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基于遥感空间信息的洪水风险识别与动态模拟研究进展

曾子悦 许继军 王永强

曾子悦, 许继军, 王永强. 基于遥感空间信息的洪水风险识别与动态模拟研究进展[J]. 水科学进展, 2020, 31(3): 463-472. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
引用本文: 曾子悦, 许继军, 王永强. 基于遥感空间信息的洪水风险识别与动态模拟研究进展[J]. 水科学进展, 2020, 31(3): 463-472. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
ZENG Ziyue, XU Jijun, WANG Yongqiang. Advances in flood risk identification and dynamic modelling based on remote sensing spatial information[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(3): 463-472. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
Citation: ZENG Ziyue, XU Jijun, WANG Yongqiang. Advances in flood risk identification and dynamic modelling based on remote sensing spatial information[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(3): 463-472. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016

基于遥感空间信息的洪水风险识别与动态模拟研究进展

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
基金项目: 

国家重点研发计划资助项目 2016YFC0400901

中央级公益性科研院所基本科研业务费资助项目 CKSF2019478

详细信息
    作者简介:

    曾子悦(1993-), 女, 湖北天门人, 博士, 主要从事遥感水文应用、洪水监测方面研究。E-mail:zengzy@mail.crsri.cn

  • 中图分类号: TP79;TV122;G353.11

Advances in flood risk identification and dynamic modelling based on remote sensing spatial information

Funds: 

the National Key R & D Program of China 2016YFC0400901

the Fundamental Research Funds for Central Public-interest Scientific Institute CKSF2019478

图(2) / 表 (1)
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-28
  • 网络出版日期:  2020-04-07
  • 刊出日期:  2020-05-01

基于遥感空间信息的洪水风险识别与动态模拟研究进展

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
    基金项目:

    国家重点研发计划资助项目 2016YFC0400901

    中央级公益性科研院所基本科研业务费资助项目 CKSF2019478

    作者简介:

    曾子悦(1993-), 女, 湖北天门人, 博士, 主要从事遥感水文应用、洪水监测方面研究。E-mail:zengzy@mail.crsri.cn

  • 中图分类号: TP79;TV122;G353.11

摘要: 对地观测卫星遥感能够提供广泛可靠的空间信息,是洪水风险识别与动态模拟的重要支撑技术之一。为阐明卫星遥感技术对洪水研究的推动作用,回顾了洪水风险识别与动态模拟研究的发展历程及技术需求,以对地观测卫星遥感三大阶段的发展轨迹为主线,分析了遥感空间信息在洪水研究中的历史性贡献和阶段性效用,讨论总结了危险分区法、水文模型和微波遥感监测等3种洪水研究典型方法的应用进展。提出未来洪水风险识别与动态模拟研究的重点:遥感空间信息与模型算法的深度结合,遥感反演算法与系统的开发及应用,典型洪水研究方法集成系统的开发与应用,大数据方法与手段的应用。以期为提升洪水应急响应能力与灾害风险管理水平提供有效参考。

English Abstract

曾子悦, 许继军, 王永强. 基于遥感空间信息的洪水风险识别与动态模拟研究进展[J]. 水科学进展, 2020, 31(3): 463-472. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
引用本文: 曾子悦, 许继军, 王永强. 基于遥感空间信息的洪水风险识别与动态模拟研究进展[J]. 水科学进展, 2020, 31(3): 463-472. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
ZENG Ziyue, XU Jijun, WANG Yongqiang. Advances in flood risk identification and dynamic modelling based on remote sensing spatial information[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(3): 463-472. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
Citation: ZENG Ziyue, XU Jijun, WANG Yongqiang. Advances in flood risk identification and dynamic modelling based on remote sensing spatial information[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(3): 463-472. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.016
  • 据世界银行统计, 全球每年因干旱、洪水等自然灾害造成的经济损失高达5 200亿美元[1]。面对频发的自然灾害, 即将步入的“十四五”时期是全面建设与提升中国防灾减灾救灾能力的关键阶段。暴雨洪水灾害是中国发生频率最高、影响范围最广的洪水灾害[2]。自20世纪90年代以来, 中国平均每年约有40%的自然灾害损失由洪水及其次生灾害造成, 致死人口约占因灾死亡总人口的60%[3]

    考虑发生区域及灾害特性, 内陆暴雨洪水可分为河流洪水、山洪和城市洪水3种。自1998年特大洪水以来, 经过集中治理已基本形成全国大江大河干流防洪体系[4], 大型河流洪水灾害相应减少, 但一旦发生, 往往持续时间长、波及范围广[5];在山地丘陵地区, 暴雨洪水灾害常以山洪的形式发生, 其预见期短、水流速度快、破坏力巨大[6];而平原地区城镇密集, 人口经济分布高度集中, 城市洪水往往造成交通拥堵、财产损失甚至人口死亡, 严重阻碍了城市发展[7]。内陆暴雨洪水灾害已成为人类社会经济可持续发展的主要制约因素, 洪水风险识别和动态模拟研究也一直是洪水研究的重点和难点。因此, 有必要梳理总结国内外相关研究的进展与不足, 结合多学科交叉前沿技术探讨洪水研究的发展方向, 为提升洪水灾害应急响应能力和灾害风险管理水平提供更有效参考。

    • 随着遥感、地理信息系统(Geographic Information System, GIS)和水文模型等理论技术的发展, 内陆暴雨洪水风险识别逐渐由点向面、由静态向动态转变, 洪水动态模拟也趋于物理化和精细化。

      在早期研究中, 洪水风险识别往往基于河流关键断面的长时序水位和流量资料, 通过频率分析评价风险等级来表示区域整体的洪水风险[8]。但由于水文站点无法达到大面积观测, 借助遥感和GIS技术的洪水风险区划逐渐成为洪灾风险识别的主要手段[9]。起初, 一般采用基于洪灾历史事件的空间制图进行洪水风险区划。谭徐明等[10]基于1700—1999年历史洪水灾害数据, 利用历史水灾频率法界定出重点区域洪水风险区边界, 绘制了全国洪水风险区划图。该类方法适用于资料丰富地区, 有一定局限性。随后, 基于自然地理及社会经济空间数据的风险区划逐渐兴起, 可有效反映洪水风险空间分布, 但受限于资料更新频率, 一般用于绘制静态或半静态区划图[11]。目前, 有研究表明, 基于水文模拟结果可对风险区划进行动态更新, 能满足变化环境下洪水风险识别的要求[12]

      另一方面, 水文模型作为河流洪水动态模拟的主流方法, 在早期发展中主要基于站点长期观测资料推求的降雨—径流关系模拟洪水径流过程[13]。从20世纪60年代起, 流域水文模型逐渐由概念化朝物理化方向转变。70年代以来, 在集总式模型基础上分布式水文模型迅速发展, 借助卫星遥感、GIS等技术可提取流域河网、流域集水面积等基础数据, 确定模型内部物理参数和状态变量的时空分布变化, 提升水文模型对径流、土壤湿度等水文要素的模拟精度, 从而为水动力学模型提供边界输入条件, 模拟河道洪水演进及河漫滩洪水淹没过程[14]。除了模型本身物理机制外, 降水驱动、DEM(Digital Elevation Model)地形数据等对水文水动力学洪水模拟也存在直接影响[15-18]

    • 在传统风险识别与水文模拟基础上, 对地观测遥感为洪水研究提供了新的手段和途径。1972年Landsat 1号的成功发射开启了对地观测卫星遥感时代。经历半个多世纪的发展, 面向气象、资源、环境灾害监测等用途的对地观测卫星逐步增多。与此同时, 洪水风险识别与动态模拟研究对地形地貌及水文气象数据的需求逐渐增长, 对数据时空精度的要求也越来越高。考虑对地观测卫星数量、卫星遥感技术发展以及卫星遥感空间信息可获取性, 依据对地观测卫星遥感在洪水研究进程中的历史贡献和阶段性效用, 本文将对地观测卫星遥感发展进程划分为3个阶段:

      (1) 第一阶段(20世纪70年代到90年代中期)成功发射并在轨运行的对地观测卫星逐渐增多, 但总体数量少, 传感器多以光学/红外波段为主, 功能较单一;微波辐射计的通道较少, 极化方式单一;主动微波遥感技术尚处于小范围试验阶段。该阶段卫星遥感技术能提供大范围陆表空间信息, 但更新周期较长, 数据产品质量与时空精度相对较低, 仅能基本满足洪水风险识别的要求。

      (2) 第二阶段(20世纪90年代中期到21世纪初)随着对地观测系统EOS(Earth Observing System)的提出, 卫星遥感进入全面发展阶段。对地观测卫星数量增多, 单卫星搭载的传感器种类功能开始多样化。光学/红外遥感迅速向多光谱、高光谱、高分辨率方向发展[19]。该阶段卫星光学/红外和微波遥感观测能力迅速提升, 逐渐能满足洪水动态模拟的时空精度要求。但受到传感器性能和反演算法等限制, 遥感估测水文要素及其相关参数的精度和准确性有待提升。

      (3) 第三阶段(21世纪初至今)各类卫星观测平台逐步增多, 对地观测技术日益完善, 特别是主动微波遥感的数据量与可获取性, 得到了极大提升。遥感空间信息观测网络的形成和发展使得海量、多源、异构数据爆发式增长, 呈现明显的大数据特征[20]。如何有效借助遥感大数据技术手段, 探究变化环境下的洪水情势及演变规律, 是当前阶段面临的关键问题。

      表 1所示, 从洪水研究角度分析, 第一阶段能提供静态或半静态的土地覆盖/利用类型、植被覆盖等环境特征变量的空间分布, 特别适用于由坡度、土壤、植被等因素起主导作用的山洪灾害的风险识别, 促使危险分区法成为洪水风险识别的典型方法[21]。第二阶段中, 微波联合红外遥感观测降水产品的时空精度逐步提升[22], 例如TMPA(TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis)、GSMaP(Global Satellite Mapping for Precipitation)、GPM(Global Precipitation Measurement)等遥感卫星全球降水估测产品的业务化发布, 可为水文模型提供大范围的降水驱动。从该阶段起, 基于卫星降水驱动的水文模型在流域乃至全球洪水径流模拟上取得了诸多突破性进展[23-26]。光学/红外卫星遥感观测也能为水文模型的参数设置和边界条件确定提供更可靠的下垫面信息, 使得径流过程的模拟更具物理意义[27-29]。在当前阶段(第三阶段), 基于遥感空间信息的水文洪水过程模拟趋于动态化与精细化。而随着合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)的发展和普及, 高精度微波遥感监测能全天候持续观测洪水事件的发生发展, 为无资料或人类活动干预强烈的地区和情境下的城市洪水等复杂洪水问题提供新的解决途径[30]

      表 1  对地观测卫星遥感各发展阶段及其相应的洪水研究典型方法

      Table 1.  Stages of earth observation satellite remote sensing development and the corresponding typical methods for flood studies

      卫星遥感发展阶段 卫星遥感对洪水研究的贡献与作用 洪水研究典型方法 各方法的功能效用 主要针对的洪水问题
      第一阶段 以中低分辨率的光学/红外卫星遥感为主, 能提供静态/半静态遥感空间信息 危险分区 洪水风险快速识别 洪水(山洪)
      第二阶段 以中高分辨率的光学/红外和被动微波遥感为主, 对降水等水文要素的全球时空动态分布的观测能力大幅提升 水文模型 洪水径流过程模拟 洪水(河流洪水)
      第三阶段 可全方位提供光学/红外和主被动微波遥感高时空分辨率的大范围动态空间信息 微波遥感监测 洪水范围动态模拟 洪水事件(城市洪水)

      图 1所示, 如何充分利用多源卫星遥感空间信息, 改进和创新各阶段洪水研究的典型方法, 对提高洪水风险识别与动态模拟的精度和准确性十分必要。

      图  1  对地观测卫星遥感在洪水研究中的历史性贡献和阶段性效用

      Figure 1.  Historical contribution and periodic utility of earth observation satellite remote sensing in flood studies

    • 这三阶段的洪水研究典型方法具备的特点和优势不同, 能针对性解决的洪水问题也不同。下面以对地观测卫星遥感的发展轨迹为主线, 总结与讨论危险分区法、水文模型和微波遥感监测这3种洪水研究典型方法的应用进展。

    • 由于危险分区法不受限于临界流量等实测资料, 可利用降水强度衡量致灾因子的危险性, 将易损性表征为降水作用下承灾体的暴露程度和损失率, 为研究方法并不仅限于水文模拟的山洪风险识别提供了可靠途径[31]。早期的危险分区法侧重于刻画洪水灾害危险性, 作为代表性方法, 山洪指导系统FFG(Flash Flood Guidance)中的山洪潜在危险指标FFPI (Flash Flood Potential Index)使用广泛、技术成熟, 主要通过量化坡度、植被覆盖、地物类型和土壤质地等影响因子对山洪风险的贡献, 反映山洪灾害潜在危险分布[32]。为完善FFPI方法, Zeng等[33]进一步引入了降水、社会经济、防洪措施等影响因子, 充分考虑灾害系统的易损性, 将FFPI拓展为级联式洪水风险识别体系CFFG(Cascading Flash Flood Guidance);Tang等[34]构建了一套基于FFPI的卫星降水洪水事件检测算法, 在中国南方5省得到了成功应用, 为FFPI的多领域推广提供了良好范例。

      总体上, 遥感技术的发展极大促进了危险分区法的大面积应用推广。该方法思路清晰, 可操作性强, 也便于进行洪水风险归因分析, 能很好地代表洪水风险识别技术。但由于采用的数据以半静态数据为主, 该方法主要用于洪水中长期风险识别。

    • 卫星遥感对水文模型的推动作用主要表现为3个方面:

      (1) 提供模型降水驱动由于雨量实测数据在地形复杂或偏远区域难以获取, 地面雷达信号也常受到运行环境等因素的干扰[