基于SWMM和MAXENT模型的城市内涝模拟分析

摘要

城市内涝是一种严重的水灾,给城市的社会经济和环境带来巨大损失。本研究采用了水文模型和机器学习模型结合的方法,分析内涝的影响因素并进行风险评估。研究区域为三亚崖州湾科技城,数据来源包括历史降雨记录、地形数据、土地利用数据和内涝报告。通过SWMM模拟降雨情景下的内涝点空间分布,利用MAXENT模型分析内涝影响因素的权重和敏感性,进而评估内涝风险分布。研究结果显示,影响内涝的主要因素包括不透水率、DEM、GDP和人口密度等,其中下垫面不透水率是最重要的因素。内涝风险评估结果显示,研究区域存在中高风险区域,主要集中在低洼地区、工业区和居民区,以及交通干道沿线,可通过增加绿地覆盖率、合理规划土地利用、强化排水系统和建立内涝灾害预警体系,以减轻城市内涝风险。