基于聚类算法的内涝监测装备布局

熊浩廷^1,2，邵知宇^1,2，聂辉^1,2，詹子逸^1,2，陈磊^1,2，肖子杰^1,2，柴宏祥^1,2

（1.重庆大学 三峡库区生态环境教育部重点实验室，重庆 400045； 2重庆大学 环境与生态学院，重庆 400044）

摘要：在超标降雨情境下，城市道路可临时作为地表行泄通道快速排放洪涝。然而，道路排涝可能对行人和车辆构成安全风险，需对内涝路段进行有效监测。本研究以优化道路风险感知设备的布设数目和位置，实现监测覆盖范围的最大化为目标，融合聚类算法与SWMM道路-管网双排水水力模型，构建节点时空相似性指标，并比较两种不同的时空相似聚类策略，建立了基于聚类分析的城市道路排涝风险感知设备布局优化模型。在此基础上，得到风险相似集群数目，并以集群聚类中心作为安装点位，显著提升了道路风险监测点布设的科学性与经济性，可为保障城市安全运行提供方法和工具。

关键词：超标降雨；SWMM双排水模型；道路风险感知设备；聚类算法；优化布局；

超标降雨是指超出城市现有排水系统排水能力的降雨事件，近年，超标降雨事件发生频率逐年上升，城市洪涝灾害风险显著加大。在城市超标降雨致使的内涝情境下，城市道路既是主要的内涝区域，也是地表径流主要的排泄通道。然而在内涝和道路排涝过程可能对行人和车辆构成安全风险，需对其进行有效监测与感知^[1]。但目前普遍依靠工作人员、规划部门及应急管理部门人员经验和专业判断的定性布设方法进行监测点位选择，缺乏科学客观的理论依据。

近年来，研究开始采用聚类分析的方法进行监测点位优化布局研究。聚类算法的目标，是对未标记的数据进行分组，以便将特征相似的数据放在一个集群中，确保较高的簇内相似性和较低的簇间相似性^[2]。在采用聚类算法进行常规日常监测和小重现期的降雨情景时，大多度量节点相似的指标主要考虑节点流量和水深，但忽略了超标降雨时道路系统也参与管道联合排放洪涝的情况^[3]。在超标降雨的情景下，洪涝不仅通过城市管道排放，大量涝水溢出地面通过道路在地表传输排放。现有的基于直线距离聚类算法不能精准度量城市排涝系统节点的相似性，聚类结果也难以有代表性。

本研究耦合超标降雨情型下的SWMM道路-管网双排水模型与聚类算法，研究道路与管道联合排涝时节点时空相似度量指标；根据时空相似指标提出两种聚类策略并进行对比分析，得出合适的聚类策略。最终解决超标降雨下道路行泄风险感知设备布设位置问题，实现对超标降雨洪涝风险监测的低成本全域感知。