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基于情景模拟的上海中心城区建筑暴雨内涝暴露性评价
  • ISSN号:1000-0690
  • 期刊名称:《地理科学》
  • 时间:0
  • 分类:X43[环境科学与工程—灾害防治]
  • 作者机构:[1]华东师范大学地理学系地理信息科学教育部重点实验室,上海200062
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40730526); 2010级华东师范大学校级博士研究生新人奖(XRZZ2010024)资助
中文摘要:

由于城市的快速发展和土地利用覆被变化,由暴雨或台风引起的内涝已成为全球研究的热点。潜在的内涝风险危及建筑及室内财产安全。文章应用简化内涝模型模拟上海市中心城区不同情境下的积水情况,并根据每幢建筑室内进水深度对其进行暴露性分级。然后分析、评价了上海市中心城区建筑不同情境下的暴雨内涝灾害暴露性。研究结果发现:仓储和旧式住宅是最易暴露在内涝灾害中的建筑类型;总体上,杨浦、普陀和徐汇区是政府最需要采取安全措施的区域,长宁和虹口区处于中等暴露性水平;同时,内涝对黄浦、静安、卢湾和闸北区影响很小。研究结果可为地方政府改善内涝风险管理提供参考依据。

英文摘要:

Due to rapid urban development and land use and land cover changes,the waterlogging induced by torrential rain or typhoon in urban areas has been a global hotspot and a potential risk affecting the safety of urban buildings and interior property.This study applied a simplified urban waterlogging model to simulating the inundated water depth in central urban area of Shanghai under different scenarios.And each building was ranked according to its degree of exposure indicated by the inundation depth.Finally,the exposure of buildings to rainstorm waterlogging in central urban area of Shanghai under different scenarios was analyzed and evaluated.The results showed that the warehousing and the old-style residence are the most vulnerable building types when exposed to waterlogging disasters.On the whole,Yangpu District,Putuo District and Xuhui District are the important regions for the government to carry out safety defense,Changning District and Hongkou District have medium exposure rank,and the waterlogging brings little effects in Huangpu District,Jing'an District,Luwan District and Zhabei District.These results will provide references for the local government to improve waterlogging risk management.

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期刊论文 169 会议论文 53 著作 3
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期刊信息
  • 《地理科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中科院
  • 主办单位:中国科学院 东北地理与农业生态研究所
  • 主编:陆大道
  • 地址:长春市高新北区盛北大街4888号
  • 邮编:130012
  • 邮箱:geoscien@iga.ac.cn
  • 电话:0431-85542212 85542217
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0690
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1124/P
  • 邮发代号:8-31
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国地理学会优秀地理期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:39183