城市降雨径流模拟的参数不确定性分析(3)

7期黄金良等：

城市降雨径流模拟的参数不确定性分析2229

图2

Fig．23场降雨水文过程线模拟情况Comparisonofsimulationflowandobservedflow

2008-05-0更多内容请访问久久建筑网
5、2009-03-13和2009-03-27的3高，

场降雨模拟的平均接受率分别从原来的30.2%、

6.26%、6.65%增加到99.7%、9.26%和32.47%．说明在重新调整参数取值区间之后，通过RSA方法较好地实现了单一场次降雨径流的模拟，其结果如图3～5和表7所示

．

图3

Fig．32008-05-05场次降雨水文水力参数调整前后总径流量模拟结果比较Simulationresultsoftotalrunoffbeforeandafteridentificationofrainfallevent2008-05-05

2230

环境科学33

卷

图4

Fig．4

2009-03-13场次降雨水文水力参数调整前后总径流量模拟结果比较

Simulationresultsoftotalrunoffbeforeandafteridentificationoftherainfallevent2009-03-

13

图5

Fig．5

2009-03-27场次降雨水文水力参数调整前后总径流量模拟结果比较

Simulationresultsoftotalrunoffbeforeandafteridentificationoftherainfallevent2009-03-27

表7

Table7

3场降雨水文水力参数调整前后随机采样统计值比较

接受率/%3.7448.53.7448.53.7448.53.7448.53.7448.53.7448.5

最小值77.2182.580.000.00107.19115.500.000.003.153.260.010.01

最大值201.14126.871.210.40280.98189.881.350.5927.777.674.650.61

均值113.3990.430.270.05165.33129.980.390.0911.594.861.540.19

标准差24.786.680.250.0536.5113.250.300.117.601.081.380.12

Comparisonofsimulatedflowsbeforeandafterparametersidentification

降雨场次

总径流量/m3

2008-05-05

模拟偏差总径流量/m3

2009-03-13

模拟偏差总径流量/m3

2009-03-27

模拟偏差

参数

原始取值调整取值后原始取值调整取值后原始取值调整取值后原始取值调整取值后原始取值调整取值后原始取值调整取值后

2.2基于RSA的SWMM水质模块参数识别Imperv、Dstore-Perv、CurveNumber这3个参数后验取值范围作为新的参数范围，将污染物的累积冲刷模块添加进原有的水文水力的模型，共有3种土地利用类型

水质参数的识别是在水文水力参数识别和验证的

基础上进行的．将水文水力模块中已识别的Dstore-

7期黄金良等：城市降雨径流模拟的参数不确定性分析2231

RateConstant、Rate/Sat．Constant、的Max．Buildup、

Coefficient、Exponent5类共15个参数需要加以识别．

2.2.1水质模块参数可识别性和区域灵敏度分析

本研究选取2008-05-05和2009-03-13降雨对50000次采样．取模拟值与实测值偏差＜25%的参数作为可接受的参数．SS的随机采样运算寻出1373“可行”组的参数值，平均接受率为2.75%．对于水质参数SS的15个水质参数中WL1、

WL2、BRd1、WRd1、WRd2、BRf1、BRf3、WRf1、WRf2

共9个参数的识别性较好，详细可见概率密度图和

累积分布函数（图6）．SS水质参数进行识别．采用MCS随机采样和RSA方法对3场降雨的15个参数进行识别．在参数取值区间内均匀进行

图6

Fig．6SS水质模拟的概率密度PosteriorprobabilitydistributionforparametersinwaterqualitymodulewithrespecttoSS

2232

环境科学33卷

WL2、由图6可见，对于水质参数SS的WL1、

BRd1、WRd1、WRd2、BRf1、BRf3、WRf1、WRf2这9个参数概率密度函数均呈较为明显的类正态分布，可识别性较强．其中各个参数出现频率最高的范围可见表3．其他参数后验分布呈均匀分布，在参数空间分布的高值区域识别性较差．进一步采用参数识别前后累积分布函数来研究参数的可识别性．从图6可知，SS中WL1、WL2、BRd1、WRd1、WRd2、BRf1、BRf3、WRf1、WRf2这9个参数的改进最为明显，其后验分布与前验分布具有显著的差别，说明它

而其他6个参数的后验分布与前的可识别性较好，

验分布差异较小，可识别性较差

．

整体来看，在3种土地利用类型中，SS的冲刷函数中的2个参数的识别性都较高．另外，SS的Max．Buildup参数在道路和屋顶这2种土地类型的识别性都较好．董欣

［27］

S检验计算15个待识别参数的可接受采用K-和不可接受参数样本分布的区域灵敏度．图7为2个水质指标的15个参数的区域灵敏度排序．3种用

S距离最小，Max．地类型的RateConstant参数K-Buildup、Coefficient和Exponent参数的K-S距离相

S对较大；从不同用地类型来看，不同用地类型的K-距离没有普遍的规律，而绿地的SS的Max．Buildup

S距离较其他用地类型和Coefficient参数的K-都小

．

的研究表明屋顶和道路的冲

2.2.2

图7Fig．7

SS水质模拟的参数区域灵敏度

且区域灵敏度刷模块的2个参数的识别性都较强，

大，这与本研究的结果一致．另外对于绿地来说，黄金良

［18］

RegionalsensitivityvaluesofSSparameters

水质模块参数识别结果

的研究中只有WL1具有较强的可识别性，

而本研究中绿地除了地表冲刷系数，地表径流量幂指数也有很好的识别性．综合相关研究和本研究的结果来看，各种用地类型的冲刷模块参数的识别性都较强，而累积参数中地表最大可累积的污染物量的识别性也较强．

在分析参数可识别性与区域灵敏度的基础上，

将水质模块的参数识别结果列于表8．

Imperv、图8所示为用水文水力参数识别的N-Des-Imperv、Des-Perv参数范围的中值和用经RSA方法参数率定后的SWMM模型模拟2场降雨的水

质过程曲线．根据SS局部灵敏度分析的结果

图8Fig．8

2场降雨SS过程线模拟情况

SimulationofSSfortworainfallevents

7期

表8

Table8

参数编号123456789101112131415

黄金良等：城市降雨径流模拟的参数不确定性分析

SWMM模型水质模块主要参数识别结果

参数代码BL1BL2BL3WL1WL2BRd1BRd2BRd3WRd1WRd2BRf1BRf2BRf3WRf1WRf2

SS率定参数取值1～75

具空间分布特征1.5～10

0.001～0.0120.7～21～70

具空间分布特征0.5～10

0.001～0.0090.6～21～75

具空间分布特征2～10

0.001～0.0080.5～1.7

2233

Resultsofpreliminaryrecognitionofwaterqualityparameter

分别生成最大值和最小值的模拟SS过程线，并与实测值进行对比，结果如图8．2.2.3

水质模块参数识别结果检验

即将2场降雨识别的参数参数识别之后，

的取值区间调整为各自识别后的参数区间，其

余参数的取值保持不变，在重新调整参数取值区间后，采用基本MCS随机采样50000次．模拟结果表明，各个场次降雨的平均接受率有一定COD的接受率从的提高，但是提高的幅度不大，1.5%增加到8.1%，SS的接受率从2.75%增加到7.6%，调整前后的比较结果见图9和图10

．

图9

Fig．9

2008-05-05场次降雨SS调整前后总径流量模拟结果比较

Comparisonof2008-05-05SSsimulationresultsbeforeandafter

identification

图10

Fig．10

2009-03-27场次降雨SS调整前后总径流量模拟结果比较

Comparisonof2009-03-27SSsimulationresultsbeforeandafteridentification

2234

环境科学33卷

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