CN108022047A - 一种海绵城市水文计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水文计算领域，更具体地，涉及一种海绵城市水文计算方法。包括以下步骤：S1.采集研究区设定时限内的与降雨相关的基础数据；S2.结合所采集的数据，构建适于研究区域的SWMM模型；S3.构建不同降雨情景，结合SWMM排水模型分析不同降雨情景下LID措施调控前后区域排水系统响应特征，对比LID措施的调控效果；S4.建立区域雨洪特征评估体系，探讨不同降雨情景下LID措施调控前后雨洪的空间变化特征。本发明提供的一种海绵城市水文计算方法，构建区域排水模型，模拟多种极端降水情景下区域经LID措施调控前后的子汇水区域高峰径流、排水管网排泄压力、积水时间和积水量，有助于把握LID措施对区域雨洪的调控效果，方便海绵城市建设中的LID措施设置。
Description
技术领域
本发明涉及水文计算领域，更具体地，涉及一种海绵城市水文计算方法。
背景技术
城市雨洪灾害是威胁人类生存、发展最主要的自然灾害之一。随着城镇化的迅速发展，下垫面的硬化比例越来越高，地面的渗透性能越来越低，这种改变导致了城市化区域逐渐丧失了原有的涵水、保水、渗水、滞水的功能。海绵城市是实现城市可持续发展的必经之路，也是构建城市、人、水和谐的必然选择。在城镇化较高的区域面临极端天气时，快排模式的传统治水方式往往出现局部内涝、河道水质污染严重、水体生态环境恶化等城市雨水问题。目前国内雨洪灾害风险评估的研究主要集中在较大尺度(国家、流域、省份)、静态的定性或半定量研究，而对于中小尺度(城区、社区)在不同降雨情景下的定性、定量研究较少，且这类主要集中在财产损失和淹没大致范围上，较少涉及城区或社区排水管网系统的诊断和排涝黑点的识别。另一方面，随着“快排”雨洪思路的弊端日趋凸显，而目前对雨洪调控措施在不同降雨情景下的响应机制研究较少，缺乏对雨洪调控措施的动态、定性和定量的分析。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种海绵城市水文计算方法，进行海绵城市小区域雨洪评估，研究LID措施对区域雨洪的调控效果，方便海绵城市建设中的LID措施设置。
为解决上述问题，本发明提供的技术方案是：一种海绵城市水文计算方法，其中，包括以下步骤：
S1.采集研究区设定时限内的与降雨相关的基础数据；其中，基础数据包括降雨量、管道流量数据、区域下垫面、排水系统；
S2.结合所采集的数据，构建适于研究区域的SWMM模型；
S3.构建不同降雨情景，结合SWMM排水模型分析不同降雨情景下LID措施调控前后区域排水系统响应特征，对比LID措施的调控效果；
S4.建立区域雨洪特征评估体系，探讨不同降雨情景下LID措施调控前后雨洪的空间变化特征。
进一步地，所述的S2步骤包括：
S21.对S1步骤采集的基础数据进行处理，形成符合实际和模型计算要求的形式。对基础数据进行模型化，确定区域的排水区界及产汇流出口，概化排水管网，建立排水系统较为封闭的区域模型；
S22.对S21构建的模型进行参数率定，评价模型精度；
S23.选取若干场次的实测降雨数据和流量数据验证所率定的模型参数，验证所构建的模型在其它降雨情景下的适用性，验证所构建的区域排水模型以及所率定的参数模拟结果。
进一步地，所述的S22步骤包括：
S221.根据基础数据对不确定性参数进行调整，运用PEST模型对主要参数进行初步调试，得到一组模拟效果较好的参数，在此基础之上再通过人工试错法对参数进行微调，提高模型的精度；
S222.采用Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)、相关性系数和相对误差对所构建的模型模拟结果精度进行定量评价。
进一步地，所述的S3步骤包括：
S31.设置极端降雨情形，利用符合该区域暴雨特性的暴雨强度公式，求得该区域不同重现期及不同降雨历时的雨强，与芝加哥雨型合成能同时反映降雨强度、降雨历时和雨峰系数的降雨数据；
S32.根据各重现期降雨情景下SWMM模型模拟的结果，分析区域排水系统各汇水区域的水力特征，分析排水管网系统在不同降雨情景下的响应特征，通过大量数据的处理识别不同降雨情景下最容易发生积水的节点、和出现满管流的管段；
S33.选用步骤S32同样的降雨情景，并对所构建的模型响应参数根据LID 设计情况，对研究区域在不同降雨情景下的子汇水区域径流峰值、节点积水情况、管道超载情况、节点积水以及区域积水分布情况进行模拟，以确定不同降雨情景下LID措施在不同降雨情景下的响应，掌握LID措施的调控效果。
进一步地，所述的S4步骤包括：
S41.识别研究区域内雨洪致灾因子，构建雨洪特征评估体系；
S42.采用基于粒子群算法的投影寻踪模型分析不同降水频率下区域雨洪灾害变化特征，通过定性分析区域雨洪灾害的主要驱动因素，通过定量分析指出排涝黑点，并以对数模型拟合模型归纳不同暴雨重现期下的雨洪变化规律，评价区域排水系统能力及其区域雨洪的空间演变特征；
S43.采用步骤S41的方法，对实施LID措施之后排水节点在不同降雨情景下雨洪特征进行对比，揭示区域在不同降雨情景下积水变化特征。
与现有技术相比，有益效果是：本发明提供的一种海绵城市水文计算方法，构建区域排水模型，模拟多种极端降水情景下区域经LID措施调控前后的子汇水区域高峰径流、排水管网排泄压力、积水时间和积水量，有助于把握LID 措施对区域雨洪的调控效果，方便海绵城市建设中的LID措施设置；另一方面，基于粒子群算法的投影寻踪技术确定指标作为区域雨洪灾害评价指标，是中小尺度(城区、社区)在不同降雨情景下的动态、定性、定量的研究方法，涉及城区或社区排水管网系统的诊断和排涝黑点的识别，为海绵城市小区域雨洪评估提供了支撑。
附图说明
图1为本发明海绵城市水文计算方法的流程示意图；
图2为本发明海绵城市水文计算方法步骤S2中研究区域排水管网布设现状及其子汇水区域分区边界图；
图3为本发明海绵城市水文计算方法步骤S3中区域内LID措施布设示意图；
图4为本发明海绵城市水文计算方法步骤S3中2a重现期降雨情景下各汇水区域径流峰值特征；
图5为本发明海绵城市水文计算方法步骤S3中基于LID措施的2a2h0.375 降雨情景下管道C16径流流量变化过程曲线；
图6为本发明海绵城市水文计算方法步骤S4中不同降雨情景下区域积水分布特征示意图；
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
如图1至图3所示所示，一种海绵城市水文计算方法，其中，包括以下步骤：
S1.采集研究区设定时限内的与降雨相关的基础数据；其中，基础数据包括降雨量、管道流量数据、区域下垫面、排水系统；
S2.结合所采集的数据，构建适于研究区域的SWMM模型；
S3.构建不同降雨情景，结合SWMM排水模型分析不同降雨情景下LID措施调控前后区域排水系统响应特征，对比LID措施的调控效果；
S4.建立区域雨洪特征评估体系，探讨不同降雨情景下LID措施调控前后雨洪的空间变化特征。
在一些实施例中，S2步骤包括：
S21.对S1步骤采集的基础数据进行处理，形成符合实际和模型计算要求的形式。对基础数据进行模型化，确定区域的排水区界及产汇流出口，概化排水管网，建立排水系统较为封闭的区域模型；
S22.对S21构建的模型进行参数率定，评价模型精度；
S23.选取若干场次的实测降雨数据和流量数据验证所率定的模型参数，验证所构建的模型在其它降雨情景下的适用性，验证所构建的区域排水模型以及所率定的参数模拟结果。
进一步地，所述的S22步骤包括：
S221.根据基础数据对不确定性参数进行调整，运用PEST模型对主要参数进行初步调试，得到一组模拟效果较好的参数，在此基础之上再通过人工试错法对参数进行微调，提高模型的精度；
S222.采用Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)、相关性系数和相对误差对所构建的模型模拟结果精度进行定量评价。其中，Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)的数学表达式如下：
式中，Si为i时刻的模拟值；Oi为i时刻的实测流量；为实测流量的平均值，n为监测的总时长。当NSE＝1时，表示实测流量与模拟流量完全一致；当NSE≤0时，实测流量的均值比模拟的流量都要好；当NSE在0～1范围内，通常被视作模拟流量可接受。若Nash-Sutcliffe效率系数大于0.5时，表明模拟值与实测值拟合度较好，模拟效果令人满意。
相对误差(Re)表达式如下
式中，Re表示模拟值与实测值的相对误差；OT表示实测值；CT表示模拟值。若Re＝0，则说明模拟值与实测值在量级上是相吻合的；而当Re>0时，则表示模拟值偏大，反之则反。当Re<10％时，被认为模拟结果具有一定的参考价值。
相关性系数(R2)是反映模拟值与实测值间的相关程度的一个评价指标，当R2＝1时，则表示模拟值与实测值高度相关，即模拟值与实测值的吻合程度令人满意。反之，其值越小，则表示模拟值与实测值的相关程度越小。
在一些实施例中，S3步骤包括：
S31.设置极端降雨情形，利用符合该区域暴雨特性的暴雨强度公式，求得该区域不同重现期及不同降雨历时的雨强，与芝加哥雨型合成能同时反映降雨强度、降雨历时和雨峰系数的降雨数据；
S32.根据各重现期降雨情景下SWMM模型模拟的结果，分析区域排水系统各汇水区域的水力特征，分析排水管网系统在不同降雨情景下的响应特征，通过大量数据的处理识别不同降雨情景下最容易发生积水的节点、和出现满管流的管段；
S33.选用步骤S32同样的降雨情景，并对所构建的模型响应参数根据LID 设计情况，对研究区域在不同降雨情景下的子汇水区域径流峰值、节点积水情况、管道超载情况、节点积水以及区域积水分布情况进行模拟，以确定不同降雨情景下LID措施在不同降雨情景下的响应，掌握LID措施的调控效果。
在一些实施例中，S4步骤包括：
S41.识别研究区域内雨洪致灾因子，构建雨洪特征评估体系；考虑研究区域的特点以及资料，选取相对全面的若干评价指标，建立响应的评价体系，用以较好地反映和评价城市排水系统雨洪灾害。根据基于粒子群算法的投影寻踪技术对所选取的评价指标进行各投影方向分量进行计算，在不同降雨情景下，各个指标对节点积水影响程度有所差异，选取影响最大的三项指标，结合基于粒子群算法的投影寻踪技术对该区域雨洪灾害程度进行评价；将研究区域内排水节点视为评价单元，采用基于粒子群算法(ParticleSwarmOptimization，简称PSO)的投影寻踪技术对各节点发生的积水影响进行评估，通过最佳投影方向将高维问题转化为低维，并得到各节点相应的投影值。其计算步骤如下：
(1)评价指标归一化处理。根据城市积水分析的机理与目标，结合下垫面资料、实测降雨、实测径流等数据，选取积水时数、最大积水速率、积水总量、径流系数、不透水面积、集水区面积、下游管道过流能力等七个指标构建排水管网积水评价指标体系。假设指标集合x*＝{xij|i＝1,2,...,n；j＝1,2,...,p}，其中 xij为第i个样本的第j个指标值，n、p分别为样本容量和指标的数目。
当指标与研究对象呈正相关时，则有：
当指标与研究对象呈负相关时，则有：
式中，xjmax与xjmin分别为第j个指标的最大值和最小值；Xij为归一化后的指标集。
(2)构建投影指标函数，即将多维的积水评价指标数据综合成以投影方向α＝{aj|j＝1～p}表示的一维投影值于是投影指标函数Q(a)构造为：
Q(a)＝SzDz，
式中，SZ为为投影值Z的标准差；DZ为Z的局部密度；R为窗口半径，取值为0.1SZ；r(i,j)为样本间的距离；u(R-r(i,j))为单位阶跃函数。
(3)寻找最佳投影方向。当各评价节点指标值确定后，仅投影方向发生改变时，会导致投影指标函数发生变化。最佳投影方向是包含最多高维数据特征结构的一个投影方向，当能确定投影函数最大值时，这一投影方向向量即为最佳投影方向。其目标函数为maxQ(α)＝SZDZ，约束条件为其中投影方向分量大小反映积水指标对积水影响程度的大小，分量值愈大则对应的积水指标对区域积水影响越大。
(4)积水分布评价。将最佳投影方向代入投影值计算函数，即可得到各评价节点的投影值，投影值越大，节点积水越大。根据各节点投影值的大小，可识别评价节点积水。其中，投影值愈大，则表示其积水程度愈严重。
S42.采用基于粒子群算法的投影寻踪模型分析不同降水频率下区域雨洪灾害变化特征，通过定性分析区域雨洪灾害的主要驱动因素，通过定量分析指出排涝黑点，并以对数模型拟合模型归纳不同暴雨重现期下的雨洪变化规律，评价区域排水系统能力及其区域雨洪的空间演变特征；
S43.采用步骤S41的方法，对实施LID措施之后排水节点在不同降雨情景下雨洪特征进行对比，揭示区域在不同降雨情景下积水变化特征。
实施例1
以广东省广州市荔湾区芳村高尔夫地块作为研究对象，根据本发明提供的步骤，进行海绵城市水文计算。
步骤1：采集研究区两年的降雨及相应的管道流量数据、区域下垫面、排水系统等基础数据，建立排水系统较为封闭的区域模型，模型参数率定，评价模型精度，验证所构建的模型在其他降雨情景下的适用性。研究区域排水管网布设现状及其子汇水区域分区边界如图2、图3所示，模型的参数率定及精度如下表1、表2所示。
表1模型的参数率定
表2模型的精度
步骤2：
如图5所示，利用符合该区域暴雨特性的暴雨强度公式，求得该区域不同重现期及不同降雨历时的雨强，与芝加哥雨型合成能同时反映降雨强度、降雨历时和雨峰系数的降雨数据。在各个重现期下，降雨步长取1min，降雨历时分别取取1h、1.5h和2h；为研究雨峰位置在前、中后三种情况的情况，选取雨峰系数为0.2、0.5和0.8，而广州地区的雨峰系数一般在0.375左右，因此选取雨峰系数为0.375的降雨情景进行对比。
根据各重现期降雨情景下SWMM模型模拟的结果，分析区域排水系统各汇水区域在LID措施设置前后径流峰值特征、不同降雨情景下排水管道运行状况以及该区域排水节点的积水时数、积水总量以及积水节点个数等水力特征，分析排水管网系统在不同降雨情景下各子汇水区域、排水管段、排水节点的流速、流量、水位等响应特征，通过大量数据的处理识别不同降雨情景下最容易发生积水的节点、和出现满管流的管段。
经过数据处理，区域排水系统各汇水区域在LID措施设置前后部分响应特征如图4。
步骤3：识别区域雨洪致灾因子，构建雨洪特征评估体系，分析区域未实施 LID措施的雨洪空间特征，以及LID措施对区域雨洪的调控效果评价。
城市排水系统雨洪与区域汇水面积、下垫面特征、排水系统径流水力状况等因素有关，应该遵循全面性、科学性、合理性和可操作性的原则进行雨洪灾害评价指标的确定。考虑到研究区域的特点以及资料获取现状，初步选取积水时间 (X1)、积水最大流速(X2)、积水总量(X3)、不透水面积(X4)、子汇水区面积(X5)、子汇水区降水量(X6)和下游管道过流能力(X7)等7个评价指标，这7个指标包括降雨、下垫面情况、排水管道系统和节点积水特征等要素。
根据基于PSO算法的投影寻踪技术对所选取的7项指标进行各投影方向分量进行计算，在不同降雨情景下，各个指标对节点积水影响程度有所差异，其中积水最大流速、积水时数和洪水总量3个积水指标分量值最大这表明积水时间、积水最大流量、积水总量是该区域雨洪灾害影响最大的因子，在区域雨洪灾害处理时应予以足够的重视。综合各方面的因素，选取积水时间、积水最大流量、积水总量这三个水力指标，结合基于PSO的投影寻踪技术对该区域雨洪灾害程度进行评价。根据不同降雨情景下的各节点积水投影值，采用被广泛运用的Kriging 插值法对区域不同降雨情景下投影值进行插值计算，得到相应的分布图，部分如图6，不同降雨情景下区域积水分布特征示意。基于以上所采用的降雨重现期、降雨历时以及淹没面积数据，采用基于Thin-plate Spline算法的interpolant插值法进行插值，分别得到LID措施设置前后淹没面积、降雨重现期、降雨历时之间的关系。
说明该区域LID措施对雨峰系数较小的降雨情景调控效果较好，能明显降低不同降雨重现期下投影值，对雨峰系数较小的降雨情景下节点投影值削减幅度明显大于雨峰系数较大的降雨情景。但在雨峰系数较大的降雨情景下，该区域排水压力仍较大。
可得到结论，该区域所布设的LID措施对径流峰值具有削减作用、但随着降雨重现期、降雨历时和雨峰系数的增大，雨水花园和干式植草沟两种措施对地表径流峰值的削减幅度随着减小，但雨水花园措施比干式植草沟措施对降雨历时的变化更为明显；该区域所实施LID措施该区域所布设的LID措施对小降雨、雨峰系数靠前和降雨历时较小降雨情景削减幅度较小。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种海绵城市水文计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.采集研究区设定时限内的与降雨相关的基础数据；
S2.结合所采集的数据，构建适于研究区域的SWMM模型；
S3.构建不同降雨情景，结合SWMM排水模型分析不同降雨情景下LID措施调控前后区域排水系统响应特征，对比LID措施的调控效果；
S4.建立区域雨洪特征评估体系，探讨不同降雨情景下LID措施调控前后雨洪的空间变化特征。
2.根据权利要求1所述的一种海绵城市水文计算方法，其特征在于，所述的S2步骤包括：
S21.对S1步骤采集的基础数据进行处理，形成符合实际和模型计算要求的形式。对基础数据进行模型化，确定区域的排水区界及产汇流出口，概化排水管网，建立排水系统较为封闭的区域模型；
S22.对S21构建的模型进行参数率定，评价模型精度；
S23.选取若干场次的实测降雨数据和流量数据验证所率定的模型参数，验证所构建的模型在其它降雨情景下的适用性，验证所构建的区域排水模型以及所率定的参数模拟结果。
3.根据权利要求2所述的一种海绵城市水文计算方法，其特征在于，所述的S22步骤包括：
S221.根据基础数据对不确定性参数进行调整，运用PEST模型对主要参数进行初步调试，得到一组模拟效果较好的参数，在此基础之上再通过人工试错法对参数进行微调，提高模型的精度；
S222.采用Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)、相关性系数和相对误差对所构建的模型模拟结果精度进行定量评价。
4.根据权利要求1所述的一种海绵城市水文计算方法，其特征在于，所述的S3步骤包括：
S31.设置极端降雨情形，利用符合该区域暴雨特性的暴雨强度公式，求得该区域不同重现期及不同降雨历时的雨强，与芝加哥雨型合成能同时反映降雨强度、降雨历时和雨峰系数的降雨数据；
S32.根据各重现期降雨情景下SWMM模型模拟的结果，分析区域排水系统各汇水区域的水力特征，分析排水管网系统在不同降雨情景下的响应特征，通过大量数据的处理识别不同降雨情景下最容易发生积水的节点、和出现满管流的管段；
S33.选用步骤S32同样的降雨情景，并对所构建的模型响应参数根据LID设计情况，对研究区域在不同降雨情景下的子汇水区域径流峰值、节点积水情况、管道超载情况、节点积水以及区域积水分布情况进行模拟，以确定不同降雨情景下LID措施在不同降雨情景下的响应，掌握LID措施的调控效果。
5.根据权利要求1所述的一种海绵城市水文计算方法，其特征在于，所述的S4步骤包括：
S41.识别研究区域内雨洪致灾因子，构建雨洪特征评估体系；
S42.采用基于粒子群算法的投影寻踪模型分析不同降水频率下区域雨洪灾害变化特征，通过定性分析区域雨洪灾害的主要驱动因素，通过定量分析指出排涝黑点，并以对数模型拟合模型归纳不同暴雨重现期下的雨洪变化规律，评价区域排水系统能力及其区域雨洪的空间演变特征；
S43.采用步骤S41的方法，对实施LID措施之后排水节点在不同降雨情景下雨洪特征进行对比，揭示区域在不同降雨情景下积水变化特征。
6.根据权利要求1至5任一项所述的一种海绵城市水文计算方法，其特征在于，所述的基础数据包括降雨量、管道流量数据、区域下垫面、排水系统。
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