城市暴雨管理模型應用研究進展

周思斯,杜鵬飛,逄 勇,4

(1.河海大學環境科學與工程學院,江蘇南京 210098;2.清華大學環境學院,北京 100084;3.清華大學環境模擬與污染控制國家重點聯合實驗室,北京 100084;4.河海大學淺水湖泊綜合治理與資源開發教育部重點實驗室,江蘇南京 210098)

城市暴雨管理模型應用研究進展

周思斯1,杜鵬飛2,3,逄 勇1,4

(1.河海大學環境科學與工程學院,江蘇南京 210098;2.清華大學環境學院,北京 100084;3.清華大學環境模擬與污染控制國家重點聯合實驗室,北京 100084;4.河海大學淺水湖泊綜合治理與資源開發教育部重點實驗室,江蘇南京 210098)

回顧了城市暴雨管理模型SWMM的發展過程,著重分析了模型開發關注的重點問題:子流域劃分尺度、模型參數的選取和設定、參數不確定性及靈敏度分析、參數的率定、模型結構的不確定性分析、模型開發與耦合等,對模型在水文過程模擬、水動力過程模擬、水質過程模擬3個方面的應用進行了評述,并對模型未來的優化應用和開發提出了建議和展望。

城市暴雨管理模型;水文模擬;水動力模擬;水質模擬;綜述

由美國環保局推出的城市暴雨管理模型SWMM(storm water management model,SWMM),是一種動態降水-徑流模型,可模擬城市單一或連續降水事件的水量和水質。該模型由4個計算模塊和1個后處理模塊組成。計算模塊包括徑流模塊(runoff)、輸送模塊(transport)、擴展輸送模塊(extran)及物質儲存/處理模塊(storage/treatment),后處理模塊具有統計和繪圖等數據處理功能。

1 模型的發展

1969—1971年,Metcalf-Eddy公司、佛羅里達大學和水資源工程公司(現在的Camp Dresser＆amp;McKee公司)3個機構合作開發SWMM[1],最初目的是分析和設計合流制排水管網,包括降雨-徑流、水流、水質、儲存/處理和排水管網運行(如入流和滲流)5個過程。當前版本SWMM5是基于Huber改進的版本發展而來的。為了滿足最優管理措施(BMPs)對降雨徑流水量水質的控制要求,Huber[2]增加了BMPs/LID模擬的選項,通過改進算法,允許降雨徑流從一個子流域流經另一個子流域,或者在子流域內部徑流從不透水區域流經透水區域,但徑流水質計算路徑依然只能選擇前者,因為污染物的量只在子流域計算的每個時間步長結束時輸出,另外Huber在徑流污染物降解計算方面增加了BMP去除率和一級降解模擬功能。Huber[3]還對管道輸送過程中的水質計算進行了補充。然而,模型版本的改進也帶來了模型系統結構的變化。Karuppasamy等[4]發現將SWMM4.4格式輸入文件轉換成SWMM5格式,關鍵點位(如溢流口)的流量模擬有5％以內的差別。最新版本SWMM5采用C語言重新編寫,增加了可視化界面,更易于人機互動,而且該模型源代碼開放。這些特點使SWMM5很快得到推廣應用。隨著應用范圍的擴展,SWMM5至今經歷了多次升級改版,擁有復雜的數值模擬功能,包括連續模擬、統計分析輸入輸出時間序列、融雪過程模擬、BMPs實施效果分析及完整的動態水流模擬等功能。

2 模型開發關注的重點問題

2.1 子流域劃分尺度

a.對水量模擬的影響。空間劃分精度對水文模型有很大的影響。通常人們認為適當增加子流域劃分的數目可以提高模擬準確度,從集總式到分布式,模擬情景更接近真實情況。但這種觀點未必是正確的,因為過度離散化會造成數據增加,使得模擬結果與實測值的差異更大[5]。另外,子流域劃分的尺度越小,對資料的要求就越高,模擬的效率則會大幅降低,因此,對較大城市區域的空間進行劃分時,應充分考慮流域地表形態和水文條件,基于流域同質水平(如尺寸和不透水率)來選擇合適的空間劃分精度[6]。子流域劃分尺度的大小往往對峰值流量預測值的影響較大,但是目前對該影響的方式及其機理的解釋還存在爭議,Guo等[7]認為由于子流域在數值模擬時被概化為淺型水庫,因此子流域尺度越大,徑流時間越長,地表滯留量越大,模擬的峰值流量將越小。Ghosh等[8]則認為子流域尺寸效應對峰值流量預測的影響是雙面的,對于強度較大的降雨,流域劃分尺度大使得預測的峰值流量偏低,是由飽和導水率及子流域地表徑流長度2個參數綜合作用引起的;而對于強度較小的降雨,流域劃分尺度大使預測的峰值流量偏高,則是地表漫流及管道流2種水流路徑綜合作用的結果。另外還應注意,采用SWMM對農村地區進行模擬時[9],不能忽視較大的基流和壤中流,必要時還應對模型中含水層土壤組成成分進行合理調整,以便得到更好的模擬結果。

b.對水質模擬的影響。對流域非點源污染進行模擬時,要充分考慮土地利用類型,盡可能將同類用地類型劃分在同一個子流域來減少模擬誤差。例如,Park等[10]將幾個不同土地利用類型的區域進行合并,合并后子流域的徑流污染負荷模擬值會隨之降低,而將相同土地利用類型區域進行合并時模擬值沒有發生變化。盡管土地利用類型是SWMM中的重要參數,但是僅僅依賴該單一參數對污染負荷進行預測是不全面的。McCorquodale等[11]對土地利用類型相同的兩個區域進行研究時,發現用其中一個區域的實測數據所率定的模型來直接預測另一個地區的水文情勢是可行的;但若是用來預測另一個地區的污染負荷,差別就較大,其原因是區域發展的不同階段對污染負荷的貢獻量有影響。

2.2 模型參數的選取和設定

模型參數值的選取和設定直接影響模型系統的性能以及預測結果準確度和可信度的高低。SWMM屬于分布式水文模型,因此雨量站分布情況對模擬結果有很大影響。研究發現,降雨差異與距離之間的關系很小,在研究區域內沒有雨量站的情況下,如需使用鄰近雨量站的資料,要滿足區域內的雨量數據與相鄰雨量站的雨量數據具有很好相關性的條件[5]。從雨量站位置的選取來看,當雨量站位于流域幾何重心時[12],模擬結果誤差最小。從雨量站密度的選取來看[12],當雨量站的密度大于每2.59km21個時,雨量站密度對模擬結果的影響很小;當雨量站的密度小于每2.59km21個時,隨著雨量站密度的減小,模擬的徑流總量和峰值流量與實測值的偏差也隨之增大(整個區域僅有1個雨量站時,偏差最大)。SWMM在產流計算部分提供了3種入滲選項:Horton入滲模型、Green-Ampt入滲模型和曲線數值(curve number)模型,其中曲線數值模型不是下滲模型[13],多數人在認識和使用上存在誤區,尤其是以設計為目的的情況下,對峰值流量進行模擬更應慎重選擇。Eli等[13]經過計算得知,在入滲損失相同的情況下,采用曲線數值法預測的峰值流量比采用入滲模型預測的要小。由于管道糙率值與相應水深有關,流量大時,流速快,糙率值小,而流量峰值隨不同的糙率有相應的衰減和滯后時間,因此在計算排水管道中非恒定流時,采用變化的糙率值能得到更好的模擬結果[14-15]。地表漫流寬度是計算降雨徑流的重要參數,SWMM手冊推薦的初始估計方法是用子匯水面積除以平均最大地表漫流長度,Guo等[7]則提出采用拋物線函數和正弦函數2種方法將流域不規則形狀轉換成等效動力波矩形平面來計算,并引入表達流域歪斜程度的形狀因子,在實際應用中得到較好的模擬結果。由以上研究可以看出,在模型結構不變的情況下,參數設定決定了模型的輸出,合理地設定參數能獲得更接近真實情況的模擬結果。

2.3 參數不確定性及靈敏度分析

SWMM是基于現有科學認知體系而構建的復雜數學模型,模型本身的結構給建模過程帶來了不確定性(包括模型結構不確定性和參數不確定性)。而參數不確定性依賴于模型結構,并直接導致參數靈敏度問題[16]。參數靈敏度分析是研究模型輸入變化引起的模擬結果改變的量的大小。通過對模型參數靈敏度進行分析,能定量識別影響某一狀態變量模擬輸出的重要參數,從而提高參數率定效率。常用的參數靈敏度分析方法主要是擾動法,而近年來參數不確定性分析方法的引入為參數靈敏度分析提供了新的思路。

由于參數不確定性是普遍存在的,根據觀測值優化得到的單一參數(組)不能保證尋優到模型的唯一真值,從而影響模型應用的精度和預測結果的可靠性。實際上,一定范圍的參數取值所計算得到的預測值都是可以接受的,預測結果不是單一值,而是具有一定置信度的預測區間。陳吉寧團隊[16-17]較早引入不確定性理論,分別采用HSY(Hornberger-Spear-Young)算法、最大似然法(GLUE)對SWMM進行了參數靈敏度分析和參數識別研究。HSY算法的基本思想是,首先假定參數符合均一分布,用Monte Carlo法、拉丁超立方法等隨機采樣法在參數取值范圍內取值,以模擬值與實測值的偏差為目標函數,能夠使目標函數值滿足一定區間的參數取值可定義為“行為參數”,反之稱“非行為參數”。行為參數和非行為參數各自的統計分布稱為參數的后驗分布。行為參數在概率密度函數中的概率峰值越明顯,則可識別性越強;若越接近均一分布,則可識別性越弱。對行為參數和非行為參數兩組樣本進行K-S檢驗,通過比較兩個分布的最大垂直距離來計算參數空間分布的差異,距離越大,該參數的局部靈敏度就越高。區別于HSY算法,GLUE算法沒有清晰地把參數界定為“行為”和“非行為”2類,而是認為每個參數(組)都有一個使模擬值與真實值相符的似然度,滿足一定似然度的參數組都認為是可接受的。

SWMM是復雜數學模型,參數較多,包括水文模塊12個主要參數、水力模塊3個主要參數和水質模塊6個主要參數[17-18]。由于采用不確定性方法對參數靈敏度進行分析的計算量很大,因此大多數研究是根據具體內容選取部分參數進行靈敏度分析。董欣等[18]采用HSY算法,得到不透水區洼地蓄水深度和不透水區曼寧系數是水文模塊靈敏參數,沖刷系數、最大可能累積值、沖刷指數、累積常數是水質模塊靈敏參數的結論。趙冬泉等[19]采用GLUE算法,得到不透水區洼地蓄水深度和不透水區比例是靈敏參數的結論。可見采用2種分析方法得到了同一結論,即不透水區洼地蓄水深度是靈敏參數。但是,類似結論不能類推,因為相對于不同的狀態變量(如徑流深、峰值流量),其參數的靈敏度是不同的,或者說不同狀態變量的靈敏參數是不同的。如,黃金良等[20]、林杰等[21]運用相同方法——修正的摩爾斯篩選法,來識別徑流模塊中影響徑流深和峰值流量2個狀態變量的靈敏參數,得到相似的結論:匯水單元不透水率和匯水單元面積是徑流深和峰值流量靈敏度的參數。但也有部分參數的靈敏性差異較大,因此,林杰等[21]引入變異度概念來表征各個參數靈敏度的穩定性,分析證明了大部分參數都具有較大的變異性,如不同場次降雨使得模型參數靈敏度分析具有很大差異性。

局部靈敏度分析法僅能反映單個參數在初始取值附近的變化對模型輸出的影響,而無法對參數在整個取值空間的影響及參數之間的共同作用做出估計。目前對參數的全局靈敏度分析已有了一些探索性研究,如,趙冬泉等[22]運用GLUE法分析了不同降雨間隔情景下參數的全局靈敏性;孫艷偉等[23]采用摩爾斯法分析了入滲等7個水文參數對總產流量、洪峰流量及徑流系數3個輸出變量的全局靈敏度;王浩昌等[24]采用計算量較小的逐步回歸法分析了水文參數的全局靈敏度。采用全局靈敏度分析方法與局部靈敏度分析法所得結論基本一致,但對于二者的差異,目前缺乏深入的剖析和研究。

2.4 參數的率定

早期參數率定主要采用試錯法,即人為不斷調整參數值,使得模擬結果和監測的水文過程線盡可能接近。此類方法過多依賴人為經驗。另一類參數率定方法是采用優化算法使目標函數取得最優值來確定相應的參數值。目標函數一般定義為水文學或水力學特征參數的實測值與模擬值在一定范圍內的接近程度,如某場降雨對應的徑流總量、峰值流量或流量峰值到達時間等,該法特別適合監測資料缺乏或不連續的情況。Baffaut等[25-26]較早引入擬合優化法(專家法)實現了徑流模塊的水文參數和水質參數的自動率定;Liong等[27]在專家法基礎上開發了可視化預處理模塊,并對徑流模塊參數進行了局部靈敏度分析;Liong等[28-29]還采用遺傳算法和Shuffled Complex Evolution(SCE)2種方法求解目標函數的最優值,對徑流模塊水文參數進行率定;Choi等[30]采用自動率定法確定模型,發現其預測準確度比傳統率定法要高。由于傳統單目標優化方法會造成實際應用中將復雜問題過于簡化而帶來一定的誤差,因此,王磊等[31]嘗試將2個不同目標函數分別賦以不同權重值并加和,得到一個新的目標函數,實現對模型的多目標自動率定,但該法核心還是單目標優化的方法。近年來結合多目標優化方法發展出了第二代參數自動率定法。Muleta等[32]采用非支配遺傳算法以成本最低和溢流量最小為目標函數,將SWMM應用于排水管網優化設計。Shinma等[33]發現非支配遺傳算法對于2個非沖突目標函數只有一個解,而對于2個相互沖突的目標函數,則得到多個解組成的帕累托解集,需要通過分析帕累托前沿獲得最優解。采用目標函數優化方法對參數進行自動率定,雖然可以提高運算效率,但結果受所選目標函數的影響較大,所獲得的參數取值[31]側重滿足目標函數包含的因素條件,與傳統水文過程線擬合優度方法比較而言,其可靠性要差。

其中，在制度方面，實行模塊化制度管理。為培訓提供密實的制度依據與保障。將住培制度體系進行細分，按照住培管理工作思路劃分為綜合管理、日常管理、專科管理、考核評價、保障管理五大模塊，并分模塊進行制度梳理與完善制定，形成了30余項住培管理規章制度，使培訓各環節均有據可依、有章可循。

2.5 模型結構的不確定性分析

由于缺乏研究模型結構不確定性的基礎理論和有效方法,使得模型不確定性分析難度較大,目前相關文獻極少。Choi等[34]將SWMM中某些控制參數設為常量或者變量,設計出8個不同結構(參數組合)和不同復雜程度(未知參數數量)的模型,采用相同實測資料和優化算法,分別以6個不同目標函數對所設計的模型進行率定,通過探討模型結構和模型復雜程度對參數率定過程的影響,來研究模型結構及其復雜性問題,認為模型表現受結構的影響大于受復雜程度的影響,合理的模型結構比過于細致的描述更重要。

2.6 模型開發與耦合

根據現有文獻,SWMM與其他模型相耦合的方式有2類:一類是基于其他模型平臺(目前主要是基于GIS平臺)進行2次開發;另一類是通過接口與其他模型銜接,對模型(如二維洪水擴散模型、地下水模型以及大氣沉降模型[35]等)中缺少或不夠完善的部分進行拓展。

SWMM需要輸入的參數較多,而GIS不僅能夠提供流域數字高程、土地利用類型、土壤條件、曼寧系數等常規地理信息數據,還能夠計算徑流曲線數和匯流時間等較難獲得的參數值,在提高建模效率和輸入數據可靠性的同時,利用GIS人性化的后處理功能使得模擬結果展示變得更加容易[36],方案的比選和優化也更為直觀。另外,GIS強大的數據處理功能也為模型建立和問題分析提供了新的思路,如趙冬泉等[37]在較大規模的城市排水系統建模前,依據通用空間拓撲規則和SWMM中特定模式下的拓撲規則,對排水系統要素之間的拓撲關系進行了檢查和修正;Blumensaat等[38]巧妙利用GIS空間分析功能,在排水管道資料缺乏時,依據管道布設的一般規則和規范,由道路分布初步確定研究范圍內管網的平面布局,然后根據空間地形結構確定管網的連接、走向和長度,最后視城市發展狀況(如居住密度)和降雨條件確定管道的幾何尺寸。

SWMM作為一維模型,只能計算出某區域積水的總量,無法表現洪水的動態擴散情況,不便于對城市淹水區域進行預警,還需與TUFLOW等二維模型進行耦合[39-40]。而且SWMM對地下水模擬還不夠完善,特別是當地下水水位低于河道水位時更為明顯。因此,Jun等[41]應用SWMM-GE(groundwater edition)模型,通過引入地下水水位-流量關系方程,解決了河道-含水層水量交換的問題,建立了反映河道長期水量變化與地下水取水量關系的模型。Delfs等[42]則采用達西公式作為地下含水層部分的控制方程,通過地下水與河道水量交換的通量計算實現模型耦合。

3 模型的應用

3.1 水文水動力過程模擬

隨著城市的發展,土地利用類型發生了顯著變化,不透水面增加,排水管網大量鋪設,流域匯流過程從以往下滲為主轉變為以地表徑流進入地下管網系統后再注入河道為主,匯流時間縮短,使得城市水文過程改變十分明顯,具有徑流總量大、峰值流量大、流量峰值提前以及徑流污染程度增強等特點。因此,SWMM被廣泛應用于城市排水管網運行問題分析和土地利用類型改變前后水文過程的模擬及對比。

城市水文過程改變的顯著特點是降雨徑流總量增加。為了有效對城市徑流量及徑流污染進行控制和管理,美國實施了最優管理措施(BMPs),而低影響開發(LID)側重于BMPs的工程設計方面,通過引入強化下滲等手段明顯削減徑流總量及峰值流量。對LID設施建設規模的分析,一般是建立在長序列降雨資料的基礎上,以水文過程不變或改變量最小為準則。理論上,在不改變下游水文條件的情況下,區域開發過程中至少有35％的面積用于LID設施的建設,但LID設施占地面積大,而使用調蓄池是減少LID設施用地的有效方法[54]。目前對BMPs/LID實施效果進行分析和評價的研究相對較多,大量模擬結果表明BMPs/LID綠色設施[55],如生物增滲-滯留技術[56]、洼地[57]、透水路面[57]、綠屋頂[57]、凹式綠地[58]、生物濾池、滯留池[59]等,在增加入滲、削減洪峰流量、緩解城市洪水、減少合流制管網溢流量及溢流次數等方面具有顯著作用。但也有學者[60]指出,BMPs更適用于雨量較小的情況,對于雨量較大的情況,采取BMPs和調蓄池相結合的方式更合適。此外,結合研究區域的降雨條件,SWMM還應用于LID設施的結構設計[61]、運行調控[62]和布局調整[63]等方面的模擬。

SWMM在喀斯特地區水文過程研究方面也有特殊應用,通常是把喀斯特地區的洞穴看作天然的管道排水系統,將落水洞和大洼地概化為節點或蓄水單元。Campbell等[64]較早采用了這個方法,認為在沒有滯后效應的情況下,一些簡單的模型,如堰流公式,就可以很好地模擬流入洞穴的徑流損失量,如果洞穴流-地表流之間的交換存在蓄水作用,使得洞穴漲水和退水時水位流量線差異很大,而表現出洞穴內明顯水流滯后效應,則在建模時可以加入一個假想的蓄水單元進行模擬。除了對水量進行模擬外,Peterson等[65]還對溶質輸移進行了模擬,并對部分物理參數和水力參數進行了局部靈敏度分析。吳月霞等[66-67]通過示蹤試驗、泉水流量監測、土壤入滲試驗等方法,確定了含水系統的結構和建模所需的參數,較好模擬了巖溶泉對降雨徑流的水文響應過程,同時指出該模型還存在一些不足之處,如入滲模型計算的產流偏大、參數設置較多及部分參數不能反映巖溶含水介質特征等。束龍倉等[68]將喀斯特含水系統的物理模型概化為管道-裂隙含水介質,研究了管道-裂隙巖溶含水介質非均質性對系統水文過程的影響,認為利用SWMM 模擬管道-裂隙含水系統的水文過程是有效的。

還有一些研究巧妙地利用了SWMM來分析問題。Tsihrintzis等[69]把潟湖內輻射狀相連通的多條水道概化為節點-管道,模擬潟湖內部的水量交換,以及各方案情景下湖內水體的流量、流速等流態變化。She等[70]將改進的Green-Ampt入滲方程、達西定律與SWMM徑流模塊相結合,建立了綠色屋頂的排水模型,模擬了植物生長層前期潤濕、中期飽和滲流及后期干燥的全過程。Smith等[71]設計了雨水收集回灌系統,分別用SWMM和EPA-NET模型模擬了雨天屋頂排水貯存和晴天用泵提水灌溉綠屋頂的循環利用效果。Debusk等[72]提出采用徑流曲線CN結合SWMM,半定量地分析區域開發前后水文參數的改變量,并以此為基礎建立土地開發前后水文過程影響的評價標準。Kim等[73]提出出口流量過程是所有上游節點入流的疊加過程,當某個節點可以與下游多個節點連接時,應考慮最優連接方式,使得出口處疊加的流量峰值最小,并開發了最優管網布局模型,包括基于遺傳算法建立的管網連接優化模塊和基于SWMM的水動力計算模塊。

3.2 水質過程模擬

近年來點源污染的控制已卓有成效,非點源逐漸成為水體污染不可忽視的來源,非點源污染的控制正日益被人們所重視。城市非點源污染按空間來源主要分地表徑流污染和地下管網非點源污染。基于SWMM開展的水文、水動力與水質相結合的綜合模擬分析,除了應用于排水管網水質計算[74-75]以外,目前主要應用于區域非點源污染負荷計算[76]、合流制管道溢流污染模擬[77]、下墊面污染物沉積[78]及降雨徑流污染規律分析[79-80]、排水管道沉積物累積沖刷規律研究等。SWMM雖然是城市暴雨管理模型,但也適用于非城市地區,如Chen等[81]模擬了卡斯特羅谷溪流域內二嗪農的施用、累積、降解、沖刷和輸移全過程;Nix等[82]將蓄滯洪區概化為蓄水設施,研究其對懸浮物的去除行為。

4 SWMM應用的建議與展望

SWMM作為一個相對成熟的模型,已成功應用于水文、水動力和水質等方面的研究,對實際工作具有重要的指導意義。然而任何一個模型都不能解決所有問題,其使用也是有局限的,在模型應用過程中仍存在諸多問題需要進一步優化。

a.由于該模型的開發是基于單核處理技術,而現有的模型不確定性分析方法都需要對幾千組參數進行計算,完成一次不確定性分析的計算量很大,使其在管網實時調控應用等方面受到限制,而借助多核處理技術[83],采用并行計算方法,能有效提高運算效率,大幅縮減運行時間。

b.將SWMM與其他模型相耦合,可以拓展模型的應用,發揮各自的優勢。如SWMM對水質的模擬過程過于簡單,主要采用一級降解模型、經驗模型和百分比去除率,很難滿足對水質模擬要求較高的情況,將SWMM與較成熟的水質模型相耦合可以得到較好的模擬結果。

c.加強對模型預測結果的不確定性分析。模型預測結果的不確定性分析給出的預測區間,突破了傳統單一預測值,降低了單一最優參數組帶來的預測風險,提高了模型應用的精度和預測結果的可靠性。模型預測不確定性研究在參數可接受范圍的合理確定、目標函數選用、目標函數優化、采樣效率提高、模型結構不確定性分析等方面還有廣闊的探索空間。

d.對全局靈敏度分析與局部靈敏度分析的優劣及各自特點、全局靈敏度應用理論等的研究還有待深入。

e.合理的模型結構比過于細致的描述更為重要,因此分析模型適用性,優化建模過程,對研究對象的合理概化,參數的合理設定和選取是十分必要的。

f.SWMM在我國的應用和研究起步較晚,且以模擬應用較多,尤其在城市雨洪相關方面的簡單模擬應用過于集中,而研究開發較少。由于基礎數據比較缺乏,因此對參數的地域適用性還需深入探討。在模型開發利用方面,需要更多創新性的研究和探討。SWMM的開放性為其功能拓展提供了空間,不僅可節省成本,還能夠提高研發效率,在縮短周期的同時,可針對不同需求進行多樣性的二次開發。

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Progress on appliacction of storm water management model

//ZHOU Sisi1,DU Pengfei2,3,PANG Yong1,4(1.College of Environmental Science and Engineering,Hohai University,Nanjing 210098,China;2.School of Environment,Tsinghua University,Beijing 100084,China;3.Environmental Simulation and Pollution Control State Key Joint Laboratory,Tsinghua University,Beijing 100084,China;4.Key Laboratory of Integrated Regulation and Resources Development on Shallow Lakes,Ministry of Education,Nanjing 210098,China)

In this paper,we present a review of the development process of the model and discuss the present problems such as watershed division,selections and settings of parameters,analysis of uncertainty and sensitivity of parameters,calibrations of parameters,analysis of uncertainty of model structure,and expansion of model functions.Additionally,we analyze the model applications from three aspects:hydrological simulation,hydrodynamic simulation,and water quality simulation.The review sheds light on the abilities of SWMM with suggestions for improvement and extension of its application.

storm water management model;hydrological simulation;hydrodynamic simulation;water quality simulation;review

TV125;X143

:A

:1006-7647(2014)06-0089-09

10.3880/j.issn.1006-7647.2014.06.018

2013-09-22 編輯:彭桃英)

國家水體污染控制與治理科技重大專項(2012ZX07302002)

周思斯(1981—),女,遼寧義縣人,博士研究生,主要從事水環境規劃研究。E-mail:zhousisi@hotmail.com

杜鵬飛(1970—),男,遼寧沈陽人,教授,主要從事環境規劃與環境系統分析研究。E-mail:dupf@tsinghua.edu.cn