Atkins | 洪水风险管理

概要

过去 20 年里，由于来自华莱士溪的溪水、地表水和污水的综合影响，英格兰南部萨里郡的赖盖特镇中心经常发生洪灾。为了治理洪灾，Atkins 面临的一个具体难题是小溪本身的淤积问题，但他们希望更进一步了解问题。他们需要找到一种方法来准确解释溪流内及周围的土壤，以及该地区附近的不同类型土壤对洪水形成的影响，这样他们才能掌握正确的信息来解决洪灾问题。

一天内下了半个月的降雨量

在 2015 年 8 月的一次降雨中，一天内降雨量达到 37 毫米（几乎是该地区平均月降雨量的一半），导致镇中心的商店和道路被水淹没，给居民的出行带来了极大不便。此次洪灾促使萨里郡议会 (SCC) 委托全球备受推崇的设计、工程和项目管理顾问之一 Atkins 研究如何缓解赖盖特的洪水风险。

Atkins 工程、设计和项目管理团队的水力建模师 Ruchi Sayal 决定采用 InfoWorks ICM 构建一个全面的河流汇流模型，其中还包括地表水和污水组件。她的目标是建立一个模型，综合华莱士溪及其支流摩尔河的相关数据，以及附近的池塘和其他水道结构。

他们首先做的一项基础工作是利用 LiDAR 数据创建二维地面网格模型来呈现地面特征，并在模型中纳入了地表水和污水的排水系统，从而描绘出全貌。

确定入渗模型方法

要想对直接降雨径流的影响进行建模，必须考虑土壤的雨水渗透性。因此，掌握土壤的具体特性对预测雨水如何渗透到集水区起着很大作用。

InfoWorks ICM 利用多种入渗模型（包括 Horton、Green Ampt、固定渗透和稳定渗透）来计算集水区的渗透。Ruchi 最终选择了 Green Ampt 入渗模型。“Green Ampt 考虑了广泛的土壤特性。这有助于更逼真地表示集水区的渗透，”她解释道，“此外，环保机构还曾利用 Green Ampt 构建相邻区域的汇流模型，而且此模型经过了校准，符合实际条件。”

他们首先从英国地质调查局 (BGS) 网站获取相关数据，了解英国的土壤分布情况。然后，他们聚焦到赖盖特，比较了赖盖特的土壤成分与邻近集水区的地质情况。

插入更多信息以优化模型

导水率是指水渗入土壤的速度，粘土等不透水的土壤类型的导水率较低，砂土的导水率较高。Green Ampt 的参数与赖盖特集水区的粘壤土较为匹配，所以他们最初为整个集水区都采用这些参数。他们计算出的导水率较低，约为 2 毫米/小时。

他们必须用历史上发生过的洪水事件验证模型，以确保模型的可靠性。但是，他们掌握的赖盖特集水区数据比较有限，因此无法根据历史上发生过的洪水事件充分校准模型。将初始模型结果与一般性历史数据进行比较后，他们对预期区域进行了洪水建模。但是，模拟 20% 几率的洪水事件（五年一遇的洪水）时，模型显示，超过 30 处地产会被洪水淹没，而且内部积水将超过 1 米。如此大范围、经常性和严重的洪水被认为是不切实际的。

他们决定更详细地研究集水区内的不同土壤类型。BGS 网站上的当地钻孔采样数据显示，集水区南部的土壤的含砂量多于作为第一次建模分析基础的粘壤土。根据这一附加信息，他们修改了土壤的导水率，即从低至约 2 毫米/小时的粘壤土导水率修改为高至约 128 毫米/小时的砂壤土导水率。

更新后的模型结果通过验证后，他们对预期区域进行了洪水建模。但是，在模拟 5% 几率的降雨（二十年一遇的降雨）时，模型并未显示历史上曾经在赖盖特镇中心观察到的洪水路线。

“要直观地了解全貌是很困难的，但 ICM 对我了解流域的洪水风险非常有用。起初，我对模型能否运行持怀疑态度，但它确实运行起来了。ICM 的稳定性真的让人印象深刻。”

—Ruchi Sayal, Atkins 水力建模师

深入了解“Goldilocks”解决方案的土壤类型

他们决定开展第三阶段模型优化，这次要考虑赖盖特镇中心集水区的城市特征。在此区域，土壤被压实，这无疑会影响渗透率。此集水区分为三个区域。上方的北部区域为粘壤土；根据 BGS 钻孔采样数据，下方南部区域的土壤含砂量更多；中间大片的中部区域为镇中心，具有典型的城市特征。

在这次最终调试中，参数的变化不仅是为了匹配不同的土壤，而且是为了匹配土壤压实、建筑和城市化对水力连通性的影响。由于相关研究表明，这些因素可将渗透率降低 70-80%，Ruchi 根据可能影响整个区域渗透的三种不同土壤类型对集水区进行了建模。

Ruchi 决定更详细地了解土壤类型对降雨径流渗透的影响。修改后模型的结果通过了验证。他们对预期区域进行了洪水建模，且根据以往的洪水数据验证了积水深度。

在第一个模型中，整个集水区采用统一的土壤类型，因此防洪解决方案只考虑了低导水率土壤。相应地，渗入土壤的径流量太低，因此任何解决方案都会被过度设计，需要处理比实际情况更多的水。高估风险可能导致模型不可信，破坏了用于证明方案合理性的证据基础，加大了与面临风险的社区的协商难度。

尽管第二个模型区分了不同的土壤类型，但模型认为大片中心区域的渗透率较高，而这并不符合实际情况。这可能导致他们低估洪水风险和潜在的财产损失风险。

事实证明，第三次模型调试（也就是“Goldilocks”解决方案）是恰到好处的。它代表了整个集水区的现实情况，并对洪水风险区和机制有了更好的认识。正如 Ruchi 所说，“建模师必须决定如何充分利用他们拥有的数据以及要掌握何等详尽的数据。赖盖特 ICM 提出了一项关键挑战，即在相称性和包括足够的细节之间取得适当的平衡，以构建一个结果令人信赖的模型。”

赖盖特 ICM 二维模型范围（红色边界）。图片由 Atkins 提供。

成功的模型可以提升客户的满意度

Atkins 是 InfoWorks ICM 的长期用户，而 Ruchi 是经验丰富的水力建模师，精通多种不同类型的软件。虽然这是她第一次使用 InfoWorks ICM，但她立即就被 InfoWorks ICM 打动了。她说：“这些大型集水区十分复杂。起初，我对模型能否运行持怀疑态度，但它确实运行起来了。ICM 的稳定性真的让人印象深刻。”

将所有内容整合到一个地方带来了莫大的帮助。“要直观地了解全貌是很困难的，但 ICM 对我了解流域的洪水风险非常有用。InfoWorks ICM 将集水区的一切都呈现出来，”她解释道，“ICM 中定制脚本的工具使我的工作变得非常快速和高效。”

她的所有努力都得到了萨里郡议会的高度认可。“他们对模型结果很满意，”她说，“我们利用 InfoWorks ICM 所做的工作表明，我们有理由使用最好的建模工具来获得最佳结果。”

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