模型分析下的汇水区划分方式对水文模拟结果的影响研究

项 宁，李连文，詹 健，姜章泽君，周金琨

(南昌大学建筑工程学院，南昌 330031)

随着我国城市化进程加快以及城市的热岛效应的凸显，导致城市内涝频繁发生。为更好的解决城市内涝频发这一难题，出现了各种城市模拟软件，其中应用较为广泛的有SWMM、Infoworks、DHI MIKE等[1-6]，在最新修订的《室外排水设计规范(2014年版)》中对模型法也做了规定“当汇水面积超过2 km2时，宜考虑降雨在时空分布的不均匀性和管网汇流过程，采用数学模型法计算雨水设计流量”[7]。随着城市雨洪模型的广泛应用，模型的模拟精度成为重要的研究内容之一。

模型构建过程中，子汇水区的划分方法会对模型的精度产生影响[8-10]，学界已针对子汇水区的划分进行了一些研究。宋瑞宁[11]等利用Infoworks ICM模型，分别以检查井和雨水口建立了深圳市光明新区新城公园管网模型，得出在中小尺度下用雨水口为节点对汇水区进行划分，在大尺度下用检查井为节点对汇水区进行划分。秦攀[12]等认为时间降雨输入下汇水区的划分精度对水质模拟的结果影响较大，单一月份连续降雨输入下，汇水区的划分精度对水质模拟的结果影响较小。模型汇水区的划分方法现以软件自动划分(泰森多边形法)和传统手动划分方法为主，因手动划分汇水区的复杂性及不渗透系数等参数的难以确定性，故针对此两种方法的研究对比较少。

本文根据手动划分汇水区的难点，选择可以根据图层计算不渗透系数的MIKE模型，以鹰潭市月湖新区为例，分别构建软件自动划分汇水区和传统手动划分汇水区两种模型，并将一维模型MIKE URBAN和二维模型MIKE21耦合建立MIKE FLOOD模型[13]，对两种汇水区划分方式下模拟结果进行分析，为模型构建合理进行汇水区的划分提供依据。

1 研究区域及边界数据

1.1 研究区概况

本文研究区位于江西省鹰潭市月湖新区，面积约为2.43 km2，年均降雨量为1 817.2 mm，降雨主要集中在4-10月，因研究区为规划区，故下垫面情况根据道路用地、居民用地、教育及公共设施用地及其他用地来确定，研究区域用地情况如图1所示。

图1 研究区概况图Fig.1 Research area overview

1.2 边界及数据

1.2.1 降雨数据

目前国内对于研究区域的划分和降雨不均匀性关系尚无统一规范标准，一般研究区域较大时需要考虑各地块的降雨强度的不同。本文以雨量站为控制点，研究区域较小，且不涉及跨雨量站以及行政区域，故不需考虑降雨的不均匀分布。

本文降雨数据是通过翻斗式雨量计FC-YL，无纸化记录仪进行收集得来。其性能符合国家标准GB/T11832-2002《翻斗式雨量计》相关要求。研究区域的设计暴雨强度公式为：

q=5 020(1+0.694 lgP) / (t+19.7)0.915

(1)

式中：q为暴雨强度，L/(s·hm2)；P为降雨重现期，a；t为降雨历时，min。

本文研究区域雨型选用芝加哥雨型，采用短历时降雨2 h，时间步长1 min，雨峰系数r=0.4，计算得到5个重现期(1年、2年、5年、10年、20年)下，各场设计降雨过程如图2所示。

图2 不同重现期降雨过程线Fig.2 Different return period rainfall process lines

1.2.2 二维地形数据

本文地形数据来源于规划CAD高程数据，经GIS提取，并进行补充插值，处理成DEM(网格宽度为4 m)，然后利用MIKE ZERO建立.dfs2文件，并对道路进行降低0.15 m，以突出道路的行洪能力，形成二维地形数据如图3所示。

图3 研究区地形图Fig.3 Topographic map of the study area

1.2.3 下垫面及参数确定

因本次研究区域为规划区，缺少建筑图层数据，故本次研究提取了道路用地、居民用地、教育及公共设施用地及其他用地四种下垫面类型，子汇水区不渗透系数均是由概化的4种不同类型下垫面按比例组成，由软件根据不同的面积比例及不同的综合径流系数来计算不渗透率，根据文献[14]及《室外排水设计规范》(GB50014-2006)来确定不同类型下垫面相关参数见表1。

表1 不同类型下垫面参数[7]Tab.1 Different types of underlying surface parameters

2 模型的建立

2.1 一维排水模型建立

在排水模型建立前，对研究区域的节点和雨水管道概化，节点包含检查井及排水口，研究区域的节点及管道数据来源于规划部门提供的CAD图纸，包含检查井底标高、管底标高、管道断面及尺寸，研究区管道均为圆管，最大直径为1 800 mm，最小为600 mm。研究区域排水系统经概化后节点共76个节点，其中包含4个排水口，共有73条管道连接。将管道和节点数据导入MIKE后，建立研究区的排水系统的拓扑关系。并将降雨数据等边界条件导入模型。

2.2 子汇水区的划分

本文模型建立时采用两种方案进行子汇水区的划分，每种汇水区的划分均采用上述4种下垫面的面积比例来计算不渗透率。方案一是以软件自动划分汇水区；方案二是传统手动划分方法；具体划分情况见图4和图5。径流雨水量根据子汇水区与节点的连接流入检查井并进入雨水管网(见表2)。

图4 方案一软件自动划分汇水区Fig.4 Program 1 software automatically divides the catchment area

图5 方案二传统手动划分汇水区Fig.5 Program 2 traditional manual division of catchment area

子汇水区的水文参数按照上述的下垫面类型确定，然后根据降雨径流模型计算每个子汇水区的产流量，然后经汇流模型计算得到各个检查井的入流过程线。

2.3 二维模型建立及耦合

二维模型的建立要引入地面基础地形数据，基础地形数据根据上文处理得到，并对研究区域以外的区域进行剔除，将之外的标高进行拔高处理以关闭边界。二维模型的参数设置根据文献[15,16]确定，初始水位设置为0 m，干水深和淹没水深分别设置为0.002和0.003 m，糙率设置为默认的32。二维模型建立完成后，利用MIKE FLOOD模型将一维模型和二维模型进行耦合[17]。

表2 不同划分方式汇水区对比Tab.2 Comparison of different division methods of catchment area

3 结果与分析

3.1 一维模拟

采用6种不同重现期的芝加哥雨型设计的暴雨，对研究区域进行一维模拟，统计结果见图6、表3和表4。

本文管道引用超负荷状态S来表示管网的状态[18]，当S<1时表示管网处于非满流状态，当12时，管道是由于自身过流能力限制造成的超载。由表2和表3可看出，方案一模拟结果中，S>2的超载管道比例要高于方案二，表明方案一的划分方式对管道的负荷更大。这主要是由于软件自动划分时，汇水区是根据检查井进行划分，然后径流流入汇水区内的节点内，而人工进行划分主要根据街道和街区情况进行划分，对汇水区汇入节点通常人为进行定义，更为符合实际径流情况，而软件自动划分汇水区不会考虑管道的服务范围，通常会造成管道超出服务范围而导致管道超载。

图6 不同重现期时54号排水口流量随时间变化图Fig.6 Variation of flow rate of No. 54 outlet with time in different return periods

表3 方案一不同重现期下超负荷管道统计 %

表4 方案二不同重现期下超负荷管道统计 %

由图6可看出，在不同的降雨强度下，54号排水口流量随时间的增长曲线走势基本一致；方案二较方案一明显可以使汇流延后约10 min；方案一峰值较方案二更大，但峰值持续时间更短，降雨强度越大越明显。方案二可使汇流时间推迟主要是由于人工划分汇水区时，会定义汇入检查井为管道最远点，延长了雨水在上游管道径流的长度，故而增加了最终汇入时间；峰值对比情况可得出结论：方案一管道流量更加集中，这主要原因是方案一汇水区的划分未考虑管道服务范围，造成部分管道服务范围更大，流量更加集中，这与管道超载原因相合。

3.2 二维模拟

一维模型和二维模型的耦合过程为：当节点水位标高高于地面高程时，水流会漫流至二维地形中，当节点水位标高小于地面标高时，积水会回流至节点从排水口排出[19]，因此可以模拟出雨水的溢流和积水情况。

根据《室外排水设计规范(GB50014-2006)》，当路面积水深度超过0.15 m时，可能会导致车辆熄火；当路面积水深度超过0.5 m时，会形成严重内涝，影响出行；故本次根据积水深度分别将0.15和0.5 m作为分界划分内涝等级，根据不同降雨强度对淹没水深进行分类统计如图7、图8(以2 a、10 a为例)和表5所示。

图7 2 a研究区域积水水深(t=80 min)Fig.7 2 a of the water depth in the study area (t=80 min)

图8 10 a研究区域积水水深(t=80 min)Fig.8 10 a of the water depth in the study area (t=80 min)

根据图7、图8及表5可知，随着降雨强度的增大，两种划分方式中淹没网格数及平均淹没水深均呈现增加趋势，且根据积水水深图，淹没区域大多在道路周边及低洼地带；由两种汇水区划分方式结果对比可知，平均淹没深度方案一的划分方式中均大于方案二；H≥0.50 m的网格个数中，不同重现期方案一分别比方案二高100%、22.25%、21.21%、27.62%、27.05%；0.15 m≤H<0.50 m的网格个数中，不同重现期方案一分别比方案二高29.22%、27.33%、22.74%、14.33%、12.91%。

表5 不同重现期下淹没水深统计(t=80 min)Tab. 5 Flooding depth statistics under different return periods (t=80 min)

由此可看出，方案一汇水区划分方式模拟出的内涝程度要高于方案二；而H≥0.50 m与0.15 m≤H<0.50 m的网格个数之和，不同重现期方案一分别比方案二高129.22%、49.58%、43.96%、41.94%、39.96%，随着降雨强度的增大，H≥0.15 m的淹没网格个数的比值降低，这说明随着降雨强度的增加，两种汇水区划分方式的内涝差异性也随之降低，虽然汇水区划分方式的不同会使管网的负荷和区域淹没不同，但这种差异性会随着降雨强度的增大也随之减小。

4 结 语

(1)本文采用MIKE FLOOD模型 分别构建了两种汇水区模型，结果表明：软件自动划分汇水区的方式管网流量更加集中，管道超载数量和内涝程度均高于传统手动划分汇水区。

(2)子汇水区划分是模型建模的主要步骤之一，划分的好坏对结果精度有较大影响。传统手动划分汇水区可根据地形及现实情况进行划分，更加符合实际情况，但此方法划分比较复杂、步骤繁琐，更适合在研究区域较小或降雨强度较小的管网优化时使用；而软件自动划分汇水区过程比较简单，但此划分不会根据地形情况进行调整，也不会考虑管道的实际服务范围，更加适合大研究区域和城市内涝研究时使用。在研究大区域时，应综合考虑模型精度和工作效率，将大区域根据汇水分区进行划分，然后再利用软件进行自动划分。

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