基于SWMM模型的昆明市主城區城市降雨徑流污染特征研究

何 詠，陳美連，高青榮，席 瑩

（1.昆明市城市排水管理處，云南 昆明 650500；2.中機國際工程設計研究院有限責任公司，云南 昆明 650213；3.云南省生態環境廳駐昆明市生態環境監測站，云南 昆明 650228）

1 SWMM模型構建

本文選擇昆明市船房河流域為研究區域。采用美國環保局（USEPA）開發的降雨徑流管理（storm water management model,SWMM）模型，建立排水系統模型，用于模擬城市降雨徑流、水流和水質變化情況，以及調蓄池的運行、溢流情況等，分析調蓄池的截污效率。研究使用的SWMM5.0版本由水文、水力和水質3個模塊組成[1]。利用ArcGIS技術進行空間分析，建立排水片區-子排水片區-排水單元結構網絡。針對市政排水管網、庭院管網和污水處理廠的納污范圍將研究區域劃分為城東、城南、城西、城北和城東南5個排水片區22個子排水片區，923個匯水單元[2]。入滲量運用GreenˉAmpt模型進行計算，污染物的累積和沖刷過程用指數函數沖刷方程進行計算。

以QuickBird影像為數據源，借助遙感軟件ERDASIMAGINE9.2對影像數據進行解譯，通過校正、分類、評價和分類后處理等一系列過程實現研究區下墊面類型分類，得到各排水單元5種下墊面類型數據。模型基礎數據如表1所示。

表1 模型基礎數據

匯水單元坡面漫流寬度、坡度、面積、不透水率及管道長度通過GIS分析獲得；匯水單元不透水曼寧糙率、透水曼寧糙率、不透水區貯水深度、透水區貯水深度、無低洼地不透水區所占百分比、管道曼寧糙率、沖刷系數、沖刷指數、污染物最大累積量C1、污染物累積速率C2通過模型獲得。

2 數據處理

2.1 靈敏度分析

選取船房河流域的3場降雨水質水量采樣監測數據進行參數靈敏度分析。

采用修正的Morris篩選法，以5%為固定步長對某一參數值進行擾動，其他參數值固定不變，取值為-20%、-15%、-10%、-5%、5%、10%、15%和20%，觀測水文及水質模塊相關參數的靈敏度。圖1為一場降雨徑流的水文參數靈敏度分布。

圖1 一場降雨徑流的水文參數靈敏度分布

水文參數靈敏度分布：排水坡面漫流寬度、不透水率、不透水地表曼寧糙率、透水地表曼寧糙率、不透水地表洼蓄深度、透水地表洼蓄深度、無洼蓄不透水地表占比、坡度、面積、管道曼寧糙率、管道長度、土壤水力傳導率、濕潤前鋒的毛細水頭、初始土壤濕度虧損值。

通過分析，水文參數排水坡面漫流寬度、不透水率、不透水地表曼寧糙率、面積和坡度，對于降雨徑流深和降雨徑流峰值均為靈敏參數，其靈敏度因降雨特征各異；水質參數C1、C2對于污染負荷的靈敏性都是較高的，而對于污染物濃度峰值則表現不靈敏。

2.2 參數率定

采用人工試錯法進行參數率定，不斷調整參數取值直到模擬結果與實測結果盡可能吻合。選用相對誤差Er、確定性系數Ce兩個目標函數評價參數的合理性、模型的適用性。

式中：Q0——實測和模擬的次降雨徑流量，m3；Qc——實測和模擬的污染物總量，kg，Qi，0——實測和模擬的流量，m3/s；Qi，c——實測和模擬的污染物濃度，mg/L。

雨季，點源污水混著降雨產生的徑流污水一起進入控制閘。選取兩場降雨水質水量采樣監測數據進行參數率定，通過對主要參數的反復調整，對船房河流域的暴雨徑流過程進行模擬實驗，比較流量及污染負荷濃度變化結果與實際監測的排污口流量及濃度，發現兩者呈指數函數分布。

SWMM模型水質參數率定結果如表2所示，參數率定結果誤差分析如表3所示。

表2 SWMM模型水質參數率定結果

表3 參數率定結果誤差分析

降雨過程中，徑流實測峰值與模擬峰值幾乎同時出現，峰值流量誤差分別為12.7%和8.95%。率定的峰值流量誤差范圍（5%~25%），流量過程模擬精度可滿足工程需要。

降雨過程中，污染物實測與模擬濃度過程趨勢基本一致。從誤差分析看，確定性系數均在0.70以上，污染負荷總量誤差在3%~21%，模擬與實測COD、TN、TP濃度峰值絕對值誤差均在3%~22%，誤差較小，因此，本率定結果精度較好，可滿足工程需要。

3 模型校驗

模型校驗選用相對誤差Er、確定性系數Ce及相關性系數r這3個目標函數來評價模型。

對比實際監測數據，以檢驗參數率定的準確性及模型的適用性，降雨過程實測與模擬值校驗如表4所示。

表4 降雨過程實測與模擬值校驗

對排污口水量水質變化過程進行模擬，模型對較為簡單的降雨徑流過程有較好的模擬效果，實測徑流量與模擬徑流量也較為一致。

兩次降雨時間的徑流總量與徑流峰值相差較小；污染負荷總量及濃度誤差保持在20%左右，模擬精度較高，參數的相關性維持在85%以上。說明模型能較好地模擬合流制排水體制下的排污過程，模型率定的參數適用性較好。

4 結果分析

4.1 降雨徑流污染負荷

通過模型計算昆明市主城區城市降雨徑流污染負荷量。各子片區城市降雨徑流污染負荷產生情況如表5所示。

表5 各子片區城市降雨徑流污染負荷產生情況

4.2 合流污水溢流污染負荷

昆明市主城區全年的合流污水產生總量為44 898.53萬m3，年處理水量為32 191.66萬m3，全年溢流水量15 255.31萬m3，溢流率為35.64%。溢流率較高的是城西片區和城東南片區，分別為55.08%和54.79%，其次是城北片區和城東片區。

4.3 擬建設施截污效能

昆明市共建設16座合流污水調蓄池，總規模2.3萬m3，共截流污水量1868.73萬m3。采用SWMM模型對調蓄池的運行狀況進行模擬：截流量占合流污水產生量的16.25%，截流效益不顯著，主要原因是調蓄池的截流量受池子容積、降雨條件、初期雨水及匯水區排水特點的影響，導致截流效果并不明顯[3]。

5 結語

本文通過排水單元概括、下墊面解析、模型參數設置、參數敏感性分析、率定及校驗等，構建了昆明市主城區排水系統模型。利用模型對昆明市主城區的城市降雨徑流污染負荷進行了研究，分析合流污水溢流問題，并對昆明市調蓄池運行情況進行模擬，取得了很好的效果。未來將更為真實地模擬調蓄池、泵站、污水廠的聯合調度，為昆明市排水體系供技術支撐。進一步深入研究如何使調蓄池、泵站、污水廠在模型中能聯合調度運行，以更為真實地模擬排水系統現狀，完善模型，為解決昆明市排水體系存在問題及城市面源控制提供技術支撐。