模型分析下的匯水區劃分方式對水文模擬結果的影響研究

項 寧，李連文，詹 健，姜章澤君，周金琨

(南昌大學建筑工程學院，南昌 330031)

隨著我國城市化進程加快以及城市的熱島效應的凸顯，導致城市內澇頻繁發生。為更好的解決城市內澇頻發這一難題，出現了各種城市模擬軟件，其中應用較為廣泛的有SWMM、Infoworks、DHI MIKE等[1-6]，在最新修訂的《室外排水設計規范(2014年版)》中對模型法也做了規定“當匯水面積超過2 km2時，宜考慮降雨在時空分布的不均勻性和管網匯流過程，采用數學模型法計算雨水設計流量”[7]。隨著城市雨洪模型的廣泛應用，模型的模擬精度成為重要的研究內容之一。

模型構建過程中，子匯水區的劃分方法會對模型的精度產生影響[8-10]，學界已針對子匯水區的劃分進行了一些研究。宋瑞寧[11]等利用Infoworks ICM模型，分別以檢查井和雨水口建立了深圳市光明新區新城公園管網模型，得出在中小尺度下用雨水口為節點對匯水區進行劃分，在大尺度下用檢查井為節點對匯水區進行劃分。秦攀[12]等認為時間降雨輸入下匯水區的劃分精度對水質模擬的結果影響較大，單一月份連續降雨輸入下，匯水區的劃分精度對水質模擬的結果影響較小。模型匯水區的劃分方法現以軟件自動劃分(泰森多邊形法)和傳統手動劃分方法為主，因手動劃分匯水區的復雜性及不滲透系數等參數的難以確定性，故針對此兩種方法的研究對比較少。

本文根據手動劃分匯水區的難點，選擇可以根據圖層計算不滲透系數的MIKE模型，以鷹潭市月湖新區為例，分別構建軟件自動劃分匯水區和傳統手動劃分匯水區兩種模型，并將一維模型MIKE URBAN和二維模型MIKE21耦合建立MIKE FLOOD模型[13]，對兩種匯水區劃分方式下模擬結果進行分析，為模型構建合理進行匯水區的劃分提供依據。

1 研究區域及邊界數據

1.1 研究區概況

本文研究區位于江西省鷹潭市月湖新區，面積約為2.43 km2，年均降雨量為1 817.2 mm，降雨主要集中在4-10月，因研究區為規劃區，故下墊面情況根據道路用地、居民用地、教育及公共設施用地及其他用地來確定，研究區域用地情況如圖1所示。

圖1 研究區概況圖Fig.1 Research area overview

1.2 邊界及數據

1.2.1 降雨數據

目前國內對于研究區域的劃分和降雨不均勻性關系尚無統一規范標準，一般研究區域較大時需要考慮各地塊的降雨強度的不同。本文以雨量站為控制點，研究區域較小，且不涉及跨雨量站以及行政區域，故不需考慮降雨的不均勻分布。

本文降雨數據是通過翻斗式雨量計FC-YL，無紙化記錄儀進行收集得來。其性能符合國家標準GB/T11832-2002《翻斗式雨量計》相關要求。研究區域的設計暴雨強度公式為：

q=5 020(1+0.694 lgP) / (t+19.7)0.915

(1)

式中：q為暴雨強度，L/(s·hm2)；P為降雨重現期，a；t為降雨歷時，min。

本文研究區域雨型選用芝加哥雨型，采用短歷時降雨2 h，時間步長1 min，雨峰系數r=0.4，計算得到5個重現期(1年、2年、5年、10年、20年)下，各場設計降雨過程如圖2所示。

圖2 不同重現期降雨過程線Fig.2 Different return period rainfall process lines

1.2.2 二維地形數據

本文地形數據來源于規劃CAD高程數據，經GIS提取，并進行補充插值，處理成DEM(網格寬度為4 m)，然后利用MIKE ZERO建立.dfs2文件，并對道路進行降低0.15 m，以突出道路的行洪能力，形成二維地形數據如圖3所示。

圖3 研究區地形圖Fig.3 Topographic map of the study area

1.2.3 下墊面及參數確定

因本次研究區域為規劃區，缺少建筑圖層數據，故本次研究提取了道路用地、居民用地、教育及公共設施用地及其他用地四種下墊面類型，子匯水區不滲透系數均是由概化的4種不同類型下墊面按比例組成，由軟件根據不同的面積比例及不同的綜合徑流系數來計算不滲透率，根據文獻[14]及《室外排水設計規范》(GB50014-2006)來確定不同類型下墊面相關參數見表1。

表1 不同類型下墊面參數[7]Tab.1 Different types of underlying surface parameters

2 模型的建立

2.1 一維排水模型建立

在排水模型建立前，對研究區域的節點和雨水管道概化，節點包含檢查井及排水口，研究區域的節點及管道數據來源于規劃部門提供的CAD圖紙，包含檢查井底標高、管底標高、管道斷面及尺寸，研究區管道均為圓管，最大直徑為1 800 mm，最小為600 mm。研究區域排水系統經概化后節點共76個節點，其中包含4個排水口，共有73條管道連接。將管道和節點數據導入MIKE后，建立研究區的排水系統的拓撲關系。并將降雨數據等邊界條件導入模型。

2.2 子匯水區的劃分

本文模型建立時采用兩種方案進行子匯水區的劃分，每種匯水區的劃分均采用上述4種下墊面的面積比例來計算不滲透率。方案一是以軟件自動劃分匯水區；方案二是傳統手動劃分方法；具體劃分情況見圖4和圖5。徑流雨水量根據子匯水區與節點的連接流入檢查井并進入雨水管網(見表2)。

圖4 方案一軟件自動劃分匯水區Fig.4 Program 1 software automatically divides the catchment area

圖5 方案二傳統手動劃分匯水區Fig.5 Program 2 traditional manual division of catchment area

子匯水區的水文參數按照上述的下墊面類型確定，然后根據降雨徑流模型計算每個子匯水區的產流量，然后經匯流模型計算得到各個檢查井的入流過程線。

2.3 二維模型建立及耦合

二維模型的建立要引入地面基礎地形數據，基礎地形數據根據上文處理得到，并對研究區域以外的區域進行剔除，將之外的標高進行拔高處理以關閉邊界。二維模型的參數設置根據文獻[15,16]確定，初始水位設置為0 m，干水深和淹沒水深分別設置為0.002和0.003 m，糙率設置為默認的32。二維模型建立完成后，利用MIKE FLOOD模型將一維模型和二維模型進行耦合[17]。

表2 不同劃分方式匯水區對比Tab.2 Comparison of different division methods of catchment area

3 結果與分析

3.1 一維模擬

采用6種不同重現期的芝加哥雨型設計的暴雨，對研究區域進行一維模擬，統計結果見圖6、表3和表4。

本文管道引用超負荷狀態S來表示管網的狀態[18]，當S<1時表示管網處于非滿流狀態，當12時，管道是由于自身過流能力限制造成的超載。由表2和表3可看出，方案一模擬結果中，S>2的超載管道比例要高于方案二，表明方案一的劃分方式對管道的負荷更大。這主要是由于軟件自動劃分時，匯水區是根據檢查井進行劃分，然后徑流流入匯水區內的節點內，而人工進行劃分主要根據街道和街區情況進行劃分，對匯水區匯入節點通常人為進行定義，更為符合實際徑流情況，而軟件自動劃分匯水區不會考慮管道的服務范圍，通常會造成管道超出服務范圍而導致管道超載。

圖6 不同重現期時54號排水口流量隨時間變化圖Fig.6 Variation of flow rate of No. 54 outlet with time in different return periods

表3 方案一不同重現期下超負荷管道統計 %

表4 方案二不同重現期下超負荷管道統計 %

由圖6可看出，在不同的降雨強度下，54號排水口流量隨時間的增長曲線走勢基本一致；方案二較方案一明顯可以使匯流延后約10 min；方案一峰值較方案二更大，但峰值持續時間更短，降雨強度越大越明顯。方案二可使匯流時間推遲主要是由于人工劃分匯水區時，會定義匯入檢查井為管道最遠點，延長了雨水在上游管道徑流的長度，故而增加了最終匯入時間；峰值對比情況可得出結論：方案一管道流量更加集中，這主要原因是方案一匯水區的劃分未考慮管道服務范圍，造成部分管道服務范圍更大，流量更加集中，這與管道超載原因相合。

3.2 二維模擬

一維模型和二維模型的耦合過程為：當節點水位標高高于地面高程時，水流會漫流至二維地形中，當節點水位標高小于地面標高時，積水會回流至節點從排水口排出[19]，因此可以模擬出雨水的溢流和積水情況。

根據《室外排水設計規范(GB50014-2006)》，當路面積水深度超過0.15 m時，可能會導致車輛熄火；當路面積水深度超過0.5 m時，會形成嚴重內澇，影響出行；故本次根據積水深度分別將0.15和0.5 m作為分界劃分內澇等級，根據不同降雨強度對淹沒水深進行分類統計如圖7、圖8(以2 a、10 a為例)和表5所示。

圖7 2 a研究區域積水水深(t=80 min)Fig.7 2 a of the water depth in the study area (t=80 min)

圖8 10 a研究區域積水水深(t=80 min)Fig.8 10 a of the water depth in the study area (t=80 min)

根據圖7、圖8及表5可知，隨著降雨強度的增大，兩種劃分方式中淹沒網格數及平均淹沒水深均呈現增加趨勢，且根據積水水深圖，淹沒區域大多在道路周邊及低洼地帶；由兩種匯水區劃分方式結果對比可知，平均淹沒深度方案一的劃分方式中均大于方案二；H≥0.50 m的網格個數中，不同重現期方案一分別比方案二高100%、22.25%、21.21%、27.62%、27.05%；0.15 m≤H<0.50 m的網格個數中，不同重現期方案一分別比方案二高29.22%、27.33%、22.74%、14.33%、12.91%。

表5 不同重現期下淹沒水深統計(t=80 min)Tab. 5 Flooding depth statistics under different return periods (t=80 min)

由此可看出，方案一匯水區劃分方式模擬出的內澇程度要高于方案二；而H≥0.50 m與0.15 m≤H<0.50 m的網格個數之和，不同重現期方案一分別比方案二高129.22%、49.58%、43.96%、41.94%、39.96%，隨著降雨強度的增大，H≥0.15 m的淹沒網格個數的比值降低，這說明隨著降雨強度的增加，兩種匯水區劃分方式的內澇差異性也隨之降低，雖然匯水區劃分方式的不同會使管網的負荷和區域淹沒不同，但這種差異性會隨著降雨強度的增大也隨之減小。

4 結 語

(1)本文采用MIKE FLOOD模型 分別構建了兩種匯水區模型，結果表明：軟件自動劃分匯水區的方式管網流量更加集中，管道超載數量和內澇程度均高于傳統手動劃分匯水區。

(2)子匯水區劃分是模型建模的主要步驟之一，劃分的好壞對結果精度有較大影響。傳統手動劃分匯水區可根據地形及現實情況進行劃分，更加符合實際情況，但此方法劃分比較復雜、步驟繁瑣，更適合在研究區域較小或降雨強度較小的管網優化時使用；而軟件自動劃分匯水區過程比較簡單，但此劃分不會根據地形情況進行調整，也不會考慮管道的實際服務范圍，更加適合大研究區域和城市內澇研究時使用。在研究大區域時，應綜合考慮模型精度和工作效率，將大區域根據匯水分區進行劃分，然后再利用軟件進行自動劃分。

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