《城市洪水风险综合管理》是世界银行于2012年底出版发行的一本有关城市洪水风险综合管理方面的出版物，是该领域的指南性书籍。《城市洪水风险综合管理》包括认识洪水灾害、理解洪水影响、洪水风险综合管理中的工程措施、洪水风险综合管理中的非工程措施、洪水风险管理方案评估、城市洪水风险综合管理的实施以及倡导城市洪水风险综合管理等7章，全面介绍了城市洪水风险综合管理所涉及的策略、技术、管理、评估、融资与具体实施。我国正处在高速城镇化发展时期，城市化水平不断提高，城市化建设和城市雨洪基础设施兴建、改建速度不断加快，书中其他国家的经验教训可供我国相关决策管理人员、科研技术人员和工程实践人员借鉴。
《城市洪水风险综合管理》可作为城市规划、城市防洪、水利工程、土木工程、水资源管理、给水排水和水环境保护等专业大中专院校师生、工程技术人员及相关政府部门管理人员的技术参考书。
杰哈（Abhas K Jha），作为世界银行东亚和太平洋地区灾害风险管理业务的项目负责人，艾伯斯K杰哈先生是一位杰出的城市问题专家。自2001年就职世界银行以来，杰哈先生一直主持世界银行在土耳其、墨西哥、牙买加和秘鲁等国家的城市、住房及灾害风险管理工作。与此同时，他还兼任欧洲及中亚地区灾害风险管理的协调工作。同时作为世界银行执行主任的顾问，就印度、孟加拉国、斯里兰卡和不丹等国有关城市发展、基础设施和气候金融等问题提供咨询。杰哈先生早年曾在印度政府行政管理部门服务了12年，先后就职于比哈尔邦州和印度联邦财政部。以杰哈先生为第一作者的世界银行出版物还有《更强大的社区，更安全的家园：灾后重建指南》。杰哈先生的主要工作领域为城市抗灾能力和城市复杂系统的适应性。
布洛克（Robin Bloch），是城市规划师。他供职于伦敦GHK咨询公司，担任“规划、土地和经济发展”部门的负责人兼首席顾问。布洛克博士的学生生涯早年起始于南非，其后就读于美国。他的专长和主要研究领域包括城市、区域及城市空间和土地利用规划，城市环境管理、可持续发展及适应能力，以及城市产业。在政策、策略规划以及项目和方案的制定、执行和评价领域，布洛克博士拥有20多年的国际经验，主要包括撒哈拉以南的非洲地区以及南亚和东亚。工作之余，他还兼任位于约翰内斯堡市的威特沃特斯兰德大学建筑与规划系的兼职教授以及开普敦大学社会科学研究中心的副研究员。
拉蒙德（Jessical Lamond），是洪水风险管理领域经验丰富的研究员。她的研究范围侧重于洪水对建筑环境的影响。她的专长包括灾后恢复、财产所有人的金融经济影响、财产风险评估、对保险的影响以及修建耐水城市方面的研究。她目前为西英格兰大学高级研究员，从事前沿研究基金、政府机构和洪水风险管理专业组织自主的项目研究。拉蒙德博士在科技刊物上发表过大量论文，曾担任泰勒出版公司出版的《洪水的危害：在建筑环境中的影响及响应》一书的主编。该书汇集了这一领域的专家们对城市洪水风险管理，包括工程和非工程管理措施的研究成果。
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译者的话
作者简介
致谢
使用说明
概要
第1章 认识洪水灾害
第2章 理解洪水影响
第3章 洪水风险综合管理：工程措施
第4章 洪水风险综合管理：非工程措施
第5章 洪水风险管理方案评估：决策者的工具
第6章 城市洪水风险综合管理的实施
第7章 结语：倡导城市洪水风险综合管理
缩略语
1.7.5 降尺度全球气候模型信息（GCM）
全球气候模型已经普遍用于预测未来气候变化，其空间分辨率通常为100km。为了获得适应规划所需要的某一空间尺度下的气候变化信息，各国科研人员开发了多种不同的方法。Wilby等（2009）的研究中详细介绍了这些方法，在此，将每种方法的优缺点总结如下。
1.7.5.1 信息需求量较少的方法
这些方法对数据的依赖性较低，对技术资源的需求也不多，适用于区域范围的评估。
（1）敏感性分析法。需要对特定系统建立一个经过精确校准和验证的模型，例如，某一沿海地区的海潮洪水模型。首先将已观测到的气候变化数据融入模型，确定建模所需要的基准条件。然后对输入的数据进行一定的摄动以反映个例雨量的随机变化。随后将每一次变化的数据重新模拟。最后将每一组模拟结果与基准模拟结果相比较，从而得出该模型对气候因素变化的敏感性。
优点：易于应用；不需要未来的气候变化信息；可以显示系统阈值。
缺点：不能提供产生不同影响的可能性和时间；不能对未来尚未发生的气候事件做出预报；一系列的摄动数据也许并无任何实际意义；没有考虑不确定性对模型的影响。
（2）变化因素法。首先假定通过GCM模拟结果可以获得气候模型信息，即可将计算区域划分网格，在此基础上计算当前气候因素与未来气候因素之间可能发生的变化情况（通常是每个月的平均变化）。温度变化常用温差来表示，降水变化则用百分比来描述。然后，将这些变化因素引入相应的实测时间系列中，温度变化通常是加入实测数据；降水变化则是作为系数乘以实测数据。最后，通过模拟计算，产生摄动气候时间系列。
优点：易于应用（在能获得气候模型数据的前提下）。
缺点：摄动变量仅限于基准值的平均值和方差；忽略了降雨频率和时间顺序的变化；所产生的摄动气候时间系列并不一定具有物理意义，或者在不同变量之间缺乏一致性；需要相关区域的全球气候模型GCM，或区域气候模型RCM数据作支撑。
（3）气候比拟法。通过可反映区域气候条件的古数据或近年的观测记录创建比拟模型。其中，时间比拟可从该地区过去的气候数据中获取；空间比拟可从能够反映研究地区未来气候变化的其他地区的气候数据中获取。在进行气候比拟时，假定类比区域的地理位置相似，且不同纬度的区域特点对比拟结果影响不大。
优点：易于应用；不需要未来的气候变化信息；潜在地揭示了降水易受多种类型条件影响以及容易受历史气候条件或极端天气（如洪水或干旱）影响的特点。
缺点：时间比拟的前提在于，驱动历史极端气候事件的气候条件将在未来再现，但如果这类事件是由人类活动引起的（如土地利用的改变），驱动极端气候时间的条件再次发生的可能性则不大；即使相同的气候事件在未来再现，产生的影响也会不同，因为经济发展、基础设施建设和适应性措施等限制性因素均发生了变化。
（4）趋势外推法。在预测未来的气候变化时，趋势外推法因其自身的简明性，成为一种不错的选择。但这种方法的前提为，近年来的变化趋势仍将保持不变，且历史记录可作为趋势外推的依据。这种假设在短时间内对于变化缓慢的气候系统要素（如全球海平面上升）或许是正确的，但是，趋势外推过程中忽略了气候循环和降水类型等因素突变的可能性，其结果也极易受数据质量的影响。
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