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西安市暴雨致涝成因分析及对策
被引量：
29
1
作者
侯精明
康永德
+6 位作者
李轩
陈光照
罗慧
白光弼
毕旭
高徐军
孔祥建
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第3期269-274,共6页
受全球气候变暖和城市化进程加快的共同影响,近年来西安市极端降雨事件频发,2020年7月更是短时间内连续遭遇两场极端降雨事件。由此引发的内涝灾害已给社会造成了较大危害,成为制约城市经济社会发展的重要因素。通过调研西安市2020年7...
受全球气候变暖和城市化进程加快的共同影响,近年来西安市极端降雨事件频发,2020年7月更是短时间内连续遭遇两场极端降雨事件。由此引发的内涝灾害已给社会造成了较大危害,成为制约城市经济社会发展的重要因素。通过调研西安市2020年7月内涝实况,从水文气象及下垫面因素、市政工程及排水设施因素、设施管理因素三方面深入分析了西安市内涝成因,并提出了开展暴雨致涝预报预警工作、加强防洪排涝基础设施建设、提倡系统治理及灰绿协同并举的内陆城市防涝方法。
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关键词
城市内涝
极端降雨
内涝成因
海绵城市
洪涝管理
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职称材料
基于大气-水动力集成模型的城市内涝模拟预报研究
被引量：
9
2
作者
陈光照
侯精明
+7 位作者
同玉
周聂
高徐军
苏锋
李继成
吕鹏
杨霄
张宏芳
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第3期330-336,共7页
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...
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。
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关键词
城市内涝
预报
水动力模型
大气模型
GPU高性能计算
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职称材料
题名
西安市暴雨致涝成因分析及对策
被引量：
29
1
作者
侯精明
康永德
李轩
陈光照
罗慧
白光弼
毕旭
高徐军
孔祥建
机构
西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室
陕西省气象局陕西省气象服务中心
西安市
气象
局
西安市
气象
台
中国电力建设集团有限公司西北勘测设计研究院有限公司
中国建筑集团有限公司中建水务环保有限公司
出处
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第3期269-274,共6页
基金
国家“十三五”重大研发专项资助项目(2016YFC0402704)
国家自然科学基金资助项目(51709223)
陕西省水利科技项目(2017slkj-21)。
文摘
受全球气候变暖和城市化进程加快的共同影响,近年来西安市极端降雨事件频发,2020年7月更是短时间内连续遭遇两场极端降雨事件。由此引发的内涝灾害已给社会造成了较大危害,成为制约城市经济社会发展的重要因素。通过调研西安市2020年7月内涝实况,从水文气象及下垫面因素、市政工程及排水设施因素、设施管理因素三方面深入分析了西安市内涝成因,并提出了开展暴雨致涝预报预警工作、加强防洪排涝基础设施建设、提倡系统治理及灰绿协同并举的内陆城市防涝方法。
关键词
城市内涝
极端降雨
内涝成因
海绵城市
洪涝管理
Keywords
urban inundation
extreme rainfall
causes for inundation
sponge city
flood management
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
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职称材料
题名
基于大气-水动力集成模型的城市内涝模拟预报研究
被引量：
9
2
作者
陈光照
侯精明
同玉
周聂
高徐军
苏锋
李继成
吕鹏
杨霄
张宏芳
机构
西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室
中国电力建设集团有限公司西北勘测设计研究院有限公司
陕西省气象局陕西省气象服务中心
出处
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第3期330-336,共7页
基金
国家“十三五”重大研发专项资助项目(2016YFC0402704)
国家自然科学基金资助项目(51709223)
+1 种基金
固原海绵城市建设及运营关键技术研究项目(SCHM-2018-0104)
陕西省水利科技项目(2017slkj-21)。
文摘
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。
关键词
城市内涝
预报
水动力模型
大气模型
GPU高性能计算
Keywords
urban inundation
forecasting
hydrodynamic model
atmospheric model
GPU high-performance computation
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
西安市暴雨致涝成因分析及对策
侯精明
康永德
李轩
陈光照
罗慧
白光弼
毕旭
高徐军
孔祥建
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2020
29
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于大气-水动力集成模型的城市内涝模拟预报研究
陈光照
侯精明
同玉
周聂
高徐军
苏锋
李继成
吕鹏
杨霄
张宏芳
《西安理工大学学报》
CAS
北大核心
2020
9
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引证文献
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