李春宇

(重慶市水利電力建筑勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院，重慶 400020)

隨著城市化的快速發(fā)展及經(jīng)濟(jì)水平的快速提高，城鎮(zhèn)人口日益增長(zhǎng)，區(qū)域下墊面變化迅速，導(dǎo)致城鎮(zhèn)水矛盾日益嚴(yán)峻[1- 2]。高密度建筑及硬化鋪裝工程的建設(shè)破壞了區(qū)域原有的生態(tài)平衡，當(dāng)城市遭遇特大暴雨時(shí)，降雨徑流形成速度過(guò)快，增加了管網(wǎng)排水壓力甚至超出了管網(wǎng)排水能力，極易造成城市內(nèi)澇[3- 5]，嚴(yán)重限制了市內(nèi)交通運(yùn)行，甚至威脅居民人身安全。

海綿城市的建設(shè)可使城市類似于海綿的性質(zhì)，以“滲、滯、蓄、凈、用、排”為關(guān)鍵技術(shù)，提高城市蓄水能力，降低發(fā)生內(nèi)澇災(zāi)害的概率[6- 7]。低影響開(kāi)發(fā)LID可基于分散式的原理對(duì)雨水徑流進(jìn)行限制，可緩解城市管網(wǎng)排水壓力，改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境[8]。不同區(qū)域可適用的LID措施有所不同，基于暴雨管理模型SWMM對(duì)城市內(nèi)澇進(jìn)行模擬，找尋最優(yōu)LID措施是區(qū)域海綿城市構(gòu)建的關(guān)鍵[9]。朱寒松等[10]基于SWMM模型模擬了不同LID措施的效果，比較了單一LID措施和組合LID措施的效果，指出組合LID措施效果更佳；萬(wàn)程輝等[11]基于SWMM模型對(duì)LID措施效果進(jìn)行了評(píng)價(jià)，同樣說(shuō)明LID組合措施效果最好。

由于SWMM模型參數(shù)較多，率定過(guò)程較復(fù)雜，傳統(tǒng)的SWMM模型在參數(shù)率定時(shí)，常采用人工試錯(cuò)法進(jìn)行，該方法計(jì)算過(guò)程較復(fù)雜，且精度較差[12]。遺傳算法是一種自動(dòng)尋優(yōu)算法，可自動(dòng)找尋模型最優(yōu)解，在參數(shù)率定中應(yīng)用廣泛[13]。本文基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型，構(gòu)建城市內(nèi)澇水文模型，同時(shí)基于該模型模擬不同LID措施效果，得出最優(yōu)措施。

1 研究方法

1.1 SWMM模型構(gòu)建

本文選擇的研究區(qū)域基本情況如圖1所示。其中，研究區(qū)域面積為500hm2，平面不透水面積為50.5%，將整個(gè)區(qū)域分成109個(gè)匯水區(qū)域，管段142條，節(jié)點(diǎn)143個(gè)。本文SWMM模型所選擇的降雨設(shè)計(jì)重現(xiàn)期為2a和5a，降雨歷時(shí)為2h，產(chǎn)流模型采用Horton入滲模型，水力演算模擬動(dòng)力波模型。

1.2 遺傳算法優(yōu)化SWMM模型參數(shù)率定

將遺傳算法原理用于優(yōu)化SWMM模型，可幫助模型盡快找出最優(yōu)參數(shù)取值，具體步驟如下：確定SWMM計(jì)算結(jié)構(gòu)，基于原始數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)確定模型計(jì)算長(zhǎng)度；基于遺傳算法計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度值，找出最優(yōu)解；最終確定模型取值，具體原理如圖2所示。

1.3 模型精度驗(yàn)證指標(biāo)

圖1 研究區(qū)域概況圖

圖2 遺傳算法優(yōu)化SWMM模型計(jì)算原理圖

本文采用洪峰流量均方根誤差(RMSE)，洪峰流量相對(duì)均方根誤差(RRMSE)，確定系數(shù)(R2)，納什系數(shù)(NS)和模型效率系數(shù)(Ens)[14- 15]來(lái)檢驗(yàn)?zāi)M值與實(shí)測(cè)值的吻合程度，具體公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

2 結(jié)果與分析

2.1 模型參數(shù)率定及模型驗(yàn)證

基于自適應(yīng)遺傳算法對(duì)SWMM模型參數(shù)進(jìn)行率定，率定結(jié)果見(jiàn)表1。由表1中可以看出，遺傳算法優(yōu)化后的SWMM模型和傳統(tǒng)的SWMM模型相比，率定出同樣的參數(shù)所需的運(yùn)行時(shí)間不同。其中優(yōu)化后的SWMM模型運(yùn)行效率更高，運(yùn)行時(shí)間更短?；趦?yōu)化后的SWMM模型可更好地模擬城市水文。

優(yōu)化后的SWMM模型在模擬期和驗(yàn)證期與實(shí)測(cè)值的擬合效果如圖3所示。由圖3中可以看出，在模型模擬期，模型為找出實(shí)測(cè)值的內(nèi)在規(guī)律，與實(shí)測(cè)值的擬合效果存在一定誤差。當(dāng)進(jìn)入驗(yàn)證期時(shí)，模型已自動(dòng)找尋出實(shí)測(cè)值內(nèi)在規(guī)律，其模擬值的變化趨勢(shì)與實(shí)測(cè)值的擬合效果基本一致。

為進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化模型的精度，本文計(jì)算了在模型模擬期和驗(yàn)證期模型模擬結(jié)果的精度指標(biāo)，結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可以看出，不同時(shí)期優(yōu)化模型的精度均較高，而驗(yàn)證期模型精度更高，2個(gè)時(shí)期的RMSE分別僅為4.53和3.17m3/s，而RRMSE僅為4.02%和3.38%，而一致性指標(biāo)中，R2分別達(dá)到了0.923和0.954，NS分別達(dá)到了0.941和0.961，Ens分別達(dá)到了0.935和0.959，同時(shí)一致性指標(biāo)均通過(guò)了P<0.01的極顯著水平。綜上所述，基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型可作為城市內(nèi)澇水文模型使用。

表1 遺傳算法優(yōu)化SWMM模型參數(shù)率定表

圖3 模型模擬期和驗(yàn)證期精度擬合情況(左圖為模擬期，右圖為驗(yàn)證期)

圖4 不同LID措施徑流削減效果對(duì)比(左圖為2a一遇，右圖為5a一遇)

表2 遺傳算法優(yōu)化SWMM模型不同時(shí)期精度對(duì)比

2.2 不同LID措施徑流削減效果模擬

基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型對(duì)不同LID措施的徑流削減效果進(jìn)行模擬，結(jié)果如圖4所示、見(jiàn)表3。圖4反映了不同LID措施對(duì)徑流削減效果隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。由圖4可以看出，不同LID措施對(duì)徑流的削減效果不同，在不同重現(xiàn)期的情況下，組合LID措施的徑流削減效果最佳，其次為綠色屋頂，無(wú)LID措施的徑流削減效果最低。表3為不同重現(xiàn)期下不同LID措施對(duì)徑流消減率的影響。由表3可以看出，對(duì)于徑流量削減率來(lái)說(shuō)，組合LID措施的效果最佳，不同重現(xiàn)期下的削減率分別達(dá)到了55.10%和65.46%，而對(duì)于洪峰流量削減率來(lái)說(shuō)，同樣組合LID措施的效果最佳，不同重現(xiàn)期下的削減率分別達(dá)到了44.89%和59.86%。

表3 不同LID措施徑流削減率對(duì)比

2.3 不同LID措施水質(zhì)污染削減效果模擬

為進(jìn)一步比較不同LID措施的削減效果，本文基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型模擬了不同LID措施對(duì)排水水質(zhì)污染削減率的影響。選擇總氮TN、總磷TP和化學(xué)需氧量COD共3項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)，不同重現(xiàn)期下3項(xiàng)指標(biāo)的削減率見(jiàn)表4。由表4可以看出，組合LID措施的水質(zhì)污染削減率最高，其次為綠色屋頂、透水鋪裝、下凹式綠地，無(wú)LID措施水質(zhì)污染削減效果最低。綜上所述，在進(jìn)行LID設(shè)施布置規(guī)劃中，建議采用多種LID措施組合布設(shè)，以取得最佳效果。

表4 不同LID措施水質(zhì)污染削減率對(duì)比

3 結(jié)論

本文基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型構(gòu)建了城市內(nèi)澇水文模型，并對(duì)不同LID措施徑流削減和水質(zhì)污染削減效果進(jìn)行了模擬，得出了以下結(jié)論：

(1)基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型相較于傳統(tǒng)SWMM模型運(yùn)行效率更高，且模擬結(jié)果在模擬期和驗(yàn)證期的精度較高，可作為城市內(nèi)澇水文模型使用。

(2)基于優(yōu)化的SWMM模型對(duì)不同LID措施徑流削減效果進(jìn)行了模擬，指出組合LID措施下的徑流削減效果最好。

(3)基于優(yōu)化的SWMM模型對(duì)不同LID措施的水質(zhì)污染削減效果進(jìn)行了模擬，以TN、TP和COD為例，指出組合LID措施下水質(zhì)污染削減效果最佳。

(4)本文綜合比較了5種LID措施的效果，指出組合LID措施效果最佳，在今后的研究中，可具體比較不同措施不同組合方式下的最優(yōu)組合方式，為海綿城市的構(gòu)建提供依據(jù)。