《Total Environment Advances》：Modeling land degradation sensitivity with the MEDALUS framework in the Massili River Basin, Burkina Faso: A 30-Year Case study
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本研究针对迪拜2024年4月极端降雨事件（118.9 mm/24 h），创新性地耦合2D HEC-RAS雨-网耦合模拟与GIS-AHP-MCDA空间分析，构建水文灾害指数(HHI)。结果显示43%城区属高风险区，局部水深达2.5-3.0 m，流速超2.5 m/s。该框架为超干旱城市洪涝风险评估提供了可移植的科学工具，对气候适应性城市规划具有重要指导意义。
2024年4月，迪拜这座典型超干旱城市遭遇了前所未有的极端降雨袭击。在短短24小时内，迪拜国际机场记录到118.9毫米的降雨量，几乎相当于该地区年均降雨量的总和。这场持续多日的暴雨（4月15-17日）导致城市排水系统不堪重负，引发了大规模内涝，对这座高度城市化、地表不透水率极高的沙漠城市造成了严重冲击。这一事件凸显了在全球变暖背景下，极端天气事件对快速城市化干旱区域的威胁日益加剧，也暴露了传统基于历史降雨记录的基础设施设计标准已难以适应气候变化带来的新挑战。
超干旱城市如迪拜面临着独特的洪涝风险矛盾——虽然年降雨量极少，但短时强降雨事件却可能带来毁灭性影响。密集的硬化地表大大减少了雨水下渗，平坦的地形（约93%区域坡度<5°）又使得径流难以快速排出。加上沿海地区可能出现的潮汐顶托效应，使得这类城市的洪涝形成机制与传统多雨地区存在显著差异。然而，当前针对超干旱城市洪涝风险的研究相对匮乏，特别是缺乏能够量化短时对流性暴雨、不透水地表与海岸回水效应相互作用的综合评估方法。
为应对这一科学空白，来自亚历山大大学地理与GIS系的研究团队在《Total Environment Advances》上发表了最新研究成果。他们开发了一套集成地理空间与水动力学的创新框架，将二维HEC-RAM雨-网耦合模拟与基于GIS的多标准决策分析(MCDA)相结合，通过层次分析法(AHP)确定各影响因子的权重，最终构建了迪拜城市区域的水文灾害指数(HHI)图谱。
研究团队采用了多技术融合的研究方法：首先利用ALOS PALSAR数字高程模型(DEM)（分辨率12.5米）进行地形分析，结合Landsat-9影像进行土地利用/覆被(LULC)分类；然后基于迪拜国际机场气象站记录的逐时降雨数据，建立HEC-RAS 2D水动力模型，采用"雨-网耦合"方法模拟整个暴雨过程的洪水演进；最后通过GIS平台整合六个关键指标（高程、坡度、坡向、LULC、模拟洪水深度和表面流速），采用功能重缩放方法进行标准化，并应用AHP确定的权重进行空间叠加分析，生成综合HHI指数。
4.1. 模型校准和验证
研究采用遥感验证方法，利用暴雨后第四天（4月19日）获取的Landsat-9影像计算归一化差分水指数(NDWI)，精确提取实际淹没范围。定性比较显示模拟的洪水深度分布与实际淹没区高度吻合，特别是在沿海易受回水效应影响的低洼地区。定量评估中，模拟的高风险区（4/5级）与NDWI提取的淹没范围交集占比(IoU)超过0.86，Cohen's Kappa系数达到0.81，表明模型具有很高的准确性，能够可靠地再现观测到的洪水分布模式。
4.2. 洪水深度分布
模拟结果显示，迪拜城市区域的洪水深度分布呈现明显的空间异质性。最大洪水深度集中在2.5-3.0米之间，主要出现在低洼城市洼地、下穿立交和道路交叉口等径流易累积区域。分类统计表明，约89%的研究区域经历了小于1.0米的浅层淹没，而约10%的区域遭受了1.0米以上的中重度淹没，其中深度超过2.0米的区域占0.85%。这些深水区主要对应地貌上的天然洼地和排水不畅的人工区域，暴露出城市微地形和排水能力对洪水传播的重要影响。
4.3. 表面流速分布
表面流速分布呈现较大变异性，峰值流速在0.5-2.8米/秒之间，局部狭窄排水通道甚至超过3.0米/秒。超过86%的区域流速低于0.5米/秒，符合平坦城市地形特征，易导致积水停滞；而约1.4%的区域流速超过2.5米/秒，这些高能洪水走廊可能引发局部侵蚀和基础设施损坏，凸显了在高度城市化环境中保持畅通排水路径的重要性。
4.4. 水文灾害指数(HHI)图
最终生成的HHI图将研究区划分为五个风险等级，清晰展示了迪拜城市洪涝敏感性的空间分异格局。分析显示，高达43.09%的区域属于高风险类别，而极高风险区仅占0.03%，主要集中在少数高度脆弱的小型区域。高风险区主要分布在中央商务区、沿海地带和老城区，如迪拜老集市、贸易中心、朱美拉棕榈岛、朱美拉1-2区和商业湾等。工业走廊（阿尔奎兹、杰贝阿里工业区等）因不透水表面广阔同样脆弱，新兴住宅区（阿尔巴沙高地、阿尔富詹等）也多位于易积水的浅洼地。相比之下，低风险区（梅丹、阿拉伯牧场等）通常具有较高海拔、更多植被覆盖和较低建筑密度，自然排水条件较好。
研究讨论部分指出，HHI图揭示的空间模式与城市地形洼地、快速扩张区域和绿色基础设施不足地区高度吻合，证实了该科学方法的可靠性。特别是在迪拜这种干旱快速城市化环境中，微小的海拔和土地利用差异可能导致社区尺度洪涝脆弱性的显著差异。
从政策规划视角，该研究为迪拜的洪涝风险减缓提供了直接的科学支撑。洪涝灾害图谱可为城市分区和土地利用规划提供依据，避免在高风险区进行新开发；同时指导排水基础设施升级，特别是在历史排水不畅或频繁内涝的区域；还有助于确定应急准备和响应规划的优先区域，确保资源和预警系统有效部署。
研究也指出了未来发展方向：需要将社会经济暴露度和脆弱性指标纳入评估体系，构建完整的风险指数（风险=危险性×暴露度×脆弱性）；同时应采用非平稳频率分析方法，整合气候协变量和降尺度的CMIP6降水数据集，生成未来情景下的设计暴雨，从而对排水基础设施进行压力测试，增强城市长期气候韧性。
这项研究建立的综合灾害评估框架表明，数据驱动建模与遥感验证能够指导超干旱快速城市化城市的工程设计和政策制定。通过将灾害评估与风险建模路径清晰连接，该研究为适应性规划、分区改革、应急准备和气候韧性城市发展建立了一个可扩展、可移植的平台，对全球类似气候条件下的城市具有重要借鉴意义。
