引言：城市内涝的严峻挑战

随着全球气候变化加剧，短历时、高强度的极端降雨事件在全球范围内频发，给城市排水系统带来了前所未有的压力。短历时强降雨（通常指在短时间内，如1小时内，降雨量超过50毫米的降雨）具有突发性强、雨量集中、破坏力大的特点，极易导致城市内涝，造成交通瘫痪、财产损失甚至人员伤亡。例如，2021年郑州“7·20”特大暴雨，1小时最大降雨量达201.9毫米，远超城市排水系统的设计标准，导致严重内涝。因此，如何构建高效、智能、韧性的城市排涝体系，成为现代城市治理的核心议题。本文将从规划、工程、技术、管理等多个维度，系统阐述短历时强降雨频发城市的高效排涝策略，并辅以详细案例和代码示例（如涉及数据分析和模拟）。

一、科学规划与源头控制：从“灰色基础设施”到“绿色基础设施”

1.1 传统排水系统的局限性

传统城市排水系统主要依赖“灰色基础设施”，如地下管网、泵站和雨水口，其设计标准通常基于历史降雨数据，难以应对短历时极端降雨。例如，中国许多城市的设计标准为“1-3年一遇”，而短历时强降雨往往超过“50年一遇”甚至“100年一遇”。因此，单纯依赖管网扩容成本高昂且效果有限。

1.2 绿色基础设施（GI）与海绵城市理念

绿色基础设施通过模拟自然水文循环，从源头减少径流、延缓峰值、净化水质。核心措施包括：

  • 透水铺装：使用透水混凝土、透水砖等材料，增加雨水下渗。例如，上海世博园区采用透水铺装后，雨水径流减少30%以上。
  • 雨水花园与生物滞留池：在低洼处种植耐水植物，形成小型湿地，滞留并净化雨水。北京奥林匹克公园的雨水花园系统，可处理周边区域80%的雨水径流。
  • 绿色屋顶与垂直绿化：在建筑屋顶种植植被，吸收雨水并降低热岛效应。新加坡的“花园城市”政策要求新建建筑必须包含绿色屋顶或垂直绿化。

1.3 案例：深圳“海绵城市”试点

深圳作为短历时强降雨频发城市，自2016年起推进海绵城市建设。在光明新区试点中，通过改造透水铺装、建设雨水花园和调蓄池，将年径流总量控制率提升至75%。2020年“8·29”特大暴雨期间，试点区域未发生内涝，而非试点区域积水严重。这证明了源头控制在应对短历时降雨中的关键作用。

二、工程优化与管网升级：提升排水能力

2.1 管网扩容与智能调度

在绿色基础设施基础上，仍需优化灰色基础设施。管网扩容需结合地形和降雨模型，避免盲目施工。例如，采用“大管径+低坡度”设计，减少淤积风险。同时，引入智能调度系统，通过实时监测数据动态调整泵站运行。

2.2 调蓄设施与地下空间利用

调蓄设施是应对短历时降雨的“缓冲器”。常见形式包括：

  • 地下调蓄池：在道路下方或公园地下建设大型蓄水池，暴雨时蓄水，雨后缓慢排放。东京的首都圈外围排水系统（“超级排水管”）是典型代表，其直径10米的隧道可储存67万立方米雨水，有效缓解内涝。
  • 多功能广场：将城市广场设计为临时调蓄空间，平时作为休闲场所，暴雨时蓄水。例如，荷兰鹿特丹的水广场（Water Square），通过下沉式设计在降雨时蓄水，容量达1700立方米。

2.3 代码示例：管网水力模拟

对于涉及排水管网设计的场景，可使用水力模型软件（如SWMM）进行模拟。以下是一个简化的Python代码示例，使用pyswmm库模拟短历时降雨下的管网流量（假设已安装pyswmm库）：

from pyswmm import Simulation, Links, Nodes
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建SWMM模拟文件（需预先配置.inp文件）
def simulate_rainfall_event():
    with Simulation('urban_drainage.inp') as sim:
        # 获取节点和链接数据
        nodes = Nodes(sim)
        links = Links(sim)
        
        # 模拟短历时降雨事件（1小时，100mm）
        sim.start()
        time_steps = []
        flow_values = []
        
        while sim.step():
            # 获取关键节点（如出口）的流量
            outlet_node = nodes['outlet']
            flow = outlet_node.flow
            time_steps.append(sim.current_time)
            flow_values.append(flow)
        
        # 绘制流量曲线
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.plot(time_steps, flow_values, label='Outlet Flow')
        plt.xlabel('Time (hours)')
        plt.ylabel('Flow (m³/s)')
        plt.title('Drainage Network Flow during 100mm Rainfall Event')
        plt.legend()
        plt.grid(True)
        plt.show()

# 运行模拟
simulate_rainfall_event()

说明：此代码模拟了一个1小时100毫米降雨事件下排水管网出口的流量变化。通过调整.inp文件中的降雨参数，可评估不同降雨强度下的管网性能。实际应用中，需结合GIS数据和地形模型，优化管网布局。

三、智能监测与预警系统：实时响应与决策支持

3.1 物联网（IoT）传感器网络

部署水位、流量、雨量传感器，实时采集数据。例如，杭州城市大脑项目在全市布设了5000多个传感器，监测降雨、积水和管网状态，数据每5分钟更新一次。

3.2 大数据分析与预测模型

利用机器学习和数值模型预测内涝风险。例如，基于历史降雨数据和实时监测，训练LSTM（长短期记忆网络）模型预测积水深度。以下是一个简化的Python代码示例，使用TensorFlow构建LSTM模型预测积水深度：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设数据：历史降雨量（mm）和积水深度（cm）
# 数据格式：时间序列，每小时一个点
data = pd.read_csv('historical_flooding_data.csv')  # 包含'rainfall'和'water_depth'列
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['rainfall', 'water_depth']])

# 创建时间序列数据集
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        X.append(dataset[i:(i + look_back), 0])  # 使用降雨量作为特征
        Y.append(dataset[i + look_back, 1])      # 预测积水深度
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 3  # 使用过去3小时数据预测未来1小时
X, y = create_dataset(scaled_data, look_back)
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型（假设数据已分割为训练集和测试集）
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32, verbose=1)

# 预测示例：输入最近3小时降雨量，预测积水深度
last_rainfall = np.array([[0.8, 0.6, 0.9]])  # 归一化后的降雨量
prediction = model.predict(last_rainfall.reshape(1, look_back, 1))
# 反归一化得到实际积水深度
predicted_depth = scaler.inverse_transform(np.array([[0, prediction[0][0]]]))[0, 1]
print(f"预测积水深度: {predicted_depth:.2f} cm")

说明：此代码展示了如何使用LSTM模型预测积水深度。实际应用中，需结合更多特征（如地形、管网状态）和更大数据集。该模型可集成到城市智慧排涝平台，为应急响应提供预警。

3.3 案例：新加坡“智慧国家”排水系统

新加坡通过“智慧国家”平台整合传感器数据和AI模型，实时监测全岛排水系统。在2021年短历时强降雨中，系统提前30分钟预警内涝风险，调度泵站和应急队伍，将内涝面积减少40%。

四、应急管理与公众参与：构建韧性社区

4.1 分级响应机制

建立“监测-预警-响应-恢复”闭环。例如，根据降雨强度和积水深度，启动不同级别的应急响应：

  • 一级响应（小雨）：加强巡查，确保排水口畅通。
  • 二级响应（中雨）：开启泵站，疏散低洼地区人员。
  • 三级响应（暴雨）：启动应急排水设备，封闭危险路段。

4.2 公众参与与教育

通过手机APP、社交媒体发布实时预警信息，鼓励公众参与排水设施维护。例如，北京“积水地图”APP允许市民上报积水点，数据实时更新至指挥中心。

4.3 案例：纽约市“气候韧性计划”

纽约市在应对短历时降雨时，结合工程措施和社区参与。例如，在布鲁克林区，通过改造社区公园为调蓄空间，并培训居民使用便携式水泵，提升了社区自适应能力。

五、政策与资金保障：长效机制的建立

5.1 法规与标准更新

修订城市排水设计标准，将短历时强降雨纳入考量。例如，中国《室外排水设计标准》（GB 50014-2021）已提高降雨重现期标准，要求特大城市重点区域达到50年一遇。

5.2 多元化资金投入

采用政府-企业-公众合作（PPP）模式，吸引社会资本参与。例如，成都通过PPP模式建设地下调蓄池，政府提供土地，企业负责建设和运营，公众通过付费使用调蓄设施。

5.3 跨部门协同

建立跨水务、气象、交通、应急等部门的协调机制。例如，上海市防汛指挥部整合多部门数据，统一指挥排涝行动。

六、未来展望：科技驱动的智能排涝

6.1 人工智能与数字孪生

构建城市排水系统的数字孪生模型，实时模拟和优化排涝策略。例如，深圳正在建设“数字孪生城市”，通过虚拟仿真测试不同降雨情景下的排涝方案。

6.2 新材料与新技术

研发自清洁管网材料、高效能泵站，以及基于无人机和机器人的巡检系统，提升维护效率。

6.3 气候适应性规划

将气候变化预测纳入城市规划，预留弹性空间。例如，伦敦的“泰晤士河2100”计划，通过动态防洪墙和湿地恢复，应对未来海平面上升和极端降雨。

结论：构建可持续的排涝体系

应对短历时强降雨频发城市的内涝问题，需采取“源头控制-过程优化-末端调蓄-智能管理-应急响应”的全链条策略。通过绿色基础设施与灰色基础设施的有机结合，结合智能监测和预测技术，辅以政策保障和公众参与，城市不仅能有效排涝，还能提升整体韧性。未来，随着科技的进步，智能排涝系统将更加精准、高效，为城市安全和可持续发展提供坚实保障。