[发明专利]一种基于SCS的内涝风险预测方法

说明书

本发明公开一种基于SCS的内涝风险预测方法，属于内涝风险预测技术领域。所述预测方法步骤为：第一，利用研究区遥感影像，对研究区进行土地利用类型分类；第二，计算不同土地利用类型的地表径流，根据不同土地利用类型的地表径流获得内涝风险的危险性因子；第三，计算研究区内河网密度、地形高程标准差和植被覆盖度三个指标，接着将其作为内涝风险的脆弱性因子；第四，计算研究区内人口密度和人均GDP两个指标，接着将其作为内涝风险的暴露性因子；第五，将内涝的危险性影响因子、脆弱性影响因子和暴露影响因子加权叠加，得到研究区内涝风险预测结果。与现有技术相比，本发明的预测方法能有效预测城市内涝情况，提高预测精度。

技术领域

本发明涉及内涝风险预测技术领域，更具体地，涉及一种内涝风险预测方法。

背景技术

近年来，在全球气候变暖以及极端天气不断增加的情况下，城市内涝问题日益严重。同时，我国各城市城市内涝现象普遍存在，尤其是沿海地区，常常由于短时强降雨如台风、暴雨等天气引发城市内涝的发生。因此，许多城市建立了内涝风险的进行了严密的监控，因而提供一种高效准确的预测方法对内涝城市风险预测、降低城市因内涝造成的损失具有重要意义。

在现有的内涝风险预测方法中，一般利用水文学方法和水力学方法对城市内涝风险的预测和评估。但采用该预测方法的的预测结果精度较低，难以对城市内涝情况进行有效预测，同时也导致城市内涝灾害风险评价缺乏重要依据。

发明内容

为解决背景技术中现有的内涝风险预测方法预测精度低，不能对城市内涝情况进行有效模拟、预测，本发明提供一种基于SCS的内涝风险预测方法。该方法融合了SCS-CN模型法与指标体系法，应用水文学模型研究的不同土地类型的地表径流，作为涝灾害风险评价的危险性评价因子，以河网影响度、高程标准差、植被覆盖度作为孕灾环境的敏感性因子，人口密度、人均GDP等作为内涝的暴录性影响因子，建立基于SCS的内涝风险预测模型，为防洪救灾决策提供规范化的科学依据，有效提高城市应对内涝灾害的能力。

一种基于SCS的内涝风险预测方法，包括以下步骤：

S1.利用研究区遥感影像，对研究区进行土地利用类型分类；

S2.计算不同土地利用类型的地表径流，根据不同土地利用类型的地表径流获得内涝风险的危险性因子；

S3.计算研究区内河网密度、地形高程标准差和植被覆盖度三个指标，接着将其作为内涝风险的脆弱性因子；

S4.计算研究区内人口密度和人均GDP两个指标，接着将其作为内涝风险的暴露性因子；

S5.将内涝的危险性影响因子、脆弱性影响因子和暴露影响因子加权叠加，得到研究区内涝风险预测结果。

进一步地，步骤S1具体为：获取研究区遥感影像，并对其进行预处理；接着对预处理后的影像进行土地利用分类，最后检查分类精度。

进一步地，所述预处理包括辐射校正、大气校正以及融合。

进一步地，所述步骤S2中，地表径流的计算公式为：

若P≤0.2S，则Q＝0

若P＞0.2S，则

其中，P表示降雨量；S表示所述径流小区的流域的潜在最大滞水量；Q表示所述径流小区不同降雨量条件下的地表径流。

进一步地，上述径流小区的流域的潜在最大滞水量S的计算公式为：

其中，CN表示模型中唯一需要确定的参数，其为水文和土壤的函数；不同的水文土壤组合对应的CN值不同。

进一步地，步骤S3中，所述河网密度的计算方法为：根据研究区河网数据，利用GIS的线密度工具计算河网密度，得到研究区河网密度分布图。