小伙伴們反映都在為論文煩惱，小編為大家精選了《暴雨洪澇災害的論文(精選3篇)》，僅供參考，大家一起來看看吧。摘要從致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性、防災減災能力4個方面著手，按照暴雨洪澇災害風險區劃技術規范要求，采用加權綜合與自然斷點法等方法，開展了淳安暴雨洪澇災害風險評估及區劃，并繪制了暴雨洪澇災害風險區劃圖。結果表明，汾口、中洲、大墅鎮和鳩坑、浪川鄉為極重度風險區，梓桐、臨岐、威坪、楓樹嶺鎮和安陽鄉為重度風險區，其余為中度以下風險區。
第一篇：暴雨洪澇災害的論文
淺談暴雨洪澇災害風險普查成果的應用
摘 要： 暴雨洪澇災害風險普查是完善公共氣象服務的重要部分，其成果涉及自然環境、經濟發展情況、人類活動等內容，開展暴雨洪澇災害風險普查工作，是提高氣象防災減災能力的重要理論支持。本文在此簡要闡述暴雨洪澇災害風險普查的主要內容，以及對普查成果在暴雨洪澇災害的預防、經濟建設、政府決策等方面應用的思考。
關鍵詞： 暴雨洪澇;普查;成果應用
一、引言
我國是世界上受自然災害影響最嚴重的國家之一，而在各類自然災害損失中，暴雨洪澇災害損失又占據了絕大部分，每年我國農業、交通、人民財產等方面都會因此遭受較大損失。開展暴雨洪澇災害風險普查，其成果不僅是政府和相關機構進行決策的可靠依據，也是從根本上減少災害損失，提高氣象防災減災能力的重要理論支持，對我國防災減災工作有著重要意義。
二、暴雨洪澇風險普查內容概述
暴雨洪澇災害是由多種原因影響造成，開展暴雨洪澇災害風險普查涉及到以下要素資料的搜集整理。
(一)地理資料
搜集行政區劃圖、河網水系圖、地形圖、遙感圖像等基礎地理信息相關資料。對往年的地圖數據需進行檢查，判斷是否因社會建設或規劃發生改變，并進行修正。
(二)流域情況
調查流域內中小河流和山洪溝的基本情況以及范圍內水利工程分布、人口分布、隱患點分布、土地利用現狀、土壤類型等方面。流域情況的調查很大程度反映一個區域是否容易遭受洪水侵襲。
(三)氣象、水文資料
搜集調查區域內的氣象站、水文站基本情況資料以及暴雨洪澇災害過程中降水數據與水文數據。一般情況下，降水強度、頻次與水位變化與暴雨洪澇災害的危險性息息相關。
(四)泥石流、滑坡情況
搜集調查區域內泥石流與滑坡的基本情況、相關參數、潛在影響范圍、附近工程情況等信息。
(五)歷史災情資料
搜集歷年、歷次洪水災害損失情況以及防災措施基本情況。年代較遠的數據，以調查文獻、地方志為主要方式。
三、普查成果應用分析
開展暴雨洪澇災害風險普查是完善公共氣象服務的重要部分，能為暴雨誘發中小河流洪水、山洪和地質災害氣象風險預警服務業務提供基礎支撐，其成果也是提高氣象防災減災能力的重要理論支持。暴雨洪澇災害風險普查涉及自然環境、經濟發展情況、人類活動等內容，綜合了自然與社會兩方面的因素，對于我國暴雨洪澇災害的預防、經濟建設、政府決策等方面有著重要的參考作用。
(一)防災減災領域
我國是世界上受自然災害影響最嚴重的國家之一，針對這一國情，防災減災成為我國社會建設的一項重要內容，對我國的生產建設和人民生活有著重大意義，且在各類自然災害損失中，暴雨洪澇災害損失占據了絕大部分，暴雨洪澇災害風險普查可以針對暴雨洪澇災害方面的防災減災發揮重要作用。
1、暴雨洪澇災害風險區劃
暴雨洪澇災害風險普查成果已包括進行常規風險區劃所需要的基本資料，可用來分析研究區域的致災因子、孕災環境、承災體、防災減災能力，結合GIS技術可以進行暴雨洪澇災害風險區劃，獲得分析區域的暴雨洪澇災害風險區劃專題圖。通過進行風險區劃，可以將區域依照發生暴雨洪澇災害的風險程度劃分風險等級，并通過專題圖展現出其時空分布情況，為提升當地災害風險管理能力提供技術支撐。
2、監測預警應用
根據風險區劃分析成果，可在高風險區域加密建設區域自動氣象站，彌補監測預警網絡的疏漏之處，以提高預報模式的準確率，對災害性天氣過程的監測、預報和決策服務的水平，使氣象災害預警更為可靠、及時。
3、應急救災應用
以暴雨洪澇災害風險普查成果為基礎構建數據庫，結合遙感技術、全球定位系統、地理信息系統，可以建立基于GIS的應急信息決策系統。相關部門在救災中可以使用系統查看災害發生地的地形、道路、基礎設施分布等信息，且能使用系統進行最佳路徑分析、網絡連通性分析、緩沖區計算等運算，更加快速合理的進行資源配置，為救災決策提供決策支持，促進救災工作高效有序的進行。
(二)輔助城鄉規劃
防災規劃是城鄉規劃中的重要組成部分之一。利用現有行政區劃圖、衛星地圖結合暴雨洪澇災害風險普查相關數據，可以對暴雨洪澇災害高風險區空間位置進行定位和范圍提取，有針對性的排查隱患點，在城鄉規劃中盡可能使城市處于強有力的防災體制保護之下，減輕源自災害的影響，避免造成人員傷亡和經濟損失，防患于未然。
(三)輔助流域生態環境監測
流域附近的工程建設或者其他類型的人類活動，往往會造成流域附近的植被破壞、地表徑流變化、水土流失、侵蝕加速等情況，對周圍的生態環境造成不同程度的影響。
依靠暴雨洪澇風險普查成果中的流域信息，如：流域斷面、流域范圍內土地利用情況、土壤類型信息等數據，配合高分辨率的遙感影像，可以對流域范圍內的地表覆蓋變化、流水形態變化、侵蝕情況等內容形成監測結果，獲取流域的動態變化情況，為工程項目建設和生態保護提供重要地理信息基礎，促進流域管理決策的科學化，保護流域生態環境。
四、結束語
暴雨洪澇災害風險普查是一項涉及面廣、內容細致的工作，通過分析普查獲取的大量資料，能夠科學的進行防災決策和長遠規劃，只有把普查的成果靈活轉化為實際應用，才能更好的為氣象災害風險預警、風險評估與突發公共事件處理等分析活動提供數據支持。
本文在此闡述一些對于暴雨洪澇災害風險普查成果應用的思考，為合理的使用其數據與進一步發掘普查成果信息的價值提供部分參考。相信隨著技術手段的發展以及為了滿足社會對氣象服務的新需求，如何轉化暴雨洪澇災害風險普查成果，按照需求提供多樣化的分析服務將會是今后一個重要課題。
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作者：王云琳 林揚璐
第二篇：淳安縣暴雨洪澇災害風險評估及區劃
摘要從致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性、防災減災能力4個方面著手，按照暴雨洪澇災害風險區劃技術規范要求，采用加權綜合與自然斷點法等方法，開展了淳安暴雨洪澇災害風險評估及區劃，并繪制了暴雨洪澇災害風險區劃圖。結果表明，汾口、中洲、大墅鎮和鳩坑、浪川鄉為極重度風險區，梓桐、臨岐、威坪、楓樹嶺鎮和安陽鄉為重度風險區，其余為中度以下風險區。
關鍵詞暴雨洪澇;風險評估;區劃;淳安縣
Key wordsStorm and flood disaster;Risk assessment;Division;Chun’an County
作者簡介余昌松(1957—)，男，浙江淳安人，工程師，從事綜合氣象服務工作。
收稿日期2017-03-24
暴雨洪澇災害是我國最嚴重的氣象災害[1]，每年大約有934萬hm2的土地面積不同程度地受到暴雨洪澇災害的影響[2-3]。淳安縣是浙江省的暴雨中心之一，據淳安縣水利志記載，全縣每年暴雨洪澇災害造成的直接經濟損失在億元以上。其中，1996年的4次暴雨洪澇共造成38.5萬人受災，死亡13人，直接經濟損失4.55億元;2010年整個梅汛期暴雨共造成5人死亡2人重傷，直接經濟損失4.41億元。
暴雨洪澇災害受到各級政府的密切關注，近幾年，國內許多學者就暴雨洪澇災害風險評估及區劃工作進行了研究[4-8]，也有學者對暴雨洪澇災害區劃研究進展情況、技術方法和區劃標準進行了分析[9-12]，但截至目前關于淳安縣暴雨洪澇災害風險區劃的研究鮮見報道。筆者結合淳安縣的自然、社會、經濟狀況，從致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性、防災減災能力分析入手，開展淳安縣暴雨洪澇災害風險評估和區劃，為縣級氣象災害防御規劃、災害風險評估、災害防御對策研究提供科學依據，也為開展暴雨監測、預報、預警氣象服務提供參考。
1資料與方法
1.1資料來源
氣象資料為2007年1月—2016年12月淳安縣區域自動氣象站獲取的降水觀測記錄;地理信息數據和各鄉鎮土地面積由淳安縣數字地圖提供的行政區劃圖;社會經濟數據由2014 年《淳安統計年鑒》提供;歷史災情數據來自《淳安縣水利志》2011年版和淳安縣氣象局災情調查上報資料。
1.2統計方法
在進行暴雨洪澇災害風險評估比較時，采用多類指標進行分析比對，為了消除各指標因子之間的量綱差異，需對每一個指標因子值進行歸一化處理，各個指標歸一化計算公式為：
式中，X′i與xi分別為指標的量化值序列和原始值序列;Xmax為指標序列的最大值，Xmin為指標序列的最小值。
在對目標指數進行分析評價時，采用加權綜合評價法，分析多個因子對目標指數的貢獻大小和影響程度。就是將一組相同或不同因子數據通過統計學處理，使不同計量單位、性質的因子數值標準化，最后轉化成一個綜合指數，以準確地評價對指標的綜合貢獻。加權綜合評價法的計算公式如下：
式中，X′為指標序列;di為第i個影響因子的權重，xi為第i個影響序列。
2暴雨洪澇災害的風險評估
根據《暴雨洪澇災害風險區劃技術規范》[13]要求和暴雨洪澇災害風險的形成機制，將暴雨洪澇災害風險評估指數作為目標因子;從致災因子危險性(暴雨頻數、暴雨強度)、孕災環境敏感性(地理環境因素)、承災體易損性(地均GDP、地均人口)及防災減災能力(地均水域面積、人均GDP)4個方面著手研究(圖1)。利用加權綜合與自然斷點法，借鑒承災體脆弱性評價量化方法，結合暴雨洪澇災害案例分析，并征求多方專家意見，建立暴雨洪澇災害風險評估指數的計算公式。
2.1暴雨洪澇災害風險因子分析
2.1.1致災因子危險性(x1)。
暴雨洪澇災害致災因子的危險性在于暴雨形成內澇，沖毀道路、橋梁、水利設施，引發山體塌方、民房倒塌及人員傷亡和重大財產損失。一般情況下暴雨的強度越大，暴雨的頻次越高，暴雨洪澇災害對人民的生命財產造成的破壞和損失越嚴重。
新安江水庫蓄水后，增強了庫區的調洪能力，黃山上游強降雨輸入的洪水，不會形成洪災，沒有輸入性洪澇災害，因此只需考慮自身暴雨引起的洪澇災害。致災因子取2007—2016年淳安縣各鄉鎮自動氣象站監測記錄的暴雨的強度和頻次。日雨量R≥50 mm的天數作為暴雨頻數(R1);日雨量R≥50 mm，并統計暴雨日3 d的最大總降雨量作為暴雨強度(R2)，將暴雨強度樣本資料按照總量大小匯總排序，按百分位數分別確定不同等級所對應的降水強度閾值(表1)，劃分出各級降水強度范圍[14]。統計鄉鎮各級強度暴雨出現的頻次，根據暴雨強度大小所產生的破壞力，1～5級依次取權重系數為1/15、2/15、3/15、4/15、5/15，加權平均得到各個鄉鎮暴雨強度數值?？紤]到因子的穩定性和可靠性，暴雨頻率和強度的權重取0.63、0.37，得出致災因子綜合指標(需要先將歸一化再加權綜合)，其計算公式為：
2.1.2孕災環境敏感性(x2)。
孕災環境敏感性主要考慮區域內地形的高度差，用耕地與林地面積比值的大小表征。耕地與林地面積比值越小，說明林地面積多，耕地面積少，植被覆蓋就好，水土流失少，調洪行洪能力強，暴雨產生洪澇災害的風險小，抗暴雨洪澇災害的能力強。表達式為：
式中，x2為區域內地理地貌因子，bs為區域內耕地面積，ds為林地面積。
2.1.3承災體易損性(x3)。
承災體的易損性主要表現在暴雨洪澇災害對區域內人的生命傷害情況以及對區域內造成財產損失程度，其表達式為：F=L/S、E=P/S，其中，L為統計年限內區域常住人口數，S為區域土地面積，F為地均人口數(萬人/100 km2)，是生命的易損性;P為各鄉鎮2014年工農業總產值，E為地均GDP(萬元/100 km2)，是財產的易損性。
生命易損指標F、經濟易損指標E各占50%，即權重分別為0.5和0.5，得出承災體易損因子綜合指標(需要先將歸一化再加權綜合)：
2.1.4防災減災能力(x4)。
防災抗災能力主要表現為交通、水利等基礎設施和調峰防洪能力及防災意識和災后重建能力。對一縣級區域來說，基礎設施相差不大，只要考慮調峰防洪能力及防災意識和災后重建能力。調峰防洪能力用地均水域面積Q表示;Q值大，表明水域面積大，調峰防洪能力強;防災意識和災后重建能力用人均GDP來表征G，G值大，表明生活水平高，防災減災能力強，災后重建能力強。其表達式為：Q=CS/S，G=P/L。
地均水域面積Q、人均GDP的G各占50%，即權重分別為0.5和0.5，得出防災減災能力x4綜合指標(需要先將歸一化再加權綜合)：
防災能力與風險指標呈負相關，x4越大，防災減災能力越強，說明造成暴雨洪澇災害的風險小。
2.2暴雨洪澇災害風險指數的評估
暴雨洪澇災害風險評估是通過對致災因子危險性、孕育環境敏感性、承災體易損性、防災減災能力4個方面進行系統分析和綜合評價的基礎上，在征求多方專家意見后，采用加權綜合法，根據各評價因子對災害風險指標所起的作用大小確定其權重，并通過一致性檢驗，得到暴雨洪澇災害風險評估指數的計算公式為：
3暴雨洪澇災害風險區劃
利用公式(7)式，計算出各鄉鎮暴雨洪澇災害風險指數(表2)。根據防災減災工作的需要采用自然斷點法，按照各鄉鎮暴雨洪澇災害風險指數的大小，將暴雨洪澇災害風等級劃分為輕度風險區(≤0.36)、中度風險區(0.37～0.38)、重度風險區(0.39～043)、極重度風險區(≥0.44)4個風險等級，暴雨洪澇災害風險指數越高，說明該區域未來暴雨洪澇災害可能造成的損失量就越大。暴雨洪澇災害風險指數高低是對該區域未來暴雨洪澇災害風險大小作出的一種趨勢性評估和判斷[4]。
由暴雨洪澇災害風險指數的大小繪制出淳安縣暴雨洪澇災害風險區劃圖(圖2)。從圖2可以看出，石林、文昌鎮和金峰、屏門、瑤山、宋村、富文鄉為輕度風險區，千島湖、姜家鎮和里商、左口、王阜、界首鄉為中度風險區，梓桐、臨岐、威坪、楓樹嶺鎮和安陽鄉為重度風險區，汾口、中洲、大墅鎮和鳩坑、浪川鄉為極重度風險區。
4結論與討論
(1)采用綜合評價指數，極重度、重度、中度、輕度4 級描述淳安縣暴雨洪澇災害風險區，結果表明，石林、文昌鎮和金峰、屏門、瑤山、宋村、富文鄉為輕度風險區，千島湖、姜家鎮和里商、左口、王阜、界首鄉為中度風險區，梓桐、臨岐、威坪、楓樹嶺鎮和安陽鄉為重度風險區，汾口、中洲、大墅鎮和鳩坑、浪川鄉為極重度風險區。
(2)采用2007—2016年淳安縣歷年各鄉鎮暴雨洪澇災害災情數據對區劃結果進行驗證，驗證結果表明，綜合區劃結果與歷史暴雨洪澇災害的災情比較一致，能夠客觀地反映淳安縣暴雨洪澇災害分布的實際。
(3)某一地區暴雨洪澇災害的發生及其造成的損失情況既與該地所處的地理位置、大氣環境狀況有關，也與該地人口密度、農業生產情況和經濟發展狀況有關。淳安縣的汾口、中洲、大墅、浪川、梓桐、臨岐、威坪、楓樹嶺鎮和安陽鄉等鄉鎮，是全縣主要的糧食生產區，人口密度較大、經濟較為發達，因而是暴雨洪澇災害損失極高的地區。
(4)在進行暴雨洪澇災害風險分析評估時，該研究只是通過對承災體的易損性進行研究，再結合地形及水陸分布和暴雨洪澇災害案例的分析選取指標，沒有考慮地質災害影響的因素，區劃劃分可能存在不足，有待進一步探討。
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作者：余昌松 劉大偉 李全平
第三篇：城市暴雨內澇災害期間居民步行安全閾值研究
摘要：城市內澇災害頻發對居民出行安全產生了極大的影響。以長春市南關區為研究區，以居民水中行走安全為研究對象，采用居民水中行走試驗與問卷調查方法，構建了居民步行與水深、流速間的函數關系，確定其水中行走的安全閾值。研究結果表明：當水深0.5 m，水流速度0.5 m/s時，人在水中可以通行;水深0.5 m，水流速度1.0 m/s時，人在水中行走較困難;當水深達到1 m以上，水流速度達到1.5 m/s以上，人將無法通行;水深0～1.5 m、流速0～1.5 m/s界線范圍是居民出行安全范圍。研究結果可為城市內澇災害風險預警提供決策依據。
關鍵詞：居民水中行走;安全閾值;城市內澇;問卷調查;災害預警
中圖法分類號：TU992 文獻標志碼：A DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2021.07.001
近些年，城市內澇災害頻發，給居民日常出行帶來極大困擾。2008年以來，中國多個城市都發生了不同程度的內澇災害，道路積水深度在50 cm以上的城市達到60%，積水超過半小時的城市占比將近80%，其中內澇災害較重的城市有大連、北京、武漢、杭州、鄭州、天津、哈爾濱、長春等。例如在2012年7月21日北京市遭遇了歷史以來最大的城市內澇災害，全市平均降雨量164 mm，房山區河北鎮達到460 mm，受災人口達190余萬人，經濟損失近百億元，造成79人遇難;長春市南關區2019年6月2日、7月16日、8月18日，因暴雨導致多條道路大面積積水，市區部分一樓住戶與地下室進水，在東北師范大學門前積水深度超1.5 m，多輛車被淹，人員被困，生命受到威脅。由此可見，內澇災害不僅給城市居民出行帶來影響，也給城市居民的生命、財產及基礎設施等造成巨大損失。
目前，針對城市內澇災害相關研究主要集中在城市內澇數值模型構建[1-3]、風險評估[4-6]、脆弱性評估[7-11]、損失評估[12-14]及應急管理[15-17]等方面。雖然學者在上述研究內容上取得了諸多成果，但有關居民對發生城市內澇時的水深、流速等方面的風險認知研究稍顯缺乏，因此，開展居民水中行走安全閾值試驗研究，不僅可以提高居民對發生城市內澇時水深與流速大小的風險認知程度，亦可為城市暴雨內澇災害預警提供決策依據。
1 研究區概況
南關區是吉林省長春市下轄區，位于長春市區東南部，是長春市的南大門。南關區西起人民大街與朝陽區接壤，北至新發路、上海路、光復路與寬城區相接，東臨伊通河與二道區隔河相望，南至新立城鎮、永春鄉邊界與長春凈月經濟開發區、長春高新技術產業開發區為鄰，全區人口66萬人，面積497 km2。隨著近些年全球氣候變化及城市快速發展，導致研究區頻發內澇災害，分析歷史內澇災害數據發現：研究區道路積水最深處達1.5 m左右，已經給城市居民生命安全、財產及基礎設施造成了嚴重損失。
2 研究方法及數據來源
2.1 試驗目的
為了減少內澇災害對城市居民生命、財產造成的損失，提高居民出行安全閾值認識度，設計了居民水中行走試驗，以確定水深、流速對居民步行的影響程度，分析居民水中行走的困難度閾值，以確定居民水中行走的安全閾值。
2.2 試驗設備與人員
2.2.1 試驗設備
試驗主控臺主要控制試驗過程中水流速度與水深，完全由電腦控制臺控制，并由試驗員進行監控。玻璃水槽寬1.0 m，長30.0 m，模型流量300 L/s。水槽由進水段、工作段、尾門控制段3部分組成，主要用于水工建筑物局部水流的斷面模型試驗及水深、水流速度測定。水槽底部采用瀝青鋪裝，盡量與實際道路參數一致，以保證水槽底部糙率參數精確率定。
2.2.2 試驗人員
本試驗主要是為了確定試驗者在水中步行困難程度的步行速度臨界值。選取的試驗對象為小學生、青年人、中年人、老年人，參與試驗的小學生、青年人、中年人、老年人體型大約為全國小學生、青年人、中年人、老年人平均體型（表1）。試驗方法主要是讓試驗對象在水中逆流與順流行走，并測定試驗者在逆流與順流環境下行走的水深與流速，并確定試驗者水中步行困難度閾值。
表1 試驗者情況
[類型 年齡/歲 體重/kg 身高/cm 人數/人 行走距離/m 試驗方案 小學生 8～12 30～45 125～155 10 15 順流、逆流行走 青年人 18～24 55～75 168～175 10 15 順流、逆流行走 中年人 30～50 55～75 168～175 10 15 順流、逆流行走 老年人 55～70 55～75 168～175 10 15 順流、逆流行走 ]
2.3 試驗內容設計
（1） 選定若干試驗者進行水中行走試驗，包括青年、小學生、中年人、老年人各10名，其身高、體重、身體狀況都屬于全國同等年齡中平均狀態。
（2）利用水槽控制平臺進行水流速度、水深與流量控制，同時，試驗者在不同水深、流速等條件下進行順流、逆流行走，同時測定并記錄居民水中行走困難度閾值。
2.4 試驗方法
2.4.1 實地調查
為了保證試驗數據的準確性，需進行實地調查，其中包括研究區的道路情況、易受內澇影響區域及歷史內澇情況等。依據實地調查結果進行水槽參數設定，使其與實際路段情況盡量一致，從而保證試驗數據的正確性與有效性。
2.4.2 試驗準備
試驗前設備準備主要包括水槽主控平臺調試、水槽泵閘開啟、水槽參數設定、水槽中試驗者步行距離設定及試驗前準備。其中，水槽參數設定分別為：水深0.1～1.5 m與流速0.1～1.5 m/s作為試驗者水中行走的水深與流速變化值。
2.4.3 試驗過程
依據上述試驗前準備、試驗者選取及設備初始參數設定，進行試驗者分組，即按照試驗者年齡分為：小學生組、青年組、中年組、老年組，每組人數為10人，試驗者按年齡從小到大依次進行水中行走試驗，每組試驗者行走的水深、水流速度分別在0.1～1.5 m，0.1～1.5 m/s之間進行變化，并對每個試驗者水中行走過程受不同水深、流速的影響程度進行記錄，獲取試驗者水中行走困難度閾值（圖1）。
3 結果分析
在保證試驗者人身安全的前提下，并未進行極值試驗。試驗結果（表2）表明：試驗者在水中行走時，步行速度隨著水流、水深增加而逐漸降低，即試驗者水中行走的困難程度隨水深和流速的增加而變得越來越困難，這表明流速、水深對居民出行影響較大[18-19]。從圖2可以看出：當積水水深、流速分別為0.1～0.3 m、0.1～0.5 m/s時，對居民水中行走影響不大，可以通行;當水深、流速達到0.5～1.0 m、0.5～1.0 m/s時，對居民水中行走影響較大，此時居民水中通行困難;當道路積水水深、流速達到1.0 m與1.5 m/s以上時，對居民水中行走影響非常大，積水較重區域居民不能通行。
3.1 居民行走與水深、流速關系分析
城市暴雨導致道路積水的水深與流速是影響居民出行過程中的重要因素。通過實地問卷調查與試驗以及參考現有研究[18-19]，結果表明：當道路積水水深在0.5 m，水流速度在0.5 m/s時，人在水中可以通行;水深在0.5 m，水流速度在1.0 m/s時，人在水中行走較困難;當水深達到1 m以上，水流速度達到1.5 m/s以上，人將無法通行，此時應選擇其他道路。居民在道路積水中步行困難度與水深、流速關系見表3。
3.2 居民水中行走安全性分析
（1）水中步行速度最大可能值范圍。依據圖3～4所示安全率的范圍得出步行最大可能范圍[19]，并結合試驗與問卷調查結果分析，可以看出：居民水中行走最大可能閾值、安全率與步行速度大部分都與實際問卷調查結果值基本一致，大部分數值分布在水深0～1.5 m、流速0～1.5 m/s范圍內，即居民水中步行能通過的安全界線范圍內。
（2）試驗誤差。試驗者在水中行走的水流速度、水深對試驗者步行速度的影響程度基本符合實際問卷調查結果。其中誤差存在的原因是試驗模擬路段與實際路段條件、環境條件無法達到完全一致。
4 結 論
城市暴雨內澇災害是中國諸多城市爆發的“城市病”，已經給居民出行及城市可持續發展帶來了嚴重影響。及時掌握城市暴雨內澇災害對居民出行安全的影響程度，不僅能夠保證居民安全出行，且可為城市內澇災害風險預警提供決策依據。本文以長春市南關區為例，采用了居民水中行走試驗與問卷調查方法，獲取居民水中行走困難度閾值，以確定居民水中安全行走閾值。研究結果顯示：水深0.5 m時，水流速度0.5 m/s時，人在水中可以通行;水深0.5 m時，水流速度1.0 m/s時，人在水中行走較困難;當水深達到1 m以上，水流速度達到1.5 m/s以上，人將無法通行;以此為基礎，構建居民步行與水深、流速間的函數關系，確定居民在水深0～1.5 m、流速0～1.5 m/s界線范圍是居民出行安全范圍。
本文雖通過試驗方法確定了居民水中行走安全閾值，但在試驗時受相關參數設定方式限制，導致試驗模擬路段與實際路段存在一定偏差，會對試驗結果存在一定影響。另外，由于受試驗條件限制，目前僅開展居民在水行走試驗確定其水中行走的安全閾值研究，在未來研究中將進一步改進試驗條件，開展車輛水中行走試驗，確定車輛水中通行安全閾值。同時改進居民水中行走試驗過程及相關參數設定，包括增加試驗者鞋底材質、花紋、鞋底接觸面積、壓力、摩擦力等內容設計，以提高試驗精度，更好地為提高居民出行安全及城市內澇災害應急管理服務。
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（編輯：江 文）
Study on pedestrian travel safety threshold during urban rainstorm and
waterlogging disaster
LI Hang， CHEN Peng
（College of Tourism and Geography Science， Jilin Normal University， Siping 136000， China）
作者：李航 陳鵬