城市暴雨管理模型應(yīng)用研究進(jìn)展

周思斯,杜鵬飛,逄 勇,4

(1.河海大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇南京 210098;2.清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100084;3.清華大學(xué)環(huán)境模擬與污染控制國(guó)家重點(diǎn)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,北京 100084;4.河海大學(xué)淺水湖泊綜合治理與資源開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京 210098)

城市暴雨管理模型應(yīng)用研究進(jìn)展

周思斯1,杜鵬飛2,3,逄 勇1,4

(1.河海大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇南京 210098;2.清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100084;3.清華大學(xué)環(huán)境模擬與污染控制國(guó)家重點(diǎn)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,北京 100084;4.河海大學(xué)淺水湖泊綜合治理與資源開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京 210098)

回顧了城市暴雨管理模型SWMM的發(fā)展過(guò)程,著重分析了模型開(kāi)發(fā)關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題:子流域劃分尺度、模型參數(shù)的選取和設(shè)定、參數(shù)不確定性及靈敏度分析、參數(shù)的率定、模型結(jié)構(gòu)的不確定性分析、模型開(kāi)發(fā)與耦合等,對(duì)模型在水文過(guò)程模擬、水動(dòng)力過(guò)程模擬、水質(zhì)過(guò)程模擬3個(gè)方面的應(yīng)用進(jìn)行了評(píng)述,并對(duì)模型未來(lái)的優(yōu)化應(yīng)用和開(kāi)發(fā)提出了建議和展望。

城市暴雨管理模型;水文模擬;水動(dòng)力模擬;水質(zhì)模擬;綜述

由美國(guó)環(huán)保局推出的城市暴雨管理模型SWMM(storm water management model,SWMM),是一種動(dòng)態(tài)降水-徑流模型,可模擬城市單一或連續(xù)降水事件的水量和水質(zhì)。該模型由4個(gè)計(jì)算模塊和1個(gè)后處理模塊組成。計(jì)算模塊包括徑流模塊(runoff)、輸送模塊(transport)、擴(kuò)展輸送模塊(extran)及物質(zhì)儲(chǔ)存/處理模塊(storage/treatment),后處理模塊具有統(tǒng)計(jì)和繪圖等數(shù)據(jù)處理功能。

1 模型的發(fā)展

1969—1971年,Metcalf-Eddy公司、佛羅里達(dá)大學(xué)和水資源工程公司(現(xiàn)在的Camp Dresser＆amp;McKee公司)3個(gè)機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)SWMM[1],最初目的是分析和設(shè)計(jì)合流制排水管網(wǎng),包括降雨-徑流、水流、水質(zhì)、儲(chǔ)存/處理和排水管網(wǎng)運(yùn)行(如入流和滲流)5個(gè)過(guò)程。當(dāng)前版本SWMM5是基于Huber改進(jìn)的版本發(fā)展而來(lái)的。為了滿足最優(yōu)管理措施(BMPs)對(duì)降雨徑流水量水質(zhì)的控制要求,Huber[2]增加了BMPs/LID模擬的選項(xiàng),通過(guò)改進(jìn)算法,允許降雨徑流從一個(gè)子流域流經(jīng)另一個(gè)子流域,或者在子流域內(nèi)部徑流從不透水區(qū)域流經(jīng)透水區(qū)域,但徑流水質(zhì)計(jì)算路徑依然只能選擇前者,因?yàn)槲廴疚锏牧恐辉谧恿饔蛴?jì)算的每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)結(jié)束時(shí)輸出,另外Huber在徑流污染物降解計(jì)算方面增加了BMP去除率和一級(jí)降解模擬功能。Huber[3]還對(duì)管道輸送過(guò)程中的水質(zhì)計(jì)算進(jìn)行了補(bǔ)充。然而,模型版本的改進(jìn)也帶來(lái)了模型系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的變化。Karuppasamy等[4]發(fā)現(xiàn)將SWMM4.4格式輸入文件轉(zhuǎn)換成SWMM5格式,關(guān)鍵點(diǎn)位(如溢流口)的流量模擬有5％以內(nèi)的差別。最新版本SWMM5采用C語(yǔ)言重新編寫(xiě),增加了可視化界面,更易于人機(jī)互動(dòng),而且該模型源代碼開(kāi)放。這些特點(diǎn)使SWMM5很快得到推廣應(yīng)用。隨著應(yīng)用范圍的擴(kuò)展,SWMM5至今經(jīng)歷了多次升級(jí)改版,擁有復(fù)雜的數(shù)值模擬功能,包括連續(xù)模擬、統(tǒng)計(jì)分析輸入輸出時(shí)間序列、融雪過(guò)程模擬、BMPs實(shí)施效果分析及完整的動(dòng)態(tài)水流模擬等功能。

2 模型開(kāi)發(fā)關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題

2.1 子流域劃分尺度

a.對(duì)水量模擬的影響。空間劃分精度對(duì)水文模型有很大的影響。通常人們認(rèn)為適當(dāng)增加子流域劃分的數(shù)目可以提高模擬準(zhǔn)確度,從集總式到分布式,模擬情景更接近真實(shí)情況。但這種觀點(diǎn)未必是正確的,因?yàn)檫^(guò)度離散化會(huì)造成數(shù)據(jù)增加,使得模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值的差異更大[5]。另外,子流域劃分的尺度越小,對(duì)資料的要求就越高,模擬的效率則會(huì)大幅降低,因此,對(duì)較大城市區(qū)域的空間進(jìn)行劃分時(shí),應(yīng)充分考慮流域地表形態(tài)和水文條件,基于流域同質(zhì)水平(如尺寸和不透水率)來(lái)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(duì)峰值流量預(yù)測(cè)值的影響較大,但是目前對(duì)該影響的方式及其機(jī)理的解釋還存在爭(zhēng)議,Guo等[7]認(rèn)為由于子流域在數(shù)值模擬時(shí)被概化為淺型水庫(kù),因此子流域尺度越大,徑流時(shí)間越長(zhǎng),地表滯留量越大,模擬的峰值流量將越小。Ghosh等[8]則認(rèn)為子流域尺寸效應(yīng)對(duì)峰值流量預(yù)測(cè)的影響是雙面的,對(duì)于強(qiáng)度較大的降雨,流域劃分尺度大使得預(yù)測(cè)的峰值流量偏低,是由飽和導(dǎo)水率及子流域地表徑流長(zhǎng)度2個(gè)參數(shù)綜合作用引起的;而對(duì)于強(qiáng)度較小的降雨,流域劃分尺度大使預(yù)測(cè)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(jié)果。另外還應(yīng)注意,采用SWMM對(duì)農(nóng)村地區(qū)進(jìn)行模擬時(shí)[9],不能忽視較大的基流和壤中流,必要時(shí)還應(yīng)對(duì)模型中含水層土壤組成成分進(jìn)行合理調(diào)整,以便得到更好的模擬結(jié)果。

b.對(duì)水質(zhì)模擬的影響。對(duì)流域非點(diǎn)源污染進(jìn)行模擬時(shí),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(gè)子流域來(lái)減少模擬誤差。例如,Park等[10]將幾個(gè)不同土地利用類型的區(qū)域進(jìn)行合并,合并后子流域的徑流污染負(fù)荷模擬值會(huì)隨之降低,而將相同土地利用類型區(qū)域進(jìn)行合并時(shí)模擬值沒(méi)有發(fā)生變化。盡管土地利用類型是SWMM中的重要參數(shù),但是僅僅依賴該單一參數(shù)對(duì)污染負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)是不全面的。McCorquodale等[11]對(duì)土地利用類型相同的兩個(gè)區(qū)域進(jìn)行研究時(shí),發(fā)現(xiàn)用其中一個(gè)區(qū)域的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)所率定的模型來(lái)直接預(yù)測(cè)另一個(gè)地區(qū)的水文情勢(shì)是可行的;但若是用來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)地區(qū)的污染負(fù)荷,差別就較大,其原因是區(qū)域發(fā)展的不同階段對(duì)污染負(fù)荷的貢獻(xiàn)量有影響。

2.2 模型參數(shù)的選取和設(shè)定

模型參數(shù)值的選取和設(shè)定直接影響模型系統(tǒng)的性能以及預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)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(duì)模擬結(jié)果有很大影響。研究發(fā)現(xiàn),降雨差異與距離之間的關(guān)系很小,在研究區(qū)域內(nèi)沒(méi)有雨量站的情況下,如需使用鄰近雨量站的資料,要滿足區(qū)域內(nèi)的雨量數(shù)據(jù)與相鄰雨量站的雨量數(shù)據(jù)具有很好相關(guān)性的條件[5]。從雨量站位置的選取來(lái)看,當(dāng)雨量站位于流域幾何重心時(shí)[12],模擬結(jié)果誤差最小。從雨量站密度的選取來(lái)看[12],當(dāng)雨量站的密度大于每2.59km21個(gè)時(shí),雨量站密度對(duì)模擬結(jié)果的影響很小;當(dāng)雨量站的密度小于每2.59km21個(gè)時(shí),隨著雨量站密度的減小,模擬的徑流總量和峰值流量與實(shí)測(cè)值的偏差也隨之增大(整個(gè)區(qū)域僅有1個(gè)雨量站時(shí),偏差最大)。SWMM在產(chǎn)流計(jì)算部分提供了3種入滲選項(xiàng):Horton入滲模型、Green-Ampt入滲模型和曲線數(shù)值(curve number)模型,其中曲線數(shù)值模型不是下滲模型[13],多數(shù)人在認(rèn)識(shí)和使用上存在誤區(qū),尤其是以設(shè)計(jì)為目的的情況下,對(duì)峰值流量進(jìn)行模擬更應(yīng)慎重選擇。Eli等[13]經(jīng)過(guò)計(jì)算得知,在入滲損失相同的情況下,采用曲線數(shù)值法預(yù)測(cè)的峰值流量比采用入滲模型預(yù)測(cè)的要小。由于管道糙率值與相應(yīng)水深有關(guān),流量大時(shí),流速快,糙率值小,而流量峰值隨不同的糙率有相應(yīng)的衰減和滯后時(shí)間,因此在計(jì)算排水管道中非恒定流時(shí),采用變化的糙率值能得到更好的模擬結(jié)果[14-15]。地表漫流寬度是計(jì)算降雨徑流的重要參數(shù),SWMM手冊(cè)推薦的初始估計(jì)方法是用子匯水面積除以平均最大地表漫流長(zhǎng)度,Guo等[7]則提出采用拋物線函數(shù)和正弦函數(shù)2種方法將流域不規(guī)則形狀轉(zhuǎn)換成等效動(dòng)力波矩形平面來(lái)計(jì)算,并引入表達(dá)流域歪斜程度的形狀因子,在實(shí)際應(yīng)用中得到較好的模擬結(jié)果。由以上研究可以看出,在模型結(jié)構(gòu)不變的情況下,參數(shù)設(shè)定決定了模型的輸出,合理地設(shè)定參數(shù)能獲得更接近真實(shí)情況的模擬結(jié)果。

2.3 參數(shù)不確定性及靈敏度分析

SWMM是基于現(xiàn)有科學(xué)認(rèn)知體系而構(gòu)建的復(fù)雜數(shù)學(xué)模型,模型本身的結(jié)構(gòu)給建模過(guò)程帶來(lái)了不確定性(包括模型結(jié)構(gòu)不確定性和參數(shù)不確定性)。而參數(shù)不確定性依賴于模型結(jié)構(gòu),并直接導(dǎo)致參數(shù)靈敏度問(wèn)題[16]。參數(shù)靈敏度分析是研究模型輸入變化引起的模擬結(jié)果改變的量的大小。通過(guò)對(duì)模型參數(shù)靈敏度進(jìn)行分析,能定量識(shí)別影響某一狀態(tài)變量模擬輸出的重要參數(shù),從而提高參數(shù)率定效率。常用的參數(shù)靈敏度分析方法主要是擾動(dòng)法,而近年來(lái)參數(shù)不確定性分析方法的引入為參數(shù)靈敏度分析提供了新的思路。

由于參數(shù)不確定性是普遍存在的,根據(jù)觀測(cè)值優(yōu)化得到的單一參數(shù)(組)不能保證尋優(yōu)到模型的唯一真值,從而影響模型應(yīng)用的精度和預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。實(shí)際上,一定范圍的參數(shù)取值所計(jì)算得到的預(yù)測(cè)值都是可以接受的,預(yù)測(cè)結(jié)果不是單一值,而是具有一定置信度的預(yù)測(cè)區(qū)間。陳吉寧團(tuán)隊(duì)[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(duì)SWMM進(jìn)行了參數(shù)靈敏度分析和參數(shù)識(shí)別研究。HSY算法的基本思想是,首先假定參數(shù)符合均一分布,用Monte Carlo法、拉丁超立方法等隨機(jī)采樣法在參數(shù)取值范圍內(nèi)取值,以模擬值與實(shí)測(cè)值的偏差為目標(biāo)函數(shù),能夠使目標(biāo)函數(shù)值滿足一定區(qū)間的參數(shù)取值可定義為“行為參數(shù)”,反之稱“非行為參數(shù)”。行為參數(shù)和非行為參數(shù)各自的統(tǒng)計(jì)分布稱為參數(shù)的后驗(yàn)分布。行為參數(shù)在概率密度函數(shù)中的概率峰值越明顯,則可識(shí)別性越強(qiáng);若越接近均一分布,則可識(shí)別性越弱。對(duì)行為參數(shù)和非行為參數(shù)兩組樣本進(jìn)行K-S檢驗(yàn),通過(guò)比較兩個(gè)分布的最大垂直距離來(lái)計(jì)算參數(shù)空間分布的差異,距離越大,該參數(shù)的局部靈敏度就越高。區(qū)別于HSY算法,GLUE算法沒(méi)有清晰地把參數(shù)界定為“行為”和“非行為”2類,而是認(rèn)為每個(gè)參數(shù)(組)都有一個(gè)使模擬值與真實(shí)值相符的似然度,滿足一定似然度的參數(shù)組都認(rèn)為是可接受的。

SWMM是復(fù)雜數(shù)學(xué)模型,參數(shù)較多,包括水文模塊12個(gè)主要參數(shù)、水力模塊3個(gè)主要參數(shù)和水質(zhì)模塊6個(gè)主要參數(shù)[17-18]。由于采用不確定性方法對(duì)參數(shù)靈敏度進(jìn)行分析的計(jì)算量很大,因此大多數(shù)研究是根據(jù)具體內(nèi)容選取部分參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析。董欣等[18]采用HSY算法,得到不透水區(qū)洼地蓄水深度和不透水區(qū)曼寧系數(shù)是水文模塊靈敏參數(shù),沖刷系數(shù)、最大可能累積值、沖刷指數(shù)、累積常數(shù)是水質(zhì)模塊靈敏參數(shù)的結(jié)論。趙冬泉等[19]采用GLUE算法,得到不透水區(qū)洼地蓄水深度和不透水區(qū)比例是靈敏參數(shù)的結(jié)論?？梢?jiàn)采用2種分析方法得到了同一結(jié)論,即不透水區(qū)洼地蓄水深度是靈敏參數(shù)。但是,類似結(jié)論不能類推,因?yàn)橄鄬?duì)于不同的狀態(tài)變量(如徑流深、峰值流量),其參數(shù)的靈敏度是不同的,或者說(shuō)不同狀態(tài)變量的靈敏參數(shù)是不同的。如,黃金良等[20]、林杰等[21]運(yùn)用相同方法——修正的摩爾斯篩選法,來(lái)識(shí)別徑流模塊中影響徑流深和峰值流量2個(gè)狀態(tài)變量的靈敏參數(shù),得到相似的結(jié)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(shù)。但也有部分參數(shù)的靈敏性差異較大,因此,林杰等[21]引入變異度概念來(lái)表征各個(gè)參數(shù)靈敏度的穩(wěn)定性,分析證明了大部分參數(shù)都具有較大的變異性,如不同場(chǎng)次降雨使得模型參數(shù)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(gè)參數(shù)在初始取值附近的變化對(duì)模型輸出的影響,而無(wú)法對(duì)參數(shù)在整個(gè)取值空間的影響及參數(shù)之間的共同作用做出估計(jì)。目前對(duì)參數(shù)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(yùn)用GLUE法分析了不同降雨間隔情景下參數(shù)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(gè)水文參數(shù)對(duì)總產(chǎn)流量、洪峰流量及徑流系數(shù)3個(gè)輸出變量的全局靈敏度;王浩昌等[24]采用計(jì)算量較小的逐步回歸法分析了水文參數(shù)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(jié)論基本一致,但對(duì)于二者的差異,目前缺乏深入的剖析和研究。

2.4 參數(shù)的率定

早期參數(shù)率定主要采用試錯(cuò)法,即人為不斷調(diào)整參數(shù)值,使得模擬結(jié)果和監(jiān)測(cè)的水文過(guò)程線盡可能接近。此類方法過(guò)多依賴人為經(jīng)驗(yàn)。另一類參數(shù)率定方法是采用優(yōu)化算法使目標(biāo)函數(shù)取得最優(yōu)值來(lái)確定相應(yīng)的參數(shù)值。目標(biāo)函數(shù)一般定義為水文學(xué)或水力學(xué)特征參數(shù)的實(shí)測(cè)值與模擬值在一定范圍內(nèi)的接近程度,如某場(chǎng)降雨對(duì)應(yīng)的徑流總量、峰值流量或流量峰值到達(dá)時(shí)間等,該法特別適合監(jiān)測(cè)資料缺乏或不連續(xù)的情況。Baffaut等[25-26]較早引入擬合優(yōu)化法(專家法)實(shí)現(xiàn)了徑流模塊的水文參數(shù)和水質(zhì)參數(shù)的自動(dòng)率定;Liong等[27]在專家法基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了可視化預(yù)處理模塊,并對(duì)徑流模塊參數(shù)進(jìn)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(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值,對(duì)徑流模塊水文參數(shù)進(jìn)行率定;Choi等[30]采用自動(dòng)率定法確定模型,發(fā)現(xiàn)其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度比傳統(tǒng)率定法要高。由于傳統(tǒng)單目標(biāo)優(yōu)化方法會(huì)造成實(shí)際應(yīng)用中將復(fù)雜問(wèn)題過(guò)于簡(jiǎn)化而帶來(lái)一定的誤差,因此,王磊等[31]嘗試將2個(gè)不同目標(biāo)函數(shù)分別賦以不同權(quán)重值并加和,得到一個(gè)新的目標(biāo)函數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的多目標(biāo)自動(dòng)率定,但該法核心還是單目標(biāo)優(yōu)化的方法。近年來(lái)結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化方法發(fā)展出了第二代參數(shù)自動(dòng)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(biāo)函數(shù),將SWMM應(yīng)用于排水管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)。Shinma等[33]發(fā)現(xiàn)非支配遺傳算法對(duì)于2個(gè)非沖突目標(biāo)函數(shù)只有一個(gè)解,而對(duì)于2個(gè)相互沖突的目標(biāo)函數(shù),則得到多個(gè)解組成的帕累托解集,需要通過(guò)分析帕累托前沿獲得最優(yōu)解。采用目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)率定,雖然可以提高運(yùn)算效率,但結(jié)果受所選目標(biāo)函數(shù)的影響較大,所獲得的參數(shù)取值[31]側(cè)重滿足目標(biāo)函數(shù)包含的因素條件,與傳統(tǒng)水文過(guò)程線擬合優(yōu)度方法比較而言,其可靠性要差。

其中，在制度方面，實(shí)行模塊化制度管理。為培訓(xùn)提供密實(shí)的制度依據(jù)與保障。將住培制度體系進(jìn)行細(xì)分，按照住培管理工作思路劃分為綜合管理、日常管理、?？乒芾?、考核評(píng)價(jià)、保障管理五大模塊，并分模塊進(jìn)行制度梳理與完善制定，形成了30余項(xiàng)住培管理規(guī)章制度，使培訓(xùn)各環(huán)節(jié)均有據(jù)可依、有章可循。

2.5 模型結(jié)構(gòu)的不確定性分析

由于缺乏研究模型結(jié)構(gòu)不確定性的基礎(chǔ)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(guān)文獻(xiàn)極少。Choi等[34]將SWMM中某些控制參數(shù)設(shè)為常量或者變量,設(shè)計(jì)出8個(gè)不同結(jié)構(gòu)(參數(shù)組合)和不同復(fù)雜程度(未知參數(shù)數(shù)量)的模型,采用相同實(shí)測(cè)資料和優(yōu)化算法,分別以6個(gè)不同目標(biāo)函數(shù)對(duì)所設(shè)計(jì)的模型進(jìn)行率定,通過(guò)探討模型結(jié)構(gòu)和模型復(fù)雜程度對(duì)參數(shù)率定過(guò)程的影響,來(lái)研究模型結(jié)構(gòu)及其復(fù)雜性問(wèn)題,認(rèn)為模型表現(xiàn)受結(jié)構(gòu)的影響大于受復(fù)雜程度的影響,合理的模型結(jié)構(gòu)比過(guò)于細(xì)致的描述更重要。

2.6 模型開(kāi)發(fā)與耦合

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn),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(tái)(目前主要是基于GIS平臺(tái))進(jìn)行2次開(kāi)發(fā);另一類是通過(guò)接口與其他模型銜接,對(duì)模型(如二維洪水?dāng)U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(jìn)行拓展。

SWMM需要輸入的參數(shù)較多,而GIS不僅能夠提供流域數(shù)字高程、土地利用類型、土壤條件、曼寧系數(shù)等常規(guī)地理信息數(shù)據(jù),還能夠計(jì)算徑流曲線數(shù)和匯流時(shí)間等較難獲得的參數(shù)值,在提高建模效率和輸入數(shù)據(jù)可靠性的同時(shí),利用GIS人性化的后處理功能使得模擬結(jié)果展示變得更加容易[36],方案的比選和優(yōu)化也更為直觀。另外,GIS強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能也為模型建立和問(wèn)題分析提供了新的思路,如趙冬泉等[37]在較大規(guī)模的城市排水系統(tǒng)建模前,依據(jù)通用空間拓?fù)湟?guī)則和SWMM中特定模式下的拓?fù)湟?guī)則,對(duì)排水系統(tǒng)要素之間的拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)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(shí),依據(jù)管道布設(shè)的一般規(guī)則和規(guī)范,由道路分布初步確定研究范圍內(nèi)管網(wǎng)的平面布局,然后根據(jù)空間地形結(jié)構(gòu)確定管網(wǎng)的連接、走向和長(zhǎng)度,最后視城市發(fā)展?fàn)顩r(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(jì)算出某區(qū)域積水的總量,無(wú)法表現(xiàn)洪水的動(dòng)態(tài)擴(kuò)散情況,不便于對(duì)城市淹水區(qū)域進(jìn)行預(yù)警,還需與TUFLOW等二維模型進(jìn)行耦合[39-40]。而且SWMM對(duì)地下水模擬還不夠完善,特別是當(dāng)?shù)叵滤坏陀诤拥浪粫r(shí)更為明顯。因此,Jun等[41]應(yīng)用SWMM-GE(groundwater edition)模型,通過(guò)引入地下水水位-流量關(guān)系方程,解決了河道-含水層水量交換的問(wèn)題,建立了反映河道長(zhǎng)期水量變化與地下水取水量關(guān)系的模型。Delfs等[42]則采用達(dá)西公式作為地下含水層部分的控制方程,通過(guò)地下水與河道水量交換的通量計(jì)算實(shí)現(xiàn)模型耦合。

3 模型的應(yīng)用

3.1 水文水動(dòng)力過(guò)程模擬

隨著城市的發(fā)展,土地利用類型發(fā)生了顯著變化,不透水面增加,排水管網(wǎng)大量鋪設(shè),流域匯流過(guò)程從以往下滲為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐缘乇韽搅鬟M(jìn)入地下管網(wǎng)系統(tǒng)后再注入河道為主,匯流時(shí)間縮短,使得城市水文過(guò)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(qiáng)等特點(diǎn)。因此,SWMM被廣泛應(yīng)用于城市排水管網(wǎng)運(yùn)行問(wèn)題分析和土地利用類型改變前后水文過(guò)程的模擬及對(duì)比。

城市水文過(guò)程改變的顯著特點(diǎn)是降雨徑流總量增加。為了有效對(duì)城市徑流量及徑流污染進(jìn)行控制和管理,美國(guó)實(shí)施了最優(yōu)管理措施(BMPs),而低影響開(kāi)發(fā)(LID)側(cè)重于BMPs的工程設(shè)計(jì)方面,通過(guò)引入強(qiáng)化下滲等手段明顯削減徑流總量及峰值流量。對(duì)LID設(shè)施建設(shè)規(guī)模的分析,一般是建立在長(zhǎng)序列降雨資料的基礎(chǔ)上,以水文過(guò)程不變或改變量最小為準(zhǔn)則。理論上,在不改變下游水文條件的情況下,區(qū)域開(kāi)發(fā)過(guò)程中至少有35％的面積用于LID設(shè)施的建設(shè),但LID設(shè)施占地面積大,而使用調(diào)蓄池是減少LID設(shè)施用地的有效方法[54]。目前對(duì)BMPs/LID實(shí)施效果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)的研究相對(duì)較多,大量模擬結(jié)果表明BMPs/LID綠色設(shè)施[55],如生物增滲-滯留技術(shù)[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(wǎng)溢流量及溢流次數(shù)等方面具有顯著作用。但也有學(xué)者[60]指出,BMPs更適用于雨量較小的情況,對(duì)于雨量較大的情況,采取BMPs和調(diào)蓄池相結(jié)合的方式更合適。此外,結(jié)合研究區(qū)域的降雨條件,SWMM還應(yīng)用于LID設(shè)施的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)[61]、運(yùn)行調(diào)控[62]和布局調(diào)整[63]等方面的模擬。

SWMM在喀斯特地區(qū)水文過(guò)程研究方面也有特殊應(yīng)用,通常是把喀斯特地區(qū)的洞穴看作天然的管道排水系統(tǒng),將落水洞和大洼地概化為節(jié)點(diǎn)或蓄水單元。Campbell等[64]較早采用了這個(gè)方法,認(rèn)為在沒(méi)有滯后效應(yīng)的情況下,一些簡(jiǎn)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(shí)水位流量線差異很大,而表現(xiàn)出洞穴內(nèi)明顯水流滯后效應(yīng),則在建模時(shí)可以加入一個(gè)假想的蓄水單元進(jìn)行模擬。除了對(duì)水量進(jìn)行模擬外,Peterson等[65]還對(duì)溶質(zhì)輸移進(jìn)行了模擬,并對(duì)部分物理參數(shù)和水力參數(shù)進(jìn)行了局部靈敏度分析。吳月霞等[66-67]通過(guò)示蹤試驗(yàn)、泉水流量監(jiān)測(cè)、土壤入滲試驗(yàn)等方法,確定了含水系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和建模所需的參數(shù),較好模擬了巖溶泉對(duì)降雨徑流的水文響應(yīng)過(guò)程,同時(shí)指出該模型還存在一些不足之處,如入滲模型計(jì)算的產(chǎn)流偏大、參數(shù)設(shè)置較多及部分參數(shù)不能反映巖溶含水介質(zhì)特征等。束龍倉(cāng)等[68]將喀斯特含水系統(tǒng)的物理模型概化為管道-裂隙含水介質(zhì),研究了管道-裂隙巖溶含水介質(zhì)非均質(zhì)性對(duì)系統(tǒng)水文過(guò)程的影響,認(rèn)為利用SWMM 模擬管道-裂隙含水系統(tǒng)的水文過(guò)程是有效的。

還有一些研究巧妙地利用了SWMM來(lái)分析問(wèn)題。Tsihrintzis等[69]把潟湖內(nèi)輻射狀相連通的多條水道概化為節(jié)點(diǎn)-管道,模擬潟湖內(nèi)部的水量交換,以及各方案情景下湖內(nèi)水體的流量、流速等流態(tài)變化。She等[70]將改進(jìn)的Green-Ampt入滲方程、達(dá)西定律與SWMM徑流模塊相結(jié)合,建立了綠色屋頂?shù)呐潘Ｐ?模擬了植物生長(zhǎng)層前期潤(rùn)濕、中期飽和滲流及后期干燥的全過(guò)程。Smith等[71]設(shè)計(jì)了雨水收集回灌系統(tǒng),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?shù)难h(huán)利用效果。Debusk等[72]提出采用徑流曲線CN結(jié)合SWMM,半定量地分析區(qū)域開(kāi)發(fā)前后水文參數(shù)的改變量,并以此為基礎(chǔ)建立土地開(kāi)發(fā)前后水文過(guò)程影響的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。Kim等[73]提出出口流量過(guò)程是所有上游節(jié)點(diǎn)入流的疊加過(guò)程,當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)可以與下游多個(gè)節(jié)點(diǎn)連接時(shí),應(yīng)考慮最優(yōu)連接方式,使得出口處疊加的流量峰值最小,并開(kāi)發(fā)了最優(yōu)管網(wǎng)布局模型,包括基于遺傳算法建立的管網(wǎng)連接優(yōu)化模塊和基于SWMM的水動(dòng)力計(jì)算模塊。

3.2 水質(zhì)過(guò)程模擬

近年來(lái)點(diǎn)源污染的控制已卓有成效,非點(diǎn)源逐漸成為水體污染不可忽視的來(lái)源,非點(diǎn)源污染的控制正日益被人們所重視。城市非點(diǎn)源污染按空間來(lái)源主要分地表徑流污染和地下管網(wǎng)非點(diǎn)源污染?；赟WMM開(kāi)展的水文、水動(dòng)力與水質(zhì)相結(jié)合的綜合模擬分析,除了應(yīng)用于排水管網(wǎng)水質(zhì)計(jì)算[74-75]以外,目前主要應(yīng)用于區(qū)域非點(diǎn)源污染負(fù)荷計(jì)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(guī)律分析[79-80]、排水管道沉積物累積沖刷規(guī)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(qū),如Chen等[81]模擬了卡斯特羅谷溪流域內(nèi)二嗪農(nóng)的施用、累積、降解、沖刷和輸移全過(guò)程;Nix等[82]將蓄滯洪區(qū)概化為蓄水設(shè)施,研究其對(duì)懸浮物的去除行為。

4 SWMM應(yīng)用的建議與展望

SWMM作為一個(gè)相對(duì)成熟的模型,已成功應(yīng)用于水文、水動(dòng)力和水質(zhì)等方面的研究,對(duì)實(shí)際工作具有重要的指導(dǎo)意義。然而任何一個(gè)模型都不能解決所有問(wèn)題,其使用也是有局限的,在模型應(yīng)用過(guò)程中仍存在諸多問(wèn)題需要進(jìn)一步優(yōu)化。

a.由于該模型的開(kāi)發(fā)是基于單核處理技術(shù),而現(xiàn)有的模型不確定性分析方法都需要對(duì)幾千組參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,完成一次不確定性分析的計(jì)算量很大,使其在管網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)控應(yīng)用等方面受到限制,而借助多核處理技術(shù)[83],采用并行計(jì)算方法,能有效提高運(yùn)算效率,大幅縮減運(yùn)行時(shí)間。

b.將SWMM與其他模型相耦合,可以拓展模型的應(yīng)用,發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)。如SWMM對(duì)水質(zhì)的模擬過(guò)程過(guò)于簡(jiǎn)單,主要采用一級(jí)降解模型、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃桶俜直热コ?很難滿足對(duì)水質(zhì)模擬要求較高的情況,將SWMM與較成熟的水質(zhì)模型相耦合可以得到較好的模擬結(jié)果。

c.加強(qiáng)對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性分析。模型預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性分析給出的預(yù)測(cè)區(qū)間,突破了傳統(tǒng)單一預(yù)測(cè)值,降低了單一最優(yōu)參數(shù)組帶來(lái)的預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),提高了模型應(yīng)用的精度和預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。模型預(yù)測(cè)不確定性研究在參數(shù)可接受范圍的合理確定、目標(biāo)函數(shù)選用、目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化、采樣效率提高、模型結(jié)構(gòu)不確定性分析等方面還有廣闊的探索空間。

d.對(duì)全局靈敏度分析與局部靈敏度分析的優(yōu)劣及各自特點(diǎn)、全局靈敏度應(yīng)用理論等的研究還有待深入。

e.合理的模型結(jié)構(gòu)比過(guò)于細(xì)致的描述更為重要,因此分析模型適用性,優(yōu)化建模過(guò)程,對(duì)研究對(duì)象的合理概化,參數(shù)的合理設(shè)定和選取是十分必要的。

f.SWMM在我國(guó)的應(yīng)用和研究起步較晚,且以模擬應(yīng)用較多,尤其在城市雨洪相關(guān)方面的簡(jiǎn)單模擬應(yīng)用過(guò)于集中,而研究開(kāi)發(fā)較少。由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)比較缺乏,因此對(duì)參數(shù)的地域適用性還需深入探討。在模型開(kāi)發(fā)利用方面,需要更多創(chuàng)新性的研究和探討。SWMM的開(kāi)放性為其功能拓展提供了空間,不僅可節(jié)省成本,還能夠提高研發(fā)效率,在縮短周期的同時(shí),可針對(duì)不同需求進(jìn)行多樣性的二次開(kāi)發(fā)。

[1]HUBER W C.Hydrologic modeling processes of the EPA storm watermanagementmodel(SWMM)[C]//ProceedingsoftheWorldWater＆amp;Environmental Resources Congress.Reston:ASCE,2004:1-10.

[2]HUBER W C.New options for overland flow routing in SWMM[C]//Proceedings of the EWRI World Water and Environmental Resources Congress.Reston:ASCE,2001:22-29.

[3]HUBER W C.Wet-weather treatment process simulation usingSWMM[C]//ProceedingsoftheWatershed Management Symposium.Reston:ASCE,2004:253-264.

[4]KARUPPASAMY E,MACKE B,SAUER A,et al.Topeka collection system facilityplanupdate:themodeling challenge[C]//Proceedings of the World Environmental and Water Resources Congress 2011:Bearing Knowledge for Sustainability.Reston:ASCE,2011:3479-3488.

[5]SMITH D,LI J,BANTING D.A PCSWMM/GIS-based water balance model for the Reesor Creek watershed[J].Atmospheric Research,2005,77:388-406.

[6]RIVAS I,ROESNER L A.Spatial discretization of large urbanwatersheds[C]//ProceedingsoftheWorld Environmental andWaterResourcesCongress 2007.Reston:ASCE,2007:1-10.

[7]GUO J C Y,CHENG J C Y,WRIGHT L.Field test on conversion of natural watershed into kinematic wave rectangular plane[J].Journal of Hydrologic Engineering,2011(1):341.

[8]GHOSH I,HELLWEGER F L.Effects of spatial resolution in urban hydrologic simulations[J].Journal of Hydrologic Engineering,2012,17(1):129-137.

[9]DAVIS J P,ROHRER C A,ROESNER L A.Calibration of rural watershed models in the North Carolina Piedmont ecoregion[C]//Proceedings of the World Environmental and Water Resources Congress 2007.Reston:ASCE,2007:111-120.

[10]PARK S Y,LEE K W,PARK I H,et al.Effect of the aggregation level of surface runoff fields and sewer network for a SWMM simulation[J].Desalination,2008,226(1/2/3):328-337.

[11]MCCORQUODALE J A,MOULTON D,BARBE D,et al.Reliability of NPDES derived loads in urban runoff[C]//Urban Drainage Modeling.Reston:ASCE,2001:301-312.

[12]MACKENZIE K,BEN U,JANSEKOK M,et al.Effect of raingage density on runoff simulation modeling[C]//Proceedings oftheWorldEnvironmentalandWater Resources Congress 2007.Reston:ASCE,2007:1740-1750.

[13]ELI R N,LAMONT S J.Curve numbers and urban runoff modeling-application limitations[C]//Proceedings of the International Low Impact Development Conference 2010.Reston:ASCE,2010:405-418.

[14]ZAGHLOUL N A.Unsteady gradually varied flow in circular pipes with variable roughness[J].Advances in Engineering Software,1997,28(2):115-131.

[15]ZAGHLOUL N A.Flow simulation in circular pipes with variable roughness using SWMM-EXTRAN model[J].Journal of Hydraulic Engineering,1998,124(1):73-76.

[16]劉毅,陳吉寧,杜鵬飛.環(huán)境模型參數(shù)識(shí)別與不確定性分析[J].環(huán)境科學(xué),2002,23(6):6-10.(LIU Yi,CHEN Jining,DU Pengfei.Parameters identification and uncertainty analysisforenvironmentalmodel[J].Environmetal Science,2002,23(6):6-10.(in Chinese))

[17]趙冬泉,陳吉寧,王浩正,等.城市降雨徑流污染模擬的水質(zhì)參數(shù)局部靈敏度分析[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2009,29(6):1170-1177.(ZHAO Dongquan,CHEN Jining,WANG Haozheng,et al.Local sensitivity analysis for pollution simulation of urban rainfall-runoff[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2009,29(6):1170-1177.(in Chinese))

[18]董欣,杜鵬飛,李志一,等.SWMM模型在城市不透水區(qū)地表徑流模擬中的參數(shù)識(shí)別與驗(yàn)證[J].環(huán)境科學(xué),2008,29(6):1495-1501.(DONG Xin,DU Pengfei,LI Zhiyi,et al.Parameter identification and validation of SWMM in simulation of impervious urban land surface runoff[J].Environmental Science,2008,29(6):1495-1501.(in Chinese))

[19]趙冬泉,王浩正,陳吉寧,等.城市暴雨徑流模擬的參數(shù)不確定性研究[J].水科學(xué)進(jìn)展,2009,20(1):45-51.(ZHAO Dongquan,WANG Haozheng,CHEN Jining,et al.Parameters uncertainty analysis of urban rainfall-runoff simulation[J].Advances in Water Science,2009,20(1):45-51.(in Chinese))

[20]黃金良,杜鵬飛,何萬(wàn)謙,等.城市降雨徑流模型的參數(shù)局部靈敏度分析[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué),2007,27(4):549-553.(HUANG Jinliang,DU Pengfei,HE Wanqian,et al.Local sensitivity analysis for urban rainfall runoff modelling[J].China Environmental Science,2007,27(4):549-553.(in Chinese))

[21]林杰,黃金良,杜鵬飛,等.城市降雨徑流水文模擬的參數(shù)局部靈敏度及其穩(wěn)定性分析[J].環(huán)境科學(xué),2010,31(9):2023-2028.(LINJie,HUANGJinliang,DU Pengfei,et al.Local sensitivity and its stationarity analysis for urban rainfall runoff modelling[J].Environmental Science,2010,31(9):2023-2028.(in Chinese))

[22]趙冬泉,董魯燕,王浩正,等.降雨徑流連續(xù)模擬參數(shù)全局靈敏性分析[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2011,31(4):717-723.(ZHAO Dongquan,DONG Luyan,WANG Haozheng,et al.Global sensitivity analysis of a rainfall-runoff model usingcontinuoussimulation[J].ActaScientiae Circumstantiae,2011,31(4):717-723.(in Chinese))

[23]孫艷偉,把多鐸,王文川,等.SWMM模型徑流參數(shù)全局靈敏度分析[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2012,43(7):42-49.(SUN Yanwei,BA Duoduo,WANG Wenchuan,et al.Global sensitivity analysis of runoff parameters of SWMM model[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2012,43(7):42-49.(in Chinese))

[24]王浩昌,杜鵬飛,趙冬泉,等.城市降雨徑流模型參數(shù)全局靈敏度分析[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué),2008,28(8):725-729.(WANG Haochang,DU Pengfei,ZHAO Dongquan,et al.GIobal sensitivity analysis for urban rainfall-runoff model[J].China Environmental Science,2008,28(8):725-729.(in Chinese))

[25]BAFFAUTC,DELLEURJW.Expertsystemfor calibrating SWMM[J].Journalof Water Resources Planning and Management,1989,115(3):278-298.

[26]BAFFAUT C,DELLEUR J W.Calibration of SWMM runoff quality model with expert system[J].Journal of Water Resources Planning and Management,1990,116(2):247-261.

[27]LIONG S Y,CHAN W T,LUM L H.Knowledge-based system for SWMM runoff component calibration[J].Journal of Water Resources Planning and Management,1991,117:507.

[28]LIONG S Y,CHAN W T,SHREERAM J.Peak-flow forecasting with genetic algorithm and SWMM[J].Journal of Hydraulic Engineering,1995,121(8):613-617.

[29]LIONG S Y,Van NGUYEN V T,GAUTAM T R,et al.Alternative well calibrated rainfall-runoff model:genetic programming scheme[C]//Urban Drainage Modeling.Reston:ASCE,2001:777-787.

[30]CHOI K,BALL J E.Parameter estimation for urban runoff modelling[J].Urban Water,2002,4(1):31-41.

[31]王磊,周玉文.微粒群多目標(biāo)優(yōu)化率定暴雨管理模型(SWMM)研究[J].中國(guó)給水排水,2009,25(5):70-74.(WANG Lei,ZHOU Yuwen.Study on PSO multiobjective calibration of SWMM[J].China Water＆amp;Wastewater,2009,25(5):70-74.(in Chinese))

[32]MULETA M K,BOULOS P F.Multiobjective optimization for optimal design of urban drainage systems[C]//Proceedings oftheWorldEnvironmentalandWater Resources Congress 2007.Reston:ASCE,2007:1720-1730.

[33]SHINMATA,REISL.Multiobjectiveautomatic calibrationofthestormwatermanagementmodel(SWMM)using non-dominated sorting genetic algorithm II(NSGA-II)[C]//ProceedingsoftheWorld Environmental andWaterResourcesCongress 2011:Bearing Knowledge for Sustainability.Reston:ASCE,2011:598-607.

[34]CHOI K S,BALL J E.Investigation of model complexity and structure on the calibration process[C]//Global Solutions for Urban Drainage.Reston:ASCE,2002:1-9.

[35]BURIAN S J,STREIT G E,MCPHERSON T N,et al.Modelingtheatmosphericdepositionandstormwater washoffofnitrogencompounds[J].Environmental Modelling and Software,2001,16(5):467-479.

[36]HO C F,SU J,TONG J.The usage of GIS in stormwater management master plan[C]//Proceedings of the World Water andEnvironmentalResourcesCongress 2001.Reston:ASCE,2001:1-9.

[37]趙冬泉,陳吉寧,佟慶遠(yuǎn),等.基于GIS的城市排水管網(wǎng)模型拓?fù)湟?guī)則檢查和處理[J].給水排水,2008,34(5):106-109.(ZHAO Dongquan,CHEN Jining,TONG Qingyuan,et al.Inspection and modification of GIS based topological relationships in urban drainage modeling[J].Water＆amp;Wastewater Engineering,2008,34(5):106-109.(in Chinese))

[38]BLUMENSAAT F,WOLFRAM M,KREBS P.Sewer model development under minimum data requirements[J].Environmental Earth Sciences,2012,65(5):1427-1437.

[39]HSU M H,CHEN S H,CHANG T J.Inundation simulation for urban drainage basin with storm sewer system[J].Journal of Hydrology,2000,234(1/2):21-37.

[40]RANGARAJAN S,TAKAMATSU M,GREY G,et al.An integrated modeling approach to stormwater management[C]//Proceedings of the World Environmental and Water Resources Congress 2008.Reston:ASCE,2008:1-7.

[41]JUN S,PARK J,LEE W,et al.The changes in potentialusable water resources by increasing the amount of groundwater use:the case of Gapcheon watershed in Korea[J].Geosciences Journal,2010,14(1):33-39.

[42]DELFS J,BLUMENSAAT F,WANG W,et al.Coupling hydrogeological with surface runoff model in a Poltva case study in Western Ukraine[J].Environmental Earth Sciences,2012,65(5):1439-1457.

[43]KLEINER J,JACOBSON C.Evaluation,inspection,and rehabilitation of a major storm sewer in the city of Aurora,Colorado[C]//Proceedings of the Pipelines Conference 2010.Reston:ASCE,2010:1440-1450.

[44]劉興坡,劉遂慶,李樹(shù)平,等.基于SWMM的排水管網(wǎng)系統(tǒng)模擬分析技術(shù)[J].給水排水,2007,33(4):105-108.(LIU Xingpo,LIU Suiqing,LI Shuping,et al.SWMM based simulation analysis for sewer network[J].Water＆amp;Wastewater Engineering,2007,33(4):105-108.(in Chinese))

[45]王磊,周玉文.基于投影尋蹤的城市排水系統(tǒng)洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[J].中國(guó)給水排水,2012,28(23):78-82.(WANG Lei,ZHOU Yuwen.Flood risk evaluation model for urban drainage system based on projection pursuit[J].China Water＆amp;Wastewater,2012,28(23):78-82.(in Chinese))

[46]BARBE D,NEEDHAM W J,MCCORQUODALE A.Simulated flooding of a New Orleans watershed caused by precipitation from hurricanes Fran and Danny[C]//Urban Drainage Modeling.Reston:ASCE,2001:408-417.

[47]龔清宇,劉偉,李晶竹.基于潮汐暴雨過(guò)程的城市設(shè)計(jì)及其數(shù)值模擬[J].天津大學(xué)學(xué)報(bào),2008,41(4):461-466.(GONG Qingyu,LIU Wei,LI Jingzhu.Tidal and storm responsive urban design with numerical simulation[J].Journal of Tianjin University,2008,41(4):461-466.(in Chinese))

[48]CAMORANI G,CASTELLARIN A,BRATH A.Effects of land-usechangesonthehydrologicresponseof reclamation systems[J].Physics and Chemistry of the Earth,2005,30(8/9/10):561-574.

[49]HETTIARACHCHI S,BEDUHN B,CHRISTOPHERSON J,et al.Managing surface water for flood damage reduction[C]//Proceedings of the World Water and Environmental Resources Congress 2005.Reston:ASCE,2005:321.

[50]董欣,陳吉寧,趙冬泉.SWMM模型在城市排水系統(tǒng)規(guī)劃中的應(yīng)用[J].給水排水,2006,32(5):106-109.(DONG Xin,CHEN Jining,ZHAO Dongquan.Application of SWMM model in urban drainage system planning[J].Water＆amp;Wastewater Engineering,2006,32(5):106-109.(in Chinese))

[51]PARK H,JOHNSON T J.Hydrodynamic modeling in solving combined sewer problems:a case study[J].Water Research,1998,32(6):1948-1956.

[52]馬俊花,李婧菲,徐一劍,等.暴雨管理模型(SWMM)在城市排水系統(tǒng)雨季溢流問(wèn)題中的應(yīng)用[J].凈水技術(shù),2012,31(3):10-15.(MA Junhua,LI Jingfei,XU Yijian,et al.Solution to the problem on urban drainage system overflow in rainy season with storm water management model(SWMM)[J].Water Purification Technology,2012,31(3):10-15.(in Chinese))

[53]程偉,王宏峰,諶志濤.基于SWMM的雨水管道優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].山西建筑,2013,39(25):135-137.(CHENG Wei,WANG Hongfeng,CHEN Zhitao.Optimization of rainwater drainage system based on SWMM in the fiat area[J].Shanxi Architecture,2013,39(25):135-137.(in Chinese))

[54]STRECKER E W,HESSE E T.A low-impact development approach for a coastal resort in Southern California[C]//Proceedings oftheWorldWaterandEnvironmental Resources Congress 2005.Reston:ASCE,2005:203.

[55]JAWDY C,REESE A,PARKER J.The potential for green infrastructurepracticestoreducecombinedsewer overflows as examined in Nashville,Tennessee[C]//Proceedings oftheWorldEnvironmentalandWater Resources Congress 2010.Reston:ASCE,2010:3452-3461.

[56]LUCAS W C.Modeling impervious area disconnection with SWMM[C]//Proceedings of the International Low Impact Development Conference 2010.Reston:ASCE,2010:897-909.

[57]QIN H,LI Z,FU G.The effects of low impact development on urban flooding under different rainfall characteristics[J].Journal of Environmental Management,2013,129:577-585.

[58]王雯雯,趙智杰,秦華鵬.基于SWMM的低沖擊開(kāi)發(fā)模式水文效應(yīng)模擬評(píng)估[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2012(2):1-7.(WANG Wenwen,ZHAO Zhijie,QIN Huapeng.Hydrological effect assessment of low impact development for urbanized area based on SWMM[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis,2012(2):1-7.(in Chinese))

[59]孫艷偉,魏曉妹,薛雁.基于SWMM的滯留池水文效應(yīng)分析[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電,2010(6):5-8.(SUN Yanwei,WEI Xiaomei,XUE Yan.Hydrological effect of detention ponds based on SWMM[J].China Rural Water and Hydropower,2010(6):5-8.(in Chinese))

[60]GAMBIG,MAGLIONICOM,TONDELLIS.Water management in local development plans:the case of the old fruit and vegetable market in bologna[J].Procedia Engineering,2011,21:1110-1117.

[61]PARK D,JANG S,ROESNER L A.Multipurpose detention pond design for improved watershed management[C]//Proceedings oftheWorldEnvironmentalandWater Resources Congress 2007.Reston:ASCE,2007:11-20.

[62]URBONAS B,WULLIMAN J.Stormwater runoff control using full spectrum detention[C]//Proceedings of the World EnvironmentalandWaterResourcesCongress 2007.Reston:ASCE,2007:385-393.

[63]JIA H,LU Y,YU S L,et al.Planning of LID-BMPs forurban runoff control:The case of Beijing Olympic Village[J].Separation and purification technology,2012,84:112-119.

[64]CAMPBELL C W,SULLIVAN S M.Simulating timevarying cave flow and water levels using the storm water management model[J].Engineering Geology,2002,65(2/3):133-139.

[65]PETERSON E W,WICKS C M.Assessing the importance of conduit geometry and physical parameters in karst systemsusingthestormwatermanagementmodel(SWMM)[J].Journal of hydrology,2006,329(1):294-305.

[66]WU Y X,JIANG Y J,YUAN D X,et al.Modeling hydrological responses of karst spring to storm events:example of the Shuifang spring(Jinfo Mt.,Chongqing,China)[J].Environmental Geology,2008,55(7):1545-1553.

[67]吳月霞,蔣勇軍,袁道先,等.巖溶泉域降雨徑流水文過(guò)程的模擬:以重慶金佛山水房泉為例[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì),2007,34(6):41-48.(WU Yuexia,JIANG Yongjun,YUAN Daoxian,et al.Simulation of hydrological response of Karst spring to precipitation:Case study of Shuifang Spring,Jinfo Mt.,Chongqing[J].Hydrogeology＆amp;Engineering Geology,2007,34(6):41-48.(in Chinese))

[68]束龍倉(cāng),張穎,魯程鵬.管道-裂隙巖溶含水介質(zhì)非均質(zhì)性的水文效應(yīng)[J].南水北調(diào)與水利科技,2013(1):115-121.(SU Longcang,ZHANG Ying,LU Chengpeng.Hydrologic effects caused by the heterogeneity of karstic conduit-fissuremedium[J].South-to-NorthWater Transfers and Water Science＆amp;Technology,2013(1):115-121.(in Chinese))

[69]TSIHRINTZIS V A,SYLAIOS G K,SIDIROPOULOU M,etal.Hydrodynamicmodelingandmanagement alternatives in a Mediterranean,fishery exploited,coastal lagoon[J].Aquacultural Engineering,2007,36(3):310-324.

[70]SHE N,JOSEPH PANG P E.A deterministic lumped dynamic green roof model[C]//Proceedings of the InternationalLowImpactDevelopmentConference.Reston:ASCE,2008:1-14.

[71]SMITH C A,YUEN E E.Rainwater harvesting and green roof irrigation design for a peaked roof a graduate directed study[C]//Proceedings of the World Environmental and Water Resources Congress 2011.Reston:ASCE,2011:4370-4378.

[72]DEBUSK K M,HUNT W F.Alternative site-assessment hydrologicmetricsforurbandevelopment[C]//Proceedings of the International Low Impact Development Conference 2010.Reston:ASCE,2010:661-670.

[73]KIM J H,LEE J H,PARK J H,et al.Developing an optimal sewer layout model to reduce peak outflows[C]//Proceedings oftheWorldEnvironmentalandWater Resources Congress 2008.Reston:ASCE,2008:1-10.

[74]徐速,陳吉寧,曾思育,等.城市排水系統(tǒng)的集成化模擬研究[J].中國(guó)給水排水,2006,22(15):50-53.(XU Su,CHEN Jining,ZENG Siyu,et al.Study on integrated simulation of urban drainage system[J].China Water＆amp;Wastewater,2006,22(15):50-53.(in Chinese))

[75]KANG O,LEE S,WASEWAR K,et al.Determination of key sensorlocationsfornon-pointpollutantsources management in sewer network[J].Korean Journal of Chemical Engineering,2013,30(1):20-26.

[76]馬曉宇,朱元?jiǎng)?lì),梅琨,等.SWMM模型應(yīng)用于城市住宅區(qū)非點(diǎn)源污染負(fù)荷模擬計(jì)算[J].環(huán)境科學(xué)研究,2012,25(1):95-102.(MA Xiaoyu,ZHU Yuanli,MEI Kun,et al.Application of SWMM in the simulation of non-point source pollution load in urban residential area[J].Research of Environmental Sciences,2012,25(1):95-102.(in Chinese))

[77]孫全民,胡湛波,李志華,等.基于SWMM截流式合流制管網(wǎng)溢流水質(zhì)水量模擬[J].給水排水,2010,36(7):175-179.(SUN Quanmin,HU Zhanbo,LI Zhihua,et al.Modeling of overflow quantity and quality based on SWMM interception combined drainage network[J].Water＆amp;Wastewater Engineering,2010,36(7):175-179.(in Chinese))

[78]WICKE D,COCHRANE T A,O'SULLIVAN A.Build-up dynamics of heavy metals deposited on impermeable urban surfaces[J].Journal of Environmental Management,2012,113:347-354.

[79]吳建立,孫飛云,董文藝,等.基于SWMM模擬的城市內(nèi)河區(qū)域雨水徑流和水質(zhì)分析[J].水利水電技術(shù),2012,43(8):90-94.(WU Jianli,SUN Feiyun,DONG Wenyi,et al.SWMM simulation based analysis on rainfall runoff and water quality within urban inland river area[J].Water Resources and Hydropower Engineering,2012,43(8):90-94.(in Chinese))

[80]OUYANG W,GUO B,HAO F,et al.Modeling urban storm rainfallrunofffromdiverseunderlyingsurfacesand application for control design in Beijing[J].Journal of Environmental Management,2012,113:467-473.

[81]CHEN C L,SCANLIN J,FENG A.Simulating the fate of diazinon in Castro Valley watershed by SWMM[C]//Global Solutions for Urban Drainage.Reston:ASCE,2002:1-16.

[82]NIX S J,HEANEY J P,HUBER W C.Suspended solids removal in detention basins[J].Journal of Environmental Engineering,1988,114(6):1331-1343.

[83]BURGER G,SITZENFREI R,KLEIDORFER M,et al.Parallel flow routing in SWMM 5[J].Environmental Modelling＆amp;Software,2013(53):27-34.

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(guó)家水體污染控制與治理科技重大專項(xiàng)(2012ZX07302002)

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

杜鵬飛(1970—),男,遼寧沈陽(yáng)人,教授,主要從事環(huán)境規(guī)劃與環(huán)境系統(tǒng)分析研究。E-mail:dupf@tsinghua.edu.cn