基于SWMM模型的城市内涝模拟分析——以芳村围排涝片为例

翟明硕，王继选，管 一，郭亚芬

（1.河北工程大学水利水电学院，河北 邯郸 056038；2.河北工程大学河北省智慧水利重点实验室，河北 邯郸 056038；3.韩城市水文水资源节水中心，陕西 韩城 715400）

随着对城市内涝问题的不断研究，以现代化软件为基础的内涝模型以其强大的耦合能力逐渐成为一种新的发展趋势。其中，将GIS 技术和SWMM相结合为城市内涝问题的研究提出了新方向[1]。自20世纪中期，国外学者PALAKA等[2]利用GIS技术与SWMM 模型基于现有排水系统建立水力和水文模型，重新设计雨水排水沟，以保证低洼地区不会造成淹没。SEENU 等[3]利用GIS 技术与SWMM 模型相结合，用于研究洪水易发区域不同降雨程度下洪水影响的空间范围，以确定主要淹没区域位置，研究结果有助于管理和缓解洪水以及脆弱地区的防洪。黄国如等[4]利用SWMM模型与ArcGIS技术的集成构建内涝模型，并对不同暴雨重现期下的淹没情况进行分析。石赟赟等[5]基于GIS 技术构建淹没分析模块，与SWMM 模型相结合，对城市暴雨内涝淹没范围和淹水深度进行模拟分析，得到的结果能直观表现受涝区淹没范围和淹水深度，并对相关研究具有一定的应用价值。李智等[6]以山地临海城市为例，运用SWMM 模型结合ArcGIS技术，模拟不同暴雨重现期下城区的内涝灾害情况并分析了受灾区域的内涝成因。

本文基于GIS 技术和SWMM 模型，结合相关数据以及历史降雨数据，对芳村围排涝片上的易涝点进行内涝模拟研究，并利用2021、2022 年汛期实测降雨过程验证所建模型精度，对其内涝积水等级进行模拟，最后进行内涝成因分析。本研究成果为以后广州市的城市内涝工作提供参考依据，同时为广州市排水精细化决策提供科学依据。

1 模型介绍

本文通过ArcGIS 软件对研究区域进行基础数据分析处理，以DEM 提取地形特征信息，再结合管网、河流等数据，划分子汇水区，利用划分出的子汇水区进行排水管网的概化，最后结合出水口、检查井等数据，转化为inp 格式导入SWMM 模型中。根据土地利用数据、道路面数据、DEM 数据确定并调整面积、坡度和不透水比例等相关参数，对每个汇水区进行赋值，并对整个SWMM 模型进行率定[7]。SWMM 模型是一个动态降雨-径流模型，主要用于计算城市区域的径流水量和水质[8]。

本文中主要采用SWMM 模型[9]对研究区域进行水文模拟，通过不同实测降雨模拟结果得到降雨期间研究区域积水点积水深度过程线，并与实际积水深度过程线进行对比验证。

2 研究区概况

荔湾区位于广州市的西部，总面积为62.4 km2，是广州市重要的商业中心。花地河横穿荔湾区，流向为由北向南，本区东北部有人工湖泊荔湾湖[10]。区内因自然水系分为芳村围、海龙围、葵蓬围排涝片。本文主要研究对象为荔湾区内芳村围排涝片，芳村围排涝片总面积为21 km2。芳村围排涝片内涝点位置，如图1所示。

图1 芳村围排涝片内涝点位置

3 内涝模型构建

本文为了更精确监测易涝点内涝情况，对芳村围排涝片上8个易涝点进行了单独建模。

3.1 管网数据处理及概化

本文对芳村围排涝片上8 个内涝模型进行了如下步骤的管网数据处理以及管网概化，概化后的芳村围排涝片管网有1 082 根雨水管道、1 061 个检查井节点、8个排水口，如图2所示。

图2 雨水管网概化

3.2 子汇水区划分

汇水区不可跨越河道，例如河道左岸的地表径流不可能越过河道流入右岸的管网中，所以需要在生成泰森多边形之前沿河道分区。另外，由于Arc-GIS 内部工具算法的误差，生成后的泰森多边形可能在河道两岸共属一个汇水区，因此需要人工检查并修正。沿河道划分修正的子汇水区，如图3所示。

图3 子汇水区划分

3.3 参数设置

子汇水区划分完成后，还需补充汇水区的相关参数。

（1）研究区域内只设定一个雨量站，所以汇水区的雨量计参数统一设置成固定值。

（2）对于平原城区，汇水区出水口即所在区域内的检查井，确保编号一一对应。

（3）汇水区面积用ArcGIS 软件自带的几何计算工具计算补充，默认单位是平方米，建模标准格式是公顷，需将计算后的数据除以10 000完成单位转换。

（4）汇水区的长度是指从区域内一个点流到另一个点的最长距离。若将汇水区概化成矩形，则宽度=面积/长度。水流速度约为0.5～1.0 m/s，汇水区两点间最远距离的水流时长约为10～15 min，所以汇水区长度可按以下公式估算：

式中：L为汇水区长度（m）；v为流速（m/s）；t为汇水区两点间最远距离的水流时长（s）。

由于先前计算的汇水区面积单位是公顷，建模需要的宽度单位是米，所以计算宽度时还需进行单位转换，计算公式如下：

式中：Width为汇水区宽度（m）；Area为汇水区面积（hm2）。

（5）坡度是指坡面垂直高度H和水平距离L的比值，如图4所示，用百分数表示，计算公式如下：

图4 汇水区坡度计算

式中：slope为坡度（%）；θ为坡面与水平面夹角（°）；H为坡面垂直高度（m）；L为坡面水平距离（m）

利用ArcGIS 软件内的[3D Analyst 工具]—[栅格表面]—[坡度]，指定各参数的栅格表面坡度提取工具，提取坡度分布情况，如图5所示。

图5 坡度分布

此时的坡度数据是栅格图层，将其添加到汇水区图层的属性表中。先将其以表格形式分区显示，然后通过字段连接将坡度平均值mean值添加到汇水区属性表，此时的坡度值其实是角度制的坡角，需要将其转成弧度制求正切值，并用百分数表示，按以下公式转换：

式中：slope为汇水区坡度（%）；mean为坡度平均值（°）

转换后，得到汇水区的坡度值，最小坡度为0.000 02%，最大坡度为85.14%。

（6）不同下垫面的产汇流参数不同，所以计算汇水区的产汇流参数时，首先选取不同土地利用类型的参数经验值，然后根据面积权重法计算每个汇水区的参数值。本文选取的产汇流参数包括下渗、粗糙系数、洼地蓄水3 类，共有9 个，详见表1。产汇流参数根据土地利用类型，参照经验值分别选取。

表1 汇水区经验参数取值范围

3.4 内涝模型率定

本文采用实测数据进行参数率定和模型验证时，每个内涝模型至少采用了3 套独立的实测数据作为模型基础数据，并至少对2 套实测数据和模拟结果进行对比，即2 场降雨率定、1 场降雨验证。每次率定应选择并收集3场降雨时段所对应的降雨监测数据和内涝监测点的实测水深数据，作为模型率定工作的基础数据。在率定数据选择时，还应对模型所用的降雨数据进行适用性分析，当数据的质量达到一定范围内才可用于模型的率定。选取的内涝监测点的实测水深数据、降雨监测数据的时间间隔一致。

考虑监测点实际情况，选择监测数据监测频次为5 min。率定结果详见表2，表中“模拟最大积水深度”为模型中代表易涝点检查井节点的最大水深，“实测最大积水深度”为内涝监测点的实测水深最大值。

表2 8个内涝点模型率定结果

3.5 模拟结果与分析

经过上述步骤的模型率定后，本文选取20220326、20220501、20220512三场实测降雨数据进行8个内涝模型的降雨模拟以及结果分析，20220326场次的结果如图6所示并详见表3，20220501场次的结果如图7所示并详见表4，20220512场次的结果如图8所示并详见表5。其中，内涝积水等级划分如下：小于0.15 m 为无积水，0.15～0.3 m 为轻度内涝，0.3～0.5 m为中度内涝，大于0.5 m为重度内涝。图中“实测值”为内涝监测点的实测水深数据，“模拟值”为模型中代表易涝点检查井节点的水深；表中“模拟最大积水深度”为模型中代表易涝点检查井节点的最大水深，“实测最大积水深度”为内涝监测点的实测水深最大值。

表3 20220326场次降雨下积水模拟结果

表4 20220501场次降雨下积水模拟结果

表5 20220512场次降雨下积水模拟结果

图6 20220326场次降雨下模拟水深与实测水深对比

图7 20220501场次降雨下模拟水深与实测水深对比

图8 20220512场次降雨下模拟水深与实测水深对比

从上述模拟结果可以看出，芳村围排涝片内8个内涝模型的模拟积水深度都与实际积水等级完全相符但积水峰值并未达到完全相同。在本文的模拟结果中，节点积水深度模拟值大于内涝监测点的水深实测值，这是综合考虑峰现时间与峰值2 种因素的结果。因为SWMM 模型在率定过程中，调整一个参数会同时影响峰现时间与峰值，若只考虑峰值相近这一单一因素则会导致模拟与实测的峰现时间相差较大。本次模拟结果表明，芳村围排涝片内8 个内涝模型模拟积水与实测积水相比，模拟结果基本符合内涝情况；而且模拟出的峰现时间和实际内涝积水峰现时间接近，代表这8 个内涝点有着更精确的模拟效果，可为以后的内涝模拟提供更好的依据。

4 结论

本文基于GIS技术和SWMM模型建立了城市内涝模拟模型。结果表明，各易涝点模拟积水过程与降雨过程的变化趋势基本一致，积水深度峰现时间相近，因此城市内涝的治理可以关注降雨过程的趋势；同时，根据不同降雨情况下模拟结果可知，各易涝点模型模拟积水深度与实际积水深度基本一致，证明本文所使用方法具有可行性。