引言
随着城市化进程的加速，城市洪涝问题日益严重，成为影响城市安全和可持续发展的重要挑战。城市雨洪模拟是有效应对城市暴雨灾害的重要技术手段。作为雨洪模拟不可或缺的输入驱动，城市地形很大程度上决定了雨洪汇流条件，对雨洪径流过程起到关键作用，成为积水淹没分析的核心要素。经过城市化的人工造貌，城市地形已演变为人工构筑与自然地形交错、渐变与突变地形交融的复杂组合体。因此，能否构建出精准表达城市地形复杂特征的DEM，已成为在雨洪模拟研究的关键问题。
城市雨洪模拟的重要性
- 城市化进程加速导致城市洪涝问题日益严重
- 雨洪模拟是有效应对城市暴雨灾害的重要技术手段
- 城市地形决定了雨洪汇流条件，对径流过程起关键作用
- 精确模拟可为城市防洪减灾提供科学依据
- 有助于优化城市排水系统设计和规划
城市地形的复杂性
- 城市地形是人工构筑与自然地形的复杂组合体
- 包含渐变与突变地形交融的特征
- 建筑物、道路等人工地形对象影响水流路径
- 传统DEM难以精确表达城市地形的复杂特征
- 城市地形对象间存在复杂的汇流关系
研究创新点
本研究针对传统DEM在城市雨洪模拟中的局限性，提出了以下创新点：
- 系统分析城市地形对象的形态特征和水文特征，揭示其汇流特性
- 构建城市地形对象间的汇流关系约束，实现地表汇流特性的精确表达
- 提出基于城市地形对象汇流特性的DEM增强表达方法
- 通过雨洪数值模拟验证增强DEM的有效性，提高模拟精度
传统DEM的局限性
传统DEM在城市雨洪模拟中存在以下局限性：
- 仅关注地表高程表达，忽略地表汇流特性
- 难以准确表达城市复杂地形环境下的汇流过程
- 无法有效捕捉城市地形对象对积水扩散的影响
- 对道路、建筑物等城市地形对象的表达不足
- 模拟精度受到严重制约
研究意义
- 提高城市雨洪模拟的精度和可靠性
- 为城市内涝风险评估提供更准确的技术支持
- 优化城市排水系统设计和规划
- 提升城市防洪减灾能力
- 促进海绵城市建设和可持续城市发展
研究问题
传统DEM主要关注地表高程表达，而忽略了地表汇流特性对积水扩散过程的影响。尤其在复杂城市地形环境中，传统DEM难以充分捕捉汇流特性，导致模拟精度受到制约。本研究旨在解决以下关键问题：
城市地形对象的汇流特性
城市地形对象（如道路、建筑物、绿地等）具有不同的汇流特性，这些特性对雨水径流过程有显著影响。本研究从形态特征和水文特征两个角度分析城市地形对象的汇流特性：
形态特征
- 几何形状（线状、面状、点状）
- 空间分布（密度、连通性）
- 高程变化（坡度、坡向）
- 边界特征（突变、渐变）
水文特征
- 透水性（不透水面、半透水面、透水面）
- 粗糙度（表面材质、纹理）
- 汇流能力（汇流速度、汇流方向）
- 蓄水能力（洼地存储、截留）
城市地形对象间的汇流关系
城市地形对象之间存在复杂的汇流关系，这些关系决定了雨水在城市地表的流动路径和积水分布。本研究系统解析了以下汇流关系：
道路-建筑物关系
- 建筑物屋顶径流汇入道路
- 道路作为主要汇流通道
- 建筑物阻断水流路径
- 道路边缘形成汇流线
道路-绿地关系
- 绿地对道路径流的缓冲作用
- 道路边缘绿地的截留效应
- 下沉式绿地的蓄水功能
- 径流从道路向绿地的溢流
建筑物-绿地关系
- 建筑物周边绿地的吸收作用
- 建筑物屋顶径流对绿地的冲击
- 绿地对建筑物的保护功能
- 建筑基础与绿地的高差影响
传统DEM的不足
传统DEM在表达城市地表汇流特性方面存在以下不足：
表达能力局限
- 仅表达地表高程，忽略汇流特性
- 无法准确反映城市地形对象的水文功能
- 难以捕捉城市微地形特征
- 对地形突变区域表达不足
- 无法表达地表粗糙度和透水性差异
模拟效果问题
- 径流路径模拟不准确
- 积水区域分布不合理
- 积水深度估算偏差大
- 无法反映建筑物、道路等对径流的影响
- 模拟结果与实际观测差异明显
- 仅关注高程表达
- 忽略汇流特性
- 无法表达地形对象间关系
- 模拟精度受限
- 积水分布不准确
- 综合高程和汇流特性
- 表达地形对象形态和水文特征
- 考虑地形对象间汇流关系
- 提高模拟精度
- 积水分布更接近实际
研究方法
基于城市地形对象汇流特性的DEM增强表达方法
本研究提出了一种基于城市地形对象汇流特性的DEM增强表达方法。该方法从形态特征和水文特征角度分析城市地形对象的汇流特性，系统解析城市地形对象间的汇流关系，根据汇流关系约束将汇流特性有效融入传统DEM，从而增强DEM对地表汇流特性的表达能力。
图1：DEM增强表达方法框架
研究步骤
城市地形对象识别与提取
基于高分辨率遥感影像和激光雷达数据，识别并提取城市地形对象，包括道路、建筑物、绿地等。采用面向对象的分类方法，结合形态学特征和纹理特征，提高地形对象提取的准确性。
城市地形对象汇流特性分析
从形态特征和水文特征两个角度分析城市地形对象的汇流特性。形态特征包括几何形状、空间分布、高程变化和边界特征；水文特征包括透水性、粗糙度、汇流能力和蓄水能力等。
城市地形对象间汇流关系构建
基于地形对象的空间关系和水文连通性，构建城市地形对象间的汇流关系。分析道路-建筑物、道路-绿地、建筑物-绿地等对象间的汇流交互作用，建立汇流关系约束条件。
DEM增强表达
根据城市地形对象的汇流特性和汇流关系约束，对传统DEM进行增强表达。通过调整高程值、修正流向、优化汇流路径等方式，使DEM能够更准确地表达地表汇流特性。
雨洪模拟验证
基于SWMM模型和有源扩散算法，分别使用传统DEM和增强DEM进行雨洪数值模拟，比较两种模拟结果的差异，验证增强DEM的有效性。
DEM增强表达核心技术
DEM增强表达的核心是将城市地形对象的汇流特性融入传统DEM，主要包括以下技术：
高程调整
- 根据地形对象的形态特征调整高程值
- 强化地形突变区域的高程差异
- 优化微地形特征的表达
- 考虑建筑物、道路等对象的实际高程关系
流向修正
- 基于汇流关系约束修正流向
- 确保道路作为主要汇流通道的作用
- 考虑建筑物对流向的阻断效应
- 优化绿地区域的流向分布
汇流路径优化
- 基于水文连通性优化汇流路径
- 确保汇流路径的连续性和合理性
- 考虑地形对象边界的汇流特性
- 优化复杂地形区域的汇流网络
水文参数融合
- 将地形对象的粗糙度信息融入DEM
- 考虑透水性对汇流过程的影响
- 融合蓄水能力参数
- 优化汇流速度和方向参数
研究区域与数据
本研究选取南京市鼓楼区作为研究区，该区域具有典型的城市地形特征，包括密集的建筑物、复杂的道路网络和分散的绿地。
研究区域特征
- 面积：约25平方公里
- 地形：平原为主，局部有丘陵
- 建筑密度：高
- 道路网络：密集，多为城市主干道和支路
- 绿地分布：零散分布，以公园和街道绿化为主
- 历史积水点：多处，主要分布在低洼区域和道路交叉口
数据来源
- 高分辨率遥感影像（0.5米分辨率）
- 激光雷达数据（点云密度：5点/平方米）
- 原始DEM（2米分辨率）
- 城市地形对象矢量数据（建筑物、道路、绿地等）
- 历史降雨数据（2020-2023年）
- 历史积水记录（积水位置、面积、深度等）
图2：南京市鼓楼区研究区域
研究结果
DEM增强表达效果
通过对南京市鼓楼区的DEM进行增强表达，获得了以下结果：
图3：融合汇流特性的DEM增强表达结果
DEM增强表达后，研究区内发生了以下变化：
- 10.78% 栅格的流向发生变化，主要分布在地形对象及其边缘
- 增强DEM的标准差、变异系数等指标均明显优于原始DEM
- 道路区域的流向更加一致，体现了道路作为主要汇流通道的特性
- 建筑物边缘的流向更加合理，反映了建筑物对水流的阻断和引导作用
- 绿地区域的流向变化较小，但更好地表达了绿地的蓄水和渗透特性
流向变化分析
DEM增强表达后，研究区内流向发生了显著变化。
道路区域
道路区域的流向变化主要集中在道路边缘和交叉口，变化比例为15.32%。修正后的流向更好地体现了道路的汇流特性，使径流沿道路主方向流动。
建筑物区域
建筑物周边区域的流向变化比例高达23.65%，主要是为了反映建筑物对水流的阻断和引导作用，确保径流能够绕过建筑物。
绿地区域
绿地区域的流向变化相对较小，比例为7.21%，主要是优化了绿地内部的汇流网络，更好地表达绿地的蓄水和渗透特性。
DEM统计特征对比
对原始DEM和增强DEM的统计特征进行对比分析，结果如下：
| 统计指标 | 原始DEM | 增强DEM | 变化率 |
|---|---|---|---|
| 平均高程 (m) | 32.45 | 32.51 | +0.18% |
| 最大高程 (m) | 65.78 | 65.78 | 0.00% |
| 最小高程 (m) | 10.25 | 10.15 | -0.98% |
| 标准差 | 8.32 | 8.76 | +5.29% |
| 变异系数 | 0.256 | 0.269 | +5.08% |
| 平均坡度 (°) | 2.35 | 2.58 | +9.79% |
从统计特征对比可以看出，增强DEM的标准差和变异系数均有所增加，表明增强DEM更好地表达了城市地形的复杂性和变异性。平均坡度的增加反映了增强DEM更好地捕捉了地形突变区域的特征，有利于模拟径流路径。
雨洪模拟结果对比
基于SWMM模型和有源扩散算法，分别使用原始DEM和增强DEM进行雨洪数值模拟，对比分析两种模拟结果的差异。
雨洪模拟结果对比分析：
- 积水面积： 基于增强DEM的模拟结果，积水面积减少了12.5%，更加集中在低洼区域和道路交叉口，与实际观测更为一致。
- 积水深度： 基于增强DEM的模拟结果，平均积水深度增加了18.3%，最大积水深度增加了9.7%，更符合实际积水情况。
- 积水分布： 基于增强DEM的模拟结果，积水分布更加合理，主要集中在道路低洼处和建筑物周边，与实际观测点位置吻合度达到85.6%，而原始DEM的吻合度仅为71.2%。
- 径流路径： 基于增强DEM的模拟结果，径流路径更加清晰，主要沿道路网络流动，更好地反映了城市地形对象对径流的引导作用。
结论
主要结论
本研究提出了一种基于城市地形对象汇流特性的DEM增强表达方法，通过实验验证得出以下主要结论：
- DEM增强表达后，研究区内10.78%栅格的流向发生变化，主要分布在地形对象及其边缘；增强DEM的标准差、变异系数等指标均明显优于原始DEM，更好地表达了城市地形的复杂性和变异性。
- 较基于原始DEM的模拟结果，基于增强DEM的雨洪模拟积水面积减少，平均积水深度增加，能够更准确地捕捉地形特征对径流路径和积水分布的影响，模拟结果更接近实际情况。
- 本文提出的DEM增强方法能够有效表达城市地表的汇流特性，提高了积水扩散模拟结果的合理性，为城市雨洪的精细化模拟提供了技术支持。
- 城市地形对象的形态特征和水文特征对雨洪汇流过程有显著影响，系统解析城市地形对象间的汇流关系是提高雨洪模拟精度的关键。
本文提出的DEM增强方法能够有效表达城市地表的汇流特性，提高了积水扩散模拟结果的合理性，为城市雨洪的精细化模拟提供了技术支持。
创新点与贡献
本研究的主要创新点和贡献包括：
理论创新
系统分析了城市地形对象的汇流特性及其对雨洪过程的影响，丰富了城市水文学理论体系。
方法创新
提出了基于城市地形对象汇流特性的DEM增强表达方法，为城市雨洪模拟提供了新思路。
应用价值
提高了城市雨洪模拟的精度和可靠性，为城市防洪减灾和海绵城市建设提供了技术支持。
未来展望
尽管本研究取得了一定成果，但仍存在一些需要进一步研究的方向：
- 进一步探索城市地形对象间更复杂的汇流关系，如地下管网与地表汇流的交互作用。
- 结合机器学习和深度学习方法，自动提取和分析城市地形对象的汇流特性，提高DEM增强表达的效率和精度。
- 扩展研究区域和应用场景，验证DEM增强表达方法在不同城市环境下的适用性和有效性。
- 将DEM增强表达方法与其他城市雨洪模拟技术相结合，构建更加全面和精确的城市雨洪模拟系统。
- 探索DEM增强表达方法在海绵城市规划、城市内涝风险评估等领域的应用潜力。