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基于SWMM的暴雨徑流過程模擬

2020-07-04 16:19:51張可章禹琦都怡辰張浩曹一
科學與財富 2020年14期
關(guān)鍵詞:城市內(nèi)澇預(yù)警系統(tǒng)

張可 章禹琦 都怡辰 張浩 曹一

摘 要:當今社會發(fā)展迅速城市化進程也在逐步加快,同時隨著氣候的變化和熱島效應(yīng)的明顯加劇,城市的暴雨事件頻頻發(fā)生并造成嚴重的財產(chǎn)損失和人員傷亡,所以內(nèi)澇災(zāi)害的預(yù)警要求也隨之提高。文章通過介紹并利用SWMM模型的原理和方法,借助其中的各模塊對鄭州大學新校區(qū)的各種重現(xiàn)期設(shè)計暴雨條件來進行產(chǎn)匯流的模擬分析,確定各級預(yù)報預(yù)警的閾值,最終形成預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞:城市內(nèi)澇;SWMM模型;子匯水區(qū);預(yù)警系統(tǒng)

隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,國家各地的城市化進程都不斷地加快,城區(qū)面積也隨之不斷的擴張。城市化的過程當中城市下墊面狀態(tài)發(fā)生改變,不透水面積越來越大,雨水下滲受阻,降水成流更加迅速且徑流系數(shù)大幅度提高,易造成洪澇災(zāi)害[1]。同時隨著全球氣候變暖,城市熱島效應(yīng)的進一步加劇,極端降水頻頻出現(xiàn),城市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害日趨嚴重,大中型城市在防御內(nèi)澇災(zāi)害方面的脆弱性日趨明顯。而且與農(nóng)村相比,城市的人口和資產(chǎn)高度集中,災(zāi)害損失更加嚴重,如7.12北京市特大暴雨、7.23武漢市特大暴雨等,都造成了巨大的經(jīng)濟損失和一定的人員傷亡。合理的預(yù)警預(yù)報可以對市政排水設(shè)施的建設(shè)、城市暴雨災(zāi)害防治和城市雨洪資源化起到有效的指導作用,所以內(nèi)澇災(zāi)害預(yù)警以及相應(yīng)的水情預(yù)報一直是城市內(nèi)澇災(zāi)害研究的重點。

1.SWMM模型簡介

SWMM全稱為暴雨洪水管理模型,1971年由美國環(huán)境保護署和佛羅里達大學首次開發(fā)出來,是一個用來模擬城市某一單一降水事件或長期的水量和水質(zhì)模擬。經(jīng)過好幾代的更新,目前SWMM已經(jīng)在的版本上進行了全新的升級,目前已更新至SWMM5.1版本功能已經(jīng)非常強大,有良好穩(wěn)定的運行環(huán)境,并且具有模擬精度較高、計算操作方便且模擬結(jié)果值得信賴等突出的優(yōu)點。該模型主要包括降雨模塊、地表產(chǎn)流模塊、地表匯流模塊和管網(wǎng)匯流模塊等,可以用來模擬城市內(nèi)徑流的水文過程、模擬徑流以及水流在管道中的流動以及選擇適當?shù)乃|(zhì)模擬指標和項目對產(chǎn)匯流等過程中的水污染負荷量進行模擬,可以通過相應(yīng)的數(shù)據(jù)對任意時間中劃分的子流域或每個管網(wǎng)及河道中的水質(zhì)、水量等情況進行適當?shù)哪M和分析。

2.SWMM模型原理簡介

SWMM模型是一個綜合性的數(shù)學模型,可以通過對下墊面以及管網(wǎng)等數(shù)據(jù)信息的綜合分析,將待分析的目標區(qū)域劃分為若干個子流域即子匯水區(qū),然后分別進行模擬計算來模擬城市降水產(chǎn)匯流的各個過程,最后將各子匯水區(qū)的計算結(jié)果疊加得到最終的出流過程。

前面提到該模型主要由降雨、地表產(chǎn)流、地表匯流和管道匯流等模塊組成的。降雨模塊可以用實測或預(yù)報得到的降水數(shù)據(jù)資料來推求,也可以使用設(shè)計典型暴雨、通過對峰前峰后不同的暴雨強度過程進行計算得到相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

地表產(chǎn)流要將子流域的下墊面分別劃分為透水地面、有蓄水的不透水地面和無蓄水的不透水地面三個部分,透水地面的產(chǎn)流是根據(jù)霍頓模型中的霍頓下滲公式計算得到下滲率,并與雨強對比并計算得到透水地面的地表產(chǎn)流量;有蓄水的不透水地面的地表產(chǎn)流量為降雨量減去地表滯蓄在地表的水量;無蓄水的不透水地面的地表產(chǎn)流量即為降水量。將根據(jù)下墊面情況劃分得到的三部分得到的三部分的地表產(chǎn)流量進行相加匯總即為單個子流域的總地表產(chǎn)流量。

匯流過程主要分為地表匯流和管網(wǎng)匯流。地表匯流主要是把研究區(qū)域近似的視為非線性水庫模型進行處理,并根據(jù)子匯水區(qū)的各種常數(shù)數(shù)據(jù)通過非線性水庫中的連續(xù)性方程、曼寧公式聯(lián)立,并通過有限差分法和迭代法等數(shù)學方法進行對應(yīng)的求解。管網(wǎng)匯流主要是通過對圣維南方程組進行匯流演算,從而得到子匯水區(qū)出口的流量過程。

3.SWMM模型模擬研究區(qū)徑流過程

3.1研究區(qū)概況

選擇鄭州大學新校區(qū)為模型模擬的研究區(qū)。鄭州大學新校區(qū)位于鄭州市西部,氣候特征即為鄭州市的氣候特征,屬于比較典型的北溫帶大陸性季風氣候。冬季寒冷氣候干燥;夏季高溫多雨且降水較為集中,易發(fā)生極端降水,洪澇災(zāi)害頻發(fā),氣候特征明顯,四季分明。校內(nèi)包括教學、住宿、綠化等多種不同職能的區(qū)域,不透水地面面積約為校區(qū)總面積的50.2%,透水面積約占47.4%,其余為水體。

3.2地表模型的構(gòu)建

良好地表模型的構(gòu)建是進行后續(xù)合理分析的基礎(chǔ)工作,直接影響著最后分析的結(jié)果和得到的結(jié)論。

下載鄭州市DEM數(shù)字模擬地形圖,在GIS中將鄭州大學新校區(qū)所在區(qū)域裁剪出。利用鄭州大學新校區(qū)DEM數(shù)字模擬地形圖,根據(jù)實際勘察地下管網(wǎng)資料構(gòu)建鄭州大學新校區(qū)整體地形及地下管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)。由于建筑物均為不積水,所以建筑物的高程均可以提升到一定高度[2]。另外在保證真實準確和科學性的情況下對系統(tǒng)中的管網(wǎng)進行適當?shù)母呕?,保留所有排水口以及主干給排水管道、去除末端小尺寸管線,將地下管網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)簡化。并根據(jù)實際的地形和管網(wǎng)等劃分若干子流域,并根據(jù)地形坡度來確定匯流的方向。

3.2產(chǎn)匯流計算與淹沒分析

利用暴雨強度公式設(shè)計重現(xiàn)期為0.5年、2年、5年、10年的180分鐘暴雨過程作為主要輸入數(shù)據(jù)。根據(jù)實際的數(shù)據(jù)資料并查閱的相關(guān)文獻以及SWMM模型的用戶手冊確定SWMM模型計算運行中的各區(qū)域的曼寧系數(shù)、管道及透水區(qū)和不透水區(qū)的粗糙系數(shù)、透水不透水區(qū)的滯蓄量、最大最小入滲率和衰減系數(shù)等各種參數(shù),并利用實測降水的數(shù)據(jù)來對系數(shù)進行校準和驗證。利用地表產(chǎn)流模塊通過霍爾頓公式進行地表產(chǎn)流分析及計算,并通過地表匯流模塊和管網(wǎng)匯流模塊利用非線性微分方程曼寧公式并求解圣維南方程組來進行匯流演算。借助SWMM中的適當函數(shù)對各個節(jié)點的溢流總量進行計算統(tǒng)計分析,并將研究區(qū)的DEM柵格將集水區(qū)劃分為若干個小的網(wǎng)格,分別計算每個小的網(wǎng)格中的積水體積最后相加獲得總積水的體積,并根據(jù)水位庫容曲線的原理進行分析,最終可以得到所需要的淹沒深度和淹沒范圍等結(jié)果。

3.4設(shè)立預(yù)警閾值

各閾值級別分別設(shè)置為一級預(yù)警雨洪流量達到管道溢流量校園內(nèi)開始出現(xiàn)內(nèi)澇點;二級預(yù)警內(nèi)澇點的積深超過3厘米、有對人們正常生活影響不大的微量積水;三級預(yù)警內(nèi)澇點的積深超過0.1米,會使人們的出行感覺不便,但造成的影響并不明顯;四級預(yù)警內(nèi)澇點積深超過0.25米,會對交通、生活、生產(chǎn)等各個方面均產(chǎn)生一定的不良影響,屬于重度內(nèi)澇水平。根據(jù)所有降雨資料中的降雨情況下的產(chǎn)匯流情況,及通過算法求得的內(nèi)澇積深,確定不同降雨條件下的雨洪預(yù)警閾值,最終形成預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)。

4.總結(jié)

利用DEM數(shù)據(jù)構(gòu)建地表模型,對不同重現(xiàn)期的設(shè)計暴雨利用SWMM模型中的各部分模塊進行產(chǎn)流計算和匯流演算,并計算集水區(qū)的淹沒深度和淹沒范圍,可以得出鄭州大學新校區(qū)的管網(wǎng)設(shè)計標準偏低,隨著極端降水量級的不斷增加逐漸不能滿足排泄要求。設(shè)立各級預(yù)警預(yù)報的閾值,得到不同重現(xiàn)期的預(yù)警結(jié)果。

參考文獻:

[1]董欣,杜鵬飛,李志一等.SWMM模型在城市不透水區(qū)地表徑流模擬中的參數(shù)識別與驗證[J].環(huán)境科學,2008,29(6):1495-1501.

[2]王慧亮,吳澤寧,胡彩虹.基于GIS與SWMM耦合的城市暴雨洪水淹沒分析[J].人民黃河,2017,39(8):31-43.

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