基于ArcScene的洪水淹沒三維模型的建立——以廣州大學城南亭村為例

（1湖南省第一測繪院 湖南衡陽421001；2廣州大學地理科學學院 廣東廣州510006）

（1湖南省第一測繪院 湖南衡陽421001；2廣州大學地理科學學院 廣東廣州510006）

近年來洪水在我國的頻發(fā)，使得耕抗洪救災(zāi)的重要性日益上升。隨著三維技術(shù)的不斷發(fā)展，基于地理信息系統(tǒng)的三維建模研究日漸成為研究的難點與熱點。本文根據(jù)南亭村各建筑的門牌號、層數(shù)、結(jié)構(gòu)、面積和用途等信息利用ArcMap建立數(shù)據(jù)庫。收集南亭村1250個高程點，利用ArcGIS軟件建立起南亭村的三維DEM模型，并實現(xiàn)可視化。基于ArcScene平臺的地形三維可視化的技術(shù)流程和三維模型的制作方法，開發(fā)南亭村洪水淹沒三維模型。模型的主要作用是對淹沒區(qū)域的建筑損失進行查詢、統(tǒng)計及洪水淹沒動態(tài)分析等。結(jié)果表明，南亭村主要商服用地、公共設(shè)施用地都布局在地勢較低的村西地區(qū)，若發(fā)生洪水災(zāi)害，對南亭村的破壞性極大。本實驗?zāi)Ｐ涂梢詾楹闉?zāi)評估和防洪決策提供科學、準確的依據(jù)。

ArcScene三維模型洪水淹沒南亭

1 引言

伴隨全球變暖的加劇，極端天氣的增加，洪澇災(zāi)害的風險在近幾年呈現(xiàn)上升勢頭。

我國是水害頻發(fā)的國度，快速、準確、科學模擬、預測和顯示洪水淹沒范圍，特別是對被淹沒的建筑進行財產(chǎn)損失估計，為防洪、抗洪、洪災(zāi)評估及災(zāi)后重建等工作提供決策支持具有重要意義[1]。

20世紀70年代，美國首先提出采用非工程措施的概念，即通過洪水預報、防洪調(diào)度、分洪、滯洪、立法、洪水保險、洪泛區(qū)管理以及造林、水土保持等非工程措施來減緩洪澇災(zāi)害，改變損失分攤方法，加強防洪管理，順應(yīng)洪水的天然特性，因勢利導，以達到防洪減災(zāi)的目的[2-4]。

目前，可視化技術(shù)使人能夠在三維虛擬世界中對洪水演進的現(xiàn)象和規(guī)律進行觀察、操作和分析，更好的了解洪水發(fā)生的過程[5]。諸如天津氣象科研所與中國水利水電科學研究院減災(zāi)中心天津大學建工學院合作，研制了天津市城區(qū)瀝澇仿真模型[6-8]就對城市的洪澇災(zāi)害有深入研究。

本文利用ArcGIS中的ArcScene工具以廣州大學城南亭村為例開發(fā)洪水淹沒三維動畫模型，可以進行洽定條件下的洪水淹沒模擬及分析，確定淹沒范圍，以逼真、直觀、多角度、多層次的模擬呈現(xiàn)出三維地形的二維圖像。再根據(jù)數(shù)據(jù)庫的信息，為進行各類被淹建筑的財產(chǎn)損失統(tǒng)計和評估搭建基礎(chǔ)平臺。

2 研究區(qū)域

小谷圍島總面積20.15平方公里，分布南亭村、北亭村、穗石村、貝崗村、郭朗村、練溪村6個行政村，因廣州大學城建設(shè)，其中郭朗、練溪兩村村民全部搬遷，現(xiàn)島內(nèi)有南亭村、北亭村、穗石村、貝崗村4個保留區(qū)，面積1.12平方公里，常住居民1802戶、5954人。南亭村位于番禺縣城東北11.7公里處，地處低緯，屬南亞熱帶季風氣候區(qū)。地表接受太陽輻射量較多，同時受季風的影響，夏季海洋暖氣流形成高溫、高濕、多雨的氣候；冬季北方大陸冷風形成低溫、干燥、少雨的氣候。

年平均氣溫為 21.4-21.9度，年降雨量平均為1623.6-1899.8mm。近年來，洪、澇、咸災(zāi)害等造成珠三角脆弱性的迅速加劇[16]。

小谷圍地處珠江下游，其洪澇災(zāi)害危險性也在加大。

3 數(shù)據(jù)收集及地形三維場景可視化

3.1.1 南亭村房屋信息數(shù)據(jù)

根據(jù)2010年南亭村1:500地形圖進行外業(yè)調(diào)查工作，實地走訪廣州大學城南亭村。

工作為根據(jù)地形圖提供圖斑到現(xiàn)場調(diào)查并更新房屋的基本狀況，包括房屋的門牌號、層數(shù)、結(jié)構(gòu)、面積和用途等。完成外業(yè)調(diào)查后在室內(nèi)進行數(shù)據(jù)整理，矢量化、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，最后利用ArcGIS建成南亭村房屋數(shù)據(jù)庫。

3.1.2 南亭村DEM模型的數(shù)據(jù)

南亭村1:500地形圖是制作DEM的重要數(shù)據(jù)源，從地形圖上采集DEM數(shù)據(jù)，首先是對地形圖的1250個高程點進行提取，導入ArcMap中，利用ArcMap中的3D Analyze工具建立南亭村的TIN模型。并以此為南亭村DEM模型的原始數(shù)據(jù)。

3.2 三維模型建立的步驟

3.2.1 南亭村TIN模型及其柵格表面的生成

（1）將南亭村1250個高程點在Arcmap中數(shù)字化為點狀圖層。

（2）選擇Arcmap中的三維分析模塊下選的Create TIN From Features（由要素創(chuàng)建TIN）命令，在彈出的對話框中設(shè)置，單擊ok.完成的南亭村TIN模型。

3.2.2 南亭村房屋數(shù)據(jù)的面狀圖形的生成

將掃描后的南亭村地圖導入Arcmap中，利用更新后房屋的基本信息對地圖進行數(shù)字化處理，建立房屋數(shù)據(jù)庫，生成南亭村的shp文件。

在對不同的用地類型和房屋用途上色后得到的《南亭村房屋與建筑類型分布圖》。

4 洪水淹沒的三維可視化模擬的實現(xiàn)

4.1 洪水淹沒矢量圖層的建立

鑒于南亭村的地基高程為5.6m，所以本文中的洪水淹沒模擬從5.8m開始淹沒深度為4米，到達9.2m止。期間以0.2m為一段，共需繪制17個shp圖層。

在ArcMap中繪制南亭村遭遇洪水淹沒的不同時刻水深圖層。并通過AddData加載到ArcScene中。

在Scene Layers中選擇所有17個圖層，單擊右鍵選擇Group，將17個圖層合并為一個圖層組。

4.2 南亭村遭遇洪水淹沒演進過程模擬

在ArcScene中，利用Animation工具中的Creat Group Animation功能，選中Select a group layer中剛剛命名的圖層組。

然后，利用Animation Manager功能模塊中的Time View功能，調(diào)整洪水的淹沒時間以及圖層顯示順序。

點擊Animation Controls中的播放按鈕可播放南亭村遭遇洪水淹沒不同時刻的三維模擬仿真。

5 實驗分析

經(jīng)過模型的分析可統(tǒng)計出南亭村不同時刻受淹沒的不同房屋數(shù)量。根據(jù)數(shù)據(jù)庫的資料統(tǒng)計，南亭村的住宅房屋數(shù)量總數(shù)為641間（包括在建），商業(yè)屬性的房屋數(shù)量為249間。洪水淹沒深度在0.7m時住宅屬性的房屋尚未受到淹沒危險。但隨洪水淹沒深度的增加，受到淹沒災(zāi)害的房屋就開始增加。

看到住宅的淹沒情況，洪水淹沒深度再1.7m-2.2m之間是，受災(zāi)的房屋數(shù)上升速度在最快，達到了191間。

當洪水淹沒深度達到3.2m時受災(zāi)的總住宅數(shù)量是371間，占總住宅屬性房屋數(shù)量的57.87%，證明大多數(shù)房屋都布局在村東地勢較高的地方。可見南亭村的舊村選址時在村西的山丘上，可見其立村之時也考慮到可能受到的洪水災(zāi)害。再看到商鋪的淹沒情況，而洪水淹沒深度達到0.7m時受災(zāi)的商鋪有5家。

對模型的分析得出洪水淹沒深度從1.2m上升到1.7m時商鋪的受災(zāi)數(shù)量上升最快，可見布局在該高程位置的商鋪較多，達到78家，占總商鋪數(shù)的31.33%。而洪水淹沒深度從1.7m上升到3.2m時，商鋪的受災(zāi)數(shù)量增加了84間。當淹沒深度達到3.2m時，總受災(zāi)商鋪數(shù)量為218間，占總商鋪數(shù)量的87.55%。證明大多商鋪都布局在村西地勢較低的地方。

可見，洪水淹沒對南亭村的商業(yè)的打擊是破壞性的。

同時，考慮到南亭村位于廣州大學城內(nèi)部，在村內(nèi)有大量的出租屋的存在。而且，大學城內(nèi)的學生存在著大量學生在村內(nèi)租住房屋的現(xiàn)象。

本文在統(tǒng)計時特別將不同淹沒深度時的出租屋數(shù)量進行統(tǒng)計分析。

調(diào)查統(tǒng)計的南亭村有出租許可的出租屋總數(shù)量為372間，可見其出租規(guī)模的宏大?？吹侥M淹沒深度達到最大值時，其出租屋受災(zāi)數(shù)量是135間，占總數(shù)的36.29%，接近出租屋的三分之一。

通過模擬實驗中不同淹沒深度的出租屋數(shù)量分析，南亭村接近半數(shù)的出租屋都布局在地勢較低的村西地區(qū)。若洪水災(zāi)害發(fā)生，大多出租屋也將受到威脅，出租屋內(nèi)的人員，特別是大學生的安全不容忽視。

5.1 實驗總結(jié)

本實驗利用ArcGIS中的ArcScene模塊以廣州大學城南亭村為例開發(fā)洪水淹沒三維模型，可以進行洽定條件下的洪水淹沒模擬及分析，確定淹沒范圍，以逼真、直觀、多角度、多層次的模擬呈現(xiàn)出三維地形的二維圖像。再根據(jù)數(shù)據(jù)庫的信息，為進行各類被淹建筑的財產(chǎn)損失統(tǒng)計和評估搭建基礎(chǔ)平臺。

其中，對南亭村的住宅、商鋪、出租屋不同時刻的淹沒數(shù)量的統(tǒng)計也有利于識別南亭村的這些主要用地類型、主要建筑物在不同高程的布局情況以及對遭受洪水災(zāi)害的受災(zāi)情況進行統(tǒng)計分析。

5.2 待改進之處

（1）鑒于本實驗的DEM模型的建立是基于南亭村2010年1: 500地形圖上的1250個高程點。經(jīng)過5年村的發(fā)展，土地的利用結(jié)構(gòu)改變，難免會出現(xiàn)不同地點高程值的改變；

（2）由通過最新的調(diào)查數(shù)據(jù)生成的南亭村三維模型在形態(tài)結(jié)構(gòu)上沒有達到逼真的效果，只是以不同高度的長方體代替。在視覺上沒有達到很好的客觀性。

[1]葛小平,許有鵬，等.GIS支持下的洪水淹沒范圍模擬 [J].水科學進展,2002,13 (4):456-460.

[2]Dushmanta Dutta,Srikantha Herath,Katumi Musiake.A mathematical model for flood loss estimation[J].Journal of Hydrology,2003,(277):24-49

[3]Ezio Todini.An operational decision support system for flood risk mapping,foreasting and managemem[J].Urban Water,1999(1):13l-143

[4]Robert J.Moore,Victoria A.Bell,David A.Jones.Forecasting for flood warning[J].C Rgeoscience,2005,(337):203-217.

[5]袁艷斌,王乘,杜迎澤,等.洪水演進模擬仿真系統(tǒng)研制的技術(shù)和目標分析 [J].水電能源科學,2001,19(3):30-33.

[6]仇勁衛(wèi),李娜,程曉陶,等.天津市城區(qū)暴雨瀝澇仿真模擬系統(tǒng) [J].水利學報,2000 (11):34-42.

[7]李娜,仇勁衛(wèi),程曉陶,等.天津市城區(qū)暴雨瀝澇仿真模擬系統(tǒng)的研究 [J].自然災(zāi)害學報,2002,11(2):112-118.

[8]解以揚,李大鳴,李培彥,等.城市暴雨內(nèi)澇數(shù)學模型的研究與應(yīng)用 [J].水科學進展, 2005,16(3):384-390.

[9]孫紹騁.災(zāi)害評估研究內(nèi)容與方法探討 [J].地理科學進展,2001,(2):122-130.

[10]史培軍.三論災(zāi)害研究的理論與實踐 [J].自然災(zāi)害學報,2002,11(3):1-9.

[11]楚敬龍,杜加強,滕彥國,等.基于GIS的重慶市萬州區(qū)滑坡災(zāi)害危險性評價 [J].地質(zhì)通報,2008,27(11):1875-1881.

[12]唐川,朱大奎.基于GIS技術(shù)的泥石流風險評價研究 [J].地理科學,2002,22(3): 300-304.

基于ArcScene的洪水淹沒三維模型的建立
——以廣州大學城南亭村為例

■劉天清1吳大放2

P2[文獻碼]B

1000-405X（2016）-10-322-2

"十二五"國家科技支撐計劃項目(2013BAJ13B01)、廣東省教育廳特色創(chuàng)新項目(2014KTSCX090)、廣東省教育科研

"十二五"規(guī)劃2013年度研究項目(2013JK134)、廣州市哲學社會科學"十二五"規(guī)劃課題（15Q28）、廣州大學示范性實驗建設(shè)

項目（地理信息系統(tǒng)在土地利用規(guī)劃中的應(yīng)用）、廣東省教育廳省級大學生創(chuàng)新訓練項目(201511078019、CX2015025)資助。