急速な都市化の影響は触媒のようなもので、水循環を大幅に加速させます。そのため、大雨が頻繁に発生し、都市部の浸水のリスクが高まり続けています[1、2]。大雨に対する雨水網の脆弱性と、この地域に水が蓄積するリスクは、常に不確実な問題とみなされてきました[3]。このような問題を分析するために、InfoWorksICM、PCSWMM、MIKE などの一連の水文および流体力学モデルが開発されています [4]。MIKE モデルは、比較的成熟した雨水モデルとして、工学および学術分野で広く使用されています。MIKE モデルには複数の計算モジュールが含まれているため、その適用方向も異なります。研究者の中には、単純に MIKE モデルのモジュールをモデリングに使用する人もいます。たとえば、Gao Guoming [5] は、MIKE21 モジュールを使用して、河川ダムが決壊した後に都市内部への河川水の進化プロセスをシミュレーションおよび分析しました。Chen Xuan [6] は、洪水の貯留と洪水の放出を実現するために、MIKE11 に基づいて河川流域モデルを構築しました。Li Pinliang [7] は、MIKE URBAN を通じて、さまざまな降雨における雨水管ネットワークのパフォーマンスに焦点を当てました。一方、一部の学者は、MIKE モデルの複数のモジュールを結合して、1D-2D 動的水文解析を実行しています。たとえば、Yao Siyang [7] は、MIKE11 モジュールと MIKE21 モジュールを組み合わせて、複数のシナリオの下で川岸付近の地域の洪水リスクを分析しました。Ren Meifang [8] は、MIKE FLOOD で MIKE URBAN と MIKE 21 を組み合わせ、高架橋などの典型的な都市部の浸水を分析しました。
上記の文献は、MIKE FLOOD に基づく 1 次元のパイプ ネットワークと 2 次元のサーフェス モデリングを結合する研究が比較的少なく、ほとんどの研究者が流域の規模と行政区域に焦点を当てていることを示しています。これは、大規模なエリアのパイプ ネットワークではデータ処理がより困難になることに加え、2 次元サーフェス モデルでは地形の精度に対する要件がより高くなることが考えられます。したがって、モデル エンジニアが 1D-2D 結合モデルを構築する場合、水グリッドの精度を保証することが困難なことがよくあります (ピクセル サイズは通常 10m 以上です)。住宅地は都市の重要な部分であり、その地域的重要性は比較的高い。したがって、雨水システムの安全性分析と水の蓄積のリスク分析を実行する必要があります。これまでの研究のほとんどは、雨水システムの安全性解析ツールとして SWMM または MIKE URBAN モデルを使用していましたが、地域社会における実際の水の蓄積状況をシミュレートすることはできませんでした。住宅地のスケールが小さいことを利用して、計測標高点を細かく分割することで高精度な2次元表面モデルを実現できます。したがって、本論文は、MIKE FLOOD に基づいて住宅街の高精度 1D-2D 結合モデルを構築します。住宅街のカップリングモデリングのアイデアを提供し、さらに住宅街の雨水システムの安全性評価と浸水リスク分析を提供することが期待されています。
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1.1 マイク・アーバン
MIKE URBAN は、都市パイプ ネットワーク解析のための重要なツールであり、表面流出計算とパイプ ネットワーク合流計算の 2 つのモジュールが含まれています。MIKE URBAN は、地表およびパイプ ネットワーク上の水流は均質で非圧縮性の流体であり、水流は同時に 2 次元的に流れることはないと仮定しています。したがって、MIKE URBAN は本質的に 1 次元のモデルです。質量とエネルギー保存方程式の前提に基づいて、その中心となる支配方程式はサン・ヴナン方程式です。
（1）
式中、 -流量、 -サイドフロー、m3/s; -運動量補正係数、 -水圧半径、m。
1.2 マイク21
MIKE21 モデルは、表面上の 2 次元の水の流れをシミュレートできる 2 次元表面モデルです。MIKE21 モデルをモデル化する場合、数値標高モデル DEM を確立するには、2 次元サーフェスを三角形または長方形のグリッドに一般化する必要があります。流体力学の計算では、落下する水流の重力加速度は無視され、モデルはナビエ・ストークス方程式に従って解かれます。方程式は次のとおりです。
連続方程式:
（2）
運動量の方程式:
（3）
式では、 ・方向の流速 ・方向の流速 ・水深 ・水位 ・流速の成分 ・重力加速度 ・粘性係数 となります。
1.3 MIKE FLOODカップリングモデル
MIKE URBAN と MIKE21 が独立して動作した後、MIKE FLOOD のマンホール接続を通じて 1 次元パイプ ネットワークと 2 次元サーフェス モデルの結合を完了し、水量の動的な交換プロセスを実現できます。
2.1. 調査地域の自然プロフィール
2.1.1 調査地域の基礎表面の分析
調査は深セン市塩田区にある住宅地で、面積は61,729平方メートルです。現在の地盤の特徴に応じて、地域の地盤は屋根、水域、舗装、緑地、裸地、路面の6つに分類されます。GIS データ機能を使用してさまざまな基礎表面をセグメント化して分類した後、緑地の面積 (生態学的芝生の斜面と緑地を含む) は約 16,227 平方メートル、屋根の面積は 20,182 平方メートル、裸地面積は約 16,227 平方メートルです。土壌（盛り土・砂丘を含む）は969m2、舗装面積は32872m2、舗装面積（敷地道路・運動場を含む）は10959m2、水域面積は1576m2です。このうち、緑地は19.60％、屋根は24.37％、裸地は1.17％、舗装は39.60％、舗装は13.23％となっている。
図 1 調査地域の下層表面の分析
図1 調査地域の下地表面の解析
2.1.2 調査地域の垂直分析
調査地域の高精度 DEM モデルを取得するために、プロジェクトの初期段階で住宅地の標高配置と標高測定が実施されました。次に、標高点を arcgis のクリギング補間法により 1.5m×1.5m の高精度グリッド化しました。プロットの鉛直高さは、MIKE モデルと結合すると、地表流出の生成と合流プロセス、および貯水池の水の 2 次元展開に強い影響を及ぼし、傾斜は地表流出の流速と方向を特定の方向に反映することができます。範囲。したがって、調査地域の鉛直標高解析と傾斜解析を実行する必要があります。図 2-a は調査地域の 3 次元標高図であり、住宅地の全体の地形は北西から南東にかけており、南東地域は隣接しているため標高が約 3.68m であることがわかります。人造湖。調査地域の最高標高は 8.94 メートルで、その大部分は南西隅に位置しています。3D Analyst ツールを使用すると、図 2-b に示すように、調査領域の傾斜マップを取得できます。傾斜マップは、調査地域の傾斜の変動がそれほど大きくなく、ほとんどの地域の傾斜が 6.36° 未満であることを示しています。また、図 2-b からは、調査地域内に多くの帯状または円形の斜面線があることがわかります。これは、地域内に多くの景観斜面、山の保護擁壁、および凹面の陸上競技場が存在するためである可能性があります。 。一般に、高精度の DEM モデルを利用すると、調査範囲の垂直地形を具体化できます。
図 2 調査地域の垂直分析
図2 調査地域の垂直分析
2.2 1次元管網モデルの構築
2.2.1 設計降雨量
シカゴの雨パターンを設計降雨パターンとして、深セン市塩田区の最新の暴風雨強度公式を使用して次の計算を行います。
（4）
式では、降雨強度、L/( s hm2)、降雨継続時間、分、降雨期間、a となります。
このモデリングでは、降雨ピーク係数は 0.35、降雨継続時間は 120 分です。
2.2.2 パイプ ネットワークの一般化
本稿でモデリングに使用した管網データは、調査地域のCAD施工図をもとに作成したものですが、実際の施工では各ノードやパイプラインが設計図と異なる場合があります。このため、プロジェクトチームはモデル化する前に、住宅街の管網の位置、管径、検査井の深さなどを現地調査して修正しました。統計によると、調査地域の既存の排水管は8,733メートルあり、そのうち雨水管は5,865メートル、下水管は2,868メートルとなっている。モデリングの前に、CAD 形式のパイプ ネットワーク データを arcgis の shp データに変換し、パイプ ネットワークとノードのモデリング パラメーター属性テーブルを確立する必要があります。続いて、MIKE URBAN では、パイプネットワークシステムの空間属性とデータ属性を 1 つずつ照合して、GIS データから MIKE データへの変換を完了します。最終的に、調査地域のパイプライン ネットワークは、合計 711 のパイプライン セクションと 132 の検査井に一般化されました。
2.2.3 サブ流域の分割
MIKE URBAN はサブ集水域の自動分割機能を提供しており、その分割方法はティーセンポリゴンの原理に基づいています。自動分割法では、構造物や建物の輪郭を作成する煩雑な手順が省略できますが、基礎的な表面属性が欠如しているため、流出係数やサブ集水域の不透水性などのパラメータを推定することは困難です。このため、本論文では自動分割と手動分割の方法を採用し、ティーセンポリゴン分割に基づいて屋根や運動場などの下層面を手動で分割する。さらに、モデルを実行する前に、各サブ集水域の不透水性を計算する必要があります。基礎的な表面分析では、調査地域の土地利用が 6 つのカテゴリーに分類されます。したがって、URBAN モデルでは、屋根、道路、舗装、裸地、緑地、水域の不透水率を順に 95%、85%、60%、45%、15%、0 と設定し、サブ集水域の不透水性の加重平均計算が完了しました。最終的に、調査エリアは 580 のサブ集水域に一般化されました。サブ集水域とパイプ ネットワークの概要を図 3 に示します。
図 3 パイプ ネットワークとサブ集水域
図 3 パイプネットワークとサブ集水域エリア
2.3 2次元曲面モデルの構築
2D サーフェス モデルは DEM に基づいていますが、MIKE は GIRD 形式の DEM データを認識できません。したがって、まず Arcgis で GRID 標高を ASCII コードに変換し、次に MIKE ZERO を使用して DEM を dfs2 形式の MIKE21 地形ファイルとして出力する必要があります。建物による二次元的な水流の阻害効果や道路の表流排水能力を考慮し、自然地形をベースマップとして建物や道路のレイヤーを重ね合わせます。最終的に、ベースマップに基づいて建物層を 30m 高く設定し、道路層を 0.15m 下げるように設定しました。モデルの精度は依然として 1.5m*1.5m です。
2.4 モデルの検証
連成モデルは文献 9 [9] の方法によって検証され、降雨データは塩田地区の「20180606」の現地降雨量から取得され、総降雨量は 432.5 mm でした。校正結果は、調査地域の 3 つの排出口の流出曲線の平均相対誤差が 6.68%、7.21%、および 8.56% であり、ナッシュ係数がそれぞれ 0.81、0.79、および 0.77 であることを示しています。 2 次元水深の誤差は 12.36 % です。キャリブレーション データは、カップリング モデルのフィッティング精度が良好で、その後の解析に使用できることを示しています。
3.1 パイプネットワークと流出解析
3.1.1 雨水流出解析
都市管網の設計復帰期間は一般に 5 年を超えないため、管網と流出量を解析する際には 1a、3a、5a の降雨量を境界降雨条件として採用します。流出モデルのシミュレーションが完了すると、各サブ流域の最大流量、最小流量、累積流量などの統計レポートを取得できます。各サブ集水域の流出係数は、結果の読み込みおよび計算ツールを通じて取得されます。表 1 と図 4 は、地域内の雨水流出の統計データと各流域の流出係数です。
図 4 各小流域における流出係数の分類
図4 各流域の流出係数の分類
シミュレーション解析後、降雨量の増加に伴ってサブ流域の流出係数が増加します。しかし、著者は、同じ流出係数分類間隔点を使用して各流域地域を分類する場合、調査地域の流出係数分布図はほとんど変化しないことを発見しました。そこで本稿では、5年間の降雨量を例として、自然ブレークポイント法を用いて流出係数を分類・評価し、図4を描いた。図 4 から、調査地域のほとんどの集水域がレベル 4 に分類されていることがわかります。つまり、流出係数は 0.49 ～ 0.64 です。最小レベルの流出係数は調査地域の南西と北東の隅に現れ、その範囲は 0.03 ～ 0.24 であり、これら 2 つの地域の基礎となる表面タイプが比較的一貫しており、この地域の植生被覆率が比較的高い可能性があることを示しています。屋根の不浸透性が優れているため、この建物は流出係数が 0.65 を超えるクラス 5 に分類されています。
システムと流出条件をさらに分析するために、著者は表 1 を作成しました。
表 1 システム雨水流出統計
表 1 体系的な雨水流出統計
| 返品期間 |
最大流出流量(m3/s) |
総貯水量(mm) |
総浸入量(mm) |
総合流出係数 |
| 1a |
1.26 |
0.833 |
7.950 |
0.47 |
| 3a |
1.68 |
1.124 |
8.108 |
0.52 |
| 5a |
2.25 |
1.313 |
8.165 |
0.62 |
表 1 から、すべての指標が返品期間と正の相関があることがわかります。復帰間隔は 2 年離れていましたが、各指標の増加は不均一でした。このうち、1a から 3a および 3a から 5a では、システムの最大流出量の増加はそれぞれ 33.33% と 25.33% であり、総貯水量の増加は 25.89% と 14.39% であり、総貯水量の増加はそれぞれ 33.33% と 25.33% でした。浸透はそれぞれ1.95%と0.70%であり、総合流出係数の増加はそれぞれ9.62%と16.13%であった。上記のデータは、総合流出係数の 2 回目の増加のみが最初の増加よりも大きいことを示しており、3 年後にはほとんどのサブ集水域の浸透と貯水が飽和に達し、地表流出が大幅に増加したことを示しています。特に総浸透率は、各返品期間において、成長率が 1 桁以内です。総貯水量の1回目の増加と2回目の増加の差も11.60％に達しており、3年に1回の降雨時には地表凹部の貯水量がほぼ最大値に達することが示されている。
3.1.2 管網の排水能力の評価
パイプネットワークの排水能力の評価は、洪水が起こりやすい箇所の原因と採用される工学的対策をその後分析する上で非常に重要です。このペーパーでは、評価はパイプラインの最大充満度に基づいています。パイプラインの最大充満度が 1 より大きい場合、パイプラインの排水設計容量は満たされていないと見なされ、パイプラインの最大充満度が 1 以下の場合、パイプラインは排水設計容量を満たしていると見なされます。設計能力。異なる戻り期間1a、3a、5aの降雨量を使用してパイプラインの排水能力を評価し、図5に示すようにパイプラインネットワークの排水能力を4つのレベルに分けます。パイプネットワークの排水能力統計を表 2 に示します。
図５ 管網の排水能力図
図5 管網の排水能力図
表２ 管網の排水能力一覧
表 2 管網の排水能力の概要
| 排水能力 |
≤1a（メートル） |
1a～3a（男） |
3a～5a（男） |
≧5a（分） |
合計 |
| チューブチーフ |
2427 |
814 |
109 |
4297 |
7437 |
| 割合 |
33.0% |
11.0% |
1.5% |
54.5% |
100% |
図 5 と表 2 から、調査地域のほとんどのパイプ ネットワークの設計耐用期間は 5 年を超え、その割合は 54.5% であることがわかります。リターン周期 5a 以上の管網は主に放水口付近に集中しており、このコミュニティの設計・計画段階で放水口付近の排水負荷が考慮されており、設計リターンの余地があることがわかる。パイプネットワークの時代。さらに、他の地域にも 5a 以上の管網が点在しているが、これは管網が接続する集水域の流出量が少ないか、管網の勾配が比較的大きく排水能力が優れているためと考えられる。返還期間が 5 年以上の管網に加えて、返還期間が 1 年以下の管網の割合も 33% と比較的大きい。これは、調査地域のパイプライン網計画がそれほどバランスが取れていないことを示しており、二極化の特徴を示しています。ボトルネックのパイプ ネットワークが多数あるため、雨水システム全体が詰まりやすくなります。また、表 2 からは、3a ～ 5a のパイプライン ネットワークの割合が 1.5% と非常に小さいことがわかります。これは、調査地域のパイプライン ネットワークの設計戻り期間が良好な推移をしていないことを示しています。
3.2 調査地域の滞留水の分析
3.2.1 貯水深の解析
低リターン期間では、パイプライン ネットワーク ノードのオーバーフロー状況はまだ明らかではありません。しかし、調査地域が 50a の暴風雨に遭遇したとき、ノードはほぼ完全に過負荷になりました。したがって、このプロジェクトは、Mike Flood プラットフォームに基づいて、1 次元の排水管ネットワーク モデル (MIKE URBAN) と 2 次元の地表流出モデル (MIKE 21) を結合し、地表水は管網から溢れ出ることによって引き起こされると考えています。の表面。浸水シミュレーション解析では、50a の暴風雨を例として、MIKE FLOOD でシミュレーション時間を 24 時間に設定します。調査地域の水蓄積分布図を図 6 に示します。
図 6 調査地域の滞留水の深さ
図6 調査地域の水深
最大滞水深度の結果図からは、道路舗装や沿線、低地等に地表水の滞留点や区域が多く発生していることが分かります。水没地域の多くは中部・下部に集中しており、その理由は、比較的低地な地形、管径の細さ、逆勾配などで水がたまりやすい地域が一部にあるためです。調査地域には、深さ0.3m以上の浸水地域が6か所あり、そのほとんどは低地の地形と細い管径が原因です。特に、調査地域北部の一部の地域では、たまり水の深さは 1.2m 以上となっている。管網の縦断面解析と現地調査の結果、この地域の管網には深刻な逆勾配現象が発生し、排水性が極めて悪いことが判明した。斜面と地形の二重の影響により、この地域での水の滞留が最も深刻です。全体として、調査地域では局所的な水の蓄積が深刻であるものの、広い地域では広範囲にわたる水の蓄積は見られません。管網の放水口付近の溜り面積は比較的広いが、溜り水の深さは0.15m以下であり、車両や歩行者の通行への影響は少ない。
3.2.2 水の滞留時間の解析
水の蓄積期間は、水の蓄積の継続的な影響を反映しています。図 7 は、調査地域における水の蓄積期間の分布を示しています。
図 7 調査地域における水の蓄積期間
図6 調査地域の水の長さ
図 7 の滞水単位は h であり、最大滞水時間と最大滞水深さの時間的・空間的分布が一致していないことがわかる。つまり、水深が深い場所では水が溜まる期間は必ずしも長くはなりません。図 6 に示すように、最大水深が 1.2m を超える地域では、水の滞留時間は 9.0 時間から 11.0 時間の間のみであり、最大水深は北東地域で発生します。このことは、水深が深い局所管網では、瞬間的な越流量が大きくても連続放流能力が大きい可能性があることを示している。全体として、調査地域における水の蓄積期間はほとんどが 10 時間未満であり、一部の地域では水の蓄積期間が 19 時間を超えています。このうち、北東部地域の全体的な浸水時間は他の地域よりも長く、これはこの地域の不透水性が高く、パイプ網の密度が低いためと考えられます。
本稿では、高精度MIKEモデルを用いて住宅地スケールの1D-2D連成モデルを構築し、これに基づいて調査地域の管網の排水能力と地表水の滞留状況を解析する。分析されました。全体として、この文書は次の結論を導き出します。
(1) 高精度 MIKE モデルは住宅地スケールでの雨水シミュレーションに適していますが、高精度数値標高モデル (DEM) に基づいている必要があります。そのためには、緻密な事前立面レイアウトと測量作業を行う必要があります。地域内の車道の最小幅員は 3.5m であるため、MIKE モデルのグリッド ピクセルは 3.5m*3.5m 未満に制御することが推奨されます。
(2) MIKE モデルは、調査地域の管網の伝達負荷を正確に反映し、エンジニアや科学研究者が計画および改修段階で管網の排水能力を分析できるように支援します。このケースのシミュレーション結果は、半分以上の管ネットワークの設計復旧期間が 5 年以上であるにもかかわらず、排水管ネットワーク全体の設計のバランスが取れておらず、多数の滞留管ネットワークが存在することを示しています。 。
(3) 調査地域の 50 年間の 2 次元浸水シミュレーション結果は、調査地域のほとんどの地域で水の滞留深さが 0.3 メートル未満であり、水の滞留時間はほとんどが 10 時間未満であることを示しています。地域全体の浸水のリスクは高くありませんが、一部の地域では水深が1.2mを超え、水が溜まる時間は24時間近くあり、MIKEモデルは復興の次のステップに使用できます。計画設計と結果分析。
水環境影響評価、治水評価、下水道実証プロジェクトにおける数理モデルの応用https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDQ3MDk3NA==&mid=2247549489&idx=2&sn=f2ce353d22481ef7261b661452d49616&chksm =fb3af9e0cc4d7 0f6a1a270812e18f2dff83ea34a30289733dbc80282cb009783c2fa44c34a9b&scene=21# wechat_redirect 「水理・建築学会誌」より転載