SWMM参数率定

SWMM模型作为一个城市雨洪管理模型已经被越来越广泛地使用，但是建立一个精度良好的模型并不容易，往往需要花费相当精力来进行参数率定工作。参数率定或者说调参的前提条件是模型已经基本搭建好，降雨与管网这些基础数据具有一定的精度以及在此基础上的各种概化处理相对合理，否则的话调参就没有多少意义。SWMM模型的参数很多且又是一个分布式的，所以调参是一件很复杂的事情，需要有一定经验才能完成好，盲目地调整不仅浪费时间，有时还浪费表情，因为不是每次调整都会出现预期的结果。深入了解SWMM模型各个参数的含义和敏感性对率定工作还是相当有好处的，至少能够明确调整的方向。

一般来讲，对于径流系数或者产流量来讲，不透水率、流域的面积以及特征宽度还有坡度是影响最大的几个参数，其余参数的影响几乎可以忽略不计。对于洪峰流量，一般来说影响最大的几个参数依次是流域面积，特征宽度，不透水率，透水区洼蓄量，不透水区曼宁系数，坡度。当然，不同区域不同情形下，这个参数的排序会略有差别，但也不会有较大的出入。至于每个参数的具体影响，这里就不详述了，如果知道模型计算原理的话是很容易推导出来的。需要说明的是有人也许会说降雨量是对结果影响最大的一个参数，这话也没有错，但这里没有将降雨当作一个参数来分析。

有时会碰到这样一个问题，当我们把结果调得很接近现实或者说实测数据时，却发现有些参数已经被调得很离谱了，早就不满足其物理意义了或者说离实际差好远了，出现这种情况怎么办？我的观点是如果这样一套参数能把大部分场次暴雨洪水都模拟得很好，那么是可以接受的，毕竟我们关注的主要还是结果，不管白猫黑猫，抓到老鼠的就是好猫。但是，如果这样一套参数只是能将某一两场洪水模拟好或者说只有一两场实测数据用来调参，然后调整成了这样，那最好还是不要采用了。当然，这个问题还是要具体情形具体分析了，上述只是我个人的一些看法。

记得几年前，在一个学术会议上，一个外国佬说他们连降雨量都调。当时十分震惊，降雨量毕竟是实测的，连这个都调是不是太疯狂了。现在回过头去想，其实这样做也有一定道理的，

降雨测量本来就具有不确定性且只能代表一个点，而实际降雨的分布是很不均匀的，进行适当调整也是未尝不可的。话又说回来，其实无论调整什么怎么调，真正理解模型的结构以及每个参数的含义才是王道，瞎调劳力伤神，伤不起。

既然调参这么烦，很多人可能会想到参数能否实现自动率定？集总式的水文模型的自动率定算法相对成熟，而分布式的模型参数众多，因此实现SWMM模型的参数自动率定困难比较大，现阶段的参数率定还是以人工为主。有的研究者尝试引入自动率定的方法来进行调参，但效果可能并不好，有的可能还需要人工干预或者人工先大致调好，然后用优化算法进行小范围内的调整。这方面的工作还有待更深入的研究。