SWMM模型原理及其在翡翠湖区域的应用

吴 涛，孙孝天

(安徽建筑大学 环境与能源工程学院，安徽 合肥 230022)

近年来，随着经济的快速增长，城市化进程进一步加快，环境污染问题越来越严重。城市面源污染已成为城市自然水污染和城市水生态破坏的源头，引起了越来越多的关注。在欧洲，如丹麦和荷兰，非点源污染也是一个严重的问题[1]。

在许多非点源污染研究中，非点源污染负荷的计算是非点源污染研究的重要环节。如何快速、准确地计算出治理区域的非点源污染负荷，对确定后续减排目标、制定减排计划具有重要作用。

在现有的城市非点源污染研究中，主要涉及4个方向，即降雨径流水质分析、降雨径流中污染物的初始冲刷作用、城市降雨径流水污染的影响因素和城市降雨径流污染负荷的计算。

污染物负荷计算是污染源分析的重要环节。在现有的雨、径流污染物负荷定量研究中，有3种计算方法，即浓度法、非点源概念模型法和统计模型法[2]。浓度法是以地表径流污染为基本概念，以水质、水量同步监测数据为支撑的计算方法。李怀恩曾用此法估算出黑河流域SS、TP、TN的总负荷量及其构成[3]。统计法是根据大量的测量数据建立污染负荷与相关因素之间相关性的方法。Schueler提出估算城市非点源污染负荷的计算模型。国内一些研究者估算了南昌市的城市径流污染负荷。有学者根据监测雨量占年降雨量的比例估算城市径流污染负荷[4]。Heneay等开发了一个估计年均降雨径流污染负荷的模型，用于城市规划和设计。除此之外，王丽还利用累积冲刷模型对江苏省海安县城区的污染负荷进行了计算[5]，绍兰霞使用系数输出模型对四平市地表径流污染负荷进行了估算[6]，赵剑强根据公路路面径流水质模型来估算了西安污染物径流产率[7]。

目前，国内外使用的城市非点源水质模型主要有SWMM、HSPF、STORM、DRM-Qual、MOUSE、WASP、Pollution、Wallingford等。其中，功能比较强大、应用比较广泛的有SWMM、HSPF、DR3M-Qua22L和STORM。根据他人的总结和比较，在对4种模型在仿真过程中涉及的主要变量、仿真对象的覆盖率和操作要求进行比较后发现，SWMM模型与其他3种模型相比具有很大的优势。因此，国内学者经常使用SWMM模型来量化污染负荷[8-9]。

1 SWMM模型简介

SWMM模型包括水文过程模拟、水力过程模拟和水质过程模拟。这是一个基于水力学的降雨径流模型。水文过程模拟是在子流域的基础上完成的。由于受下垫面类型的影响，一般将子集水区分为透水区、有下陷的不透水区和无下陷的不透水区。整个子集水面积的输出为3部分之和。利用连续性方程和曼宁方程，将透水面积和不透水面积近似处理为非线性水库，计算出地表径流。采用Horton方程、Green-AmPT模型和径流曲线数值法计算透水面积的渗流。

SWMM模型提供了3种管道中水流的计算方法：稳流法、运动波法和动波法。动波法通过求解完整的Saint Venant方程，包括管道中的连续性方程和动量方程以及节点处的质量守恒方程来计算汇流。动波法可以解决管道中的接头水深和中压水流问题，适用于任何管网系统。

当水质模块模拟管道中水的运动时，假设管道中的水是完全混合的。利用质量平衡公式计算期末来自连接管道的污染物浓度。对其间可能发生变化的项目，如流量、管道容积等，取其期间平均值。蓄水设施节点的水质模拟方法与管道模拟方法相同。对于没有容积型的节点，将节点处的水质降低为所有进水节点的混合浓度。

2 研究区域概况

合肥经济开发区地处中纬度地带。现状属北亚热带湿润季风气候区，季节变化明显。年平均气温16-18 ℃，年相对湿度76%，年日照时间2 000 h左右，无霜期长，平均220 d。全年主导风向为东北风。6月-9月的降雨量约占年降雨量的60%-70%，降雨季节分布不均。

合肥年平均降雨量为1 024 mm，淮河流域小于长江流域。合肥年最大降水量为1 541.1 mm，年最小降水量为694.3 mm。降水季节差异较大。春季(3月-5月)、夏季(6月-8月)、秋季(9月-11月)、冬季(12月-2月)降水量分别占全年降水量的28.1%、41.3%、19.2%和11.4%。全年中，7月降雨量最多，平均176.9 mm，12月降雨量最少，平均30.7 mm。

翡翠湖及其周边公园(翡翠公园和翡翠湖景区，面积约1.54 km2)是合肥市重要的户外休闲娱乐公共空间。由于城市的快速发展，翡翠湖周边雨水的混合溢流和城市管网的错接漏排直接进入湖中，导致湖水水质恶化。

3 研究区域模型建立

3.1 建模区域概况

本次建模区域位于翡翠湖的北部，其雨水排口位于翡翠湖迎宾馆附近，其功能区主要由生活区、商业区和交通区组成，是翡翠湖附近商住混合区的典型代表。

3.2 管网系统的搭建

管网节点的全面信息包括管道的长度、直径、高程、形状、节点高度、节点深度。在管网搭建过程中，将不影响整体格局的次要管网剔除，将一些直径和坡度相同的管网合并为一个新的管道，减少节点的分布。管网中的主要参数曼宁系数参考了SWMM操作手册中提供的参考参数。迎宾馆雨水口雨水分区管网信息如表1所示。迎宾馆雨水口雨水分区节点信息如表2所示。

表1 迎宾馆雨水口雨水分区管网信息

表2 迎宾馆雨水口雨水分区节点信息

根据表1-表2中的节点管线信息，将翡翠湖迎宾馆雨水排口分区划分为25个子集水区，并概括为20个管道、20个节点、1个排水口。

3.3 子汇水区信息及参数汇总

汇水区信息及参数汇总表如表3所示。

表3 迎宾馆排口雨水分区子汇水区信息与参数汇总表

3.4 水质参数的获取

在SWMM模型中，主要是利用土地利用编辑器来定义研究面积的土地利用类型，定义它的污染物增长和冲刷特性。编辑器中分别有3个子页General、Buildup、Washoff，分别对应污染物的常用设定，增长设定与冲刷设定。

(1)常用页参数

常用设定除了土地名称值外，主要为街道清扫情况。它是由清扫频率，去除效率及模拟开始时最后一次清扫以来的天数3个参数来构成的。根据当地环卫部门的表现，清扫频率设定为1次/d。参考郭琳等[10]在长沙市对地表污染物的研究及王志标等[8]的经验，地表污染物去除效率设定为70 %。

(2)增长页参数

增长函数选用了Horton函数模型，其参数参考了祁红英等的研究，参数整理如表4所示。

表4 地表污染物增长参数

(3)冲刷页参数

冲刷函数采用指数冲刷函数，参数来源于王志标等的研究。冲刷参数如表5所示。

表5 地表污染物冲刷参数

3.5 模型参数的确定

调用2019年6月29日与2019年8月28日两场降雨资料来对迎宾馆排口雨水分区进行对校验。实测降雨数据如表6所示，模拟值与实测数据对比如表7所示。

表6 实测降雨数据特征

表7 迎宾馆雨水排口分区模拟值与实测数据对比

从表6和表7可以看出，模拟结果的水力水质数据与实测数据差别较大。鉴于除子汇水区宽度之外的水文水力参数都是有实际数据作为支撑，故主要对子汇水区宽度做出调整。根据韩娇等[11]对水质参数灵敏度的分析上表明，绿地污染物的累计和污染物冲刷参数可以忽略，其灵敏度参数在于路面和屋面的冲刷累计参数，而施林超[12]的研究中发现，累计函数中参数灵敏值要远远大于冲刷函数的参数。故此次水质参数调整主要以路面累计参数为主而做出相应调整。

经过反复调整比对，将调整过的参数输入模型后得出新的模拟结果，将模拟结果与实际数据再次进行对比如表8所示。调整后的子江水区宽度如表9所示。调整后的污染的累计参数如表10所示。调整后的污染物冲刷参数如表11所示。SWMM模拟结果如表12所示。

表8 调整后迎宾馆排口雨水分区模拟值与实测值对比

表9 调整后的子汇水区宽度(迎宾馆雨水排口分区)

表10 调整后的污染物累计参数(迎宾馆排口雨水分区)

表11 调整后的污染物冲刷参数

表12 SWMM模拟结果

4 结 语

长期以来，非点源污染负荷的计算一直是非点源污染分析的重要环节和难点。如何快速、准确地计算出相应的污染物负荷，进而确定污染负荷指标并提出相应的减排方案，一直是非点源污染控制的核心内容。本文以城市非点源污染为背景，对污染物负荷的计算进行了研究。研究结论如下：

(1)利用ARCGIS、ENVI辅助软件，提取了下垫面的坡度与不透水率等重要参数。相较于以往使用文献参考的数据，研究结果提高了模型的准确性。

(2)使用分析软件初步构建起基于SWMM模型的水质水量动态模型。通过参考两场实际降雨所监测的数据，进一步对模型参数进行调整，使之与相应的监测数据相匹配。