優化的城市水文模型及最優LID措施模擬

李春宇

(重慶市水利電力建筑勘測設計研究院，重慶 400020)

隨著城市化的快速發展及經濟水平的快速提高，城鎮人口日益增長，區域下墊面變化迅速，導致城鎮水矛盾日益嚴峻[1- 2]。高密度建筑及硬化鋪裝工程的建設破壞了區域原有的生態平衡，當城市遭遇特大暴雨時，降雨徑流形成速度過快，增加了管網排水壓力甚至超出了管網排水能力，極易造成城市內澇[3- 5]，嚴重限制了市內交通運行，甚至威脅居民人身安全。

海綿城市的建設可使城市類似于海綿的性質，以“滲、滯、蓄、凈、用、排”為關鍵技術，提高城市蓄水能力，降低發生內澇災害的概率[6- 7]。低影響開發LID可基于分散式的原理對雨水徑流進行限制，可緩解城市管網排水壓力，改善區域生態環境[8]。不同區域可適用的LID措施有所不同，基于暴雨管理模型SWMM對城市內澇進行模擬，找尋最優LID措施是區域海綿城市構建的關鍵[9]。朱寒松等[10]基于SWMM模型模擬了不同LID措施的效果，比較了單一LID措施和組合LID措施的效果，指出組合LID措施效果更佳；萬程輝等[11]基于SWMM模型對LID措施效果進行了評價，同樣說明LID組合措施效果最好。

由于SWMM模型參數較多，率定過程較復雜，傳統的SWMM模型在參數率定時，常采用人工試錯法進行，該方法計算過程較復雜，且精度較差[12]。遺傳算法是一種自動尋優算法，可自動找尋模型最優解，在參數率定中應用廣泛[13]。本文基于遺傳算法優化的SWMM模型，構建城市內澇水文模型，同時基于該模型模擬不同LID措施效果，得出最優措施。

1 研究方法

1.1 SWMM模型構建

本文選擇的研究區域基本情況如圖1所示。其中，研究區域面積為500hm2，平面不透水面積為50.5%，將整個區域分成109個匯水區域，管段142條，節點143個。本文SWMM模型所選擇的降雨設計重現期為2a和5a，降雨歷時為2h，產流模型采用Horton入滲模型，水力演算模擬動力波模型。

1.2 遺傳算法優化SWMM模型參數率定

將遺傳算法原理用于優化SWMM模型，可幫助模型盡快找出最優參數取值，具體步驟如下：確定SWMM計算結構，基于原始數據個數確定模型計算長度；基于遺傳算法計算每個數據個體的適應度值，找出最優解；最終確定模型取值，具體原理如圖2所示。

1.3 模型精度驗證指標

圖1 研究區域概況圖

圖2 遺傳算法優化SWMM模型計算原理圖

本文采用洪峰流量均方根誤差(RMSE)，洪峰流量相對均方根誤差(RRMSE)，確定系數(R2)，納什系數(NS)和模型效率系數(Ens)[14- 15]來檢驗模擬值與實測值的吻合程度，具體公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

2 結果與分析

2.1 模型參數率定及模型驗證

基于自適應遺傳算法對SWMM模型參數進行率定，率定結果見表1。由表1中可以看出，遺傳算法優化后的SWMM模型和傳統的SWMM模型相比，率定出同樣的參數所需的運行時間不同。其中優化后的SWMM模型運行效率更高，運行時間更短。基于優化后的SWMM模型可更好地模擬城市水文。

優化后的SWMM模型在模擬期和驗證期與實測值的擬合效果如圖3所示。由圖3中可以看出，在模型模擬期，模型為找出實測值的內在規律，與實測值的擬合效果存在一定誤差。當進入驗證期時，模型已自動找尋出實測值內在規律，其模擬值的變化趨勢與實測值的擬合效果基本一致。

為進一步驗證優化模型的精度，本文計算了在模型模擬期和驗證期模型模擬結果的精度指標，結果見表2。由表2可以看出，不同時期優化模型的精度均較高，而驗證期模型精度更高，2個時期的RMSE分別僅為4.53和3.17m3/s，而RRMSE僅為4.02%和3.38%，而一致性指標中，R2分別達到了0.923和0.954，NS分別達到了0.941和0.961，Ens分別達到了0.935和0.959，同時一致性指標均通過了P<0.01的極顯著水平。綜上所述，基于遺傳算法優化的SWMM模型可作為城市內澇水文模型使用。

表1 遺傳算法優化SWMM模型參數率定表

圖3 模型模擬期和驗證期精度擬合情況(左圖為模擬期，右圖為驗證期)

圖4 不同LID措施徑流削減效果對比(左圖為2a一遇，右圖為5a一遇)

表2 遺傳算法優化SWMM模型不同時期精度對比

2.2 不同LID措施徑流削減效果模擬

基于遺傳算法優化的SWMM模型對不同LID措施的徑流削減效果進行模擬，結果如圖4所示、見表3。圖4反映了不同LID措施對徑流削減效果隨時間的變化趨勢。由圖4可以看出，不同LID措施對徑流的削減效果不同，在不同重現期的情況下，組合LID措施的徑流削減效果最佳，其次為綠色屋頂，無LID措施的徑流削減效果最低。表3為不同重現期下不同LID措施對徑流消減率的影響。由表3可以看出，對于徑流量削減率來說，組合LID措施的效果最佳，不同重現期下的削減率分別達到了55.10%和65.46%，而對于洪峰流量削減率來說，同樣組合LID措施的效果最佳，不同重現期下的削減率分別達到了44.89%和59.86%。

表3 不同LID措施徑流削減率對比

2.3 不同LID措施水質污染削減效果模擬

為進一步比較不同LID措施的削減效果，本文基于遺傳算法優化的SWMM模型模擬了不同LID措施對排水水質污染削減率的影響。選擇總氮TN、總磷TP和化學需氧量COD共3項水質指標，不同重現期下3項指標的削減率見表4。由表4可以看出，組合LID措施的水質污染削減率最高，其次為綠色屋頂、透水鋪裝、下凹式綠地，無LID措施水質污染削減效果最低。綜上所述，在進行LID設施布置規劃中，建議采用多種LID措施組合布設，以取得最佳效果。

表4 不同LID措施水質污染削減率對比

3 結論

本文基于遺傳算法優化的SWMM模型構建了城市內澇水文模型，并對不同LID措施徑流削減和水質污染削減效果進行了模擬，得出了以下結論：

(1)基于遺傳算法優化的SWMM模型相較于傳統SWMM模型運行效率更高，且模擬結果在模擬期和驗證期的精度較高，可作為城市內澇水文模型使用。

(2)基于優化的SWMM模型對不同LID措施徑流削減效果進行了模擬，指出組合LID措施下的徑流削減效果最好。

(3)基于優化的SWMM模型對不同LID措施的水質污染削減效果進行了模擬，以TN、TP和COD為例，指出組合LID措施下水質污染削減效果最佳。

(4)本文綜合比較了5種LID措施的效果，指出組合LID措施效果最佳，在今后的研究中，可具體比較不同措施不同組合方式下的最優組合方式，為海綿城市的構建提供依據。