Bewertung des Hochwasserrisikos unter Verwendung digitaler Höhen- und Handmodelle

Dieser Artikel zeigt einen Python- und Jupyter-Notizbuch-Workflow für eine schnelle Bewertung des Hochwasserrisikos in den ländlichen und kleinen Stadtgebieten im Nordosten Brasiliens. Diese Methode nutzt ein Modell für digitales Höhenmodell (DEM) und die Höhe über dem nächstgelegenen Entwässerung (Hand) und bietet eine Echtzeit-Lösung mit niedrigem Ressourcen zur Identifizierung der Überschwemmungswahrscheinlichkeit.

Wichtige Fragen behandelt:

• DEM -Datenerfassung für die Analyse des Hochwasserrisikos.
• Einrichten der Python -Programmierumgebung.
• DEM -Vorverarbeitung für die Entwässerungsextraktion.
• Verwendung des Handmodells zur Klassifizierung des Hochwasserrisikos ("sehr hoch", "hoch", "moderat", "niedrig", "sehr niedrig").

Inhaltsverzeichnis:

• Einführung
• Umgebungsaufbau
• Datenerfassung und Vorbereitung
  • Datenerfassung
  • Datenvorverarbeitung
• Strömungsrichtung und Akkumulation
  • Durchflussrichtungberechnung
  • Berechnung der Strömungsakkumulation
  • Stream -Netzwerk -Extraktion
• Handmodellanwendung
• Klassifizierung des Hochwasserrisikos
• Ergebnisse und Diskussion
• Abschluss
  • Referenzen
• FAQ

Umgebungsaufbau:

Dieser Workflow verwendet ein Jupyter -Notizbuch, das mit Python 3.12 und den folgenden Bibliotheken ausgeführt wird: Numpy, Whiteboxtools, Gdal, Richdem und Matplotlib.

Datenerfassung und -vorbereitung:

Datenerfassung:

Die Erhöhungsdaten stammen aus Fabdem (Wald und Gebäude entfernt Copernicus DEM), die über die Website der University of Bristol frei zugänglich sind [1]. Fabdem bietet eine globale DEM-Auflösung von 1-Bogen-Sekunden (ca. 30 Meter am Äquator) und korrigiert die Gebäude- und Baumhöhenverzerrungen. Diese Studie konzentriert sich auf einen Bereich von 1º x 1º im Nordosten Brasiliens (6ºS 39ºW bis 5ºS 38ºW, WGS84). Diese in Abbildung 1 gezeigte Region hatte 2024 ungewöhnlich starke Niederschläge.

Datenvorverarbeitung:

Die Vorverarbeitung beinhaltet das Füllen von DE -Senken (Vertiefungen) unter Verwendung von Whiteboxtools und Richdem, um eine genaue hydrologische Modellierung zu gewährleisten.

Durchflussrichtung und Akkumulation:

Berechnung der Durchflussrichtung:

Die Durchflussrichtung wird unter Verwendung der D8-Methode berechnet, wobei jeder Pixel A-Wert (1-128) die steilste Downslope-Richtung darstellt. (Siehe Abbildung 2).

Berechnung der Strömungsakkumulation:

Durch die Flussakkumulation werden Bereiche der Wassersammlung identifiziert, indem stromaufwärts beitragende Pixel gezählt werden. Hohe Akkumulationswerte geben Ströme und Flüsse an. (Siehe Abbildung 3).

Stream -Netzwerk -Extraktion:

Ein Schwellenwert (15 in dieser Studie) wird auf den Raster der Durchflussakkumulation angewendet, um das Stream -Netzwerk abzugrenzen.

Handmodellanwendung:

Das Handmodell berechnet die Höhe jedes Dem -Pixels über dem nächsten Entwässerungspunkt. Höhere Werte weisen auf ein geringes Hochwasserrisiko hin. (Siehe Abbildung 4).

Klassifizierung des Hochwasserrisikos:

Basierend auf Handwerten wird das Hochwasserrisiko in fünf Ebenen eingeteilt (Tabelle 1).

Tabelle 1: Klassifizierung des Hochwasserrisikos

Risikoniveau	Schwelle (m)	Klassenwert
Sehr hoch	0 - 1	5
Hoch	1 - 2	4
Medium	2 - 6	3
Niedrig	6 - 10	2
Sehr niedrig	≥ 10	1

Ergebnisse und Diskussion:

Der klassifizierte Hand Raster (Abbildung 5) und sein Geotiff-Export (Abbildung 6, in QGIS) heben hochriskante (gelbe) Bereiche und sehr risiko (rot) in der Nähe des Stromnetzes hervor.

Abschluss:

Das Handmodell bietet eine rechnerisch effiziente und schnelle Methode für die Bewertung des Hochwasserrisikos, insbesondere für ressourcenbezogene Einstellungen. Dieser Workflow ist an verschiedene Regionen und Situationen anpassbar.

Jupyter Notebook hier verfügbar.

Referenzen: (Liste der Referenzen, wie im Originaltext angegeben)

Häufig gestellte Fragen: (FAQ -Abschnitt wie im Originaltext angegeben)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBewertung des Hochwasserrisikos unter Verwendung digitaler Höhen- und Handmodelle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!