SWMM 模型在城市防澇與流域防洪中的應用與研究

王洋洋

（蘇交科集團股份有限公司，江蘇 南京 210000）

0 引言

在全球氣候不斷變暖的氣候背景下，全球降雨極端天氣的出現(xiàn)頻率也逐漸增加，并且伴隨著城市化進程不斷加快，城市下墊面屬性中的非透水鋪裝面積不斷增加，降雨量的增加且雨水下滲量的減少導致城市內澇和區(qū)域洪災頻發(fā)[1]。2021 年河南鄭州發(fā)生了嚴重的城市內澇并造成人員死亡和財產損失[2]。

1 SWMM 模型介紹

SWMM（Storm Water Management Model）是 美國環(huán)保署（EPA）于1971 年開發(fā)的動態(tài)降雨徑流模型[3]，截至目前SWMM 已更新至5.1.015 版。SWMM模型免費且代碼開源，在國內外被廣泛應用[4-6]，且基于SWMM 與其他研究工具耦合開發(fā)出了許多衍生模型，模型介紹見表1。SWMM 不僅能模擬地表產流及地表與管網匯流的過程，還能模擬匯水范圍內的非點源污染物質的產生、聚集、沖刷與轉輸?shù)倪^程[7]。SWMM 具有方便簡單易學的特點，能在已建構的模型基礎上直接進行改造模擬，對比出不同改造措施下的改造效果。

表1 S WMM 及其主要衍生模型對照表[8]

2 國內研究現(xiàn)狀

國內外學者在無特殊說明情況下使用的SWMM模型一般為EPA-SWMM，本文僅針對EPA-SWMM模型的研究進展進行介紹。目前國內關于SWMM 的研究主要集中在：構建SWMM 模型評估海綿城市改造對城市小區(qū)、公園、工業(yè)園等小區(qū)場地尺度的影響；與GIS 耦合構建城鎮(zhèn)、流域等大范圍尺度的SWMM 模型評估區(qū)域范圍內的水文和水質系統(tǒng)。最新研究則更注重與算法等人工智能方向的耦合優(yōu)化SWMM 模型。

潘峰[9]以河北農業(yè)大學西校區(qū)為研究對象構建了SWMM 模型，研究LID 改造前后校園的水文和水力方便的變化。研究表明：SWMM 具有較好的應用前景，通過使用綠色屋頂和透水鋪裝兩項LID 措施，在不同暴雨重現(xiàn)期下，徑流總量控制率提高了30%～32%。楊金文[10]以萍鄉(xiāng)市金典城小區(qū)為例，構建了小區(qū)的SWMM 模型，從水文和水質兩方面對比評估了傳統(tǒng)開發(fā)模式與低影響（Low Impact Development，LID）開發(fā)模式下，不同暴雨重現(xiàn)期下的LID 控制措施對區(qū)域徑流和污染物的控制效果，研究結論與潘峰[9]類似，隨著暴雨重現(xiàn)期增加，傳統(tǒng)開發(fā)模式的徑流總量、污染物負荷等參數(shù)都會有明顯增加，LID 開發(fā)模式對不同重現(xiàn)期下的徑流總量、污染物負荷等參數(shù)都會有一定的控制效果，LID 開發(fā)模式對減輕雨水系統(tǒng)排放壓力，降低內澇風險，雨水凈化及資源化利用都有一定效果。

劉康安[11]利用GIS 耦合SWMM 技術，建立泔河流域面源污染模型系統(tǒng)，模擬分析不同面源污染防控措施對流域面源污染負荷的影響。結果表明：與建筑小區(qū)的模擬結果類似，在無外部干預的情況下，降雨重現(xiàn)期越大，泔河流域的洪峰流量出現(xiàn)得越早，且在降雨過程中產生的地表徑流總量呈現(xiàn)西南部地區(qū)高于東北部地區(qū)的特征，綜合防控措施對流域面源污染物負荷削減效果最優(yōu)，TN、TP 和COD 負荷及徑流的削減率最大值分別為25.33%、15.85%、6.26%、5.98%。

鄒澄昊[12]以嘉興市新城區(qū)某建筑小區(qū)為研究對象，選用復合加權的多目標粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）優(yōu)化構建的SWMM 模型（見圖1），結果表明：PSO 方案在規(guī)劃效率、經濟性和水質水量削減率等方面均優(yōu)于常規(guī)設計方案，使用PSO 優(yōu)化構建的SWMM 模型可以針對建設區(qū)域內的主要矛盾，綜合考慮項目成本、徑流控制效果、雨水凈化等多方因素，因地制宜且科學的選擇海綿城市建設思路。劉鵬霄[13]構建了大范圍尺度的SWMM模型，聯(lián)動使用Morris 篩選法和Sobol 法對區(qū)域內徑流總量及徑流峰值的敏感參數(shù)進行分析，確定：不透水區(qū)曼寧系數(shù)（N-Imperv）、透水區(qū)曼寧系數(shù)（N-Perv）、不透水區(qū)洼蓄量（Des-Imperv）、透水區(qū)洼蓄量（Des-Perv）、最小入滲速率（Min.Infil.Rate）和最小入滲速率（Decay constant）為區(qū)域SWMM 的敏感參數(shù)；利用BP 神經網絡對樣本進行訓練，對徑流總量和峰值流量兩項目標進行優(yōu)化，結果表明多目標混合粒子群算法優(yōu)化的SWMM 模型參數(shù)更為準確。

圖1 復合加權的多目標粒子群算法優(yōu)化構建的S WMM匯水分區(qū)與管網概化圖[12]

3 國外研究現(xiàn)狀

國外對于SWMM 模型的研究相較于國內起步較早，關于SWMM 模型的研究較為成熟。國外早期研究與現(xiàn)今國內主要研究方向類似，集中于構建SWMM 模型研究不同LID 設施對海綿城市構建或流域內水文的影響。國外最新的研究方向則在與算法等工具耦合用于平衡建設成本和環(huán)境效果，或與其他工具耦合擴大SWMM 模型的應用范圍。

Swarnkar,Anurag 等人[14]以印度賴布爾市某區(qū)域為研究對象構建SWMM 模型用于評估區(qū)域內雨水管網運行狀況和尋找城市內澇點，研究結果表明：該區(qū)域的排水管網無法容納所有降雨徑流，導致內澇頻繁發(fā)生，對此情況Swarnkar,Anurag 等人在研究區(qū)域內找出兩個合適的地點用于構建雨水調蓄池，為研究區(qū)域內海綿城市建設提供幫助。Choo，Yeon-Moon 等人[15]以韓國的Suyeong 河和Oncheon河流域為研究對象構建了流域范圍尺度的SWMM模型用以研究在極端洪水環(huán)境下新建或升級大壩和地下水道對韓國釜山的潛在影響，研究表明：通過地下水道將Oncheon 河與Hoedong 大壩相連可以減少洪水的發(fā)生的次數(shù)，并縮短洪水的持續(xù)時間，通過提高現(xiàn)有大壩的高度增加水庫的蓄水量，或安裝閘門調整洪水水量，這些措施均有助于降低洪水發(fā)生頻次和周期。

Heydari Mofrad 等人[16]將SWMM 與多目標衍化算法耦合（Multi-Objective Evolutionary Algorithm，MOEA）形成非支配排序增強差分進化模型（Non-Dominated Sorting Enhanced Differential Evolution，NSEDE），用于優(yōu)化防洪墻、交叉結構和末端蓄水池的大小，從而減小環(huán)境修復成本和徑流總量（見圖2）。結果表明：與算法耦合形成的SWMM 模型，在建設成本和暴雨重現(xiàn)期相同的情況下，環(huán)境修復成本降低了61.7%，徑流總量降低了37.5%。Raje,Saurabh等人[17]耦合構建SWMM 地表徑流模型和VS2DTI（Variably Saturated 2D Transport Interface）地下徑流模型用以評估道路滲濾系統(tǒng)（Partial Exfiltration Reactor，PER）對水文和水質的影響，研究結果表明：PER 中的水泥基透水路面（Cementitious Permeable Pavement，CPP）與氧化物涂層砂（Oxide-Coated Sand Media，OCS）相較于傳統(tǒng)路面對區(qū)域內的水文和水質有所改進，PER 的徑流總量控制率達到了95%，通過CPP 一級吸附過濾與OCS 二級吸附過濾作用，雨水中的溶解鋅降低了99%，且CPP 可通過常規(guī)路面清潔設備恢復其透水與吸附過濾性能，對延長PER 的壽命有一定幫助。

圖2 SWMM 與MOEA 耦合形成非支配排序增強差分進化模型概化圖[16]

4 結語

國內外海綿城市、城市防澇及流域防洪的建設工作正如火如荼的展開，相關的模擬技術逐步發(fā)展并日趨成熟，SWMM 模型作為最早的一批研究模型，免費開源且模型經過不斷更新迭代能更方便、夠更準確、更全面的模擬城市及流域范圍內的水文和水質的變化，但SWMM 模型在以下幾個方面的研究仍需進一步完善。

（1）目前國內海綿城市建設中LID 設施規(guī)模的選擇一般根據住房城鄉(xiāng)建設部頒發(fā)的《海綿城市建設技術指南—低影響開發(fā)雨水系統(tǒng)構建（試行）》[18]中容積法的計算數(shù)據進行選用，此種方法不能準確反應海綿城市建設前后改造區(qū)域范圍內的水文和水質的變化情況，在海綿城市建設過程中SWMM 模型的建立是十分必要的。

（2）目前對于SWMM 模型的研究仍處于簡單的建立區(qū)域性SWMM 模型研究不同LID 設施對建設成果的影響，不能反映各LID 設施在模型中的作用機制，強化不同LID 設施在SWMM 模型中的作用機理仍是需要深化研究的方向之一。

（3）SWMM 模型作為免費開源、多用途、應用范圍廣的模型，相較于其他付費封閉模型具有較強的優(yōu)勢，在不同領域與其他專業(yè)軟件的耦合研究，仍是熱門的研究方向之一。

（4）存在較多因素影響SWMM 模型的建模準確度，對SWMM 模型參數(shù)進行調教研究以提升SWMM模型精確性和準確性，SWMM 建模的精細化研究仍有較大的發(fā)展空間。

（5）SWMM 模型已有較多的研究成果，但模型的實際場景應用仍有欠缺，SWMM 模型在城市內澇預警、流域防洪預警、洪澇災害的群眾轉移等社會服務應用方向有教廣闊的應用空間[19]。