《Total Environment Advances》：Urban flood hazard mapping in Dubai’s Hyper-Arid environment using a 2D HEC-RAS and GIS–MCDA–AHP integrated framework
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本研究针对迪拜超干旱环境下极端降雨引发的城市内涝问题，开发了融合二维水动力模型与地理空间多准则决策分析的创新框架。研究人员通过耦合HEC-RAS雨打在网格模拟与GIS-MCDA-AHP方法，构建了水文灾害指数(HHI)，精准识别出43%城区属高风险区域，局部水深达2.5-3.0米。该研究为超干旱城市气候适应性规划提供了可迁移的技术路径，对推动韧性城市建设具有重要实践意义。
2024年4月，迪拜遭遇了史无前例的暴雨袭击，24小时内降水量达到118.9毫米，几乎相当于这座超干旱城市年均降雨量的总和。这场持续多日的极端降雨事件（4月15-17日）导致排水系统瘫痪，城市交通中断，暴露出快速城市化背景下超干旱地区面对气候变化的极端脆弱性。迪拜地处阿拉伯半岛东北边缘，虽然属于超干旱气候区，但近年来高强度降雨事件频发，凸显出现有雨水基础设施和土地利用规划体系的不足。
在这一背景下，来自亚历山大大学地理与GIS系的研究团队开展了一项创新性研究，通过整合二维水动力模拟与空间多准则分析技术，构建了迪拜城市洪水灾害综合评估框架。该研究发表在国际期刊《Total Environment Advances》上，为超干旱城市的洪水风险管理提供了科学依据。
研究团队采用了多学科交叉的技术路线，主要关键技术方法包括：基于ALOS PALSAR数字高程模型(DEM)和Landsat-9影像的地形与土地利用处理；使用HEC-RAS 2D（版本6.1）进行雨打在网格(Rain-on-Grid)水动力模拟，输入迪拜国际机场站实测降雨数据；通过GIS平台集成层次分析法(AHP)确定六项灾害影响因子（高程、坡度、坡向、土地利用/覆被、洪水深度、表面流速）的权重；运用功能重缩放(Rescale-by-Function)技术标准化各因子后构建水文灾害指数(HHI)；利用归一化差分水指数(NDWI)从灾后遥感影像中提取洪水范围进行模型验证。
4.1. 模型校准和验证
研究采用遥感验证方法，通过对比模拟结果与Landsat-9影像提取的NDWI洪水范围，显示两者空间一致性较高。交集并集比(IoU)达到0.86，Cohen's Kappa系数为0.81，表明模型能够准确再现实际洪水分布 pattern，特别是在沿海回水区和低洼地带。
4.2. 洪水深度分布
模拟结果显示，迪拜洪水深度空间分异明显，最大水深达2.5-3.0米，主要集中在低洼立交桥和排水瓶颈区。约89%区域水深不足1.0米，而10%区域面临中度至严重洪水风险（>1.0米），其中水深超过2.0米的区域占0.85%，多为自然洼地或人工排水不畅区域。
4.3. 表面流速分布
表面流速分布呈现显著空间异质性，峰值流速为2.5-3.0米/秒，局部超过3.0米/秒。86%区域流速低于0.5米/秒，表现为缓流积水；而1.4%区域流速超过2.5米/秒，多出现在人工排水通道和受限流道，具有较强侵蚀破坏力。
4.4. 水文灾害指数图
生成的HHI图将研究区划分为五级灾害区，显示43.09%的城区属于高风险类别（4级），主要分布在老集市、商业湾、朱美拉棕榈岛等沿海低地及阿尔奎兹工业区等不透水表面密集区。极高风险区（5级）仅占0.03%，多为局部洼地。低风险区集中于迈丹、阿拉伯牧场等海拔较高、植被覆盖良好的区域。
研究讨论部分指出，HHI分布与城市地形洼地、快速扩张区和绿色基础设施缺乏区高度吻合。该方法通过融合水动力参数与空间多准则分析，克服了传统方法在干旱区的局限性。值得注意的是，基于NDWI的光学遥感验证在超高密度建成区存在局限，未来可结合合成孔径雷达(SAR)和地面传感器提升验证精度。
结论强调，该集成框架成功识别出迪拜43.09%城区为高风险区域，局部水深达2.5-3.0米，流速超过2.5-3.0米/秒。研究成果可直接支撑分区规划、排水升级和蓝色-绿色基础设施布局，为超干旱城市气候适应型规划提供了可迁移的技术路径。未来研究需集成社会经济暴露度图层和非平稳气候调整降雨输入，实现从灾害制图向全面洪水风险评估的跨越。
