SWMM模型中参数率定及局部灵敏度分析
swmm笔记
swmm笔记城市暴雨管理模型所需主要参数参数SWMM功能模块：径流模块、输送模块、扩展的输送模块、调蓄/处理模块、受纳水体模块汇水区分为：有洼蓄量的不透水地表、无洼蓄量的不透水地表、透水地表一、节点识别模块（SWMM模型及GIS的系统整合实现）为了找出管网中溢出水的节点，利用节点的实时深度与连接线管径对比（即Node中的Depth与Link中的Ma某.Depth相除求百分比），根据结果值判断节点是否溢出，以及当前水量情况。
结果分级情况如下：程序实现方法：遍历管网中的连接线对象，读取对应管径值（Ma某.Depth），通过查找每根线对象的输出节点，取当前水位高度值（Depth），进行相除运算。
对于符合条件的节点，需要在图层上进行渲染，以表达效果，但考虑到图层有时未加入当前视图范围或者经过了修改，导致SWMM与GIS数据不同，需要对数据的一致性进行验证，验证规则如下：1）判断是否添加点和线数据到当前视图中；2）检查当前加入的数据是否已经修改。
表1节点识别模块表城市暴雨管理模型所需主要参数参数2、城市雨洪模型不确定性及与校准方法（SWMM在城市雨洪模拟中的应用研究）2.1不确定性模型参数的不确定性、模型结构的不确定性、基础数据的不确定性、监测数据的不确定性2.2参数灵敏度分析2.3城市暴雨管理模型所需主要参数参数城市暴雨管理模型所需主要参数参数参数的灵敏度由大到小依次为:不透水区粗糙系数、透水区粗糙系数、衰减常数、不透水区洼蓄量、最小入渗率、透水区洼蓄量、最大入渗率、管道粗糙系数。
城市暴雨管理模型所需主要参数参数模拟结果：出水口状态、地表径流、节点溢流、管道负荷分析。
以下（基于ArcGIS的排水管网水力模拟方法和应用）入口偏移量=管道入口管底标高-入口井的井底标高出口偏移量=管道出口管底标高-出口井的井底标高埋深=地面标高-井底标高排水管网数据核查：（1）管底标高低于井底标高当管底标高低于井底标高时模拟系统将不能进行模拟计算。
基于偏相关法的暴雨管理模型参数敏感性分析
基于偏相关法的暴雨管理模型参数敏感性分析作者：段明印李传奇肖学韩典乘来源：《人民黄河》2018年第03期摘要：基于拉丁超立方抽样法对暴雨管理模型（SWMM）输入参数进行采样，采用偏相关法对参数进行全局敏感性分析。
取某小区为研究区域构建SWMM模型，分析水文水力参数变化对模型输出变量的影响大小。
研究发现，峰值流量最敏感的参数是透水区糙率系数，但该系数并不起决定性作用，它和其他较敏感参数共同决定着峰值流量的大小；峰现时间最敏感的参数是最小渗透率，但是所有参数的敏感性都较低，对峰现时间的影响都很小；总产流量最敏感的参数依次是最小渗透率、面积修正因子、渗透衰减系数和最大渗透率。
通过敏感性分析识别出敏感参数，可提高参数率定效率和模拟结果的可靠性。
关键词：SWMM模型；逐步回归；偏相关；全局敏感性中图分类号：X143 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2018.03.0031 研究背景城市化在促进我国经济发展的同时也改变了城市下垫面的属性，使得城市雨洪灾害等问题日益突出，严重威胁着人民生命财产安全[1]。
暴雨管理模型（SWMM）可以动态模拟降雨径流过程及雨水在管网中的传输过程，能够用来管理城市雨洪以及指导海绵城市的建设，因此在国内很多地区得到了广泛运用[2]。
参数率定是精确构建SWMM模型的前提，但是SWMM模型参数较多，参数率定效率非常低，因此需要对SWMM模型进行参数敏感性分析，降低参数的不确定性，识别出重要参数进行重点率定，不重要参数可取经验值[3]。
参数敏感性分析的方法可以分成两大类：一类是局部敏感性分析方法，大多使用Morris法；另一类是全局敏感性分析方法，主要有多元回归法、FAST法、RSA法、Sobol法、偏相关法等[4]。
局部敏感性分析方法只能反映单个自变量对模型结果的影响，忽略了自变量之间的相互作用对模型结果的影响，无法在“异参等效”的情况下得到精确解；全局敏感性分析方法能够反映所有自变量以及自变量之间的相互作用对模型结果的影响，适用于参数众多且存在“异参等效”的模型[5]。
雨洪管理模型SWMM的原理、参数和应用
（4）排放参数影响径流的排放位置和方式，进而影响排水系统的设计和环境 的影响。
改进建议包括：提高参数的测量和获取精度；建立完善的数据库和模型不确定 性评估体系；加强SWMM与其他模型的联合应用，如GIS、数值模拟等，以提高 模拟结果的精度和可靠性。
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这些参数对SWMM模拟结果的影响主要表现在：
（1）降雨参数影响径流量的产生和时空分布，进而影响雨水径流污染负荷和 排水系统的设计；
（2）地表参数影响径流的汇聚和传输，进而影响径流污染负荷的处理和污水 收集系统的设计；
（3）管网参数影响径流的输送和排放能力，进而影响排水系统的设计和径流 水质改善；
2、参数获取与影响分析
这些参数的获取方式和准确度对于SWMM模拟结果的可靠性至关重要。一般而言， 降雨参数可通过历史降雨数据统计分析和气象模型预测等方法获取；地表参数 可通过遥感影像解译、现场调查和GIS分析等方法获取；管网参数可通过实地 勘察测量和工程设计资料获取；排放参数则可根据排放口的设计和控制要求进 行设置。
2、设计流程与参数设置方法
SWMM的设计流程一般包括以下步骤：
（1）收集并整理项目区域的地理信息，如地形数据、土地利用类型、降雨数 据等；
（2）根据项目需求，选择适当 的模拟模块和参数设置；
（3）根据设计目标，调整模拟参数，进行多次模拟，直至达到最佳估，为决策提供支持。
（1）降雨参数包括降雨强度、降雨历时、降雨分布等，它们决定了地表径流 的产生和水量；
（2）地表参数包括土地利用类型、地表粗糙度、下垫面性质等，它们影响雨 水径流的产生、汇聚和传输；
（3）管网参数包括管道直径、长度、埋深、坡度等，它们决定了雨水径流的 输送和排放能力；
（4）排放参数包括排放口位置、排放方式、排放量等，它们影响雨水径流的 排放和控制。
基于SWMM的水文参数敏感性分析
基于SWMM的水文参数敏感性分析作者：陈馨来源：《科技风》2016年第09期摘要：为了提高参数率定效率，有必要对暴雨管理模型参数进行敏感性分析。
以重庆交通大学南岸校区为例，建立暴雨管理模型，分析模型参数对径流峰值的敏感性。
结果显示：不透水率曼宁系数为敏感参数，不透水区洼蓄量为中等敏感参数，不透水率、透水率曼宁系数、透水区洼蓄量、无洼蓄不透水区所占比例这四个参数均为不敏感参数。
关键词：SWMM；敏感性；水文参数随着城市建设的迅速发展，城市不透水比例迅速增大，降雨形成的径流也不断增大，市政排污等问题日益显著。
利用美国环保署（EPA）暴雨管理模型（SWMM）对暴雨径流进行计算，可以简单便捷的处理城市排涝问题。
但暴雨管理模型的参数率定是不可或缺的[ 1 ]。
然而，大多数情况下，模型比较复杂，对参数率定非常困难，有时却是没有必要的，因为，有些参数对模型计算并不敏感[ 2-4 ]。
为了提高参数率定效率和提高名称参数的可靠性，有必要对参数的敏感性进行分析。
本文以重庆交通大学为例，建立暴雨管理模型，分析各参数对该模型的敏感性。
1 敏感性分析方法摩尔斯筛分法运用比较广泛，选择变量x后，随机改变该变量得到xi，运行得到相应目标函数值y（xi），最终，采用影响值Ei判别该变量的敏感性：张胜杰等[ 5 ]对上述方法进行修正，采用固定变量改变步长的方法，运用如下影响值公式进行敏感性分析：固定步长的分析方法有利于对多个参数的敏感性进行对比分析，本文采用摩尔斯改进方法进行敏感性分析。
2 模拟方法2.1 SWMM模型以重庆交通大学南岸校区为研究对象，根据校园内的地形条件，对重庆交通大学进行集雨面积划分，分为教育超市区、河海学院块、机电学院及基础实验大楼块、第1教学楼及老行政楼块、继续教育学院块、体育场块、交大邮政所块、南塘苑块、图书馆块。
各集雨区域特征参数按照1∶1地图量测得到，下渗模型采用Green-Ampt模型。
地下排水管道采用封闭箱型排水管，粗糙系数为0.01。
SWMM敏感性参数的分析方法探讨
做 了很多研究 ， 但仍 没有得出统一的结 论。为进一步探究 Ｓ ＷＭＭ 的敏感参数 ， 本文首先介绍 了国内采用 的敏 感性
分析方法 ； 再者 ， 根据 Ｓ ＷＭＭ 的特点、 结合其它领域应 用的理论 ， 提 出 了两 种适用 于 Ｓ ＷＭＭ 的分析 方法 ； 最后 ， 对 当前研究 中需要注意 的问题和研究方 向给出了建议 。
Ｓ ＷＭＭ 敏 感 性 参 数 的分 析 方 法 张 敏
（ 昆明ｔ ｌ－ ｒ 大学建筑工程学院， 昆明 ６ ５ ０ ０ ５ １ ）
【 摘
要Ｊ准确分析 Ｓ ＷＭ Ｍ的敏感 参数 ， 能极大 的提 高城市洪 涝灾 害的模拟 效率与 准确性 。国内学者 虽然
第３ ９卷 第 １期 ２ ０ １ ７年 １月
低 温 建 筑 技 术
Ｌ ０Ｗ ＴＥ ＭＰ ＥＲＡＴＵＲＥ ＡＲＣ Ｈｒ ｒ Ｅ ＣＴ ＵＲＥ ＴＥ ＣＨＮ０Ｌ ＯＧＹ １ ２３
建筑科学管理
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ ３ ９ ０ ５ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｄ ｗ ｊ ｚ ． ２ ０ １ ７ ． ０ １ ． ０ ４ ３
【 关键词 】Ｓ ＷＭ Ｍ； 敏感参数 ； 全局分析法 ； 局部分析法 【 中图分类号 】Ｔ Ｕ ８ ２ ３ ． ３ 【 文献标 识码 】Ａ 【 文章编号 】１ ０ ０ １ — ６ ８ ６ ４ （ ２ ０ １ ７ ） ０ １ — ０ １ ２ ３— ０ ３
ＤＩ Ｓ ＣＵＳ Ｓ Ｉ ＯＮ ０Ｎ ＴＨＥ Ｍ ＥＴＨｏＤ ｏＦ ＡＮＡＬＹＺ Ｉ ＮＧ ＴＨＥ
Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｋ ｕ ｎ ｍ ｉ ｎ ｇ ６ ５ ０ ０ ５ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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。
基于Morris与正交试验的SWMM模型参数敏感性分析
基于Morris与正交试验的SWMM模型参数敏感性分析韩铭洋;胡金辉;桑梓杰;孙颖娜
【期刊名称】《水利水电快报》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】为研究暴雨洪水模型中参数对模拟结果的影响,提高模型预测的精确性,以宁波市慈城新城为研究区域,基于SWMM模型,模拟了不同重现期及3种单峰雨型的设计降雨,利用修正Morris法和正交试验设计法对比分析了研究区内6个水文参数的局部与全局敏感性及变化趋势。
结果表明:研究区流域径流系数的敏感参数为MaxRate、N-Perv和MinRate,三者具有高度显著影响,且敏感性随着降雨重现期的增加而减弱。
同一重现期降雨下,雨峰位置不同导致参数敏感性变化规律有所不同。
针对后峰雨型,Dstore-Imperv、Dstore-Perv和N-Imperv敏感性随重现期的增加而增强;前峰雨型和对称雨型反之。
两种方法均能识别模型主要敏感参数,正交试验设计法更能定量描述参数影响的显著性水平。
【总页数】8页(P11-18)
【作者】韩铭洋;胡金辉;桑梓杰;孙颖娜
【作者单位】黑龙江大学水利电力学院;黑龙江大学中俄寒区水文水利工程联合实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TV122.1
【相关文献】
1.基于正交试验法的梯级水库连溃分析模型参数敏感性分析
2.基于Morris与Sobol法的SWMM模型参数敏感性分析
3.基于Morris的SWMM模型参数敏感性分析
4.基于正交试验分析法不同施工阶段邓肯-张E-B模型参数对坝体变形的敏感性分析研究
5.基于正交试验的SWMM模型参数全局综合敏感性分析
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城市降雨径流模型参数全局灵敏度分析
中国环境科学 2008,28(8)：725~729 China Environmental Science 城市降雨径流模型参数全局灵敏度分析王浩昌1,杜鹏飞1*,赵冬泉1,王浩正2,李志一1(1.清华大学环境科学与工程系,北京 100084；2.北京清华城市规划设计研究院,北京 100084)摘要：采用逐步回归法分析典型城市降雨径流管理模型(SWMM)水文参数的全局灵敏度,为模型参数的有效识别提供参考.结果表明,汇水区面积对总产流起决定性作用.在雨强较小(10.5mm)的情况下,透水区参数灵敏度很小,可在参数识别中设为经验值;在较强降雨(52.5mm)情况下,管道曼宁系数是决定峰值流量与峰值发生时间的关键参数.减小汇水区面积的不确定性可提高其他参数的灵敏度,有利于参数的有效识别.关键词：降雨径流；逐步回归；全局灵敏度；城市降雨径流管理模型(SWMM)中图分类号：X143 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2008)08-0725-05Global sensitivity analysis for urban rainfall-runoff model. WANG Hao-chang1, DU Peng-fei1*, ZHAO Dong-quan1, WANG Hao-zheng2, LI Zhi-yi1(1.Department of Environmental Science and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China; 2.Beijing Tsinghua Urban Planning and Design Institute, Beijing 100084, China). China Environmental Science, 2008, 28(8)：725~729Abstract：Stepwise regression analysis approach was used to assess the global sensitivity of the hydrological parameters of storm water management model (SWMM) in this study. The catchment area played a dominant role in determining surface runoff. When precipitation was low(10.5mm), the parameter in pervious zone showed very low sensitivity, indicating that those parameter could be set to empirical values. When precipitation was high(52.5mm), roughness of conduit was the most sensitive parameter to peak flow and peak time. Reduction of the catchment area could increase the sensitivity of other parameters, providing better condition for parameter calibration.Key words：rainfall-runoff；stepwise regression；global sensitivity analysis；stom water management model(SWMM)城市化的发展使城区不透水区比例增大,降雨径流随之增加.近年来随着城市点源污染的有效控制,降雨径流污染问题显得日渐突出.利用模型进行水文水质模拟是研究城市暴雨径流污染管理和控制的重要手段.暴雨径流管理模型(SWMM)是美国EPA开发的暴雨径流管理模型,在城市降雨径流模拟中有着广泛的应用[1-3],近年来在我国也有一些应用案例[4-5].灵敏度分析是通过研究模型参数对模型输出的影响,识别关键参数,为模型识别参数提供重要参考.国内对模型参数的灵敏度分析多限于局部灵敏度分析[6].由于局部灵敏度分析方法仅能反映单个参数在初始取值附近的变化对模型输出的影响,而无法对参数在整个取值空间的影响及参数之间的共同作用做出估计.全局灵敏度分析作为一种新的灵敏度分析手段,在国外的模型识别研究中取得了广泛应用[7-9].目前主要的全局灵敏性分析方法有多元回归法、Morris法、傅里叶幅度灵敏度检验法(FAST)以及基于方差分析的Sobol法等[10].其中,多元回归法由于计算量小,易于操作,被大量应用[11-13].作者采用基于逐步回归的全局灵敏度分析方法,结合参数识别的具体需求,研究SWMM模型水文水力参数的灵敏度,为模型参数的有效识别提供依据.1研究方法1.1研究区概况与监测方法选取北京市某个具有独立分流制管网系统收稿日期：2008-01-03基金项目：国家“973”项目(2006CB403407);国家自然科学基金资助项目(50778098/E080403)* 责任作者, 副教授, dupf@726 中 国 环 境 科 学 28卷的小流域做为研究区域,总面积12.9hm 2,不透水面积约占70%,概化为26个汇水区,64条管道.在降雨过程中,用虹吸式雨量计记录雨量,用明渠流量计在流域出口处记录流量.对2007年10月5日历时3h 的降雨进行分析,总雨量10.5mm. 1.2 参数取值降雨径流模型中,参数可分为测量参数和率定参数[14].SWMM 模型的水文水力相关参数有14个.其中,汇水区面积(Area)、不透水率(Pct -Imperv)、汇水区坡度(Slope)、汇水区宽度(Width)和管道长度(Length)是5个具有显著空间特征的参数,可以通过测量获得.但是由于测量技术的限制以及概化过程的主观性,测量参数往往存在一定误差.Pct -Imperv 及Length 的测量误差很小,本研究中直接使用测量值.Area 受模型概化主观性的影响很大,尤其是在研究区域较小的情况下,不确定性更为明显.Slope 和Width 受测量方法的限制,很难准确得到.本研究中引入 3 个比例因子 Pct -Area,K -Width,K -Slope 代替Area,Width 与Slope,模型的实际输入参数等于比例因子与测量参数的乘积.综上所述,分析共包括12个率定参数.表1 SWMM 水文水力模块参数Table 1 SWMM hydrology and dydraulic module parameters 编号 参数名称 物理意义 取值范围 1 N -Imperv 不透水区曼宁系数 0.005~0.04 2 N -perv 透水区曼宁系数 0.1~0.83 S -Imperv 不透水区洼蓄量(mm) 0.2~24 S -perv 透水区洼蓄量(mm) 2~105 Pct -Zero 不透水区中无洼地 不透水区所占比例(%)50~80 6 MaxRate 最大渗透率(mm/h) 3~507 MinRate 最小渗透率(mm/h) 1~38 Decay 渗透衰减系数 2~7 9 Area(Pct -Area) 汇水区面积比例因子(%) 50~80 10 Width(K -Width) 汇水子区宽度因子 0.5~2 11 Slope(K -Slope) 汇水子区坡度因子 0.5~212 Manning -N管道曼宁系数 0.005~0.040由于各率定参数的概率分布未知,假定所有参数均服从均匀分布.新引入的3个比例因子通过主观经验给定取值范围,其他参数取值范围均根据模型手册及文献调研确定.参数的具体含义及取值范围见表1. 1.3 全局灵敏度分析区别于局部灵敏度分析,全局灵敏度分析同时考虑所有参数的影响,考察不同参数的变化对模型输出的共同作用.基于随机采样的分析方法(蒙特卡罗分析方法)[15]是一种应用广泛的全局灵敏度分析方法.该方法根据参数的概率分布对所有参数进行随机采样,并对各参数样本进行模拟计算,通过对模型输出与各参数进行统计分析得到各参数的灵敏度.本研究中采用拉丁超立方采样方法(Latin Hypercube Sampling)进行采样,采用逐步回归法(Stepwise Regression)进行参数灵敏度分析.逐步回归的主要目的是得到最优的回归方程,即在回归方程中只包含对因变量有显著影响的自变量,不包含对因变量贡献不显著的自变量.其实施过程是按自变量对因变量贡献大小的顺序将自变量逐步引入到回归方程.每一步都要对已引入回归方程的变量计算其偏回归平方和,在预先给定的F 水平下进行显著性检验,将对因变量影响不显著的变量剔除.接着对未引入回归方程中的变量分别计算其偏回归平方和,并对偏回归平方和最大的一个变量在给定F 水平下作显著性检验,如果显著则将该变量引入回归方程.重复这个过程,直到在回归方程中的变量都不能剔除而又无新变量可以引入时为止. 可用逐步回归的结果解释参数的全局灵敏度,具体含义:未选入回归模型的参数对模型输出的贡献可忽略不计;参数被选入回归模型的顺序定性地表征了参数的灵敏度;在每一步R 2的改变量定量地表征了引入该参数使模型输出不确定性得以解释的比例;标准回归系数(SRC)的绝对值是参数灵敏度的定量指标,SRC 的符号表示了该参数对输出量的正或负的效应[15-16]. 2 结果与讨论2.1 参数对不同输出变量的灵敏度分析选取3个在降雨径流模拟中有着重要意义的输出变量:总产流、流量峰值、峰值发生时间,分8期王浩昌等：城市降雨径流模型参数全局灵敏度分析 727析模型参数对各输出变量的灵敏度.结果表明(表2),对于不同输出变量,各参数的灵敏度有着显著的差异,对总产流影响显著的Pct-Area对峰值时间没有影响,而对峰值时间最灵敏的参数Manning-N 对总产流却无影响.对总产流而言, Pct-Area是最灵敏的参数,在仅引入该参数之后,回归模型的R2值已达0.891,说明Pct-Area对总产流起着决定性的作用;而对流量峰值及峰值时间而言,各参数的灵敏度则比较均衡,并没有起决定性作用的参数.总产流与流量峰值的最终回归模型的R2值均达到0.9以上,说明这2个输出变量与模型参数之间有着显著的线性关系;而峰值时间的最终回归模型R2值仅达到0.699,线性关系较差.SRC的符号说明了各参数对输出变量的贡献的正负,如对峰值时间,Manning-N,S-Imperv, N-Imperv的SRC符号均为正,说明增大这些参数可以使流量峰值时间延后.此外,在本场降雨的情景下,透水区相关参数(表1中第2、4、6、7、8号参数)对3个输出变量的灵敏度很小,甚至无贡献,说明在小雨强的情景下,透水区参数不可识别.表2灵敏度分析结果 Table 2 Result of sensitivity analysis回归次序总产流流量峰值峰值时间参数名 SRC R2参数名 SRC R2参数名 SRC R21 Pct-Area 0.937 0.891 Pct-Area 0.488 0.248 Manning-N0.561 0.3422 S-Imperv -0.209 0.934 S-Imperv-0.461 0.455 N-Imperv0.323 0.4443 Pct-Zero 0.148 0.957 N-Imperv-0.443 0.654 S-Imperv0.310 0.5394 N-Imperv -0.084 0.964 K-Width 0.337 0.770 K-Width -0.280 0.6175 K-Width 0.080 0.970 Pct-Zero 0.263 0.846 Pct-Zero -0.236 0.6756 K-Slope 0.042 0.972 Manning-N-0.241 0.906 K-Slope -0.156 0.6997 MaxRate -0.018 0.972 K-Slope0.1680.9338 S-perv -0.0150.973Decay0.0230.9349 MinRate -0.0140.9732.2雨强对参数灵敏度的影响参数的灵敏度与模型的应用条件紧密相关,在某种应用条件下不灵敏的参数,在另一种条件下可能是灵敏的.局部灵敏度分析的相关研究显示,雨强对参数灵敏度有较大影响[6].由于除雨强外,雨型、降雨时长等因素也会对分析结果造成影响,为消除这些因素的影响,这里不使用真实降雨情景,而将10月5日降雨强度放大5倍作为大雨强情景,与2.1节中的结果进行对比(图1).结果显示,在较强降雨情景下,对总产流而言,Pct-Area仍是最灵敏的参数且起决定性作用;对流量峰值和峰值时间而言,Manning-N的增幅明显,成为起决定性作用的参数.Pct-Area、K-Width、N-Imperv对流量峰值均是前5位的灵敏参数;Manning-N、K-Width、N-Imperv对峰值发生时间均是前5位的灵敏参数;其他参数的灵敏度变化较大.透水区相关参数对这3个输出变量均显示出一定的灵敏度.此结论可直观地理解为,在小雨强条件下,透水区的渗透作用使得透水区径流量很小甚至不产流;而在大雨强条件下,透水区积水的速度超过了渗透的速度,使得透水区产生一定量的径流,从而使透水区相关参数显示出一定灵敏度. 2.3面积不确定性对参数灵敏度的影响由上述分析可知,Pct-Area对总产流起着至关重要的作用,Pct-Area的不确定性(表现为参数的取值范围)过大必然会对掩盖其他参数对模型输出的影响,从而使其他参数难以识别.在基础资料充足的情况下,可以通过详细的概化减小Pct-Area的不确定性;也可利用Pct-Area对总产728 中 国 环 境 科 学 28卷流的极度灵敏度,使用总产流来对Pct -Area 的取值范围做粗略识别.为研究Pct -Area 的不确定性减小对参数灵敏度的影响,将Pct -Area 取值范围缩小到50~60,其他参数取值范围不变,重新进行灵敏度分析,结果见图2.1.00.80.60.40.20.0-0.2-0.41 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112S R Ca. 对总产流的灵敏度0.60.40.20.0-0.2-0.4-0.6-0.8 1 2 3 4 56 7 8 9 10 1112S R Cb. 对流量峰值的灵敏度-1.01.00.80.60.40.20.0-0.2-0.41 2 3 4 56 7 8 9 10 1112参数编号S R C图1 不同雨强情景灵敏度分析Fig. 1 Sensitivity analysis for different rainfall conditions雨强 10.5mm; 52.5mm由图2可以看出,对总产流,Pct -Area 仍是最灵敏参数,但灵敏度明显降低,其他参数的灵敏度则相应地有所增加.而对于流量峰值,Pct -Area 的灵敏度的降幅更为明显,从第1位降至第6位,其他参数灵敏度均有不同程度的增加.对峰值时间而言,各参数的灵敏度基本保持不变,这是由于Pct -Area 本身对峰值时间并无影响.参数识别是利用监测结果反求参数的过程,显然,为使模拟结果与监测结果匹配,对模型输出影响越大的参数其可能的取值范围越小,这意味着越灵敏的参数越容易被识别.Pct -Area 不确定性的降低增加了其他参数的灵敏度,为其他参数的有效识别提供了有利条件.1.20.80.40.20.0-0.2-0.4-0.61234567 8 9 10 11 12S R C1.00.60.40.20.0-0.2-0.4-0.61234567 8 9 10 11 12S R C0.60.80.60.40.20.0-0.2-0.41234567 8 9 10 11 12参数编号S R C图2 不同Pct -Area 取值范围灵敏度分析 Fig. 2 Sensitivity analysis for different Pct-Area rangesPct -Area 取50~80; Pct -Area 取50~603 结论3.1 在不同雨强情景下,Pct -Area 对总产流均起决定性作用;Pct -Area 、K -Width 、N -Imperv 对流量峰值均是前5位的灵敏参数;Manning -N 、K - Width 、N -Imperv 对峰值发生时间均是前5位的灵敏参数;其他参数的灵敏度变化较大.8期王浩昌等：城市降雨径流模型参数全局灵敏度分析 7293.2在较强降雨情景下,Manning-N对流量峰值和峰值发生时间起决定性作用,应仔细识别;在雨强较小的情景下,透水区相关参数极度不灵敏,在参数识别中可考虑将其设为经验值.3.3减小汇水区面积的不确定性可使其他参数的灵敏度增加,有利于参数识别.参考文献：[1]Wang W C, Williams S D. 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城市雨水管网模型的水文参数灵敏度分析
城市雨水管网模型的水文参数灵敏度分析王荫茵;陶涛;吕永鹏【摘要】为定量分析上海某区域的SWMM模型输出的总径流量和峰值流量对输入水文参数的变化响应的灵敏度,使用修正的Morris灵敏度分析法分析了3场降雨中SWMM模型中总径流量和峰值流量对水文参数不渗透性洼地蓄水(Destore-Imperv)、渗透性洼地蓄水(Destore-perv)、不渗透性粗糙系数曼宁值(Manning-Imperv)、渗透性粗糙系数曼宁值(Manning-perv)等参数的局部灵敏度.模拟结果证明,总降雨量变大,峰值流量对于参数Manning-Imperv、Destore-Imperv响应的灵敏度程度变大,并且峰值降雨强度越大,总径流量对于参数Max.Infiltration Rate、Decay Constant、Min.Infiltration Rate响应的灵敏度随之变大.【期刊名称】《城市道桥与防洪》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】4页(P159-162)【关键词】SWMM;修正的Morris筛选法;灵敏度;水文参数率定【作者】王荫茵;陶涛;吕永鹏【作者单位】同济大学环境科学与工程学院,上海市200092;同济大学环境科学与工程学院,上海市200092;上海城市排水系统工程技术研究中心,上海市200092;上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司,上海市200092【正文语种】中文【中图分类】TU99近年来，随着城市建设的不断发展，城市地面硬化，降雨径流量增加，城市内涝问题日益加剧。
雨水管理模型能够很好地模拟降雨过程中地表径流产生情况、管网负荷情况等，能够从水文、水质、水量等方面帮助管理和控制城市的降雨径流。
SWMM（Storm Water Management Model）是美国环保署（EPA）开发的暴雨雨水管理模型，模型能够模拟一系列水文和水力过程，在国内外有广泛的研究和应用[1]。
模型主要根据一系列描述子汇水区特性的参数来计算降雨产生的径流量，而这些参数没有明确的物理含义，无法直接测量，需要对其进行参数率定，因此，雨水管网模型的参数率定是保证雨水管网模型准确模拟十分重要的一步。
降雨雨型和强度对SWMM模型参数局部灵敏度的影响分析
降雨雨型和强度对SWMM模型参数局部灵敏度的影响分析赵康乾;颜合想;王荫茵;陶涛【期刊名称】《净水技术》【年(卷),期】2018(037)003【摘要】运用修正的Moms筛选法对暴雨雨洪管理模型中水文水动力模块部分参数进行局部灵敏度分析,并研究降雨雨型和降雨强度对参数灵敏度的影响.研究结果表明,汇水单元不透水面积百分率(pct-imperv)对总径流量和峰值流量的灵敏度最高;对于总径流量,单峰降雨条件下的汇水单元面积(area)的灵敏度明显高于多峰条件下的灵敏度值;雨型相同时,增加降雨强度,下垫面参数的灵敏度增加.%The local sensitivity of parameters of hydrological and hydrodynamics modules in storm water management model (SWMM),was evaluated based on Morris screening method.Results showed that the most sensitive parameter to total runoff volume and peak flow was pct-imperv.Sensitivity of area to total runoff volume with unimodal rainfall was higher than it with multimodal rainfall.And sensitivity of underlying surface parameters increased when rainfall intensity increased.【总页数】7页(P95-101)【作者】赵康乾;颜合想;王荫茵;陶涛【作者单位】同济大学环境科学与工程学院,上海200092;同济大学环境科学与工程学院,上海200092;同济大学环境科学与工程学院,上海200092;同济大学环境科学与工程学院,上海200092【正文语种】中文【中图分类】TU998.4【相关文献】1.SWMM模型中参数率定及局部灵敏度分析 [J], 官奕宏;吕谋;王烨;杨婷婷2.降雨型堆积层滑坡抗剪强度参数反演分析 [J], 陈骏峰3.城市降雨径流模型的参数局部灵敏度分析 [J], 黄金良;杜鹏飞;何万谦;欧志丹;王浩昌;王志石4.降雨雨型和强度对土边坡稳定性影响分析 [J], 周宏博;孙树林;尚文涛;黄勇博5.基于有效降雨强度和逻辑回归的降雨型滑坡预测模型 [J], 盛逸凡;李远耀;徐勇;吴吉明;林巍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Morris筛选法的SWMM参数敏感性分析
2021年3月Mae.2021江苏水利JAANGSUWATERRESOURCES水生态与环境35基于Morrit筛选法的SWMM参数敏感性分析张伟1!张江2!张曼1(1睢宁县水务局，江苏徐州221000； 2.徐州市黄河北闸管理处，江苏徐州221000)摘要：以徐州市某一住宅小区为例，选用修正的Morris筛选法，利用(storm water management mod-et)模型中11个参数为变量，研究参数的变化对径流系数及洪峰流量的影响。
研究结果显示，不渗透性/%(icpev)、最小渗入速率(minrate)、漫流宽度(widt)的变化对径流系数影响较大；漫流宽度(width)、不渗透性/%(imperv)、渗透性粗糙系数(N-perv)对洪峰流量影响较大。
研究结果可为SWMM模型参数的取值提供参考。
关键词：修正的MovW筛选法；SWMM模型；敏感性中图分类号:TV87文献标识码:A文章编号：1007-7839(2021)03-0035-05Sersitivity analyst of SWMM modei parameter)basedonMorrnumeehodZHANG Wt,ZHANG Jiang2,ZHANG Man3(1.Suining County Water Affairs Bureau$Xuzhou221000,China；2.Xuzhou Yellof Ries North Gatr Management Office,Xuzhou221000,China)Abstract: Taking a resinentiat district in Xuzhou City as an exempte,the modided Morris screening method was uDed,and11paeameteeDcn theSWMM modeaweeeuDed aDvaecabaeDtoDtudethecnfauenoeofpaeameteeohan/eDon euno f ooe f cocentand peak feow.TheeeDuetDhowed thattheohan/eDofAmpeev,mcnRateand wcdth had/eeatcnfeu-enoeon theeuno f ooe f cocentand wcdth,cmpeevand N-peevhad/eeatcnfeuenoeon peak feow.TheeeDeaeoh ee-Duetooued peovcdeeefeeenoefoetheDeeeotcon ofSWMM modeepaeametee.Key words:modified Morris screening method;SWMM modet;sensinility随着城市化进程的快速推进，城市地区发生内涝的概率越来越大，发生的范围越来越广，内涝持续时间及积水深度也越来越长。
城市降雨径流污染模拟的水质参数局部灵敏度分析_赵冬泉
, C H E NJ i n i n g , WA N GH a o z h e n g, D UP e n g f e i , WA N GH a o c h a n g, K o n g D e j u n
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1. D e p a r t m e n t o f E n v i r o n m e n t a l S c i e n c e a n d E n g i n e e r i n g , T s i n g h u a U n i v e r s i t y , B e i j i n g 100084 2. D e p a r t m e n t o f E n v i r o n m e n t a n dI n f r a s t r u c t u r e , B e i j i n g T s i n g h u a U r b a n P l a n n i n g ＆D e s i g n I n s t i t u t e , B e i j i n g 100084 3. B e i j i n g O l y m p i c P a r k D e v e l o p m e n t a n dM a n a g e m e n t C o .L t d . ,B e i j i n g 100084 R e c e i v e d1 S e p t e m b e r 2008; r e c e i v e di nr e v i s e df o r m 22 D e c e m b e r 2008; a c c e p t e d 10 A p r i l 2009 A b s t r a c t :S e n s i t i v i t y a n a l y s i s o f u r b a nr a i n f a l l r u n o f f s i m u l a t i o ni sac r u c i a l p r o c e d u r e f o r m o d e l c a l i b r a t i o na n dv a l i d a t i o n .I t a l s op r o v i d e s i m p o r t a n t i n f o r m a t i o nf o r l e a r n i n ga b o u t t h er a i n f a l l r u n o f f p r o c e s s a n dr e m o v i n gn o n p o i n t s o u r c ep o l l u t i o n .A ni m p r o v e dM o r r i s s c r e e n i n gm e t h o dw a s u s e dt o a n a l y z e t h e l o c a l s e n s i t i v i t y o f w a t e r q u a l i t y p a r a m e t e r s o f t h eS t o r mWa t e r M a n a g e m e n t M o d e l ( S WM M )w i t ht h ea i mo f i d e n t i f y i n gm o d e l p a r a m e t e r s . R e s u l t s s h o w e dt h a t t h e s e n s i t i v i t y i n d e x e s o f t h e w a t e r q u a l i t y p a r a m e t e r s c a nb e i n f l u e n c e db y m a n yf a c t o r s , s u c ha s r a i ni n t e n s i t y a n dl a n d u s et y p e . T h e b u i l d u pa n dw a s h o f f p a r a m e t e r s o f t h e m o s t d o m i n a n t i m p e r v i o u s l a n d u s e s h a v e r e l a t i v e l y h i g hs e n s i t i v i t y i n d e x e s . T h eb a c k g r o u n dv a l u e o f r a i n f a l l q u a l i t yh a s t h eh i g h e s t s e n s i t i v i t yi nh i g hi n t e n s i t yr a i n f a l l .T h er e s u l t ss h o w e dt h a t p a r a m e t e r i d e n t i f i c a t i o na n dp o l l u t i o nc o n t r o l o ft h ed o m i n a n t i m p e r v i o u s a r e a s a r e i m p o r t a n t f o r s i m u l a t i o n a n d r e m o v a l o f r a i n f a l l r u n o f f p o l l u t i o n . T h em e a s u r e m e n t e r r o r o f b a c k g r o u n dc o n c e n t r a t i o no f r a i n f a l l w i l l i m p a c t t h e a c c u r a c y o f r a i n f a l l r u n o f f s i m u l a t i o n . K e y w o r d s :l o c a l s e n s i t i v i t ya n a l y s i s ; M o r r i s s c r e e n i n gm e t h o d ;S WM M ;w a t e r q u a l i t y p a r a m e t e r s ;r a i n f a l l r u n o f f p o l l u t i o n
SWMM模型径流参数全局灵敏度分析
SWMM模型径流参数全局灵敏度分析孙艳伟;把多铎;王文川;姜体胜;王富强【摘要】Based on practicability analysis of SWMM model parameters in the calibration process, four parameters of subcatchment slope, subcatchment width, Manning coefficient and depression depth on pervious area and three infiltration parameters were selected. Two popular infiltration models of Horton and Green - Ampt were examined respectively. Global sensitivity analysis method of Morris was used. Flow metrics of total rainfall depth and peak discharge were simulated for single rainfall events with different rainfall types and return periods while runoff coefficient was examined for the long-term rainfall data. Main results were: sensitivity analysis results for Tl and T2 rainfall events indicated great differences and T2 rainfall event with small return period was not suitable for parameters calibration; for Horton model, peak discharge of large Tl rainfall can be used for calibrating subcatchment width and slope while total runoff of large T2 can be used for calibrating infiltration parameters; for Green - Ampt model, peak discharge of small Tl rainfall can be used to calibrate subcatchement width and that of large T2 rainfall can be used to calibrate minimum infiltration rate and water deficiency; for the runoff coefficient, sensitivity analysis results of the two methods are similar.%选取基于Horton和Green-Ampt入渗模型的入渗参数,以及区域坡度、区域宽度、透水性区域的曼宁系数和可积水深度共7个SWMM模型参数,采用Morris方法进行全局灵敏度分析.并分别采用不同降水类型、不同重现期的单个降水事件及长期降水序列,分析各模型参数对总产流量、洪峰流量及径流系数3个输出变量的全局灵敏度.结果表明:T1和T2型降水的参数灵敏度分析结果呈现较大差异,T2型较小降水事件不适宜用于参数校核;对Horton入渗模型而言,可利用T1型较大降水事件的洪峰流量对区域形状系数进行校核,利用T2型较大降水事件的总产流量对最小入渗速率、消减系数K进行校核;对Green-Ampt入渗模型而言,可利用TI型较小降水事件的洪峰流量对区域宽度和坡度进行校核及总产流量对透水性区域的曼宁系数进行校核,利用T2型较大降水事件的洪峰流量对最小入渗速率和缺水率进行校核;对径流系数而言,采用Horton和Green-Ampt入渗模型的结果一致,最大入渗速率和最小入渗速率是最灵敏的两个参数,透水性表面的可积水深度和曼宁系数为最不灵敏的两个参数.【期刊名称】《农业机械学报》【年(卷),期】2012(043)007【总页数】8页(P42-49)【关键词】SWMM;模型校核;全局灵敏度;Morris方法;Horton模型;Green-Ampt 模型【作者】孙艳伟;把多铎;王文川;姜体胜;王富强【作者单位】华北水利水电学院水利学院,郑州450011;西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712100;华北水利水电学院水利学院,郑州450011;北京市水环境监测中心,北京100089;华北水利水电学院水利学院,郑州450011【正文语种】中文【中图分类】X143引言SWMM(storm water management model)是由美国环境保护署(EPA)开发的模拟和管理降水径流的模型，该模型可对长期降水径流过程进行动态模拟，为雨洪资源利用提供计算依据，因此，在降雨径流模拟中得到了广泛应用［1～2］。
基于互信息的SWMM模型参数全局敏感性分析
基于互信息的SWMM模型参数全局敏感性分析作者：王汉明李传奇熊剑智宋苏林来源：《人民黄河》2017年第10期摘要：采用互信息方法对SWMM模型输入参数与输出结果之间的非线性关系进行了全局敏感性分析。
以山东大学千佛山校区降雨径流模拟为例，采用拉丁超立方体抽样，研究了SWMM模型模型参数对输出结果的影响程度。
结果表明：峰值流量最敏感的参数为透水区曼宁糙率系数；峰现时间最敏感的参数为管道曼宁糙率系数，其次为最小渗透率；总产流最敏感的参数为最小渗透率。
关键词：信息熵；互信息；全局敏感性分析；参数选择；SWMM模型随着城市化进程的不断加快，城区不透水区比例增大，城市下垫面条件的改变使得暴雨时产生洪涝灾害的概率显著增大。
SWMM（Storm Water Management Model）模型是美国环保局开发的城市暴雨管理模型，该模型可以对区域内降雨及产生的径流输送过程进行模拟，目前已被广泛地应用到城市暴雨洪水管理中。
参数率定是降雨径流模型研究中的重要步骤，通过率定后的参数值可以使模型的结果更加接近实测值，从而使模拟结果更加可靠。
与众多的水文模型类似，SWMM模型参数较多，难以率定。
若盲目地对全部参数进行调节，则不仅费时费力，而且会出现不同的参数组合产生相同结果的情况，降低模型的可靠性。
如何快速、准确地调整参数，使模拟结果更加接近实测值，是水文模型研究的难题。
参数敏感性分析是模型参数率定的辅助方法。
通过研究模型参数对模型输出结果的影响，识别关键参数，可为模型的参数率定提供重要的参考。
参数敏感性分析方法可分为局部敏感性分析和全局敏感性分析。
局部敏感性分析通过控制其他参数取值不变，反映单个参数对模型输出结果的影响：全局敏感性分析则可以反映所有参数对输出结果的影响，适合存在“异参同效”现象的水文模型。
常用的敏感性分析方法有多元回归法、Sobol法、Morris法、Glue法、互信息法等，其中互信息法可以表示两个变量或多个变量之间共享的信息量，能够很好地刻画变量问的非线性相关关系，适合处理非线性动力学问题。
新安江模型参数的局部灵敏度分析
新安江模型参数的局部灵敏度分析
薄会娟;董晓华;邓霞
【期刊名称】《人民长江》
【年(卷),期】2010(041)001
【摘要】新安江模型是我国应用广泛的一种降雨径流流域模型,适用于湿润和半湿润地区.新安江模型参数较多,人工率定时需要首先率定对模拟结果影响最为敏感的参数,因此对参数进行灵敏度分析是必要的.采用水文模拟法和摩尔斯分类筛选法,对清江流域1989年9月30日至10月5日次洪水进行径流模拟,并让参数变化一定的步长,用Nash系数对模拟结果的精度进行评定,从而反映出参数的灵敏度.结果表明,最灵敏的参数是FC和Cg;Kc和WM是灵敏参数;b对峰值流量是高灵敏参数,而对径流总量来说是灵敏参数;WUM,WLM,WDM,C和IMP是不灵敏参数.
【总页数】4页(P25-28)
【作者】薄会娟;董晓华;邓霞
【作者单位】三峡大学,土木水电学院,湖北,宜昌,443002;三峡大学,土木水电学院,湖北,宜昌,443002;三峡大学,土木水电学院,湖北,宜昌,443002
【正文语种】中文
【中图分类】TV131.4;P338.9
【相关文献】
1.SWMM模型中参数率定及局部灵敏度分析 [J], 官奕宏;吕谋;王烨;杨婷婷
2.高承压含水层水文地质参数局部和全局灵敏度分析 [J], 赵春虎
3.城市降雨径流模型的参数局部灵敏度分析 [J], 黄金良;杜鹏飞;何万谦;欧志丹;王浩昌;王志石
4.新安江模型系统响应参数优化方法在邵武流域的应用 [J], 赵丽平;邢西刚;吴楠;刘云;周艳先
5.新安江模型参数线性化率定研究 [J], 王红艳;王新龙;周倩;杨宇
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SWMM径流量计算参数敏感性分析
SWMM径流量计算参数敏感性分析
张俊;冯慧娟;周毅;李璟冉;周小国;胡辰
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2022()8
【摘要】SWMM模型参数的选取极大地影响着模拟结果的准确性。
在不同的地形坡度、不同的降雨强度下,SWMM径流计算中参数的敏感性有区别。
以九江市两河片区选取地形坡度不同的3个区域为研究对象,通过定性分析选择SWMM模型径流计算中一些潜在的敏感性参数,结合不同等级的降雨条件,采用修正的Morris 法,分别以径流总量和峰值流量为输出参数,分析了地表(透水和不透水)糙率、降雨径流下渗参数及管道糙率等参数的敏感性。
结果表明:以径流总量为输出参数,在缓坡区域有暴雨时,地表糙率和下渗参数都比较敏感;以径流峰值为输出参数,管道糙率是最敏感的参数,地表糙率在不同坡度和不同雨量下的敏感性较复杂多变。
【总页数】6页(P1-5)
【作者】张俊;冯慧娟;周毅;李璟冉;周小国;胡辰
【作者单位】长江生态环保集团有限公司;中国长江三峡集团有限公司;武汉大学土木建筑工程学院;海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室(武汉大学);武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TU992
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3.基于Morris筛选法的SWMM参数敏感性分析
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暴雨管理模型SWMM水文参数的敏感性分析案例研究
Ｚ ａ ｇ Ｓ ｅ ｇｉ ， Ｇｏ ｇ Ｙ ｎ ｗｅ ， Ｌ ｕ ｑ ｈ ｎ ｈ ｎ ｊｅ ｎ ｏ ｇ ｉ ｉ ｎｉ Ｊ
（ ｅ ａ ｏａｏ ｆ ｒ ａ ｔｒ ｔ ｙ ｔ ｎ ｔ ｎ ｉ ｎ ｎ ， Ｕ Ｅ ｅ ｉｇ１ ０ ４ ） Ｋ ｙ Ｌ ｂ ｒ ｒ ｏ Ｕ ｂ ｎ Ｓｏｍ Ｗａ ｒＳ ｓ ｍ ａ ｄＷａｅ Ｅ ｖｒ ｍｅ ｔ Ｂ Ｃ Ａ Ｂ ｉ ｎ ０ ０ ４ ｔｙ ｅ ｅ ｒ ｏ ｊ
文章 编 号 ：１ ０ ０ ４—６ １ （ ０１ ０ ０ １ ２ ２） ｌ一０ ４ ０ ５—０ ４
暴 雨 管 理模 型 Ｓ ＷＭＭ 水 文 参 数 的敏 感 性 分 析 案例 研 究
张胜 杰 ， 宫永 伟 ， 李 俊 奇
（ 京建 筑 工 程 学 院 城 市雨 水 系 统 与 水 环 境 省 部 共 建 重 点实 验 室 ， 京 １ ０４ ） 北 北 ００ ４
第 ２ ８卷 第 １ 期
２ ２年 ３月 ０１
北 京 建 筑 工 程 学 院 学 报
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｉｎ ｉｅｓｔ ｆＣ ｖｌＥ ｇｎ ｅｉｇａ ｄＡｒｈｔｃｕｅ ｏ ｒａ ｆＢｅ ｉｇＵｎｖｒｉ ｏ ｉｉ ｎ ｉｅ ｒ ｎ ｃ ｉ ｔｒ ｊ ｙ ｎ ｅ
Ｖｏ ． ＮＯ １ ２８ ．１ Ｍａ．２ ２ ｒ Ｏｌ
随着城 市化 的发展 ， 城市 不透 水 究 区的可靠 模 拟．复 杂模 型 的参数 通 常 较多 ， 践 表 明 并 不 必 要 对 所 有 的 参 数 都 进 行 率 实
定 ．模型 的众 多参数 中有 些 参数 的取 值变 化 对 模拟 结果 的影 响较大 ， 但是 有一 些影 响微乎 其微 ， 因 此需 要对模 型参 数 进行 鉴 别 分 类 ， 即参 数敏 感 性 分 析．通过 研究 参 数对 模 型输 出结 果 的 影 响 ， 别 敏 识
一种SWMM模型参数的高精度率定方法[发明专利]
![一种SWMM模型参数的高精度率定方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/2da71c63b9d528ea80c779d1.png)
专利名称：一种SWMM模型参数的高精度率定方法专利类型：发明专利
发明人：陈文学,何胜男,穆祥鹏,崔巍,陈兴茹
申请号：CN201910884426.0
申请日：20190919
公开号：CN110633532A
公开日：
20191231
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种SWMM模型参数的高精度率定方法。
本发明结合人工神经网络模型和粒子群优化算法对SWMM模型的参数进行率定，本发明有助于科学、精准、高效的率定模型，避免不必要的人力、物力、时间的浪费。
申请人：中国水利水电科学研究院
地址：100037 北京市海淀区车公庄西路20号
国籍：CN
代理机构：成都正华专利代理事务所(普通合伙)
代理人：陈选中
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目前 ，ＳＷＭＭ 模 型被 广泛 应 用 于城 市 地表 径 流 污染 研究 和城 市 排水 管 网的规 划 、设计 与 分 析 【１－２］０
至 １２６。１２ 、北 纬 ３６。至 ３６。３０ ，属东 亚季 风大 陆性气
基 金 项 目 ：国家 自然 科 学 基 金 项 目（５１４７８２３０）
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第 １０卷 第 ３期
供 水 技 术
２０１６年 ６月
候 。胶 州 市新 城 区北至扬 州 路 ，南 至香 港路 ，西 至杭 州路 ，东 至胶黄 铁路 ，排水 体 制为雨 污分 流 。本研 究 选取 部 分 新城 区 ，总 面 积 为 ３０５．２ ｈａ。结 合该 区域 的雨水 系统 调查 结果 和 ＳＷＭＭ 模 型 的应用 要 求 ，对 研 究 区域进 行概 化 ，共 划 分 子 汇 水 区 ５６个 、雨 水 管 段 ８３条 、检查 井 节 点 ８６个 、末端 排 放 口 ３个 ，研 究 模 型 如 图 １所示 。
Ｇｕａｎ Ｙｉｈｏｎｇ， Ｌｖ Ｍｏｕ， Ｗ ａｎｇ Ｙｅ， Ｙａｎｇ Ｔｉｎｇｔｉｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄ Ｍｕｎｉｃｉｐａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｑｉｎｇｄａｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，
Ｑｉｎｇｄａｏ ２６６０３３，Ｃｈｉｎａ）
本研 究 中利 用 ＳＷＭＭ 软 件对 胶 州 市 新 城 区雨 水 管 网建 立模 型 ，模 型 的可 靠 性 主要 取 决 于模 型 参 数 的 取值 ，为便于模型参数 的率定 ，选 取需要率定 的参 数 ，采用扰动分析法进行局部敏感性分析，其余参数 均根据研究区实际情况 的资料进行输入 ，从而使参
第 １Ｏ卷 第 ３期 ２０１６年 ６月
供 水 技 术
Ｗ ＡＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖ０１．１Ｏ Ｎｏ．３ Ｊｕｎ．２０１６
ＳＷＭＭ模 型 中参数 率定及局部灵敏 度分析
官奕宏 ， 吕 谋 ， 王 烨 ， 杨婷婷
（青 岛理 工大学 环境 与市政 工程 学院 ，山 东 青岛 ２６６０３３）
图 １ 研 究 区域 概 化 模 型 Ｆｉｇ．１ Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｍｏｄｅｌ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ
１．２ 模型 参数 本 研究 采用 Ｈｏｒｔｏｎ模 式 ，污染 物 积 累 和 冲刷 采
用指 数 函 数模 拟 。 每个 子 流域 面积 、坡 度 、宽 度 、不 可渗地 面 百分 比等模 型参 数通 过 ＧＩＳ资料和 现场 调 查确 定 ；排 水管 道 管 径 、埋 深 、长 度 等 管 网数 据 可 从 城市 排水 资料 与管 道 工 程施 工 图 中获 取 ；检验 冲刷 模 型相 关参 数 ，以参 考 ＳＷＭＭ 用 户 手 册 及 相 关 文 献报 道为 主 ，并 经 多次试 算调 整确 定 。
摘 要 ： 选择胶州市新城 区作为研究对象，建立 了雨水管网ＳＷＭＭ模型 ，采用 ３场实际测量 降雨 来进行 模拟 ，利 用扰 动 分析 法对 水 文 和 水 质模 块进 行 参 数 灵敏 度 分析 。结 果表 明 ：在 水 文 方 面，对 ＳＷＭＭ模型峰值流量最敏感的参数依 次是 Ｎ—ｉｍｐｅｒｖ（不透水区曼宁 系数 ），Ｄｅｓ．ｉｍｐｅｒｖ（不透 水 区 洼地 蓄 水深度 ）和 Ｄｅｓ－ｐｅｒｖ（透 水 区洼地 蓄水 深度 ）；在 水质 方 面 ，对 于污 染物积 累模 块 ，排 放 １：２ 排放 ＣＯＤ峰值 浓度最敏 感的参数依次是道路最 大累积量、道路速率常数 、屋 面最大 累积量和屋 面 速 率 常数 。
数 敏 感性 分析 结果 能够更 加有 效地 指导模 型参数 的 标 准 ，该研 究结 果 可 为城 市 雨 水 管 网建 立 模 型 及选 择 模 型参数 提供 理论 依 据和技 术支 撑 。
１ 管网模 型构 建
１．１ 研究 区域 概况 胶州市位于山东半岛西南隅 ，地处东经 １１９。３７
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔａｋｉｎｇ ｔｈｅ ｎｅｗ ｔｏｗｎ ｏｆ Ｊｉａｏｚｈｏｕ Ｃｉｔｙ ａｓ ａ ｓｔｕｄｙ ｃａｓｅ。ｔｈｅ ＳＷ ＭＭ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｒａｉｎｗａｔｅｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｑｕａ ｌｉｔｙ ｍｏｄｕｌｅｓ ｉｎ ＳＷ ＭＭ ｗａｓ ｅｖａ ｌｕａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｒｅｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｒａｉｎｆａｌｌｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄ． Ｔ ｈ ｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇ ｏｒｄｅｒ ｏｆ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｔｏ ｐｅａｋ ｆ ｌｏｗ ｗａｓ Ｎ—ｉｍｐｅｒｖ，Ｄｅｓ—ｉｍｐｅｒｖ ａｎｄ Ｄｅｓ－ｐｅｒｖ ｉｎ ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ． Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ， ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｒｏａｄ ｃｕｍｕｌａｎｔ，ｒａｔｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｏｆ ｒｏａｄ，ｔｈｅ ｍａ ｘ ｉｍｕｍ ｃｕｍｕｌａｎｔ ｏｆ ｒｏｏｆ ａｎｄ ｒａｔｅ ｃｏｎｓｔａ ｎ ｔ ｏｆ ｒｏｏｆ ｈａｄ ｈｉｇｈｅｒ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｉｅｓ ｔｏ ＣＯＤ ｐｅａｋ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｐｏｌｌｕｔａｎｔ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ．
关键词 ： ＳＷＭＭ； 扰动分析法； 水文参数 ； 水质参数 中图 分类 号 ：ＴＵ９９１．２４ 文献标 志 码 ：Ａ 文章 编号 ：１６７３—９３５３（２０１６）０３—００２１—０４ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３—９３５３．２０１６．０３．００ ４
Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐａｒｔｓ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｐａｒａｍ ｅｔｅｒｓ ｉｎ ＳＷ Ｍ