基于地理國情監測數據的暴雨洪水管理模型優化

張春森， 于 振， 吳滿意

(1.西安科技大學測繪科學與技術學院，西安 710000； 2.自然資源部第一地形測量隊，西安 710054)

近年來，隨著城市發展速度的加快、城市化進程不斷推進，由于城市內下墊面硬化引起雨水下滲能力降低，進而導致在強降雨條件下城市內澇危害日益得到關注[1]。暴雨洪水管理模型(storm water management model, SWMM)是一個動態的降雨-徑流模擬模型，主要用于徑流水量和水質的單一事件或者長期模擬[2]。SWMM能對數據的輸入結果和輸出結果進行直觀地表達，例如對子匯水面積的徑流、管段流量、節點洪流等數據進行彩色編碼，并可以用多種形式對結果進行顯示，包括提供結果的時間序列曲線和圖表、坡面圖以及統計頻率的分析結果，可以對模擬過程進行動畫演示等[3]。使得SWMM在世界范圍內的應用越來越廣泛，主要用于城市地區雨水徑流模擬，合流管道、污水管道、雨水管道的分析、設計，以及其他排水系統的規劃和設計[4-5]。

地理國情監測是在中國范圍內開展的全面獲取地理國情信息的基礎性工作[6]。監測的數據成果能夠反映地表特征、地理現象和人類活動等基本地理環境要素的范圍、位置、屬性和數量特征。地理國情監測成果的有效應用和轉化，為進一步對其進行定量化、空間化的動態監測，統計分析其變化特征、地域差異等提供理論指導。

基于此，首先利用地理國情監測成果中的下墊面數據，計算子匯水區不透水率、土壤下滲率以及子匯水區坡度等各種參數，下墊層數據主要包括研究區域的土地利用類型和地形數據；其次利用建立模型最基本的管網數據，包括研究區內地下排水管道的長度、管徑(或長與寬)、管道始末端的高程，以及雨水井或檢查井深度、高程等數據，涉及研究區雨水管線、雨污合流兩類管線；最后使用Morris指數篩選法對模型參數進行敏感性分析，并利用積水過程進行參數率定，達到模型優化的效果。

1 SWMM構建

1.1 子匯水區優化

建立SWMM雨洪模型的計算基礎是子匯水區劃分[7]，以分級劃分的方法對研究區的子匯水區進行統一劃分。即通過對地理國情監測數據與地形數據的研究分析，從城市用地分類出發將城市分為中心城區和郊區，依據城市河流的主干水系進行一級匯水區劃分，將影響城區和郊區的建筑物、地面溝渠等不同徑流因子分別融入數字高程模型(digital elevation model,DEM)中，制作精細化DEM數據并進行二級子匯水區劃分，在二級子匯水區劃分的基礎上，根據實際情況并結合排水管道概化節點，在每一個二級子匯水區內部應用泰森多邊形方法進行三級子匯水區劃分，基本保證每一個管道節點對應一個三級子匯水區面[8]。

根據地理國情監測成果和地形成果分析，延安城區內所涉及主要河流為延河及其支流，一級匯水區以主要河流為邊界，將延安市劃分為5個一級匯水區塊，如圖1(a)所示。

二級子匯水區主要是通過自然地形特征和主干管網分布，在一級子匯水區內上進行自然匯水區塊的劃分。由于在匯水區范圍內存在諸多人工建筑物與構筑物，從某種程度上已經改變匯水區的自然地形狀況，故需對傳統的DEM進行精細化修正，以得到更符合實際地形地貌狀況的精細化DEM。在此基礎上再進行水文分析，得到與實際更接近的地表匯水情況，并進行二級子匯水區的劃分，如圖1(b)所示。

三級子匯水區就是在二級子匯水區劃分的基礎上，充分考慮城市雨水井即管線排水節點對城市排水能力的影響。利用概化后排水節點的排水能力，使用泰森多邊形技術，對二級子匯水區內部進行一定輻射范圍的子匯水區加密，結合延安市排水管道節點，通過使用泰森多邊形技術，得到既考慮城市地形又考慮到城市管網排水能力的三級子匯水區，如圖1(c)所示。

圖1 匯水區

1.2 管網優化

原始管線數據概化的處理方式通常分為三大類：①修剪，即刪除細碎的支管以及相應的節點；②合并，即將參數(管徑、走向、坡度等)相同或相近的管段合并成一條連續管段；③補全，當研究區內沒有完整的管網數據資料時，在沒有管網數據的地方，實地考察井蓋，根據井蓋的分布位置，補全管線。

研究區域是通過去掉長度低于20 m或管徑低于100 mm相結合的方式對延安城區的管線進行刪減，并且通過合并同屬性的一條連續管段來實現管道合并，對缺失部分通過資料判斷分析和實地調查兩種方式補全管線。完成上述的“刪”“合”“補”等步驟后，對管線進行連續性空間拓撲檢查，最終得到延安市管線概化成果，如圖2所示。

節點的設置原則一方面遵從路面的檢查井布置，另一方面考慮地形變化，再根據道路的形狀進行適當簡化。

管線節點概化是結合管線概化結果對管道節點進行增加和刪減，支管刪減可概化為一個節點，若該區域節點密集可根據實際情況進行簡化，節點概化成果如圖3所示。

圖2 管線概化成果圖

圖3 節點概化成果

1.3 參數計算

1.3.1 匯水區參數計算

匯水區的主要參數有面積、寬度、坡度、不透水率、不透水面的曼寧系數、透水面的曼寧系數、不透水面的洼蓄量、透水面的洼蓄量、無洼地不透水面所占百分比[9]。

(1)匯水區寬度計算：SWMM特征寬度存在多種算法，研究采用SWMM推薦算法進行計算，即使用匯水區面積比水流長度的方法進行求解。

(2)匯水區坡度計算：SWMM計算中采用的坡度特征值為每個匯水區的平均坡度，平均坡度的獲取需要通過DEM的表面分析得到坡度柵格圖像，再采用區域統計工具得到每個匯水區的平均坡度。

(3)匯水區不滲透百分比計算：SWMM中子匯水區不滲透百分比為每個匯水區中不透水面所占的百分比。研究區域以延安市地理國情監測數據中的地表覆蓋為不透水面的分類基礎，來確定不透水面的占比情況。表1所示為部分地理國情監測的不透水面類型，圖4所示為地理國情監測的不透水面與透水面分類圖。

(4)不透水面、透水面的曼寧系數計算：曼寧系數是綜合反映匯水面粗糙情況對水流影響的系數。研究區通過地理國情監測地表覆蓋情況，依據SWMM推薦參數，給與每個地表覆蓋不同的曼寧n值，然后通過加權平均計算出每個匯水區面的曼寧n。表2所示為部分地理國情監測各類地表覆蓋曼寧n(初值)。

(5)不透水面的洼蓄量、透水面的洼蓄量計算：洼蓄量指的是降雨時每個地表類型所能儲蓄的最大蓄水量。研究區通過地理國情監測地表覆蓋情況，依據SWMM推薦參數，給與每個地表覆蓋不同洼蓄量，然后通過加權平均計算出每個匯水區面的洼蓄量。表3所示為各類地表覆蓋洼地蓄水量(初值)。

表1 地理國情監測的不透水面類型

圖4 地理國情監測的不透水面與透水面分類圖

(6)無洼地不透水面百分比計算：無洼地不滲透百分比，指的是沒有蓄水能力的不透水面所占的比例。研究區域以延安市地理國情普查數據中的地表覆蓋為不透水面的分類基礎，來確定無蓄水不透水面的占比情況。表4所示為部分地理國情監測數據的無洼蓄不透水面類型。

表2 各類地表覆蓋曼寧n(初值)

表3 各類地表覆蓋洼地蓄水量(初值)

1.3.2 管線參數計算

管網主要參數有管網直徑大小、材質類別、長度、管底標高以及埋深等。研究區的管線將其按實際情況概括為兩種類型：橫截面為原形和矩形的管線。

(1)管徑、長度、類別計算：在管線屬性表中新建text字段:上游雨污水檢查井、下游雨污水檢查井；Double字段:管徑、長度。并按照矢量圖屬性統一對管道的管徑字段進行批量賦值。

表4 無洼蓄不透水面類型

(2)將雨污水檢查井數據連接到管線屬性表中獲取起點雨污水檢查井編號和終點雨污水檢查井編號，并根據井底埋深計算管道坡度，通過坡度檢查管道逆流，并進行改正。

1.3.3 節點參數計算

節點方面的主要參數有X坐標、Y坐標、地面高程、井深、井底高程等。

(1)通過幾何計算獲得檢查井X、Y坐標值，即在節點屬性表中新建字段text類型:Name(雨污水檢查井編號);Double類型:X坐標、Y坐標、井深、井底高程。并使用字段Calculate Geometry計算既可以獲取雨污水檢查井X、Y坐標。

(2)地面高程、井深、井底高程等通過概化節點和原有水井數據進行空間鏈接，并使用字段Calculate Geometry計算即可將原有井深節點的地面高程、井深、井底高程賦值給節點屬性表。

2 參數敏感性分析與率定

選用Morris指數篩選法對模型進行參數的敏感性分析。該方法主要是對模型參數進行局部的敏感性分析，主要思想是保證模型其余參數固定不變的情況下，選取某一變量，在變量的閾值范圍內隨機改變參數值，運行模型得到模型輸出值，從而計算出模型輸出對模型參數輸入的變化率來表示參數變化對模型的影響程度，其計算公式為

(1)

式(1)中：S為敏感性判別指數，即敏感度；Y0為參數取初始值時模擬結果；Yi為模型第i次運行時的輸出結果；Yi+1為模型第i+1次運行時的輸出結果；Pi為第i次模型運行時的參數值相對于參數初始值變化的百分率；Pi+1為第i+1次模型運算參數值相對于參數初始值變化的百分率；n為模型運行次數。

按照Morris指數篩選法，根據模擬的結果分別計算出參與敏感性分析的參數的敏感度S，見表5。

表5 三場降雨事件下參數的敏感度

注：Ⅰ級，|S|≥1為高敏感性參數；Ⅱ級，0.2≤|S|<1為敏感參數；Ⅲ級，0.05≤|S|<0.2為中等敏感參數；Ⅳ級，0≤|S|<0.05為不敏感參數。

由敏感性分析的結果可知，不滲透性洼地蓄水和無洼地蓄水不滲透性對模擬結果敏感。在敏感性分析的基礎上，進一步對不滲透性洼地蓄水和無洼地蓄水不滲透性進行率定，表6所示為Dstore-imperv和%Zero-Imperv的取值，其他參數均保持為研究區模型的初始值。

對以上參數進行組合，共計77組。輸入模型后進行模擬，對節點0004YS489進行水位量測。

表6 Dstore-imperv和%Zero-Imprev率定取值

選用兩個模型模擬結果指標來對參數的率定結果進行評價：均方根誤差(RMSE)、 效率系數(NS)。模擬評價認為效率系數在0.5～0.65的模擬結果可接受，在0.65～0.75的模擬結果較好，0.75以上的模擬結果非常好。計算指標的公式為

(2)

對77組參數組合進行計算，并將3場降雨合成為1場，其中總體降雨文件模擬的結果中對應NS最大的一組參數為第50組，對應的不滲透性洼地蓄水、無洼地蓄水不滲透性分別為2.09、20。此時RMSE為3.141 702 678，結果擬合較好。表7所示為節點0004YS489在第50組參數下的水深對比。

由表7可知，3場降雨單獨的NS均在0.6以上，第2場甚至達到0.92，且這3場降雨的RMSE均在8以下，3場降雨總體驗證的結果較好，因此該組模型的最優參數選為第50組，不滲透性洼地蓄水、無洼地蓄水不滲透性的取值分別為2.09、20。此時3場降雨的實測水位與模擬水位的對比如圖5所示。

表7 節點0004YS489在第50組參數下的水深對比

備注：平均值RMSE=3.141 702 678;NS=0.836 602 117。

圖5 最優參數模擬結果與實測對比

3 延安市內澇風險區域劃分

通過轉換工具將匯水區、管網數據、節點數據導入SWMM中，最終上述文件數據通過SWMM保存為inp文件。 實驗區結果inp文件包含雨污水檢查井4 000個，管道數據3 899條，匯水區468個。根據已經構建的SWMM和2017-06-05、2017-07-28、2017-08-27降雨情景進行模擬，并輸出模擬結果。SWMM構建如圖6所示。

圖6 SWMM構建

城市內澇分析評估是一項以預防為主，防患于未然的重要非工程措施，是災害管理的重要組成部分[10]。內澇災害評估體系的建立，有助于建立健全有效的城市災害管理機制，有助于城市居民防范災害的風險意識，有助于提高城市內澇災害風險管理水平，有助于城市保持可持續發展[11]。

延安市目前沒有長時間序列的歷史內澇資料，因此，本次模擬在現有資料的條件下，建立水力模型，對延安市現有排水系統進行較為粗略的風險評估[12-13]。關聯模擬結果并采用插值法對研宄區域進行評估，采用克里金插值法作為內澇風險區劃分方法。如圖7所示，積水深度小于15 cm按綠色顯示，積水深度大于15 cm小于40 cm按黃色顯示，積水深度大于40 cm區域按紅色顯示。

圖7 內澇風險區(積水深度)

4 結論

在日益嚴重的城市水環境與水安全情況下，通過對國內外海綿城市建設中先進的雨洪管理經驗，結合延安市地理國情監測成果，基于SWMM對城市地表徑流及管網排澇進行分析，給出適合當地的海綿城市建設舉措，在研究中得到的具體結論如下。

(1)收集延安市地理國情監測數據及排水管網信息，延安市內所涉及主要河流為延河及其支流，一級匯水區以主要河流為邊界，將延安市劃分為5個一級匯水區塊，并在充分考慮城市雨水井即管線排水節點對城市排水能力的影響，利用概化后排水節點的排水能力，使用泰森多邊形技術，劃分出468個精細化的匯水區快。相對以往的分析建立了細化的匯水分區使雨洪模擬分析更加準確。

(2)通過分析地表信息獲取了匯水區參數、管線參數及節點參數，采用Morris指數篩選法進行參數敏感性分析，并運用基于積水過程的方法進行參數率定。綜上導入模型中使模型更符合本地雨洪模擬的需求。

(3)通過分析不同降雨下研究區的降雨徑流、洪流點以及參考國內外排水防澇系統規劃標準，結合延安市實際情況，采用克里金插值的方法，以GIS(地理信息系統)為數據處理平臺構建內澇風險區域劃分圖，使延安市內澇防治措施更有方向性和針對性。