小伙伴们反映都在为论文烦恼，小编为大家精选了《暴雨洪涝灾害的论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。摘要从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个方面着手，按照暴雨洪涝灾害风险区划技术规范要求，采用加权综合与自然断点法等方法，开展了淳安暴雨洪涝灾害风险评估及区划，并绘制了暴雨洪涝灾害风险区划图。结果表明，汾口、中洲、大墅镇和鸠坑、浪川乡为极重度风险区，梓桐、临岐、威坪、枫树岭镇和安阳乡为重度风险区，其余为中度以下风险区。
第一篇：暴雨洪涝灾害的论文
浅谈暴雨洪涝灾害风险普查成果的应用
摘 要： 暴雨洪涝灾害风险普查是完善公共气象服务的重要部分，其成果涉及自然环境、经济发展情况、人类活动等内容，开展暴雨洪涝灾害风险普查工作，是提高气象防灾减灾能力的重要理论支持。本文在此简要阐述暴雨洪涝灾害风险普查的主要内容，以及对普查成果在暴雨洪涝灾害的预防、经济建设、政府决策等方面应用的思考。
关键词： 暴雨洪涝;普查;成果应用
一、引言
我国是世界上受自然災害影响最严重的国家之一，而在各类自然灾害损失中，暴雨洪涝灾害损失又占据了绝大部分，每年我国农业、交通、人民财产等方面都会因此遭受较大损失。开展暴雨洪涝灾害风险普查，其成果不仅是政府和相关机构进行决策的可靠依据，也是从根本上减少灾害损失，提高气象防灾减灾能力的重要理论支持，对我国防灾减灾工作有着重要意义。
二、暴雨洪涝风险普查内容概述
暴雨洪涝灾害是由多种原因影响造成，开展暴雨洪涝灾害风险普查涉及到以下要素资料的搜集整理。
(一)地理资料
搜集行政区划图、河网水系图、地形图、遥感图像等基础地理信息相关资料。对往年的地图数据需进行检查，判断是否因社会建设或规划发生改变，并进行修正。
(二)流域情况
调查流域内中小河流和山洪沟的基本情况以及范围内水利工程分布、人口分布、隐患点分布、土地利用现状、土壤类型等方面。流域情况的调查很大程度反映一个区域是否容易遭受洪水侵袭。
(三)气象、水文资料
搜集调查区域内的气象站、水文站基本情况资料以及暴雨洪涝灾害过程中降水数据与水文数据。一般情况下，降水强度、频次与水位变化与暴雨洪涝灾害的危险性息息相关。
(四)泥石流、滑坡情况
搜集调查区域内泥石流与滑坡的基本情况、相关参数、潜在影响范围、附近工程情况等信息。
(五)历史灾情资料
搜集历年、历次洪水灾害损失情况以及防灾措施基本情况。年代较远的数据，以调查文献、地方志为主要方式。
三、普查成果应用分析
开展暴雨洪涝灾害风险普查是完善公共气象服务的重要部分，能为暴雨诱发中小河流洪水、山洪和地质灾害气象风险预警服务业务提供基础支撑，其成果也是提高气象防灾减灾能力的重要理论支持。暴雨洪涝灾害风险普查涉及自然环境、经济发展情况、人类活动等内容，综合了自然与社会两方面的因素，对于我国暴雨洪涝灾害的预防、经济建设、政府决策等方面有着重要的参考作用。
(一)防灾减灾领域
我国是世界上受自然灾害影响最严重的国家之一，针对这一国情，防灾减灾成为我国社会建设的一项重要内容，对我国的生产建设和人民生活有着重大意义，且在各类自然灾害损失中，暴雨洪涝灾害损失占据了绝大部分，暴雨洪涝灾害风险普查可以针对暴雨洪涝灾害方面的防灾减灾发挥重要作用。
1、暴雨洪涝灾害风险区划
暴雨洪涝灾害风险普查成果已包括进行常规风险区划所需要的基本资料，可用来分析研究区域的致灾因子、孕灾环境、承灾体、防灾减灾能力，结合GIS技术可以进行暴雨洪涝灾害风险区划，获得分析区域的暴雨洪涝灾害风险区划专题图。通过进行风险区划，可以将区域依照发生暴雨洪涝灾害的风险程度划分风险等级，并通过专题图展现出其时空分布情况，为提升当地灾害风险管理能力提供技术支撑。
2、监测预警应用
根据风险区划分析成果，可在高风险区域加密建设区域自动气象站，弥补监测预警网络的疏漏之处，以提高预报模式的准确率，对灾害性天气过程的监测、预报和决策服务的水平，使气象灾害预警更为可靠、及时。
3、应急救灾应用
以暴雨洪涝灾害风险普查成果为基础构建数据库，结合遥感技术、全球定位系统、地理信息系统，可以建立基于GIS的应急信息决策系统。相关部门在救灾中可以使用系统查看灾害发生地的地形、道路、基础设施分布等信息，且能使用系统进行最佳路径分析、网络连通性分析、缓冲区计算等运算，更加快速合理的进行资源配置，为救灾决策提供决策支持，促进救灾工作高效有序的进行。
(二)辅助城乡规划
防灾规划是城乡规划中的重要组成部分之一。利用现有行政区划图、卫星地图结合暴雨洪涝灾害风险普查相关数据，可以对暴雨洪涝灾害高风险区空间位置进行定位和范围提取，有针对性的排查隐患点，在城乡规划中尽可能使城市处于强有力的防灾体制保护之下，减轻源自灾害的影响，避免造成人员伤亡和经济损失，防患于未然。
(三)辅助流域生态环境监测
流域附近的工程建设或者其他类型的人类活动，往往会造成流域附近的植被破坏、地表径流变化、水土流失、侵蚀加速等情况，对周围的生态环境造成不同程度的影响。
依靠暴雨洪涝风险普查成果中的流域信息，如：流域断面、流域范围内土地利用情况、土壤类型信息等数据，配合高分辨率的遥感影像，可以对流域范围内的地表覆盖变化、流水形态变化、侵蚀情况等内容形成监测结果，获取流域的动态变化情况，为工程项目建设和生态保护提供重要地理信息基础，促进流域管理决策的科学化，保护流域生态环境。
四、结束语
暴雨洪涝灾害风险普查是一项涉及面广、内容细致的工作，通过分析普查获取的大量资料，能够科学的进行防灾决策和长远规划，只有把普查的成果灵活转化为实际应用，才能更好的为气象灾害风险预警、风险评估与突发公共事件处理等分析活动提供数据支持。
本文在此阐述一些对于暴雨洪涝灾害风险普查成果应用的思考，为合理的使用其数据与进一步发掘普查成果信息的价值提供部分参考。相信随着技术手段的发展以及为了满足社会对气象服务的新需求，如何转化暴雨洪涝灾害风险普查成果，按照需求提供多样化的分析服务将会是今后一个重要课题。
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作者：王云琳 林扬璐
第二篇：淳安县暴雨洪涝灾害风险评估及区划
摘要从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个方面着手，按照暴雨洪涝灾害风险区划技术规范要求，采用加权综合与自然断点法等方法，开展了淳安暴雨洪涝灾害风险评估及区划，并绘制了暴雨洪涝灾害风险区划图。结果表明，汾口、中洲、大墅镇和鸠坑、浪川乡为极重度风险区，梓桐、临岐、威坪、枫树岭镇和安阳乡为重度风险区，其余为中度以下风险区。
关键词暴雨洪涝;风险评估;区划;淳安县
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，工程师，从事综合气象服务工作。
收稿日期2017-03-24
暴雨洪涝灾害是我国最严重的气象灾害[1]，每年大约有934万hm2的土地面积不同程度地受到暴雨洪涝災害的影响[2-3]。淳安县是浙江省的暴雨中心之一，据淳安县水利志记载，全县每年暴雨洪涝灾害造成的直接经济损失在亿元以上。其中，1996年的4次暴雨洪涝共造成38.5万人受灾，死亡13人，直接经济损失4.55亿元;2010年整个梅汛期暴雨共造成5人死亡2人重伤，直接经济损失4.41亿元。
暴雨洪涝灾害受到各级政府的密切关注，近几年，国内许多学者就暴雨洪涝灾害风险评估及区划工作进行了研究[4-8]，也有学者对暴雨洪涝灾害区划研究进展情况、技术方法和区划标准进行了分析[9-12]，但截至目前关于淳安县暴雨洪涝灾害风险区划的研究鲜见报道。笔者结合淳安县的自然、社会、经济状况，从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力分析入手，开展淳安县暴雨洪涝灾害风险评估和区划，为县级气象灾害防御规划、灾害风险评估、灾害防御对策研究提供科学依据，也为开展暴雨监测、预报、预警气象服务提供参考。
1资料与方法
1.1资料来源
气象资料为2007年1月—2016年12月淳安县区域自动气象站获取的降水观测记录;地理信息数据和各乡镇土地面积由淳安县数字地图提供的行政区划图;社会经济数据由2014 年《淳安统计年鉴》提供;历史灾情数据来自《淳安县水利志》2011年版和淳安县气象局灾情调查上报资料。
1.2统计方法
在进行暴雨洪涝灾害风险评估比较时，采用多类指标进行分析比对，为了消除各指标因子之间的量纲差异，需对每一个指标因子值进行归一化处理，各个指标归一化计算公式为：
式中，X′i与xi分别为指标的量化值序列和原始值序列;Xmax为指标序列的最大值，Xmin为指标序列的最小值。
在对目标指数进行分析评价时，采用加权综合评价法，分析多个因子对目标指数的贡献大小和影响程度。就是将一组相同或不同因子数据通过统计学处理，使不同计量单位、性质的因子数值标准化，最后转化成一个综合指数，以准确地评价对指标的综合贡献。加权综合评价法的计算公式如下：
式中，X′为指标序列;di为第i个影响因子的权重，xi为第i个影响序列。
2暴雨洪涝灾害的风险评估
根据《暴雨洪涝灾害风险区划技术规范》[13]要求和暴雨洪涝灾害风险的形成机制，将暴雨洪涝灾害风险评估指数作为目标因子;从致灾因子危险性(暴雨频数、暴雨强度)、孕灾环境敏感性(地理环境因素)、承灾体易损性(地均GDP、地均人口)及防灾减灾能力(地均水域面积、人均GDP)4个方面着手研究(图1)。利用加权综合与自然断点法，借鉴承灾体脆弱性评价量化方法，结合暴雨洪涝灾害案例分析，并征求多方专家意见，建立暴雨洪涝灾害风险评估指数的计算公式。
2.1暴雨洪涝灾害风险因子分析
2.1.1致灾因子危险性(x1)。
暴雨洪涝灾害致灾因子的危险性在于暴雨形成内涝，冲毁道路、桥梁、水利设施，引发山体塌方、民房倒塌及人员伤亡和重大财产损失。一般情况下暴雨的强度越大，暴雨的频次越高，暴雨洪涝灾害对人民的生命财产造成的破坏和损失越严重。
新安江水库蓄水后，增强了库区的调洪能力，黄山上游强降雨输入的洪水，不会形成洪灾，没有输入性洪涝灾害，因此只需考虑自身暴雨引起的洪涝灾害。致灾因子取2007—2016年淳安县各乡镇自动气象站监测记录的暴雨的强度和频次。日雨量R≥50 mm的天数作为暴雨频数(R1);日雨量R≥50 mm，并统计暴雨日3 d的最大总降雨量作为暴雨强度(R2)，将暴雨强度样本资料按照总量大小汇总排序，按百分位数分别确定不同等级所对应的降水强度阈值(表1)，划分出各级降水强度范围[14]。统计乡镇各级强度暴雨出现的频次，根据暴雨强度大小所产生的破坏力，1～5级依次取权重系数为1/15、2/15、3/15、4/15、5/15，加权平均得到各个乡镇暴雨强度数值。考虑到因子的稳定性和可靠性，暴雨频率和强度的权重取0.63、0.37，得出致灾因子综合指标(需要先将归一化再加权综合)，其计算公式为：
2.1.2孕灾环境敏感性(x2)。
孕灾环境敏感性主要考虑区域内地形的高度差，用耕地与林地面积比值的大小表征。耕地与林地面积比值越小，说明林地面积多，耕地面积少，植被覆盖就好，水土流失少，调洪行洪能力强，暴雨产生洪涝灾害的风险小，抗暴雨洪涝灾害的能力强。表达式为：
式中，x2为区域内地理地貌因子，bs为区域内耕地面积，ds为林地面积。
2.1.3承灾体易损性(x3)。
承灾体的易损性主要表现在暴雨洪涝灾害对区域内人的生命伤害情况以及对区域内造成财产损失程度，其表达式为：F=L/S、E=P/S，其中，L为统计年限内区域常住人口数，S为区域土地面积，F为地均人口数(万人/100 km2)，是生命的易损性;P为各乡镇2014年工农业总产值，E为地均GDP(万元/100 km2)，是财产的易损性。
生命易损指标F、经济易损指标E各占50%，即权重分别为0.5和0.5，得出承灾体易损因子综合指标(需要先将归一化再加权综合)：
2.1.4防灾减灾能力(x4)。
防灾抗灾能力主要表现为交通、水利等基础设施和调峰防洪能力及防灾意识和灾后重建能力。对一县级区域来说，基础设施相差不大，只要考虑调峰防洪能力及防灾意识和灾后重建能力。调峰防洪能力用地均水域面积Q表示;Q值大，表明水域面积大，调峰防洪能力强;防灾意识和灾后重建能力用人均GDP来表征G，G值大，表明生活水平高，防灾减灾能力强，灾后重建能力强。其表达式为：Q=CS/S，G=P/L。
地均水域面积Q、人均GDP的G各占50%，即权重分别为0.5和0.5，得出防灾减灾能力x4综合指标(需要先将归一化再加权综合)：
防灾能力与风险指标呈负相关，x4越大，防灾减灾能力越强，说明造成暴雨洪涝灾害的风险小。
2.2暴雨洪涝灾害风险指数的评估
暴雨洪涝灾害风险评估是通过对致灾因子危险性、孕育环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个方面进行系统分析和综合评价的基础上，在征求多方专家意见后，采用加权综合法，根据各评价因子对灾害风险指标所起的作用大小确定其权重，并通过一致性检验，得到暴雨洪涝灾害风险评估指数的计算公式为：
3暴雨洪涝灾害风险区划
利用公式(7)式，计算出各乡镇暴雨洪涝灾害风险指数(表2)。根据防灾减灾工作的需要采用自然断点法，按照各乡镇暴雨洪涝灾害风险指数的大小，将暴雨洪涝灾害风等级划分为轻度风险区(≤0.36)、中度风险区(0.37～0.38)、重度风险区(0.39～043)、极重度风险区(≥0.44)4个风险等级，暴雨洪涝灾害风险指数越高，说明该区域未來暴雨洪涝灾害可能造成的损失量就越大。暴雨洪涝灾害风险指数高低是对该区域未来暴雨洪涝灾害风险大小作出的一种趋势性评估和判断[4]。
由暴雨洪涝灾害风险指数的大小绘制出淳安县暴雨洪涝灾害风险区划图(图2)。从图2可以看出，石林、文昌镇和金峰、屏门、瑶山、宋村、富文乡为轻度风险区，千岛湖、姜家镇和里商、左口、王阜、界首乡为中度风险区，梓桐、临岐、威坪、枫树岭镇和安阳乡为重度风险区，汾口、中洲、大墅镇和鸠坑、浪川乡为极重度风险区。
4结论与讨论
(1)采用综合评价指数，极重度、重度、中度、轻度4 级描述淳安县暴雨洪涝灾害风险区，结果表明，石林、文昌镇和金峰、屏门、瑶山、宋村、富文乡为轻度风险区，千岛湖、姜家镇和里商、左口、王阜、界首乡为中度风险区，梓桐、临岐、威坪、枫树岭镇和安阳乡为重度风险区，汾口、中洲、大墅镇和鸠坑、浪川乡为极重度风险区。
(2)采用2007—2016年淳安县历年各乡镇暴雨洪涝灾害灾情数据对区划结果进行验证，验证结果表明，综合区划结果与历史暴雨洪涝灾害的灾情比较一致，能够客观地反映淳安县暴雨洪涝灾害分布的实际。
(3)某一地区暴雨洪涝灾害的发生及其造成的损失情况既与该地所处的地理位置、大气环境状况有关，也与该地人口密度、农业生产情况和经济发展状况有关。淳安县的汾口、中洲、大墅、浪川、梓桐、临岐、威坪、枫树岭镇和安阳乡等乡镇，是全县主要的粮食生产区，人口密度较大、经济较为发达，因而是暴雨洪涝灾害损失极高的地区。
(4)在进行暴雨洪涝灾害风险分析评估时，该研究只是通过对承灾体的易损性进行研究，再结合地形及水陆分布和暴雨洪涝灾害案例的分析选取指标，没有考虑地质灾害影响的因素，区划划分可能存在不足，有待进一步探讨。
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作者：余昌松 刘大伟 李全平
第三篇：城市暴雨内涝灾害期间居民步行安全阈值研究
摘要：城市内涝灾害频发对居民出行安全产生了极大的影响。以长春市南关区为研究區，以居民水中行走安全为研究对象，采用居民水中行走试验与问卷调查方法，构建了居民步行与水深、流速间的函数关系，确定其水中行走的安全阈值。研究结果表明：当水深0.5 m，水流速度0.5 m/s时，人在水中可以通行;水深0.5 m，水流速度1.0 m/s时，人在水中行走较困难;当水深达到1 m以上，水流速度达到1.5 m/s以上，人将无法通行;水深0～1.5 m、流速0～1.5 m/s界线范围是居民出行安全范围。研究结果可为城市内涝灾害风险预警提供决策依据。
关键词：居民水中行走;安全阈值;城市内涝;问卷调查;灾害预警
中图法分类号：TU992 文献标志码：A DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2021.07.001
近些年，城市内涝灾害频发，给居民日常出行带来极大困扰。2008年以来，中国多个城市都发生了不同程度的内涝灾害，道路积水深度在50 cm以上的城市达到60%，积水超过半小时的城市占比将近80%，其中内涝灾害较重的城市有大连、北京、武汉、杭州、郑州、天津、哈尔滨、长春等。例如在2012年7月21日北京市遭遇了历史以来最大的城市内涝灾害，全市平均降雨量164 mm，房山区河北镇达到460 mm，受灾人口达190余万人，经济损失近百亿元，造成79人遇难;长春市南关区2019年6月2日、7月16日、8月18日，因暴雨导致多条道路大面积积水，市区部分一楼住户与地下室进水，在东北师范大学门前积水深度超1.5 m，多辆车被淹，人员被困，生命受到威胁。由此可见，内涝灾害不仅给城市居民出行带来影响，也给城市居民的生命、财产及基础设施等造成巨大损失。
目前，针对城市内涝灾害相关研究主要集中在城市内涝数值模型构建[1-3]、风险评估[4-6]、脆弱性评估[7-11]、损失评估[12-14]及应急管理[15-17]等方面。虽然学者在上述研究内容上取得了诸多成果，但有关居民对发生城市内涝时的水深、流速等方面的风险认知研究稍显缺乏，因此，开展居民水中行走安全阈值试验研究，不仅可以提高居民对发生城市内涝时水深与流速大小的风险认知程度，亦可为城市暴雨内涝灾害预警提供决策依据。
1 研究区概况
南关区是吉林省长春市下辖区，位于长春市区东南部，是长春市的南大门。南关区西起人民大街与朝阳区接壤，北至新发路、上海路、光复路与宽城区相接，东临伊通河与二道区隔河相望，南至新立城镇、永春乡边界与长春净月经济开发区、长春高新技术产业开发区为邻，全区人口66万人，面积497 km2。随着近些年全球气候变化及城市快速发展，导致研究区频发内涝灾害，分析历史内涝灾害数据发现：研究区道路积水最深处达1.5 m左右，已经给城市居民生命安全、财产及基础设施造成了严重损失。
2 研究方法及数据来源
2.1 试验目的
为了减少内涝灾害对城市居民生命、财产造成的损失，提高居民出行安全阈值认识度，设计了居民水中行走试验，以确定水深、流速对居民步行的影响程度，分析居民水中行走的困难度阈值，以确定居民水中行走的安全阈值。
2.2 试验设备与人员
2.2.1 试验设备
试验主控台主要控制试验过程中水流速度与水深，完全由电脑控制台控制，并由试验员进行监控。玻璃水槽宽1.0 m，长30.0 m，模型流量300 L/s。水槽由进水段、工作段、尾门控制段3部分组成，主要用于水工建筑物局部水流的断面模型试验及水深、水流速度测定。水槽底部采用沥青铺装，尽量与实际道路参数一致，以保证水槽底部糙率参数精确率定。
2.2.2 试验人员
本试验主要是为了确定试验者在水中步行困难程度的步行速度临界值。选取的试验对象为小学生、青年人、中年人、老年人，参与试验的小学生、青年人、中年人、老年人体型大约为全国小学生、青年人、中年人、老年人平均体型（表1）。试验方法主要是让试验对象在水中逆流与顺流行走，并测定试验者在逆流与顺流环境下行走的水深与流速，并确定试验者水中步行困难度阈值。
表1 试验者情况
[类型 年龄/岁 体重/kg 身高/cm 人数/人 行走距离/m 试验方案 小学生 8～12 30～45 125～155 10 15 顺流、逆流行走 青年人 18～24 55～75 168～175 10 15 顺流、逆流行走 中年人 30～50 55～75 168～175 10 15 顺流、逆流行走 老年人 55～70 55～75 168～175 10 15 顺流、逆流行走 ]
2.3 试验内容设计
（1） 选定若干试验者进行水中行走试验，包括青年、小学生、中年人、老年人各10名，其身高、体重、身体状况都属于全国同等年龄中平均状态。
（2）利用水槽控制平台进行水流速度、水深与流量控制，同时，试验者在不同水深、流速等条件下进行顺流、逆流行走，同时测定并记录居民水中行走困难度阈值。
2.4 试验方法
2.4.1 实地调查
为了保证试验数据的准确性，需进行实地调查，其中包括研究区的道路情况、易受内涝影响区域及历史内涝情况等。依据实地调查结果进行水槽参数设定，使其与实际路段情况尽量一致，从而保证试验数据的正确性与有效性。
2.4.2 试验准备
试验前设备准备主要包括水槽主控平台调试、水槽泵闸开启、水槽参数设定、水槽中试验者步行距离设定及试验前准备。其中，水槽参数设定分别为：水深0.1～1.5 m与流速0.1～1.5 m/s作为试验者水中行走的水深与流速变化值。
2.4.3 试验过程
依据上述试验前准备、试验者选取及设备初始参数设定，进行试验者分组，即按照试验者年龄分为：小学生组、青年组、中年组、老年组，每组人数为10人，试验者按年龄从小到大依次进行水中行走试验，每组试验者行走的水深、水流速度分别在0.1～1.5 m，0.1～1.5 m/s之间进行变化，并对每个试验者水中行走过程受不同水深、流速的影响程度进行记录，获取试验者水中行走困难度阈值（图1）。
3 结果分析
在保证试验者人身安全的前提下，并未进行极值试验。试验结果（表2）表明：试验者在水中行走时，步行速度随着水流、水深增加而逐渐降低，即试验者水中行走的困难程度随水深和流速的增加而变得越来越困难，这表明流速、水深对居民出行影响较大[18-19]。从图2可以看出：当积水水深、流速分别为0.1～0.3 m、0.1～0.5 m/s时，对居民水中行走影响不大，可以通行;当水深、流速达到0.5～1.0 m、0.5～1.0 m/s时，对居民水中行走影响较大，此時居民水中通行困难;当道路积水水深、流速达到1.0 m与1.5 m/s以上时，对居民水中行走影响非常大，积水较重区域居民不能通行。
3.1 居民行走与水深、流速关系分析
城市暴雨导致道路积水的水深与流速是影响居民出行过程中的重要因素。通过实地问卷调查与试验以及参考现有研究[18-19]，结果表明：当道路积水水深在0.5 m，水流速度在0.5 m/s时，人在水中可以通行;水深在0.5 m，水流速度在1.0 m/s时，人在水中行走较困难;当水深达到1 m以上，水流速度达到1.5 m/s以上，人将无法通行，此时应选择其他道路。居民在道路积水中步行困难度与水深、流速关系见表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围。依据图3～4所示安全率的范围得出步行最大可能范围[19]，并结合试验与问卷调查结果分析，可以看出：居民水中行走最大可能阈值、安全率与步行速度大部分都与实际问卷调查结果值基本一致，大部分数值分布在水深0～1.5 m、流速0～1.5 m/s范围内，即居民水中步行能通过的安全界线范围内。
（2）试验误差。试验者在水中行走的水流速度、水深对试验者步行速度的影响程度基本符合实际问卷调查结果。其中误差存在的原因是试验模拟路段与实际路段条件、环境条件无法达到完全一致。
4 结 论
城市暴雨内涝灾害是中国诸多城市爆发的“城市病”，已经给居民出行及城市可持续发展带来了严重影响。及时掌握城市暴雨内涝灾害对居民出行安全的影响程度，不仅能够保证居民安全出行，且可为城市内涝灾害风险预警提供决策依据。本文以长春市南关区为例，采用了居民水中行走试验与问卷调查方法，获取居民水中行走困难度阈值，以确定居民水中安全行走阈值。研究结果显示：水深0.5 m时，水流速度0.5 m/s时，人在水中可以通行;水深0.5 m时，水流速度1.0 m/s时，人在水中行走较困难;当水深达到1 m以上，水流速度达到1.5 m/s以上，人将无法通行;以此为基础，构建居民步行与水深、流速间的函数关系，确定居民在水深0～1.5 m、流速0～1.5 m/s界线范围是居民出行安全范围。
本文虽通过试验方法确定了居民水中行走安全阈值，但在试验时受相关参数设定方式限制，导致试验模拟路段与实际路段存在一定偏差，会对试验结果存在一定影响。另外，由于受试验条件限制，目前仅开展居民在水行走试验确定其水中行走的安全阈值研究，在未来研究中将进一步改进试验条件，开展车辆水中行走试验，确定车辆水中通行安全阈值。同时改进居民水中行走试验过程及相关参数设定，包括增加试验者鞋底材质、花纹、鞋底接触面积、压力、摩擦力等内容设计，以提高试验精度，更好地为提高居民出行安全及城市内涝灾害应急管理服务。
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（编辑：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 陈鹏