基于SWMM的水文參數敏感性分析

陳馨

摘 要：為了提高參數率定效率，有必要對暴雨管理模型參數進行敏感性分析。以重慶交通大學南岸校區為例，建立暴雨管理模型，分析模型參數對徑流峰值的敏感性。結果顯示：不透水率曼寧系數為敏感參數，不透水區洼蓄量為中等敏感參數，不透水率、透水率曼寧系數、透水區洼蓄量、無洼蓄不透水區所占比例這四個參數均為不敏感參數。

關鍵詞：SWMM；敏感性；水文參數

隨著城市建設的迅速發展，城市不透水比例迅速增大，降雨形成的徑流也不斷增大，市政排污等問題日益顯著。利用美國環保署（EPA）暴雨管理模型（SWMM）對暴雨徑流進行計算，可以簡單便捷的處理城市排澇問題。

但暴雨管理模型的參數率定是不可或缺的[ 1 ]。然而，大多數情況下，模型比較復雜，對參數率定非常困難，有時卻是沒有必要的，因為，有些參數對模型計算并不敏感[ 2-4 ]。為了提高參數率定效率和提高名稱參數的可靠性，有必要對參數的敏感性進行分析。

本文以重慶交通大學為例，建立暴雨管理模型，分析各參數對該模型的敏感性。

1 敏感性分析方法

摩爾斯篩分法運用比較廣泛，選擇變量x后，隨機改變該變量得到xi，運行得到相應目標函數值y（xi），最終，采用影響值Ei判別該變量的敏感性：

張勝杰等[ 5 ]對上述方法進行修正，采用固定變量改變步長的方法，運用如下影響值公式進行敏感性分析：

固定步長的分析方法有利于對多個參數的敏感性進行對比分析，本文采用摩爾斯改進方法進行敏感性分析。

2 模擬方法

2.1 SWMM模型

以重慶交通大學南岸校區為研究對象，根據校園內的地形條件，對重慶交通大學進行集雨面積劃分，分為教育超市區、河海學院塊、機電學院及基礎實驗大樓塊、第1教學樓及老行政樓塊、繼續教育學院塊、體育場塊、交大郵政所塊、南塘苑塊、圖書館塊。

各集雨區域特征參數按照1∶1地圖量測得到，下滲模型采用Green-Ampt模型。地下排水管道采用封閉箱型排水管，粗糙系數為0.01。

2.2 模擬方案

針對SWMM中的不滲透性、不滲透性粗糙系數n1、滲透性粗糙系數n2、不滲透性洼地蓄水、滲透性洼地蓄水、無洼地蓄水不滲透性這幾個參數進行敏感性分析。假定1小時暴雨雨強如圖1所示。

根據固定步長方法，將不滲透性、不滲透性粗糙系數n1、滲透性粗糙系數n2、不滲透性洼地蓄水、滲透性洼地蓄水、無洼地蓄水不滲透性這幾個參數取定一個初始值，然后按照增加50%、25%，減小50%、25%的方式取的該參數的改變值。據趙冬泉、張勝杰等[ 5 ]的研究成果，參數取值如表1所示。

針對該參數取值，采用控制變量法進行數值分析。以此類推，得到其余參數的敏感性因子。

3 結果分析

采用峰值徑流作為目標值對各個參數進行敏感性分析，結果如表2所示。

4 結論

以重慶交通大學南岸校區為例，對水文參數敏感性進行分析，認為不透水率曼寧系數為敏感參數，不透水區洼蓄量為中等敏感參數，不透水率、透水率曼寧系數、透水區洼蓄量、無洼蓄不透水區所占比例這四個參數均為不敏感參數。但文中僅涉及一種假定的降雨強度，不同降雨強度下可能導致不同結論，有待更深入的研究。

參考文獻：

[1] Tsihrintzis V A，Hamid R.Runoff quality prediction fromsmall urban catchments using SWMM[J].HydrologicalProcesses，2008，12（2）：311-329.

[2] Wan B，James W.SWMM calibration using genetic algo-rithms[J].Water Resources Research，2004，35（3）：767-773.

[3] 王磊，周玉文.微粒群多目標優化率定暴雨管理模型（SWMM）研究[J].中國給水排水，2009，25（5）：70-74.

[4] Sieber A，Uhlenbrcok S.Sensitivity analyses of a distrib-uted catchment model to verify the model structure[J]. Journal of Hydrology，2005，310（4）：216-235.

[5] 張勝杰，宮永偉，李俊奇.暴雨管理模型 SWMM 水文參數的敏感性分析案例研究[J].北京建筑工程學院學報，2012，28（1）：45-48.