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海綿城市LID設施模型參數敏感性研究
發(fā)布日期:2019/12/13 13:52:56

   導讀:隨著(zhù)各地海綿城市建設的推進(jìn),模型評估在海綿城市低影響開(kāi)發(fā)設計中得到廣泛運用,準確的LID設施模型參數確定是其應用可靠的關(guān)鍵性問(wèn)題。以廈門(mén)海綿城市試點(diǎn)建設為契機,采用Morris分析方法,對SWMM模型中的幾類(lèi)LID設施模型參數進(jìn)行敏感性分析。研究結果表明,表面粗糙系數對于植草溝設施而言是高敏感參數,土壤導水率對于綠色屋頂、生物滯留池設施而言是高敏感參數,土壤導水率和表面粗糙系數對于透水鋪裝設施而言是高敏感參數。

 
  0 引言
 
  根據國務(wù)院辦公廳《關(guān)于推進(jìn)海綿城市建設的指導意見(jiàn)》,到2020年,各城市建成區20%以上的面積達到海綿城市目標要求;到2030年,城市建成區80%以上的面積達到目標要求。隨著(zhù)各地海綿城市建設的推進(jìn),模型作為技術(shù)評估手段在海綿城市規劃及方案設計中得到廣泛運用。廈門(mén)市在2017年頒布了《廈門(mén)市海綿城市建設技術(shù)規范》,明確全市建設用地超過(guò)1.5 hm?的新建、改建、擴建項目,應采用模型進(jìn)行建模評估。
 
  目前海綿城市低影響開(kāi)發(fā)模型主要采用以SWMM為內核的模型,其LID設施的模型參數通常采用SWMM用戶(hù)手冊即美國地區的經(jīng)驗參數,而我國地幅遼闊、南北差異性較大,更應盡快積累出各地的屬地化LID模型參數進(jìn)行應用。在確定屬地化LID模型參數之前,需對LID設施參數進(jìn)行敏感性分析,根據參數的優(yōu)先級通過(guò)實(shí)測數據進(jìn)行率定。同時(shí),國內現有的研究主要是在排水防澇模型方面對管網(wǎng)模型參數進(jìn)行敏感性分析和率定驗證,在LID設施的參數研究上較為缺乏。
 
  本次采用Morris法對SWMM模型的LID設施進(jìn)行敏感性分析,目的在于研究SWMM模型中各類(lèi)LID的敏感性參數,為廈門(mén)市及其他城市的LID模型建模率定及各地市LID屬地化參數的研究提供參考依據。
 
  1 敏感性分析方法
 
  1.1 局部與全局敏感性分析
 
  敏感性分析通常分為局部敏感性分析和全局敏感性分析兩類(lèi)。局部敏感性分析是為了確定F(x)這個(gè)函數在一個(gè)特定輸入值附近敏感性,例如函數y=F(x)在x=3附近的敏感度。全局敏感性分析是為了確定函數在輸入值域的敏感性,例如函數y=F(x)在輸入值域0≤x≤5的敏感性,其主要分析方法包括Morris法、傅里葉幅度靈敏度檢驗法、多元回歸法等。通常情況下,函數F(x)的敏感度不是一個(gè)定值的,如x=3所對應的敏感度不同于x=5所對應的敏感度,本次主要研究某個(gè)參數在推薦值域的平均敏感度,并且沒(méi)有固定輸入的基準值,因此采用全局分析方法。
 
  1.2 計算算法
 
  通常,在Morris的分析方法中,針對有n個(gè)輸入參數的函數,需要至少運行n+1次模型,即運算:
 
  y0=F(x1, x2, …, xn)
 
  y1=F(x1+Δ1, x2, …, xn)
 
  y2=F(x1+Δ1, x2+Δ2, …, xn)
 
  …
 
  yn=F(x1+Δ1, x2+Δ2, …, xn+Δn)
 
  如此重復R次來(lái)生成一個(gè)R×(n+1)個(gè)輸出值的樣本。因此,對于輸入值xi的函數的敏感性,則要用第(i-1)次運行和第i次運行的結果來(lái)計算的。即di=(yi-yi-1)/Δ。
 
  同時(shí),Morris 方法給出了初始運行的一個(gè)隨機起始點(diǎn),這有利于模型可在參數值域中運行。此外,改變輸入參數的步長(cháng)(Δ1, Δ2, …, Δn) 也是隨機的,|Δ|是由運行的次數決定的,并且Δ取值的正負有著(zhù)相同的概率。
 
  2 模型建立及參數選取
 
  2.1 參數選取
 
  在植草溝、綠色屋頂、生物滯留池(雨水花園)和透水鋪裝4類(lèi)LID設施的建模分析中,有部分設施的模型參數是設計值,本次研究主要是對海綿方案設計中除了設計值外的模型參數進(jìn)行敏感性分析,并用于今后的模型參數率定或屬地化參數確定,因此此次暫時(shí)不對這些設計確定的參數進(jìn)行敏感性分析,主要包括:表面層下凹深度、表面坡度、植草溝邊坡、透水鋪裝厚度、透水鋪裝滲透速率、透水鋪裝孔隙率、透水鋪裝堵塞系數、土壤層厚度、儲蓄層厚度、儲蓄層孔隙度、儲蓄層滲漏速率、儲蓄層堵塞系數、排水層的排放系數、排水盲管偏移高度、海綿設施單體個(gè)數、海綿設施單體面積和海綿設施處理不透水表面的比例。
 
  根據篩選結果,選擇了四大類(lèi)12個(gè)LID設施參數,首先參考SWMM手冊中的推薦值,界定初步的測試范圍,具體如表1所示。
 
 


 

  2.2 模型設置

 

  本次研究考慮到實(shí)測降雨數據的不確定性,在建模的參數敏感性分析時(shí)仍采用設計降雨進(jìn)行敏感性分析。此外,結合廈門(mén)試點(diǎn)區的LID在線(xiàn)監測數據發(fā)現,在1年一遇高頻率降雨時(shí),大部分LID設施在實(shí)測數據及模型中出流量很小,因此最終采用2年、3年和5年一遇的2 h設計暴雨進(jìn)行測試分析,待參數敏感性確定后,再采用實(shí)測數據對SWMM模型的LID設施進(jìn)行參數率定??紤]到雨水調蓄池的模型參數通常取決于設計值,本次分析的LID設施主要包括植草溝、綠色屋頂、生物滯留池(雨水花園)和透水鋪裝4種海綿設施類(lèi)型,對總出流量,峰值流量和峰值時(shí)刻3個(gè)輸出變量分別進(jìn)行分析。

 

  2.3 模型建立

 

  對于每類(lèi)LID對象,都有不同個(gè)數的輸入參數,在建立測試模型時(shí),需要先對每個(gè)參數給出一個(gè)“基準值”,再在基準值的基礎上進(jìn)行改變,則每類(lèi)擁有n個(gè)參數的LID設施,加上這個(gè)“基準值”,需要建立的測試模型個(gè)數就是n+1。對于Morris敏感性測試,最少需要4輪的測試,以達到相對可信的分析結果,本次測試決定采用10輪分析來(lái)增強敏感性分析的可信度,見(jiàn)表2。因此,需要對植草溝建立40個(gè)單體水文模型,對生物滯留池建立110個(gè)單體水文模型,對綠色屋頂建立120個(gè)單體水文模型,對透水鋪裝建立100個(gè)單體水文模型,用于單體LID設施模型參數敏感性參數測試的分析。下面以植草溝為例介紹模型的建立過(guò)程。

 

 


 

  2.4 敏感性指數計算

 

  根據Morris在1991的研究結果,并沒(méi)有建議使用特定的敏感性指數,而是鼓勵用戶(hù)去參考這些變量的物理意義。在本次研究中,假定敏感性指數(SI)為所有di的平均值,主要認為該方法包含所有輸出值的標準化度量方式(總流量,峰值流量,峰值時(shí)刻),并且說(shuō)明了參數在整個(gè)值域范圍內的敏感性,即SIi=R·mean(di)。

 

  按照敏感性指數的計算方法,針對這3個(gè)指標給予一定的權重,水量的控制是廈門(mén)海綿設施需要發(fā)揮作用最關(guān)鍵的地方,其次是峰值流量的控制,最后是峰值出現時(shí)刻的控制。因此,本次將敏感性分為1~10個(gè)等級,并對總出流量、峰值流量和峰值到達時(shí)間這3個(gè)指標設置了3∶2∶1的權重,從而可以計算出每個(gè)LID設施在設計工況下的具體量化數值,根據敏感性指數的量化結果,將海綿參數的敏感性分為3個(gè)等級:SI≥6.0:高敏感參數;2.0≤SI<6.0:中敏感參數;SI<2.0:低敏感參數。

 

  針對每種海綿設施,本次研究分別對3種設計暴雨和3個(gè)指標分別進(jìn)行了敏感性的量化,以下稱(chēng)為“分類(lèi)參數敏感性”;同時(shí)又將每個(gè)參數在以上暴雨工況下和指標下的敏感性的量化進(jìn)行了加權平均,得到“總體參數敏感性”。詳見(jiàn)表3,表4。

 

 

 

 


 

  3 LID設施參數敏感性分析與討論

 

  3.1 植草溝

 

  植草溝的敏感性分析包含3個(gè)海綿參數,分別是初始飽和度(initial saturation)、表面粗糙系數(surface roughness)和植物體積系數(surface vegetation volume fraction)。通過(guò)分析,得到圖1、圖2的“分類(lèi)參數敏感性”和“總體參數敏感性”分析結果。根據敏感性指數的高、中、低敏感度劃分,表面粗糙系數對于植草溝是高敏感參數,植物體積0系數是低敏感參數,而初始飽和度沒(méi)有敏感性,主要原因在于SWMM模型中,植草溝并沒(méi)有專(zhuān)門(mén)設置土壤層參數或者儲蓄層的參數。

 

 

 


 

  3.2 綠色屋頂

 

  綠色屋頂的敏感性分析中包含11個(gè)海綿參數,見(jiàn)圖3、圖4,分別是初始飽和度(initial saturation)、排水墊層粗糙系數(drainage mat roughness)、排水墊層孔隙率(drainage mat void fraction)、土壤吸入水頭(soil suction head)、土壤導水率坡度(soil conductivity slope)、土壤凋萎點(diǎn)(soil wilting point)、土壤田間持水能力(soil field capacity)、土壤孔隙率(soil porosity)、土壤導水率(soil conductivity)、表面粗糙系數(surface roughness)和植物體積系數(surface vegetation volume fraction)。根據敏感性指數劃分,土壤導水率和土壤初始飽和度對于綠色屋頂而言是高敏感參數,表面粗糙系數和田間持水能力是中敏感參數,其他的參數如排水墊層粗糙系數、排水墊層孔隙率、土壤吸入水頭、土壤導水率坡度、土壤凋萎點(diǎn)、土壤孔隙率和植物體積系數則為低敏感參數。而由于綠色屋頂表面層通常較薄,一般不做成下凹形式,因此與下凹深度有關(guān)的植物體積系數在綠色屋頂中暫不考慮。

 

 


 

 


 

  3.3 生物滯留池

 

  生物滯留池的敏感性分析中包含10個(gè)海綿參數,見(jiàn)圖5、圖6,分別是初始飽和度(initial saturation)、暗渠排水指數(underdrain flow exponent)、土壤吸入水頭(soil suction head)、土壤導水率坡度(soil conductivity slope)、土壤凋萎點(diǎn)(soil wilting point)、土壤田間持水能力(soil field capacity)、土壤孔隙率(soil porosity)、土壤導水率(soil conductivity)、表面粗糙系數(surface roughness)和植物體積系數(surface vegetation volume fraction)。根據敏感性指數劃分,土壤導水率對于生物滯留池是高敏感參數,土壤初始飽和度、暗渠排放指數、土壤凋萎點(diǎn)和表面粗糙系數是中敏感參數,其他的參數如土壤吸入水頭、土壤導水率坡度、土壤孔隙率和植物體積系數是低敏感參數。

 

 

 

 


 

  3.4 透水鋪裝

 

  透水鋪裝的敏感性分析中包含9個(gè)海綿參數,見(jiàn)圖7、圖8,分別是初始飽和度(initial saturation)、暗渠排水指數(underdrain flow exponent)、土壤吸入水頭(soil suction head)、土壤導水率坡度(soil conductivity slope)、土壤凋萎點(diǎn)(soil wilting point)、土壤田間持水能力(soil field capacity)、土壤孔隙率(soil porosity)、土壤導水率(soil conductivity)和表面粗糙系數(surface roughness)。根據敏感性指數劃分,土壤導水率和表面粗糙系數對于透水鋪裝而言是高敏感參數,其他的參數如土壤初始飽和度、暗渠排放指數、土壤吸入水頭、土壤導水率坡度、土壤凋萎點(diǎn)、土壤田間持水能力和土壤孔隙率都是低敏感參數。

 

 


 

 


 

  3 結論

 

 ?。?)通過(guò)模型結合Morris敏感性分析方法,得到不同LID設施參數對應的敏感性指數,從峰值流量、峰值延遲時(shí)間、總出流量3個(gè)方面綜合評估了各個(gè)海綿系數的參數敏感性(以“總體參數敏感性”分析結果為依據),結果見(jiàn)表5。

 

 


 

 ?。?)通過(guò)本次的敏感性分析,精確識別了SWMM模型中LID設施的參數敏感因素,可為各地市的海綿城市屬地化模型參數確定提供參考依據。

 

 ?。?)后續將結合廈門(mén)海綿試點(diǎn)區的實(shí)測LID設施監測數據,對模型進(jìn)行構建和率定,提出廈門(mén)市本地的海綿城市LID設施模型屬地化參數。

 

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