该专利技术通过利用综合降雨观测，可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法，其特征在于，采用以下步骤：步骤1：使用X波段天气雷达、雨滴谱仪、气象遥感卫星和雨量计进行气象观测；步骤2：对X波段天气雷达观测获取的精细化X波段雷达数据进行数据质量控制；步骤3：使用雷达观测偏振参数对进行数据质量控制后的数据进行定量降雨估计，得到X波段双偏振雷达定量降水估计值；步骤4：X波段双偏振雷达定量降水估计值结合气象遥感卫星观测数据和雨量计观测数据得到可以覆盖全域的多源融合降雨驱动场；步骤5：构建洪涝模拟模型，模拟降雨产流过程，使用非线性水库模型计算坡面汇流过程，使用圣维南方程模拟计算河道及管网的汇流传输过程；步骤6：检查河道及管网是否发生溢流，如果没有，则判断流域未发生内涝积水，如果有，计算得到瞬时水深空间分布；步骤7：基于地表淹没模拟结果，处理得到流域内各处的水深
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时间关系曲线，对流域内各处内涝风险进行评估；步骤8：对致灾因子、重要过程和内涝风险分布进行可视化呈现。2.根据权利要求1所述的一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法，其特征在于：所述步骤2中数据质量控制包括非气象回波去除、地形遮挡订正、衰减订正、差分反射率系统误差订正和差分相移率质量控制。3.根据权利要求1所述的一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法，其特征在于：所述步骤3中雷达观测偏振参数由当地多部雨滴谱仪观测拟合得到，雷达观测偏振参量包括：反射率因子、差分反射率和差分相移率。4.根据权利要求1所述的一种基于雷达观测的城市内涝风险预警方法，其特征在于：所述步骤4中气象遥感卫星观测数据和雨量计观测数据之间会采用气象遥感卫星观测数据从空间一致性上对雨量计进行质量控制，利用质量...

【专利技术属性】
技术研发人员：戚友存，曹雪健，倪广恒，朱自伟，张哲，赵占锋，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：