基于GIS分析法識別城區(qū)水安全敏感區(qū)研究
發(fā)布時間:2022-01-06 20:55
近年來,隨著海綿城市建設(shè)的推進(jìn),我國學(xué)者對于城市雨洪管理方面的研究日益加深。然而海綿城市的建設(shè)相關(guān)問題也日益凸顯,首要問題就是對于城區(qū)大范圍積水分析、水安全分析等技術(shù)相對薄弱,使得大范圍海綿城市的建設(shè)流于形式。以宜良縣建成區(qū)為例,查閱相關(guān)文獻(xiàn)并對積水點實際調(diào)研。借助ArcGIS工具的強大功能對城區(qū)的各項指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,得出宜良縣建成區(qū)水安全敏感區(qū)分布圖,從而使得海綿城市建設(shè)可以根據(jù)各區(qū)域水安全敏感情況制定不同策略,對今后海綿城市的建設(shè)具有借鑒意義。
【文章來源】:巖土工程技術(shù). 2020,34(02)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
地形指數(shù)
用地類型涉及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況,綠地率、建筑質(zhì)量等很多因素對城市水文環(huán)境有著巨大的影響。研究通過采用宜良縣高清地圖、谷歌地圖2002年以來的多年歷史影像,以及百度地圖、阿里地圖等多幅網(wǎng)絡(luò)地圖,結(jié)合宜良縣總體規(guī)劃圖對宜良縣建成區(qū)按時間、用地類型等因素進(jìn)行矢量化,最終劃分為棚戶區(qū)、道路、荒地、綠地與廣場、建設(shè)滿10年公共設(shè)施用地、建設(shè)滿10年非公共設(shè)施用地、新建建筑用地共七種用地類型(見圖2)。其中棚戶區(qū)大部分為老舊建筑,建筑質(zhì)量與基礎(chǔ)設(shè)施較差,不透水面較多,總面積約為156.35公頃。建設(shè)滿10年以上非公共設(shè)施用地包括建設(shè)滿10年以上的居住、商業(yè)、工業(yè)用地等,總面積為172.06公頃。建筑質(zhì)量與公共設(shè)施相對棚戶區(qū)較好。建設(shè)滿10年以上公共設(shè)施用地綠地率、建筑質(zhì)量略高于非公共設(shè)施用地,總用地面積為155.90公頃。新建小區(qū)為2014年后建成用地共計171.26公頃。城區(qū)共有公園廣場等綠地約120公頃,荒地133公頃。2.2.5 建筑密度因素分析
參考解文龍等[11]劃定水文敏感區(qū)的方法,將地形指數(shù)分為三個等級,將地形指數(shù)14以上(地形指數(shù)的平均值9的1.5倍)的區(qū)域劃為極敏感區(qū)域,共有568個柵格為極敏感區(qū)域,面積約為51.1公頃;地形指數(shù)在10~14之間的區(qū)域劃為中敏感區(qū)域,共有3847個柵格,面積約為346.2公頃;地形指數(shù)小于10的區(qū)域劃為不敏感區(qū)域,共有6154個柵格,面積約為553.9公頃。總體來看宜良縣城地形指數(shù)極敏感區(qū)域較少,大約占總面積的5%,地形指數(shù)分布較為均勻,如圖3所示。3.2 水系分析
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于PCA-AHP-IE的多指標(biāo)評價模型研究與應(yīng)用[J]. 王衛(wèi)紅,王園. 浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2019(06)
[2]蒼南縣玉蒼山風(fēng)景區(qū)生態(tài)敏感性評價[J]. 張蜜,陳存友,胡希軍. 林業(yè)資源管理. 2019(04)
[3]淺談中國“海綿城市”建設(shè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 張景舜. 科技視界. 2019(27)
[4]基于ArcGIS的北京市平谷區(qū)海綿生態(tài)敏感性評估[J]. 盧亞靜,于磊,潘興瑤. 建設(shè)科技. 2019(07)
[5]基于模型的海綿型道路年徑流總量控制率影響因素研究[J]. 楊少平,胡愛兵,任心欣. 建設(shè)科技. 2019(07)
[6]海綿城市專項規(guī)劃中基于GIS的生態(tài)敏感性分析[J]. 盧曉倩,趙飛. 北京水務(wù). 2019(01)
[7]TOPMODEL模型在長江上游無資料地區(qū)的水文模擬[J]. 金倩芳,周建中,嚴(yán)冬,孫娜. 水電能源科學(xué). 2018(09)
[8]新區(qū)海綿城市專項規(guī)劃中目標(biāo)確定及分解實例[J]. 黃寧俊,張斌令,朱文濤,張日霞,容林文,李新剛. 市政技術(shù). 2018(05)
[9]生態(tài)城市規(guī)劃方法啟示下的海綿城市規(guī)劃工具建立——基于敏感性和適宜度分析的海綿型場地選址模型[J]. 趙宏宇,解文龍,趙建軍,王浩鋒. 上海城市規(guī)劃. 2018(03)
[10]基于ArcGIS的城市道路易積水區(qū)的提取方法[J]. 李壽德,席凱. 地礦測繪. 2018(01)
碩士論文
[1]基于排水模型和GIS模糊評價的城市暴雨內(nèi)澇風(fēng)險評估[D]. 蔡甜.南昌大學(xué) 2019
[2]基于ArcGIS的城市暴雨內(nèi)澇模擬研究[D]. 楊云龍.華中科技大學(xué) 2016
[3]基于GIS的廣州市新河浦社區(qū)城市雨洪模型研究[D]. 黃晶.華南理工大學(xué) 2011
本文編號:3573156
【文章來源】:巖土工程技術(shù). 2020,34(02)
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
地形指數(shù)
用地類型涉及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況,綠地率、建筑質(zhì)量等很多因素對城市水文環(huán)境有著巨大的影響。研究通過采用宜良縣高清地圖、谷歌地圖2002年以來的多年歷史影像,以及百度地圖、阿里地圖等多幅網(wǎng)絡(luò)地圖,結(jié)合宜良縣總體規(guī)劃圖對宜良縣建成區(qū)按時間、用地類型等因素進(jìn)行矢量化,最終劃分為棚戶區(qū)、道路、荒地、綠地與廣場、建設(shè)滿10年公共設(shè)施用地、建設(shè)滿10年非公共設(shè)施用地、新建建筑用地共七種用地類型(見圖2)。其中棚戶區(qū)大部分為老舊建筑,建筑質(zhì)量與基礎(chǔ)設(shè)施較差,不透水面較多,總面積約為156.35公頃。建設(shè)滿10年以上非公共設(shè)施用地包括建設(shè)滿10年以上的居住、商業(yè)、工業(yè)用地等,總面積為172.06公頃。建筑質(zhì)量與公共設(shè)施相對棚戶區(qū)較好。建設(shè)滿10年以上公共設(shè)施用地綠地率、建筑質(zhì)量略高于非公共設(shè)施用地,總用地面積為155.90公頃。新建小區(qū)為2014年后建成用地共計171.26公頃。城區(qū)共有公園廣場等綠地約120公頃,荒地133公頃。2.2.5 建筑密度因素分析
參考解文龍等[11]劃定水文敏感區(qū)的方法,將地形指數(shù)分為三個等級,將地形指數(shù)14以上(地形指數(shù)的平均值9的1.5倍)的區(qū)域劃為極敏感區(qū)域,共有568個柵格為極敏感區(qū)域,面積約為51.1公頃;地形指數(shù)在10~14之間的區(qū)域劃為中敏感區(qū)域,共有3847個柵格,面積約為346.2公頃;地形指數(shù)小于10的區(qū)域劃為不敏感區(qū)域,共有6154個柵格,面積約為553.9公頃。總體來看宜良縣城地形指數(shù)極敏感區(qū)域較少,大約占總面積的5%,地形指數(shù)分布較為均勻,如圖3所示。3.2 水系分析
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于PCA-AHP-IE的多指標(biāo)評價模型研究與應(yīng)用[J]. 王衛(wèi)紅,王園. 浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2019(06)
[2]蒼南縣玉蒼山風(fēng)景區(qū)生態(tài)敏感性評價[J]. 張蜜,陳存友,胡希軍. 林業(yè)資源管理. 2019(04)
[3]淺談中國“海綿城市”建設(shè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 張景舜. 科技視界. 2019(27)
[4]基于ArcGIS的北京市平谷區(qū)海綿生態(tài)敏感性評估[J]. 盧亞靜,于磊,潘興瑤. 建設(shè)科技. 2019(07)
[5]基于模型的海綿型道路年徑流總量控制率影響因素研究[J]. 楊少平,胡愛兵,任心欣. 建設(shè)科技. 2019(07)
[6]海綿城市專項規(guī)劃中基于GIS的生態(tài)敏感性分析[J]. 盧曉倩,趙飛. 北京水務(wù). 2019(01)
[7]TOPMODEL模型在長江上游無資料地區(qū)的水文模擬[J]. 金倩芳,周建中,嚴(yán)冬,孫娜. 水電能源科學(xué). 2018(09)
[8]新區(qū)海綿城市專項規(guī)劃中目標(biāo)確定及分解實例[J]. 黃寧俊,張斌令,朱文濤,張日霞,容林文,李新剛. 市政技術(shù). 2018(05)
[9]生態(tài)城市規(guī)劃方法啟示下的海綿城市規(guī)劃工具建立——基于敏感性和適宜度分析的海綿型場地選址模型[J]. 趙宏宇,解文龍,趙建軍,王浩鋒. 上海城市規(guī)劃. 2018(03)
[10]基于ArcGIS的城市道路易積水區(qū)的提取方法[J]. 李壽德,席凱. 地礦測繪. 2018(01)
碩士論文
[1]基于排水模型和GIS模糊評價的城市暴雨內(nèi)澇風(fēng)險評估[D]. 蔡甜.南昌大學(xué) 2019
[2]基于ArcGIS的城市暴雨內(nèi)澇模擬研究[D]. 楊云龍.華中科技大學(xué) 2016
[3]基于GIS的廣州市新河浦社區(qū)城市雨洪模型研究[D]. 黃晶.華南理工大學(xué) 2011
本文編號:3573156
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