清华大学博士论坛会议论文集12

城市洪涝灾害下污染风险控制研究王磊，周玉文（北京工业大学建筑工程学院，北京100124）摘要：城市洪涝是全球气候变化和城市化进程中产生的新问题，由此引起的洪涝污染风险是技术、经济、社会多因素综合作用的结果。城市洪涝通常由局部极端天气引发，具有爆发时间短，损失严重的特点，以往的研究常关注于洪涝灾害的消除，而由洪涝引起的城区污染问题却关注较少。研究整合来自排水模型（SWMM）、GIS和MIS系统的多方面洪涝污染风险影响因素，构建了污染风险综合评估体系，并分别按照设计超标情形和事故情形采用投影寻踪的评估方法对城市雨水系统洪涝污染风险控制进行研究。研究结果表明投影寻踪方法能够有效地评估城市雨水系统洪涝污染风险，绘制污染风险分布图，并可以对影响因素的影响程度进行分级比较，为城市污染灾害防治提供技术支持，具有一定实际应用价值。关键词：污染风险控制；综合评估；投影寻踪；风险图；事故UrbanPollutionRiskManagementunderFloodingWANGLei,ZHOUYuwen(Collegeofarchitectureandcivilengineering,BeijingUniversityofTechnology,Beijing100124,China)Abstract:Urbanfloodingisacitydiseasewhichistheresultofglobalclimatechangeandtheboomingurbanization.Thepollutionriskcausedbyfloodingisthecompositiveconsequenceofmanyfactorssuchastechnology,economyandsociety.Urbanfloodingdisastercausedbylocalextremeweatheriswiththecharacterofshortoutbreaktimebutseriousdamage.Sothepresentstudyusuallyonlyfocusesonfloodingdisastercontrol,butdoesnotgiveenoughattentiontotheurbanpollutionriskcausedbyflooding.Thisstudyintegratesmanyinfluencingfactorsfromdrainagemodel(SWMM),GISandMIS,establishespollutionriskintegratedevaluationsystem,andusesprojectionpursuitmethodtoputforwarditsstudiesonfloodpollutionriskmanagementforurbandrainagesystembeyonddesignconditionorunderaccidentevent.Theresultdemonstratesthattheprojectionpursuitmethodcanevaluatethefloodpollutionriskofurbandrainagesystemeffectively,achievesthepollutionriskmap,compareandgradetheeffectsofinfluencingfactors.Itwillprovidetechnologicalsupportforfloodcontrolandwithrealisticapplicationbenefitforpracticalengineeringaswell.Keywords:urbanflood,pollutionriskmanagement,compositiveevaluation,projectionpursuit,riskmap,accidentevent城市污染可分为点源污染与面源污染[1]。前者在城市区域主要是常规的局部污染物排放，可以通过完善污水收集、处理系统得以解决；后者则是经过城市区域内地面污染物在非降水时期的积累至降水时发生水体污染的过程。而近年来日益引起社会关注的事故污染事件则应属于点源污染，是一种非常规局部污染事件。由此看来，城市区域最具有不确定性风险的污染情形应是暴雨洪涝灾害条件下的污染灾害控制。全球气候变化和城市化进程的日益加收稿日期：2009-6-29基金项目：国家自然科学基金资助项目（50678009）,十一五国家科技支撑计划（2006BAJ16B04）作者简介：王磊（1980~，男，博士研究生，研究方向为给排水系统优化及GIS技术研究。E-mail:[e-mail]通讯联系人：E-mail:[e-mail]剧，使得城市地区局部极端天气频繁发生，而局部极端天气引起的洪涝灾害具有爆发时间短、经济损失严重的特点[2]。近几年来，北京、济南、南京等大中城市均遭受过特大暴雨导致的洪涝灾害，社会经济损失严重。在暴雨条件下，转输地面雨水径流主要由城市排水系统负责。宏观上看，城市排水系统在暴雨时可视为一个巨大的反应器，各种污染物以雨水为载体，通过雨水系统得以输送和反应变化。在排水系统设计条件下，雨水中的污染物会顺利排至水体得到稀释、停滞处理，而在超过排水系统设计条件时，污染物将会借助爆发的城市洪涝迅速扩散，造成次生污染灾害[3]。特别是当发生危险事故（化学品泄露、油库爆炸或恐怖袭击）时，城市洪涝灾害下的污染风险控制非常值得关注。本文针对上述问题，采用城市排水系统水力模型与水质模型相结合，对城市雨水系统超标情形下洪涝污染风险进行科学评估，并可根据不同洪灾重现期的风险状况制定相应的应急预案，为处置突发灾害提供决策支持，减少社会经济损失。城市洪涝污染即在城市地区发生洪涝灾害时地面雨水径流中携带的污染物质污染环境的过程，该问题亦可分为面源污染和点源污染两方面。其中面源污染等同于前文城市面源污染，而洪涝时点源污染则是在局部污染物排放得到有效控制时更多关注于危险事故时的局部污染事件。业内对于面源污染的研究已经很多，但主要集中于对面源污染的防治，对其污染灾害风险的研究罕有。而事故时由于排水系统引起的污染扩散研究也较少。城市区域社会功能繁杂，人口密度大，城市洪涝污染风险不仅仅由洪灾水力条件决定，污染风险还由其影响区域内经济、环境、社会等诸多因素所决定。城市洪涝污染风险评估实质是属于多目标、多因素决策问题，要进行全面客观的评价，必须采用多因素综合评价方法。许多已有的层次分析法、模糊综合评判法、灰色关联分析法及聚类分析法等综合评价法在将定性分析转化为定量分析的过程中,评价结果往往会受到人为赋权的干扰,存在着一定的主观依赖性[4]。本文提出了基于投影寻踪(ProjectionPursuit，PP)的城市洪涝污染风险综合评估方法,属于客观评价法。该方法将待评对象的各评价指标样本进行线性投影,按照一定的原则寻求最优投影方向向量,最优投影方向向量反映了各评价指标的重要程度,即客观权重,并以此建立综合评价指数对洪涝污染风险进行评价分级。1风险综合评估体系风险综合评估体系构建的任务是对评估对象进行风险量化的整个技术过程，包括风险因素的识别、评估指标的确定及量化、评估方法的实施和评估结果的分析四部分。通常城市洪涝污染风险因素的识别比较清楚。在雨水系统维护管理正常的情况下，城市洪涝污染风险主要是由于局部极端天气引起的超标暴雨和地面污染物的聚集产生的，即城市地面径流在短时间内超过雨水系统的设计排除能力，导致污染物通过雨水系统发生扩散形成灾害的现象。洪涝污染风险评估的重要工作是确定风险评估指标。洪涝污染风险与污染物量、扩散特性、径流水力状况、影响区范围等诸多因素有关，应该根据科学的、全面的、实用的和可操作性的原则确定风险评估指标体系。根据上述原则，将洪涝污染风险评估指标归纳为检查井最大洪水流量、检查井洪水总水量、检查井洪水持续时间、集水区不透水面积、集水区总面积、下游管道过流能力和洪水时污染物量共七个方面，建立综合风险评估指标体系。图1具体展现了各方面的评估指标。风险评估指标的获取根据其本身特性可以分为三个来源，即排水系统模型（水力与水质）、地理信息系统（GIS）和管理信息系统（MIS）。本文将整合来自排水模型（SWMM）、GIS和MIS的评估指标数据，作为投影寻踪评估方法的样本数据，获得评估地区洪涝风险分级。整个风险综合评估体系的架构如图2所示。图1洪涝风险综合评估指标体系Fig.1compositiveevaluationfactorsystemforfloodpollutionrisk图2风险综合评估体系架构Fig.2riskcompositiveevaluationsystemframework2投影寻踪综合评价法投影寻踪法是由Friedman于1974年最先提出的一种的探索性数据分析方法[4][5]。它直接由样本数据驱动，利用计算机技术，将高维数据通过某种组合投影到低维子空间上。对于投影得到构形，采用投影指标函数（目标函数）来描述投影值暴露原系统综合评价问题某种分类排序结构的可能性大小，通过优化投影指标函数，寻找出能反映原高维数据结果或特征的投影向量，并在低维空间上对数据结构进行分析，以达到研究和分析高维数据的目的[6][7]。本文将研究区域内每一个检查井作为研究评价单元，对每个检查井处发生洪涝灾害的影响进行综合评估并对其进行分级，从而获得该区域风险分布图。设第i个检查井处的第j个指标为x*ij（i=1～n，j=1～p，n为检查井个数，p为评价指标个数）。基于投影寻踪的排水系统洪灾风险评估的算法步骤如下[8]：步骤1：评价指标值归一化处理。为消除各指标值的量纲和统一各指标值的变化范围，首先采用式（1）进行归一化处理。minmaxmin*jjjijijxxxxx（1）式中xjmax，xjmin分别是指标样本集中第j个指标值的最大值和最小值。步骤2：构造投影指标函数。投影寻踪方法就是把p维数据xij综合成以a=（a1，a2，…，ap）为投影方向的一维投影值zi。ijpjjixaz1（i=1～n）（2）然后根据zi（i=1～n）的一维散布图进行分类。式（2）中的a是单位长度向量，即pjja12=1。在综合投影值时，要求投影值zi的散布特征为：局部投影点尽可能密集，最好凝聚成若干个点团；而在整体上投影点团之间尽可能散开。基于上述特征，投影指标函数可构造为zzDSaQ)(（3）式中Sz为投影值zi的标准差，Dz为投影值zi的局部密度，即5.021)]1/()([nzzSniiz（4）)()(11ijninjijzrRurRD（5）式中z为投影值序列的均值；R为求局部密度的窗口半径，一般取值为0.1Sz；距离rij=|zi-zj|；u（R-rij）为单位阶跃函数，当R-rij≥0时函数值为1，当R-rij＜0时函数值为0。步骤3：优化投影指标函数。当各评价单元指标数据确定时，投影指标函数Q（a）只随投影方向a的变化而变化。不同的投影方向反映不同的结构数据特征，最佳投影方向a就是最大可能暴露高维数据某类特征结构的投影方向。可通过求解投影指标函数最大化问题来估计最优投影方向，求解出Q（a）的最大值的同时，也就找到了最优投影方向a*。那么投影寻踪方法的数学模型（PPEM）为maxzzDSaQ)(（6）s.t.pjja12=1(7)该数学模型是以a=（a1，a2，…，ap）为优化变量的复杂的非线性优化问题，常规优化方法处理较困难，本文采用微粒群算法（PSO）有效求解上述问题[9][10][11]（由于篇幅有限，微粒群算法原理在此不赘述）。步骤4：评估分级。把由步骤3求得的最佳投影方向a*代入式（2）后即可得到各评价单元的投影值zi*。按投影值zi*值进行排序，实现评价单元的评估分级。3SWMM模型SWMM模型是美国环保署（EPA）组织开发的暴雨管理模型[12][13