MIKE URBAN参数敏感性分析

2022-12-26李水娟

水利科技与经济 2022年12期

李水娟，梁璐

(1.深圳市水务规划设计院股份有限公司，广东深圳 518001； 2.中交水运规划设计院有限公司西南分公司，成都 610200)

1 概述

由于气候变化及城镇化进程加快，城市内涝问题愈加严重。在工程设计中，通常会建立区域的降雨-径流模型，对城市管道进行规划和设计，优化城市排水管理，减少内涝损失。其中，模型MIKE URBAN应用尤为广泛。MIKE URBAN是丹麦水力研究所(DHI)开发的雨水系统模拟软件，它整合了ESRI的ArcGIS以及排水管网模拟软件，形成一套城市排水模拟系统，该模型广泛应用于城市排水与防洪、分流制管网的入流或渗流、合流制管网的溢流、受水影响、在线模型、管流监控等方面。

但是，由于模型的水文水力参数较多，各个参数的变化对输出结果的影响程度有较大差异。因此，就需要对参数进行敏感性分析，定性的分析各参数敏感性的大小。

本文采用实际案例，综合分析MIKE Urban模型在实际降雨下的相关水文参数的敏感性，确定哪些模型参数是对模型贡献大的重要参数[1]，确定不同参数组合对模型结果的影响，为模型进一步的参数率定提供依据。

2 研究方法

2.1 模型简介

MIKE Urban降雨-径流模块提供了多种适用于城市化地区的径流计算模型和灵活的工具，能够方便快捷地进行集水区的定义、划分以及模型水文参数的设置。径流模块的输出结果是降雨产生的每个集水区的流量，计算结果可用于管流计算。

在Mike Urban径流模块中，4种表述地表径流的模型为：

模型A：时间-面积曲线模型。

模型B：详细的水文过程描述包括非线性水库水文过程线。该模型将地面径流作为开渠流计算，只考虑其中的重力和摩擦力作用；多用于简单的河网模拟，同时也可作为二维地表径流模型。

模型C：线性水库模型。该模型将地面径流视为通过线性水库的径流形式，也就是说每个集水区的地表径流和集水区的当前水深成比例。

UHM：单位水文过程线模型，用过程水文线来模拟单一的暴雨事件。该模型用于无任何流量数据或已建立单位水文过程线的区域的径流模拟。

本文采用常用的时间-面积曲线模型。

2.2 研究区域概况

贺州市城市内河有里宁河、长龙河、黄安寺河、黄田支渠、狮子岗河等。本文研究MIKE Urban参数的敏感性分析以黄安寺排洪河流域分区为单元，采用实测的贺州暴雨-洪水数据。

黄安寺河，也称黄安寺排涝(洪)沟(渠)，位于贺州市城区的江北片区内，自里宁村白门楼寨起，经过白门楼村、里宁村苹井寨、黎家塘、里宁村坝头寨。此上游河段称为里宁河，与另一条流经城脚塘的排洪渠(长龙河)在拱桥卫生所汇合后进入贺州市城区，其穿过贺州市最老的城区，沿途断面宽8～20 m，在西约街一景桥处汇入贺江。黄安寺集雨面积34.39 km2，河长8.61 km，多年平均流量0.842 m3/s，河底坡比1.65%。城区中心水系流域图见图1。

图1 模型范围图(黄安寺排洪渠分区)

2.3 MIKE Urban模型参数选择

MIKE Urban降雨-径流模型中，需要确定的参数有不透水率[2]、初期损失、沿程损失系数、时间面积曲线类型和集水速度。参数分实测参数和率定参数，其中不透水率可以根据下垫面情况、地形图等现有资料得出，率定参数需要根据实际发生的降雨以及相应的实测流量率定出来。本文根据经验和相关工程的实践，选取3个相关率定参数进行敏感性分析，分别是初损值Ia、集水速度u和沿程损失系数hf。见表1。

表1 MIKE Urban参数表

2.4 分析方法

本文采用扰动分析法[3]分析参数敏感性。扰动分析法是应用最广泛的局部参数灵敏性分析方法，即在某个参数基准值(模型率定的参数值)的基础上，按一定的系数改变其取值，其他参数保持基准值不变，计算模型参数在确定的范围内波动时引起模型变化的输出规律。

敏感性系数表示工程项目评价指标对不确定性因素的敏感程度[4]，计算公式为：

(1)

式中：SAF为敏感性系数；△F/F为不确定性因素F的变化率，%；△A/A为不确定性因素F发生△F变化时，评价指标A的相应变化率，%。

|SAF|越大，表明评价指标A对不确定因素F越敏感；反之，则不敏感。

敏感性系数表示为一个无量纲的指数，反映了模型输出结果随模型参数的微小改变而变化的影响程度或敏感程度。敏感性系数SAF反映影响因子F对模型模拟输出结果A的影响程度。敏感性分类表见表2。

表2 敏感性分类

3 结果与讨论

3.1 模型建立与校验

3.1.1 模型建立

依据建模区域内的雨水管网布置图(现状)，提取排水系统信息，进行相关处理如下：

1) DEM图。将现状地形和现状管网的CAD图导入至ArcGIS，利用ArcGIS生成DEM图，并导入至MIKE Urban中，为下一步划分子汇水分区和管网拓扑关系的检查做准备。

2) 管网概化。利用研究区域的管网数据信息建模。首先根据区域地形以及管网图对管网数据信息进行筛选，提取有效信息，对管网进行概化，并将该数据信息导入MIKE Urban中，生成管网模型[5]。

3) 划分子集水区。首先确定集水区的边界范围，并制作成矢量文件导入MIKE Urban中，使用catchment delineation集水区自动划分工具进行子集水区的划分。以导入的矢量文件为划分子流域的边界，以人孔为子流域划分向导，使每个人孔对应一个子集水分区。

4) 集水区参数设置。根据最新地形图，将不同类别的用地类型分别做成不同图层的矢量文件，如建筑、道路、绿地、河流等，将其加载进MIKE Urban中。因本次产汇流模型采用T-A模型，不透水系数的设置采用根据不同类型的下垫面类型设置，城区范围内下垫面情况见图2和表3。不同下垫面的不透水系数见表4。

图2 下垫面情况分布图

表3 城区范围内下垫面情况表

表4 不同下垫面类型的不透水系数汇总表

3.1.2 模型率定与验证

通过分析贺州气象站以及贺江下游独岭水文站的降雨、水位、流量和洪水水位调查资料可知，从贺州气象站建站有资料以来，贺州城区发生的较大洪水有1994、1996、1998、2002、2006、2008和2010年，其中1994年7月22～27日为最大。本次经综合分析比较，选取1994年洪水作为模型参数的率定，选取2002年洪水作为模型参数的验证。见图3、图4和表5。

图3 1994年模型率定成果图

图4 2002年模型率定成果图

表5 计算成果与实测成果对比表

从图4和表5可以看出，验证工况下，黄安寺排洪渠河口的流量过程与实测的流量过程拟合程度较高，且洪峰和洪量的绝对误差不超过5%。说明该模型具有很高的模型精度，模型所取的参数能较好反映模拟区间的真实性，模型分析成果可以用于后续研究。率定好的参数取值见表6。

表6 MIKE Urban模型率定成果表

3.2 敏感性分析

初步计算给定参数初始值，见表7。分别在初始值基础上对各参数进行增减，求出相应的结果，利用式(1)求出敏感度SAF，根据相对敏感度SAF结果进行敏感性分级。

表7 选取参数表

3.2.1 初期损失Ia

MIKE Urban模型中的初期损失Ia表征降雨开始时，由于地表土壤的蓄存、植物的吸收、低洼处的截留等造成的没有生成地表径流的那部分水量。显然，初期损失愈大，对雨水管网的初期负荷越小。地表的特征不同，初期损失的计算有较大的差异。如城市地表由于情况复杂，大部分为不可渗透表面，因此初期损失一般小于自然流域的初期损失，因为自然流域中的土壤、植被能大量存蓄初期降雨。见表8、图5和图6。

表8 初期损失Ia敏感性分析表

图5 初期损失Ia-洪峰流量敏感性分析图

图6 初期损失Ia-洪水总量敏感性分析图

由表8可知，初期损失对于洪峰的敏感性系数SAF绝对值为0.01，洪量的敏感性系数SAF绝对值为0.01，初期损失Ia对于洪水过程为不敏感系数。

3.2.2 集水速度u敏感性分析

集水速度u是指从降雨落地到流入临近雨水口所经历的时间。一般来讲，不透水地面的集水流速大，而绿地等自然地表的集水流速相对较小。降低集水速度有助于减缓雨水排水的过程，削减排水流量峰值，从而有效预防内涝的发生。见表9、图7和图8。

表9 集水速度u敏感性分析表

由表9可知，集水速度对于洪峰的敏感性系数SAF绝对值为0.20，洪量的敏感性系数SAF绝对值为0.04，集水速度u对于洪水过程为敏感系数，且u与洪水过程成反比。

图7 集水速度-洪峰流量敏感性分析图

图8 集水速度-洪水总量敏感性分析图

3.2.3 沿程损失系数hf敏感性分析

沿程损失系数hf是指降雨落地到流入临近雨水口所经历的时间中，减去损失后的剩余水量系数。沿程损失系数的敏感性分析见表10、图9和图10。

表10 沿程损失系数hf敏感性分析表

图9 沿程损失系数-洪峰流量敏感性分析图

图10 沿程损失系数-洪量敏感性分析图

由表10可知，沿程损失系数对于洪峰的敏感性系数I绝对值为2.07，洪量的敏感性系数SAF绝对值为1.40，沿程损失系数hf对于洪水过程为极敏感系数，且hf与洪水过程成反比。

3.3 模型洪水验证

根据敏感性分析的结果，将经过调整的参数对所在地的小流域进行模拟，其中2009年7月为率定场次，2012年4月为验证场次。模拟结果显示，2009年7月降雨场次拟合的洪峰误差为11.1%，洪量误差为1.6%；2012年4月降雨场次拟合的洪峰误差为5.3%，洪量误差为0.7%。模拟精度良好，说明Urban模型在该流域适用性良好。见图11、图12。