1.2降雨预报
　　精确地降雨预报是突发性洪水预报的关键因素，如城市区域短历时、强降雨的定量预报（QuantitativePrecipitationForecasts，QPF）是城市暴雨洪水预报预警的重要前提。目前国际上已经发展了许多先进的QPF系统，融合了地面中尺度观测资料、探空资料、闪电资料、风廓线资料、雷达数据以及中尺度数值天气预报等以提高预报的时空精度。随着观测和预报技术的不断发展，数值模式时空分辨率的不断提高以及模式物理过程的不断改进，QPF的时空分辨率、预报时效及精度有了很大提高；以集合预报为基础的概率QPF和即时QPF预报技术以及数值模式实施检验与订正技术的发展，支撑着极端强降雨灾害预警预报研究，为应对突发灾害性天气提供了有力支撑。QPF技术包含很多，如线性回归、分位数回归法、Logistic回归法、基于先验气候分布的层次模型、耦合气象雷达和数值天气模式结果的集成方法，人工神经网络以及基于贝叶斯的统计方法等。虽然这些方法在城市水文学中的应用日益增多，特别是降雨集成预报技术以及多源信息耦合分析等，但QPF预报精细化及准确率离应用的需求仍有差距，尚缺乏系统的综合研究，如评价各种方法的优缺点及适用性和预报结果的不确定性等。因此，需要水文学者与气象学者开展密切合作，集合城市水文学和气象学的知识开发适应城市水文研究尺度的预报方法，为城市雨洪预警预报研究提供基础。
　　2、城市雨洪模拟技术
　　城市雨洪模型在城市雨洪管理、防洪排涝、雨洪利用和水污染控制等方面发挥了重要作用。城市的产汇流机制远比天然流域复杂，且城市排水系统内具有多种水流状态，包括重力流、压力流、环流、回水、倒流和地面积水等。需要采用水文学和水力学相结合的途径，充分利用数值模拟技术，研制能够模拟复杂流态的城市排水系统的数学模型。根据预报的降雨过程，利用研制的模型模拟和预测城市地面的积水过程，以满足城市防汛减灾工作对水情和涝情预测计算的要求。
　　2.1城市雨洪产汇流计算
　　城市雨洪产汇流计算是城市雨洪模拟的关键和基础，主要包括城市雨洪产流计算、城市雨洪地表汇流计算和城市雨洪管网水流计算。城市地表覆盖分布不均，不透水面与透水面之间错综复杂的空间分布，加之对城市地区复杂下垫面产流规律认识不足和资料短缺导致城市雨洪产流计算精度偏低。目前多采用一些简单的经验性公式或数据统计分析拟合公式。虽说国内外展开了诸多试验和应用研究探讨城市下垫面类型的产流规律，但单点尺度或实验室尺度研究与实际状况仍存在较大差距。如城市区域不透水表面的空间分布以及不透水表面的连通性直接影响到城市的产流特征，如何确定上述因素对城市区域产流规律的影响是今后需要努力的方向。对于城市地表汇流计算，诸多结果证实水动力学计算模型所需初始和边界条件复杂，计算繁琐，在应用方面较为困难；而水文学方法计算简单，但物理机制方面尚不明晰。如传统推理法可用于城市设计洪峰流量计算，但不能反映雨洪流量过程；单位线法对实测资料依赖性较大，不易于计算流量过程线；线性水库未考虑非线性特征，计算结果可靠性不足；非线性水库和等流时线法相对计算比较简单，应用方便且精度较高。针对两类方法的局限性，迫切需要开展城市水文-水动力耦合模型研究，综合考虑水文学方法的简便快捷以及水动力学方法的准确性，建立适合城市区域的地表汇流计算方法，提高城市地表汇流计算精度。然而现有的研究并未给出一种合适或理想的紧密耦合方式以解决上述问题，需要经过长期深入的研究以求较好的途径完成上述目标。城市雨水管网汇流计算方面则相对成熟，包括简单的水文学方法和复杂的水动力学方法。根据已有研究成果分析，若精度要求较高，资料条件好，可采用动力波或扩散波进行模拟计算，反之则可采用马斯京根法进行计算。
　　2.2城市雨洪模型
　　20世纪60年代起，计算机模型开始广泛用于流域水文模拟，至今已经发展了上百种流域水文模型。而城市雨洪模型则主要起步于20世纪70年代，最初由部分政府机构（如美国环保署）组织开展模型研发工作，目前已经发展了多种城市雨洪模型，由简单的概念性模型到复杂的水动力学模型，由统计模型到确定性模型。一般而言，模型都包括降雨径流模块、地表汇流模块和地下管网模块等。
　　纵观城市雨洪模型的发展，模型大致可以分成以下3类：①将水文学方法和水力学方法相结合，分别用于模拟城市地面产汇流过程及雨水在排水管网中的运动，该方法基本单元是水文概念上的集水区域，所以其计算结果仅能反映计算范围内关键位置或断面的洪涝过程；②采用一二维水动力学模型模拟城市内洪水的演进过程，该方法可以充分考虑城市地形和建筑物的分布特点，较好地模拟城区洪水的物理运动过程，并可详细提供洪水演进过程中各水力要素的变化情况；③利用GIS的数字地形技术分析洪水的扩散范围、流动路径，从而确定积水区域，该方法以水体由高向低运动的原理作为计算的基本依据，所提供计算结果仅能反映城市洪水运动的最后状态，不能详细描述洪水的运动过程。对比国内外城市雨洪模型的特点可知：在性能方面，国内自主开发的软件功能相对比较单一，主要围绕某个特定问题展开，而国外模型相对成熟且功能较强，集合水量水质模拟及排水防洪规划等多方面内容；在通用性方面，国内则突出重点地区的应用研发，通用性较差，国外模型则广泛用于城市排水设计、规划和管理等诸多工作，形成了一系列的商业性软件或工具，为成果推广应用提供可能。城市雨洪模型发展至今已经形成了较为完善的概念框架和流程。
　　总体上，城市雨洪模型框架主要包括数据收集与处理模块、城市雨洪计算分析模块和成果输出与综合可视化模块三大类，主要流程包括：①确定模型总体结构，一般含输入输出、模型运算和服务模块等；②确定模型微观结构，如降雨径流模块的计算结构、管网系统模块的计算组成以及各模块的耦合问题等；③整理数据，结合模型结构，确定数据集或建立相适应的数据库；④确定模型参数及边界条件，进行参数率定和验证；⑤成果输出与展示，结合GIS空间分析处理功能，耦合城市雨洪模型，实现成果可视化展示。
　　2.3模型参数优化与不确定性分析
　　模型参数优化与不确定性分析是数学模型应用的关键环节。模型的不确定性可能来源于模型结构，模型输入数据以及模型参数。特别是城市雨洪模型，由于模型结构相对于流域水文模型更为复杂，且资料的缺失或不全可能导致输入的不确定性，以及参数众多带来的参数不确定性问题，这些都成为城市雨洪模型应用过程中的主要难题之一。因此，模型率定、敏感性和不确定性分析是评估模型结果精度和可靠性的关键。目前，重点针对模型参数问题已经开展了诸多研究，如Barco等针对SWMM模型进行自动优化，Dotto等评估了MUSIC模型的参数敏感性，Thorndahl等探讨了MOUSE模型的参数优化及不确定性问题，Khu等分析了不同优化方法在BEMUS模型中的应用，Deletic等提出了全局不确定性评估框架，应用在水量水质耦合模型中。尽管在不确定性方面取得了一些共识，但在理论和实践方面仍存在诸多挑战和困难。随着城市水循环理论的不断完善，城市雨洪模型计算模块逐渐增多，数据资料需求难度增大，加之气候变化等外界因素干扰，致使模型复杂度急剧增加，不确定性问题更加凸显。因此，如何综合处理上述不确定性问题将成为今后模型研究和应用推广的一个重点方向。

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