本文綜合運用SWMM模型和GIS技術(shù),研究城市暴雨積澇數(shù)值模擬理論與技術(shù)方法,并且以廈門市廈門大學區(qū)域為例,基于基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、城市排水管網(wǎng)數(shù)據(jù),構(gòu)建研究區(qū)的SWMM模型,利用聚類分析算法進行參數(shù)率定,最終對“莫蘭蒂”強臺風期間的暴雨內(nèi)澇狀況進行模擬重現(xiàn),并進行臺風暴雨致災(zāi)評估。本文的研究結(jié)果如下:（1）完成構(gòu)建廈門大學區(qū)域城市暴雨積澇仿真模型。本文通過GIS技術(shù),處理研究區(qū)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并提取SWMM模型所需參數(shù),將所有參數(shù)實現(xiàn)本地化,完成廈門大學區(qū)域城市暴雨內(nèi)澇仿真模型的構(gòu)建。（2）利用聚類分析算法對SWMM參數(shù)進行率定。本文利用聚類分析算法,根據(jù)驗證點區(qū)域的匯水區(qū)參數(shù)設(shè)置,將匯水區(qū)進行分類,對比驗證點區(qū)域的匯水區(qū)參數(shù)設(shè)置,將屬于同一類的匯水區(qū)參數(shù)進行補全并不斷優(yōu)化調(diào)整。率定后的參數(shù)模擬得到的結(jié)果與實測數(shù)據(jù)的誤差分析表明,所有匯水區(qū)的模擬誤差均控制在可接受范圍內(nèi),該方法適用于SWMM模型參數(shù)率定。（3）優(yōu)化地表積水淹沒分析算法。本文針對地表積水淹沒分析算法的現(xiàn)存問題,對其進行改進與優(yōu)化。改進后的算法在積水擴散時,對于交叉擴散的柵格,以積水先到達的柵格擴散后的值為最新的高程值,參與下一輪... 

【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1臺風“莫蘭蒂”過程累積雨量（14日20時-16日12時，單位：mm）

分辨率為 2.5m 的研究區(qū)谷歌地球影像數(shù)據(jù)，拍攝研究區(qū)上空沒有云覆蓋。如圖 2-3。水管網(wǎng)數(shù)據(jù)。由廈門市市政部門提供，數(shù)據(jù)更新日期為 井的名稱、上下底標高、深度信息；排水口的名稱、上底開始節(jié)點和終止節(jié)點名稱、管徑、管長、管道形狀、管道高程數(shù)據(jù)。精度為 2.5m 分辨率的高程數(shù)據(jù)，由廈門市測市高低起伏的地形特征，是城市地表積水分布的依據(jù)。本高高程為 58.1m。據(jù)。由廈門市氣象局提供的區(qū)域自動站雨量數(shù)據(jù)。本研究究區(qū)內(nèi)的廈港街道站點和沿海的演武大橋站點。如圖 2-3。據(jù)。2016 年 9 月 15 日“莫蘭蒂”臺風過境后，獲取的廈供的廈門市經(jīng)常發(fā)生內(nèi)澇的區(qū)域、新聞媒體所報道的發(fā)生定及結(jié)果驗證。

圖 3- 1 研究區(qū)原始管網(wǎng)分布圖 圖 3- 2 研究區(qū)概化后管網(wǎng)分布圖管道的連接先后順序就是管道中水流的方向。根據(jù)實際排水設(shè)施中連接管道的開始節(jié)點和結(jié)束節(jié)點來判斷整個流域內(nèi)的水流方向，用管道將檢查井依次連接，對于在實際測量獲取參數(shù)的過程中有丟失或者統(tǒng)計誤差，給予人工糾正，使得整個排水片區(qū)內(nèi)的水流方向合理。對于模型中概化后的檢查井，兩個檢查井之間的距離大于實際排水管網(wǎng)中兩個檢查井之間的距離，即實際中通過兩根以上的管道連接的多個檢查井，概化后檢查井之間的距離變大，在模型中只能通過一根管道來連接檢查井，并且將距離概化管道最近的一條實際管道的屬性信息賦值給概化的管道。由于模型是對實際排水設(shè)施的概化，并且將原始的幾條管道甚至十幾條管道概化為一條虛擬管道，因而對于管道的直徑設(shè)置需要合理調(diào)整，使得水流運移的速度符合實際情況，否則概化失去意義。下表 3-2、3-3 為概化后部分管道和檢查井的屬性值。表 3-2 概化后管道部分屬性值

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SWMM的LID設(shè)施對排水管網(wǎng)性能影響研究[J]. 張曉宇,董欣.  山西建筑. 2018(29)
[2]基于低影響開發(fā)內(nèi)澇改造及經(jīng)濟性評估[J]. 周倩倩,許明華,李阿婷,張茜.  水電能源科學. 2018(09)
[3]潮水頂托對雨水管網(wǎng)的影響分析[J]. 苗小波,呂謀,梁風超,王珞樺.  水電能源科學. 2018(06)
[4]降雨雨型和強度對SWMM模型參數(shù)局部靈敏度的影響分析[J]. 趙康乾,顏合想,王蔭茵,陶濤.  凈水技術(shù). 2018(03)
[5]基于Sobol方法的SWMM模型參數(shù)敏感性分析[J]. 常曉棟,徐宗學,趙剛,李懷民.  水力發(fā)電學報. 2018(03)
[6]外河水位頂托下雨水管網(wǎng)排水能力變化的SWMM模擬[J]. 張家立,丁華凱,高成,趙勇.  水資源與水工程學報. 2017(06)
[7]暴雨洪水管理模型的城市內(nèi)澇淹沒模擬[J]. 王昊,張永祥,唐穎,馬驍,常杉,劉宇.  北京工業(yè)大學學報. 2018(02)
[8]基于互信息的SWMM模型參數(shù)全局敏感性分析[J]. 王漢明,李傳奇,熊劍智,宋蘇林.  人民黃河. 2017(10)
[9]城市典型下墊面降雨產(chǎn)匯流特性模擬實驗研究[J]. 華亞,汪志榮,韓志捷,李潔,劉珊珊.  天津理工大學學報. 2016(06)
[10]基于SWMM模型的城市排水區(qū)域降雨及地表產(chǎn)流特征[J]. 熊麗君,黃飛,徐祖信,李懷正,龔玲玲,董夢珂.  應(yīng)用生態(tài)學報. 2016(11)

博士論文
[1]城市洪澇數(shù)值模擬技術(shù)研究[D]. 喻海軍.華南理工大學 2015
[2]隨機森林算法優(yōu)化研究[D]. 曹正鳳.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學 2014

碩士論文
[1]隨機森林算法的優(yōu)化研究及在文本并行分類上的應(yīng)用[D]. 張鑫.南京郵電大學 2018
[2]基于低影響開發(fā)理念的廣州高密度舊街區(qū)雨水設(shè)施模式研究[D]. 胡婷.華南理工大學 2018
[3]基于SWMM的LID措施的雨洪控制效果研究[D]. 武欣然.昆明理工大學 2018
[4]基于SWMM的城市雨水管網(wǎng)超負荷輸水的風險評價研究[D]. 殷康烈.重慶交通大學 2017
[5]城市雨水管網(wǎng)模型參數(shù)優(yōu)化及應(yīng)用研究[D]. 周曉喜.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[6]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 2016
[7]排水管網(wǎng)水力計算及暴雨積水模擬方法研究[D]. 張靈敏.華南理工大學 2015
[8]城市排水管網(wǎng)動態(tài)水力學建模技術(shù)研究[D]. 施南征.杭州電子科技大學 2015
[9]基于HEC-HMS和SWMM的城市雨洪模擬[D]. 邊易達.山東大學 2014
[10]基于GIS的城市積澇災(zāi)害分析模型研究[D]. 沈東東.南京信息工程大學 2013



本文編號：3489299