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      基于Morris篩選法的SWMM參數(shù)敏感性分析

      2021-04-02 02:13:50偉,江,
      江蘇水利 2021年3期
      關(guān)鍵詞:洪峰流量滲透性內(nèi)澇

      張 偉, 張 江, 張 曼

      (1.睢寧縣水務(wù)局, 江蘇 徐州 221000; 2.徐州市黃河北閘管理處, 江蘇 徐州 221000)

      隨著城市化進(jìn)程的快速推進(jìn),城市地區(qū)發(fā)生內(nèi)澇的概率越來(lái)越大,發(fā)生的范圍越來(lái)越廣,內(nèi)澇持續(xù)時(shí)間及積水深度也越來(lái)越長(zhǎng)。據(jù)調(diào)查,2008—2010年在全國(guó)349個(gè)調(diào)查樣本城市中,有289個(gè)城市發(fā)生了內(nèi)澇,占比80%。北京2012年7月21號(hào)特大洪水,造成受災(zāi)人口高達(dá)160.2萬(wàn)人,116.4億元直接經(jīng)濟(jì)損失;上海市2013年10月7—8日,受強(qiáng)臺(tái)風(fēng)影響,全市平均降水量高達(dá)152.9 mm,造成全市大范圍內(nèi)澇[1-2]。可見(jiàn),洪水內(nèi)澇問(wèn)題給城市造成了巨大的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡。暴雨管理模型(storm water management model,以下簡(jiǎn)稱(chēng)SWMM)能夠動(dòng)態(tài)模擬城市地區(qū)遭遇不同重現(xiàn)期暴雨時(shí)內(nèi)澇發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)、范圍,在城市地區(qū)內(nèi)澇管理和控制中起了很大作用[3-4]。

      SWMM模擬機(jī)理主要是根據(jù)地形地貌將研究區(qū)分為各個(gè)子流域,其徑流模塊將該研究區(qū)所發(fā)生的降水等進(jìn)行處理,匯流模塊通過(guò)管道、河道、水泵、水閘等進(jìn)行水量、污染負(fù)荷輸送。用戶只需將基礎(chǔ)資料輸入模型,就可以得到各相關(guān)斷面的污染工程線及流量過(guò)程線。在這一過(guò)程中,進(jìn)行模型的參數(shù)率定是非常關(guān)鍵的,參數(shù)的變化對(duì)模擬結(jié)果影響非常大,因此有必要對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行分析,識(shí)別出敏感參數(shù)和非敏感參數(shù)[5-6]。根據(jù)參數(shù)敏感性分析結(jié)果,需要對(duì)敏感性參數(shù)取精確值,非敏感參數(shù)取經(jīng)驗(yàn)值即可,這樣既可以提高模型參數(shù)取值的效率,又能提高模型的精確度。近年來(lái),隨著SWMM模型用戶的增多,很多學(xué)者都對(duì)模型的敏感度進(jìn)行了研究,不同研究方法也得到了不同的結(jié)果。本文在前期學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上,采用應(yīng)用最為廣泛的Morris篩選法,以江蘇省徐州市某小區(qū)為例,研究SWMM模型的敏感性,為模型率定提供參考。

      1 案例研究

      1.1 模型建立及參數(shù)設(shè)置

      本次以江蘇省徐州市某成熟小區(qū)為研究區(qū)域,研究區(qū)面積約5 hm2,其中透水面積占40%,不透水面積占60%。根據(jù)該研究區(qū)地下管線資料,結(jié)合該區(qū)域地形條件,將該研究區(qū)概化為雨水管線70條,檢查井65個(gè),出水口3個(gè)。根據(jù)管線和檢查井的匯水范圍,基于泰森多邊形法,該研究區(qū)概化為69個(gè)集水區(qū)。該研究區(qū)經(jīng)SWMM模型概化后具體情況見(jiàn)圖1所示。

      圖1 研究區(qū)域概化圖

      SWMM模型設(shè)置參數(shù)的原則如下:

      不透水面積:根據(jù)研究區(qū)土地利用情況確定,可通過(guò)實(shí)地測(cè)量確定準(zhǔn)確值;穩(wěn)定下滲率:查《江蘇省暴雨洪水查算圖表》,并按照徐州市土壤下墊面條件取值;最大下滲率:根據(jù)SWMM模型手冊(cè)及徐州市土壤類(lèi)型取值,具體與土壤種類(lèi)、含水量和植被覆蓋率有關(guān);入滲衰減系數(shù):主要指霍頓曲線入滲衰減系數(shù),具體指土壤浸水達(dá)到飽和狀態(tài),到土壤處于干燥狀態(tài)所需要的時(shí)間,一般取值為2~14 d;滲透性洼地蓄水/不滲透性洼地蓄水:主要指降水的初始損失,即植被截留、洼地蓄水等損失;滲透性/不滲透性粗糙系數(shù):根據(jù)SWMM模型手冊(cè)取經(jīng)驗(yàn)值;坡度:根據(jù)徐州市地形資料取值。

      SWMM模型中主要參數(shù)取值,見(jiàn)表1。

      表1 SWMM模型主要參數(shù)取值范圍

      1.2 設(shè)計(jì)暴雨過(guò)程

      研究區(qū)的澇水主要來(lái)源于降水。綜合考慮徐州市近幾年降雨特性,取暴雨控制時(shí)段最大24 h,統(tǒng)計(jì)時(shí)段選擇1 h、3 h、6 h、12 h、24 h 5個(gè)時(shí)段。以當(dāng)?shù)卮碛炅空窘邓Y料為基礎(chǔ),以《江蘇省暴雨洪水圖集》可查的點(diǎn)面折減系數(shù),采用同頻率法可得暴雨時(shí)程分配過(guò)程,不同重現(xiàn)期的設(shè)計(jì)雨型見(jiàn)圖2~4。

      圖2 10年一遇典型暴雨過(guò)程

      圖3 20年一遇典型暴雨過(guò)程

      圖4 50年一遇典型暴雨過(guò)程

      1.3 基于Morris的敏感性分析法

      Morris篩選法具體步驟為:(1)從若干個(gè)變量中先選定一個(gè)變量xi;(2)在變量xi取值上下隨機(jī)浮動(dòng)若干百分比;(3)運(yùn)用Morris模型得到不同取值xi對(duì)應(yīng)的函數(shù)y(x)=y(x1,x2,…,xn);(4)運(yùn)用影響值系數(shù)ei判斷變量xi取值變化對(duì)模型運(yùn)行結(jié)果的影響[7]。

      ei=(y*-y)/Δi

      (1)

      式中:y為變量xi變化之前的運(yùn)行結(jié)果;y*為變量xi變化之后的運(yùn)行結(jié)果;Δi為變量xi的變化幅度。

      考慮到Morris篩選法在變量xi取值浮動(dòng)上的隨機(jī)性影響運(yùn)行結(jié)果,本次研究選用修正的Morris篩選法,即變量xi以固定步長(zhǎng)百分率改變,敏感性值可取多個(gè)Morris系數(shù)的平均值,即,

      (2)

      式中:SN為變量敏感性判別系數(shù);Yi為Morris模型第i次輸出值;Yi+1為Morris模型第i+1次輸出值;Y0為變量按照固定步長(zhǎng)百分率調(diào)整后模型運(yùn)行結(jié)果;Pi為模型經(jīng)第i次運(yùn)行后,變量對(duì)于初始變量的變化率;Pi+1為模型經(jīng)第i+1次運(yùn)行后,變量對(duì)于初始變量的變化率;n為Morris模型的運(yùn)行次數(shù)。

      根據(jù)變量的SN值,修正的Morris篩選法將參數(shù)的敏感性劃分為4種[8]: (1) 若|SN|≥1,則為高敏感參數(shù);(2)若0.2≤|SN|<1,則為敏感參數(shù);(3)若0.05≤|SN|<0.2,則為中等敏感參數(shù);(4)若0≤|SN|<0.05,則為不敏感參數(shù)。

      本次根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況,選取穩(wěn)定下滲率、曼寧寬度等11個(gè)變量進(jìn)行敏感性分析,每個(gè)參數(shù)的固定步長(zhǎng)百分率變化值為-30%、-20%、-10%、10%、20%、30%,主要分析研究區(qū)遭遇設(shè)計(jì)暴雨過(guò)程10年一遇、20年一遇和50年一遇時(shí),參數(shù)對(duì)研究區(qū)徑流系數(shù)和洪峰流量的敏感性。

      2 結(jié)果分析

      根據(jù)Morris篩選法,對(duì)11個(gè)參數(shù)按照固定步長(zhǎng)改變后,模型運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行分析,分析參數(shù)對(duì)徑流系數(shù)的敏感性,具體分析結(jié)果見(jiàn)表2。

      表2 參數(shù)的變化對(duì)研究區(qū)徑流系數(shù)的敏感性排序

      模型運(yùn)行結(jié)果顯示,對(duì)10年一遇、20年一遇、50年一遇3種降雨過(guò)程,選取的11個(gè)參數(shù)敏感性差別較小,但是暴雨設(shè)計(jì)年限越小,參數(shù)的敏感性越高,即10年一遇設(shè)計(jì)降雨過(guò)程參數(shù)的敏感性高于20年一遇,20年一遇設(shè)計(jì)降雨過(guò)程參數(shù)的敏感性高于50年一遇,3種降雨強(qiáng)度下參數(shù)敏感性排序一致。不滲透性敏感性最高,最小滲入速率居第二位,漫流寬度居第三位,三者均是中等敏感度參數(shù),其余8個(gè)參數(shù)的敏感性較差。

      根據(jù)Morris篩選法,對(duì)11個(gè)參數(shù)按照固定步長(zhǎng)改變后,模型運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行分析,分析參數(shù)對(duì)洪峰流量的敏感性,具體分析結(jié)果見(jiàn)表3。

      表3 參數(shù)的變化對(duì)研究區(qū)洪峰流量的敏感性排序

      模型運(yùn)行結(jié)果顯示,對(duì)10年一遇、20年一遇、50年一遇3種降雨過(guò)程,選取的11個(gè)參數(shù)敏感性差別較小,但對(duì)不同的設(shè)計(jì)暴雨過(guò)程,參數(shù)的敏感性排序有細(xì)微差別。10年一遇設(shè)計(jì)暴雨過(guò)程,參數(shù)敏感性相對(duì)較大的是不滲透性、滲透性粗糙系數(shù)、漫流寬度;20年一遇設(shè)計(jì)暴雨過(guò)程,參數(shù)敏感性相對(duì)較大的是漫流寬度、不滲透性、滲透性粗糙系數(shù);50年一遇設(shè)計(jì)暴雨過(guò)程,參數(shù)敏感性相對(duì)較大的漫流寬度、不滲透性、滲透性粗糙系數(shù)。干燥時(shí)間為最不敏感參數(shù),它的變化對(duì)洪峰流量完全沒(méi)有影響。

      3 結(jié) 論

      本次研究選用修正的Morris篩選法,利用SWMM模型中11個(gè)參數(shù)的變化對(duì)徐州市某小區(qū)遭遇10年、20年、50年一遇設(shè)計(jì)暴雨時(shí),徑流系數(shù)及洪峰流量的影響。

      (1)不同設(shè)計(jì)暴雨重現(xiàn)期,11個(gè)參數(shù)的敏感性排序大體相同;(2)11個(gè)參數(shù)的變化對(duì)徑流系數(shù)和洪峰流量的影響不同。其中不滲透性、最小滲入速率、漫流寬度的變化對(duì)徑流系數(shù)影響較大;漫流寬度、不滲透性、滲透性粗糙系數(shù)對(duì)洪峰流量影響較大;(3)干燥時(shí)間drytime的敏感性最低,取值的變化不會(huì)影響模擬結(jié)果。

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