發(fā)布時(shí)間：2021-07-13 22:01

　　為了識(shí)別SWMM（storm water management model）模型的敏感參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)參數(shù)的高效率定,本文以深圳河流域?yàn)檠芯繉?duì)象,構(gòu)建SWMM模型,分別采用修正的Morris篩選法和互信息法,從局部和全局的角度定量分析重現(xiàn)期1年、10年和50年設(shè)計(jì)暴雨情景下排放口洪峰流量和流域平均徑流系數(shù)對(duì)各參數(shù)的敏感性。結(jié)果表明,在不同的設(shè)計(jì)暴雨情景下,兩種方法的結(jié)果均顯示排放口洪峰流量對(duì)透水區(qū)曼寧系數(shù)和最小下滲速率最敏感,流域平均徑流系數(shù)對(duì)下滲相關(guān)參數(shù)最敏感;然而,隨著暴雨強(qiáng)度增大,兩種方法計(jì)算得到的徑流系數(shù)對(duì)最大下滲速率和最小下滲速率的敏感性變化趨勢(shì)不同,Morris的結(jié)果顯示遞減,M-I的結(jié)果顯示遞增。 

【文章來(lái)源】：水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2020,39(11)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

深圳河流域概況Fig.1OverviewofShenzhenRiverbasin

向代鋒，等：基于局部和全局方法的SWMM敏感參數(shù)識(shí)別73展程度較高的平原。本文基于遙感數(shù)據(jù)將流域內(nèi)的土地利用類(lèi)型分為典型的8類(lèi)，分別為農(nóng)田、森林、草地、灌木、濕地、水體、不透水面和裸地，如圖2所示，分辨率為10m。流域地處北回歸線(xiàn)以南，屬于南亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候，受海洋調(diào)節(jié)作用，多年平均氣溫22.4℃，多年平均降雨量1886mm，雨量在時(shí)間和空間上分布不均，汛期4—9月降雨約占全年85%，自東南向西北呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)[14-15]。圖1深圳河流域概況Fig.1OverviewofShenzhenRiverbasin圖2土地利用分類(lèi)結(jié)果Fig.2Landuseclassificationresult

rv透水區(qū)洼蓄量/mm2~10MaxRate最大入滲速率/mm·h-126~80MinRate最小入滲速率/mm·h-10~10Decay衰減系數(shù)/h2~7根據(jù)排水管道、河道實(shí)地勘察數(shù)據(jù)和高精度實(shí)景遙感數(shù)據(jù)，將主干河道概化為不規(guī)則斷面管渠，支流概化為梯形斷面管渠，構(gòu)建了深圳河流域的排水管網(wǎng)系統(tǒng)，包括管線(xiàn)460條，檢查井節(jié)點(diǎn)461個(gè)。最后利用軟件MapWinGIS和inpPINS耦合ArcGIS與SWMM，將子匯水區(qū)、管線(xiàn)、節(jié)點(diǎn)和排放口等數(shù)據(jù)整合為SWMM輸入文件，并加入降水驅(qū)動(dòng)。最終建立起深圳河流域的SWMM模型，可視化結(jié)果如圖3所示。圖3流域概化模型Fig.3Generalizedmodelofthewatershed1.3敏感性研究方法1.3.1Morris篩選法Morris篩選法因其算法簡(jiǎn)單，操作易行，是目前應(yīng)用較為廣泛的一種局部敏感性分析方法。其基本原理是選定眾多變量中的一個(gè)ix并在其合理范圍內(nèi)變化取值，運(yùn)行模型得到相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值12()(,,,)nyxfxxx，再由下式計(jì)算變量ix對(duì)輸出結(jié)果的影響程度[16]：iyex（1）式中：Δy為目標(biāo)函數(shù)變化值，Δx為自變量ix的變化量；ie為ix的靈敏度。本文運(yùn)用修正的Morris法，以根據(jù)流域內(nèi)易澇點(diǎn)數(shù)據(jù)初步率定好的一組參數(shù)作為基準(zhǔn)輸入?yún)?shù)，降水輸入采用歷時(shí)1h、重現(xiàn)期1年、10年和50年的設(shè)計(jì)暴雨并按芝加哥雨型進(jìn)行時(shí)程分配，運(yùn)行模型并將結(jié)果作為基準(zhǔn)輸出。然后以-30%、-20%、-10%、10%、20%、30%的固定百分比改變輸入?yún)?shù)的取值，并分別運(yùn)行得到多組輸出結(jié)果。最后，選定排放口洪峰流量和流域平均徑流系數(shù)為衡量指標(biāo)，按下式計(jì)算各參數(shù)的敏感性系數(shù)S：110011//100()()

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]北京城市洪澇問(wèn)題與成因分析[J]. 宋曉猛,張建云,賀瑞敏,鄒賢菊,張春樺.  水科學(xué)進(jìn)展. 2019(02)
[2]深圳民治河流域低影響開(kāi)發(fā)措施水文效應(yīng)評(píng)估[J]. 黃國(guó)如,李碧琦.  水資源與水工程學(xué)報(bào). 2018(03)
[3]基于Sobol方法的SWMM模型參數(shù)敏感性分析[J]. 常曉棟,徐宗學(xué),趙剛,李懷民.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2018(03)
[4]中國(guó)城市洪澇及防治標(biāo)準(zhǔn)討論[J]. 張建云,王銀堂,劉翠善,賀瑞敏.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2017(01)
[5]多源衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在甌江流域的適用性分析[J]. 程開(kāi)宇,張磊磊,康穎,張建云,劉光保,沈小勤.  水電能源科學(xué). 2016(12)
[6]基于Morris的SWMM模型參數(shù)敏感性分析[J]. 高穎會(huì),沙曉軍,徐向陽(yáng),尹洋洋,李朋.  水資源與水工程學(xué)報(bào). 2016(03)
[7]基于GLUE方法的城市雨洪模型參數(shù)不確定性分析[J]. 史蓉,趙剛,龐博,姜其貴,甄婷婷.  水文. 2016(02)
[8]SWMM模型參數(shù)局部靈敏度分析[J]. 李春林,胡遠(yuǎn)滿(mǎn),劉淼,徐巖巖,孫鳳云,陳探.  生態(tài)學(xué)雜志. 2014(04)
[9]基于LH-OAT的SWMM模型參數(shù)敏感性分析[J]. 朱嘉祺,徐向陽(yáng),何爽.  中國(guó)農(nóng)村水利水電. 2014(03)
[10]深圳市暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃[J]. 焦圓圓,謝志高.  中國(guó)農(nóng)村水利水電. 2014(01)

碩士論文
[1]城市雨洪模型參數(shù)敏感性分析與率定[D]. 熊劍智.山東大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3282879