基于SWMM模型的南充市顺庆区暴雨径流过程模拟

周耀鑫，王增武，卢德全，姬莉雯

（1.成都信息工程大学资源环境学院，四川 成都 610225；2.南充市气象局，四川 南充 637000）

1 研究背景

随着中国城市化进程的加快，城市人口急剧膨胀，建筑及道路等不透水地表面积不断增加，导致下垫面发生重大改变，极大地影响了城市区的水文特性，直接改变了区域降雨地表径流的大小，使得城市内涝成为严重的城市环境问题。在相同的洪涝条件下，当前城市洪涝灾害造成的损失较以前存在明显增加，城市排洪减灾成为了社会的重点研究领域[1]。城市雨水管网排水过程模拟对降低城市内涝发生风险具有极其重要的意义。

目前应用于城市内涝的模型主要有MIKEFIOOD模型、STORM模型和SWMM模型[2-3]，MIKE FLOOD是基于排水管网模型和流域水文模型进一步开发而成的[4-6]，能够实时监测水位、水深和水流的变化情况，可以预测城市内涝发生的地区，属于商业模型；STORM模型主要适用于城市单场降水的水质、水量模拟，但该模型需要大量难以获取的数据资料；SWMM模型主要应用于单一降水、长期降水以及水质模拟，可对降雨过程中的地面、排水管网等进行计算，被国内外学者广泛应用[7-10]。陈鑫等[11]构建郑州市的SWMM模型，模拟了洪涝过程，并研究了排水体系和城市排涝的重现期关系。CHOI等[12]对于低洼地的洪水问题建立SWMM模型，分析了低洼地潜在的内涝风险，并对雨水管网排放方案提出了改进；PARK等[1]通过在不同的空间分辨率下建立的SWMM模型，分析了下垫面的径流情况，结果表明分辨率对于模型影响程度小。在众多模型中，SWMM具有模型模拟效果好、数据资料少、非商业模式等优点，因此本文采用SWMM模型对南充市排水管网进行模拟。

中国是洪水灾害频发的国家，大部分城市都会面临城市内涝问题。城市内涝不仅会给城市造成经济损失，也会严重威胁到居民的生命财产安全。随着南充市经济建设的发展，南充市亟需编制一个切实可行、具有超前性和可操作性的城市排水管网规划。2015-08-16—17，南充市发生区域大暴雨，24 h内城区降雨量达到192.6 mm，刷新有气象记录以来的历史极值。其中，最大降雨量为328.5 mm，出现在顺庆区荆溪街道办文昌宫村。

排水管网的合理规划，可以在突如其来的暴雨面前把暴雨灾害损失降到最低。在城市总体规划指导下，顺庆区排水管网暴雨径流过程模拟对促进南充市的发展具有十分重要的战略意义。

2 研究区和数据资料

2.1 研究区概况

顺庆区位于四川省东北部，四川盆地中部，嘉陵江中游西岸，北纬30.41°—30.51°、东经106°—107.07°之间，幅员面积555.5 km2。区境内地势西北略高、东南较低，主要有中丘、浅丘和平坝3种地貌类型。方山丘陵典型，丘陵占67.3%，余为平坝，海拔多在300m左右。顺庆区境内水资源包含嘉陵江，其流经面积158 km2，长45 km，为顺庆区排水管网主要出水口。

顺庆区属亚热带湿润气候，夏季受西太平洋副热带高压、孟加拉湾潮湿气流以及四川盆地影响，南充市全年湿润，夏季多暴雨。根据多年资料统计，多年平均日照时数为1 200～1 500 h，南充降雨时空分布不均，多年平均降雨量1 020.8 mm。其中6—9月降雨和地表径流占全年径流总量的60%。

2.2 数据资料

数据资料包括水文资料、管网资料和下垫面数据资料，具体如下。

水文资料是从南充市气象局获取的高坪国家基本气象站（57411）降雨数据，该站点数据即可覆盖研究区的范围，数据时间为2020-07-11T00：00—11：00、2020-08-24T11：00—18：00、2020-06-27T08：00—18：00。该数据主要用于SWMM模型的参数率定与暴雨径流过程模拟。

管网数据是构建模型最基本的数据，从城市环境管理局获取。这类数据主要是雨水管网数据，包括雨水管道的长度、管径、管道高程、检查井高程等。

下垫面数据包括土地利用类型和高程。土地利用类型数据不易获取到高分辨的产品数据，所以需要下载高分辨率影像来目视解译获取。首先从LocaSpace Viewer 4软件下载0.5 m分辨率的天地图影像，该影像为遥感数据，利用ArcGIS软件进行可视化处理，将其分为水体、绿地、居民区和道路。由此得到研究区的土地利用类型数据。高程数据为90 m分辨率的SRTM3数据。利用ArcGIS软件的空间分析功能，获取到该区域的坡度数据。

3 研究方法

本文基于暴雨洪涝模型（Storm Water Management Model，简称SWMM）模拟城市暴雨径流过程。SWMM模型包含了水文模拟和水力模拟，建模过程中，需要对管网数据概化，在概化数据的基础上划分子汇水区，使用数据资料建立研究区域SWMM模型。使用径流系数法对模型率定，这种方法是以研究区实际的综合径流系数作为模型率定目标函数，将不能确定的参数反复代入模型进行校准计算，进而得到最准确的值，利用变异系数法验证模型合理性，最后对南充市2015-08-17降水过程模拟，分析城市积水情况。

水文模拟主要计算地表的产汇流情况，该模块主要包含地表径流计算和下渗计算，该模型以子汇水区为基本单元，将研究区域划分为多个不同的子汇水区，地表的径流计算使用非线性水库方法计算出地表径流大小，地表下渗水量计算是指子汇水区的透水区地表水进入下层土层的过程。目前下渗水量计算方法主要有3种，分别为霍顿方程、格林-安普特方程以及径流曲线数值法[13]，顺庆区为南充南部，地形以丘陵为主，地形坡度起伏不大，霍顿下渗模型即可客观反映出地表产流下渗情况，因此，本文选择霍顿下渗模型作为下渗水量计算的方法。霍顿模型是一个经验模型，通过水的入渗率由最大值随时间呈指数级下降至最小值的下渗过程进行模拟。

式（1）中：ft为稳定下渗率，mm/s；f0为初始下渗率，mm/h；k为下渗衰减系数，mm/s；t为下渗历时，s。

水力模拟以雨水管道，检查井节点为基本单位，使用水力学的方法对管道流量进行计算，目前SWMM模型提供了恒定流演算、运动波演算和动态波演算这3种计算方式[14-16]，恒定流法使用简单的方程计算排水管网的管径流量；运动波法通过质量和动量守恒原理计算每个导管的水流情况；动态波法是求解完整的一维圣维南流量方程组进行流量计算，其演算结果是最精确的。本文选择动态波演算作为SWMM模型的水力过程模拟方法。圣维南方程动量方程为：

圣维南方程动量方程连续方程为：

式（2）（3）中：A为垂直与x轴的横断面；Q为断面的流量；x为水流方向；S0为地面坡度；Sf为水流坡度；Vx为水流方向的横断面平均流速。

4 模型构建

4.1 管网概化

管网数据处理是建模过程中的重要步骤，其处理质量直接决定了该区域对抗暴雨的能力。由于管网本身数据限制以及模型自身的复杂性，原始的管网数据不能直接代入模型进行计算，需要对南充管网数据进行抽象概化以便分析。在满足模型精度的情况下，选择研究区合理的主管道、次管道，舍弃管道短小、管网混乱的管道。在道路中心点、路口以及历史易涝点保留管网数据。最后利用ArcGIS软件将剩下的管道数据概化后附上相应的属性，使用WGS1984坐标系描绘地理位置信息，概化后的顺庆区管网有182根雨水管道，175个检查井节点，8个排水口，如图1所示。

图1 雨水管网概化结果

4.2 子汇水区划分

子汇水区是水文模型中基本水文计算单元，是指由地表产生的径流汇集至检查井所经过的地表区域。每个城市下垫面相对复杂，降雨后地表情况差异较大，因而需要对研究区域进行子汇水区划分，以体现降雨过程中地表径流产生的差异。同时汇水区也包含了SWMM模型中众多需要率定的参数，包括汇水区宽度、面积等，直接影响模型精度，因此，对子汇水区的划分尤为重要。

本文先根据概化后的雨水检查井利用泰森多边形对研究区域进行汇水区划分，再利用目视解译法进行修正。首先使用ArcGIS对90 m分辨率的高程数据空间分析，得到南充市顺庆区的低洼点，并对低洼点进行缓冲区分析，将缓冲区内包含的管网节点合并，再根据渔网创建规则获取道路中心点，随后将管网节点、低洼点和道路中心点进行整合，在此基础上，建立泰森多边形，为了有利于参数率定，对汇水区进行修正，本文对高分辨率遥感影像使用目视解译的方法，使一个汇水区所包含的地物类型尽可能单一，由此划分出176个子汇水区，结果如图2所示。

图2 子汇水区划分结果图

4.3 南充市雨洪排水模型的建立

在排水管网和子汇水区构建完成后，将SWMM模型所需的数据汇总为shp文件，再使用HS-SWMM软件转换成对应的inp文件。为了进一步检验排水管网网络的合理性，需要对检查井节点和管道的拓扑关系进行逻辑性检查。最终得到的排水管网模型如图3所示。

图3 shp文件排水管网模型示意图

4.4 SWMM模型参数率定

4.4.1 管网参数

管网参数主要包括检查井节点参数和排水管道参数。其中，检查井节点参数包括XY坐标、检查井井深、地面高程，管网的参数包括长度、粗糙度、横截面尺寸。部分参数如表1和表2所示。

表1 检查井节点属性（部分）

表2 雨水管道参数（部分）

表1（续）

4.4.2 子汇水区参数率定

子汇水区参数分为2种，一种是物理参数，根据相关的资料，其值可根据空间计算分析获得实际数值；另一种是经验参数，其值无法直接获取，可以根据以往经验确定初始值，再根据模拟与实测数据对比，率定参数取得最优值[17-18]。

4.4.2.1 物理参数率定

子汇水区的物理参数包括汇水区宽度（Width）、汇水区域面积（Area）、坡度（Slope）、不渗透百分比（Imperv）等，这些参数的确定，需要使用ArcGIS对高程数据、土地利用类型数据等辅助数据进行空间分析、计算。本文确定物理参数的具体方法如下。

确定汇水区面积要利用ArcGIS对其建立相应的属性表，并通过栅格计算器直接计算统计分析得到。

汇水区宽度指汇水区域内径流流经地表的特征宽度，根据SWMM手册，特征宽度的计算公式为Width=Area/Flow Length，该参数先经过公式计算，再通过统计分析得到。

子汇水区坡度指某一子汇水区的平均坡度，在进行降水模拟时，一般使用子汇水区平均坡度作为模拟的参数，这样能相对客观真实地表现出子汇水区域的坡度高低变化。本文汇水区平均坡度的计算是基于高程数据，利用ArcGIS的空间分析功能提取坡度，以汇水区为基本单元进行统计分析得到。

不渗透百分比指汇水区内不透水区域的部分占整个子汇水区的面积比例。首先对遥感影像进行目视解译，得到土地利用类型数据，主要分为水体、建筑屋顶、道路和植被；再根据表3所示判断各区域是否为不透水区域；最后根据子汇水区内透水区与不透水区的比例计算得到该参数。

表3 不透水区判定

由此得到研究区域汇水区的物理参数结果如表4所示。

表4 物理参数率定结果（部分）

4.4.2.2 经验参数率定

子汇水区经验参数包括不透水区曼宁系数（N.Imperv）、透水区曼宁系数（N.Perv）、无洼蓄不透水区占比（Zero.Imperv）、不透水区洼蓄深度（Dstroe.Imperv）、透水区洼蓄深（Dstroe.Perv）、最大渗透速率（Max.infil.Rate）、最小渗透速率（Min.infil.Rate）。模型经验参数的率定的一般方法是将实测雨水管网的径流资料和SWMM模型在实测雨量数据下的模拟结果进行比较分析。由于未能获取顺庆区城区的雨水管网内实测流量数据，因此本文采用径流系数作为模型的矫正函数进行率定。将研究区综合径流系数作为目标函数，经过反复多次的参数调整，最终使得降雨模拟结果趋近于实际值。

研究区综合径流系数确定。城市雨水径流系数的设计，区域整体平均系数在数值上等于各类下垫面面积的加权平均数，在城市排水手册中给出了不同城市化的综合径流系数参考值，如表5所示。依据《城乡总体规划》中各类用地性质分布情况，顺庆区城区学校、公司、小区等建筑较为密集，确定研究区的综合径流系数在0.45～0.6之间。

表5 城市区域综合径流系数取值表

本文将研究区分为绿地、建筑用地、道路、水体4个类型的区域，其中绿地径流系数为0.1、建筑用地径流系数为0.9、道路径流系数为0.9、水体为径流系数为1。

通过对各类用地面积进行加权平均，得出研究区域综合径流系数为0.587，如表6所示。

表6 研究区域综合系数计算表

经验参数率定结果。本文选取南充市顺庆区2020-07-11与2020-08-24的降雨量数据，分别如图4、图5所示。

图4 2020-07-11降雨量

图5 2020-08-24降雨量

将降雨数据代入模型反复调整参数，调参后得到模拟径流系数分别为0.598和0.576，和实际径流系数0.578比较，变化率均小于3%，最终确定参数值如表7所示。

表7 汇水区经验参数取值范围

5 南充市暴雨径流模拟

暴雨径流模拟是对整个研究区排涝能力的一次检测，模拟时需要选取一场典型大暴雨数据，代入模型进行计算，并根据研究区节点的溢流值来判断研究区的内涝情况。本文选取2020-06-17降雨数据在南充市顺庆区进行暴雨径流模拟，所得溢流节点结果如图6所示。

图6 暴雨溢流节点图

总体来说南充市顺庆区在大暴雨情况下部分地区会产生积水，从图中可以看出陪江路、西河中路、白土坝路有较多积水，其积水量处于29.5～39.35 L之间；迎风路、四海街、模范街有部分积水，其溢流量处于11～29.5 L之间；潆华大道、移民大道、玉带路有少量积水，其溢流量处于5～11 L之间。本次模拟结果表明陪江路、西河中路、白土坝路街道为易涝地区，对比易涝点资料，模拟结果基本符合历史内涝情况。基于SWMM模型使用2020-06-17典型大暴雨数据对研究区进行模拟分析，可以看出，陪江路、西河中路、白土坝路街道为易涝地区，需要对上述地区防水防涝工作进行改进加强。

6 结语

本文以南充市顺庆区为例，构建出与实际情况较为吻合的SWMM模型的排水管网，并利用该模型进行暴雨径流过程模拟，主要结论如下。

本文结合GIS软件对管网资料进行概化处理，得到182个管道，175个检查井节点，8个排水口，并根据概化结果划分出176个子汇水区，在此基础上，应用模型原理，选择霍顿下渗模型进行SWMM模型的建立。

根据综合径流系数法，利用2020-07-11和2020-08-24典型降雨数据调整参数，其综合径流系数分别为0.598和0.576，较实际值0.578，变化率均小于3%，精度较高，说明该模型在南充市顺庆区有较好的效果，对该区域的排水管网应用有较好的实用性，可为该地区排水防涝减灾提供有效参考，并为该地区在城市排水管理提供技术支撑。

基于SWMM模型使用2020-06-17典型大暴雨数据对研究区进行模拟分析，可以看出，陪江路、西河中路、白土坝路街道为易涝地区，需要对上述地区防水防涝工作进行改进加强。