為了識別SWMM（storm water management model）模型的敏感參數(shù),從而實現(xiàn)參數(shù)的高效率定,本文以深圳河流域為研究對象,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)計暴雨情景下排放口洪峰流量和流域平均徑流系數(shù)對各參數(shù)的敏感性。結(jié)果表明,在不同的設(shè)計暴雨情景下,兩種方法的結(jié)果均顯示排放口洪峰流量對透水區(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)對下滲相關(guān)參數(shù)最敏感;然而,隨著暴雨強度增大,兩種方法計算得到的徑流系數(shù)對最大下滲速率和最小下滲速率的敏感性變化趨勢不同,Morris的結(jié)果顯示遞減,M-I的結(jié)果顯示遞增。 

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

【文章頁數(shù)】：9 頁

【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)的土地利用類型分為典型的8類，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[14-15]。圖1深圳河流域概況Fig.1OverviewofShenzhenRiverbasin圖2土地利用分類結(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、河道實地勘察數(shù)據(jù)和高精度實景遙感數(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460條，檢查井節(jié)點461個。最后利用軟件MapWinGIS和inpPINS耦合ArcGIS與SWMM，將子匯水區(qū)、管線、節(jié)點和排放口等數(shù)據(jù)整合為SWMM輸入文件，并加入降水驅(qū)動。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ix并在其合理范圍內(nèi)變化取值，運行模型得到相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值12()(,,,)nyxfxxx，再由下式計算變量ix對輸出結(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。本文運用修正的Morris法，以根據(jù)流域內(nèi)易澇點數(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1h、重現(xiàn)期1年、10年和50年的設(shè)計暴雨并按芝加哥雨型進(jìn)行時程分配，運行模型并將結(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)，按下式計算各參數(shù)的敏感性系數(shù)S：110011//100()()

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3282879