北京8月7日電 題:北京密雲水庫度過歷史最大洪水考驗 記者 陳杭 位於北京密雲水庫上遊白河的張家墳水文站內,工作人員張偉童與同事走過層層碎石,前往白河岸邊進行含沙量取樣。自北京下起本輪極端強降雨,他就堅守在水文站開展水文觀測等任務,和同事們一起為密雲水庫防洪安全提供數據支撐。 8月6日,北京市密雲水庫管理處張家墳水文站附近,工作人員開展作業。記者 韓海丹 攝 7月23日8時至29日11時,北京經歷持續7天的強降雨,下了平時一年近四成雨量。從事水文工作23年來,張家墳水文站站長吳月第一次見到如此洶湧的洪水。 7月26日晚,雨大水急,水文站電力中斷後啟用備用電源。「洪水衝走河道中的水尺,只剩下岸邊分布的水尺。」張偉童奔波於水文站與岸邊,用肉眼觀察並匯報數據。 記者8月6日在現場看到,從水文站前往白河的水泥路已被衝毀,碎石、泥沙與斷枝遍地,刻下洪水退去後深淺交錯的痕跡。 水文站高峰時每半小時報送一次水文監測數據。「7月27日凌晨,水文站觀測到最大洪峰流量為4380立方米/秒,創建站以來歷史紀錄。」吳月說,密雲水庫好比是「一個盆」,能放多少水、倒多少水,需要根據水文站提供的洪水數據等,實現科學精準調度。 8月6日,北京市密雲水庫管理處張家墳水文站附近,工作人員開展作業。記者 韓海丹 攝 同樣承擔監測任務的,還有密雲水庫打造的數字孿生系統,該系統在數字世界打造「一模一樣」的密雲水庫。 北京市密雲水庫管理處副主任顧拓表示,該系統通過「天、空、地、水、工」一體化監測體系,實現雨情、水情和工情實時感知,包括每天匯總流域內40個雨量站的超4萬條數據,並對各水工建築物穩定性開展分析研判。 作為華北地區最大的水庫,密雲水庫系攔蓄白河、潮河之水而成,今年主汛期前水位已降至汛限水位以下。隨著降雨強度與上遊洪水洪量增大,水庫入庫洪峰等六方面數據刷新歷史紀錄。其中,最大入庫洪峰流量達6550立方米/秒,超歷史最大洪峰流量。 為給後續降雨預留防洪庫容,密雲水庫於7月27日15時啟動錯峰洩流。 「洩流決策並非易事。」顧拓表示,洪峰到來後,水庫首先發揮攔洪削峰作用,保障下遊安全。其次,結合降雨預報,綜合分析入庫水量、水位及蓄水量等情況,確定錯峰洩流流量與時長。 主要承擔此次錯峰洩流任務的,是擁有6孔閘、寬近百米的密雲水庫第三溢洪道,自1983年建成以來,大流量洩流次數屈指可數。 北京市密雲水庫管理處潮河管理所所長左豐收表示,正式洩流前,溢洪道需綜合考慮流量、閘門最小開度等,完成從小流量向大流量切換。 接到調度指令後,由於時間緊迫,左豐收與同事們在橋內閘墩上展開手動計算,將調度規程和洩流曲線作為參考依據,憑紙筆計算出不同流量區間的5種方案,並最終確認了最優組合和閘口開啟順序。 「我們出動工程監測小組,結合無人機、水下機器人等檢查設備,探地雷達、彈性波等探測設備,對溢洪道閘門等進行巡查和分析,確認其運行良好。」顧拓說。 數據顯示,密雲水庫下洩流量從80立方米/秒增加到200立方米/秒、400立方米/秒,在7月28日18時下洩流量逐級調整到1120立方米/秒,這是建庫以來最大出庫洩流量。 面對峰高、量大、上漲快的洪水,密雲水庫有效發揮了攔洪削峰作用,並實現錯峰洩流,有效攔洪調蓄,阻止了洪水對水庫下遊北京、天津、河北區域的衝擊。目前,密雲水庫仍處於錯峰洩流狀態。顧拓表示,下一步,水庫將繼續調整下洩流量,將水位有序降至汛限水位以下。(完)
當極端高溫席捲全球,「智慧大腦」 將如何守護城市的正常運轉?日前,由上海海納工程院主辦的 「全球高溫韌性服務(Global Heat Resilient Service,GHRS)項目研討會」上,地球觀測組織(Group on Earth Observations,GEO)、C40 城市氣候聯盟代表,以及相關科研院所、企業單位的專家學者齊聚海納小鎮,圍繞高溫治理展開深入交流,普陀區也將參與該項目的實踐探索。成立於2005年的GEO,是目前地球觀測領域規模最大的政府間多邊合作組織。作為 GEO 牽頭的新倡議,GHRS項目旨在融合GEO衛星遙感數據、城市熱力圖譜及人口流動實時信息,構建全球多維度高溫預警系統,為城市提供高溫風險評估、決策支持及行動方案。作為項目的積極參與者,普陀區將依託海納小鎮數字創新生態,強化數據要素與氣候治理的乘數效應,突出數據賦能、智慧研判、科學布局、綜合規劃,積極應對城市運行韌性挑戰、極端高溫預警、生態環境監測等。項目實施中,GEO 協調全球觀測數據,海納工程院負責本地化技術開發,阿里雲提供人工智慧與雲計算支撐,地方氣象部門整合實時氣候信息……通過整合政府、企業及研究機構資源,構建跨領域協作機制,探索可向全球其他城市推廣的「普陀經驗」。此外,項目落地將為長三角企業和機構搭建展示與合作交流平臺,助力各方打造應對全球極端高溫的典型數位化場景及產品,實現技術服務和創新成果出海。會議特別設置圓桌討論環節,與會者通過梳理現狀、描述個人決策情景、分析共性問題與需求,深入探討如何構建跨部門協作與決策支持工具,推動數據向政策行動轉化。
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