基于SWMM模型的城市雨洪模拟建模方法研究

徐慧珺

(江苏省基础地理信息中心，江苏 南京 210013)

城市雨洪是指城市区域高强度、短历时降雨情形下，由于城市排水不畅导致的城市地面产生积水积涝的现象。通过文献查阅和网络新闻报道不完全统计[1- 4]，2010—2016年间，全国共243个地级市受到了大暴雨的侵害，其中33个省会级城市发生约208起城市积涝的现象，造成了巨大的社会经济财富损失，甚至引起了人员伤亡。随着城市化建设的快速发展和城市区域不透水面积的扩大，雨洪引起的城市内涝问题已成为交通拥堵、人口拥挤、环境污染等城市问题之后的又一大城市病。

南京市作为长三角地区及华东地区唯一的特大城市，在2010—2016年间，几乎每年都遭受内涝灾害，城市雨洪带来了巨大的社会财富的损失，严重影响了人民的出行和安全，带来了消极的社会反响。

城市雨洪灾害的发生具有随机性和突发性，雨洪的发生、发展和降水、地形、区域排水网络的条件等因素密切相关，利用雨洪模型进行城市雨洪的定量运算是雨洪预报、城市排水管网措施评价以及灾害评估的有效手段，得到了广泛应用[5- 21]。城市雨洪的模拟，通常采用分布式水文建模的方法，利用区域地形进行离散单元的划分，本文以广泛应用的SWMM(storm water management model)模型在典型区的应用实例[12]，重点探讨在城市雨洪的分布式数据建模中，综合考虑地表和地下排水系统的空间离散单元合理划分方法，以及在缺乏实测数据时的模型参数的经验校准方法。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

本文选取栖霞区南京师范大学仙林校区作为研究区，面积约为1.17km2，南北两个校区，整体地势呈西北高东南低，西南和北部边缘为低丘，南部和中部为缓降的平地，是人工建筑为主的教学和生活区。气候属亚热带湿润气候，四季分明，雨水充沛，年平均降雨量1106mm，其中夏、秋季经常性发生强降水，造成部分区域集水成涝。研究区和典型的城市下垫面不同，西北地带分布着以自然植被覆盖的丘陵、岗地，南边为三用河，区域内不透水层面积约为50.2%，是典型的自然植被和人工建筑交集覆盖的区域。

1.2 利用SWMM模型进行城市雨洪建模的数据需求及来源

(1)降雨资料：降雨数据共分为2种，包括实际观测雨量数据和合成雨量数据，其中合成雨量数据通过当地的暴雨强度公式[13- 14]，结合芝加哥雨型得到[15]，用于基于径流系数的模型参数率定过程。

(2)地表、地下排水管网数据：包括图形数据和相关属性数据。图形数据主要包括地表雨水管口(井)、雨水管连接节点、雨水管段及地表明渠空间分布等，如图1所示。属性数据为输水管段、雨水井、管网节点所具有的长度、管径、高程，窨井深度、地面高程等信息。

图1 研究区地形及管线概况图

(3)基础地理数据：主要包括研究区的地面覆盖类型、数字高程模型等数据，辅助进行子汇水区离散化划分和相关水文属性参数的计算。

文中所用各类数据的来源及属性见表1。

表1 雨洪模拟所需数据及来源

1.3 地下排水管网的概化和流向分析

利用SWMM模型进行雨洪模拟，需要将区域划分成子汇水区进行模拟计算。每一个子汇水区内需对应相应的排水系统，进行地表径流、地下径流及地下管网输移水量计算[16- 18]。建模步骤如图2所示。其中空间离散单元的合理划分是正确进行雨洪模拟的前提，和自然流域不同，城市下垫面排水网络主要以地下排水管网为主，因此在空间离散化环节需要将地表的产汇和地下的输移正确结合起来。研究区地下管网系统结构复杂，2个区域共包含了5001个地下管段和4990个雨水井节点，需要对复杂的地下管网系统进行梳理，明确管网的流向结构特征，概化出能反映区域排水的主干网络和基本的流向结构，才能结合地表高程信息进行合理的空间单元的划分。

图2 SWMM模型分布式数据建模流程图

1.3.1研究区地下排水管网系统概化

原始的地下排水管网图为cad格式，首先将其转换为shp格式并利用GIS软件建立管段间的拓扑关系，对于管段和管段间的雨水井(连接节点)建立相应的描述属性表(管径、长度、标高等属性)，从排水口向上搜索，根据管径和道路信息进行主干排水管网的提取。研究区北部边缘区为自然植被覆盖的低丘和坡面，坡面流通过地面明渠逐级汇入地下管网或附近的湖塘，在空间离散单元的划分中，需要明确表达自然坡面的产汇流过程，因此，需要将地面明渠和地下排水网络连接整合一体，辅助离散单元的划分。通过上述步骤逐级概化的排水管网和地表明渠如图3所示。

图3 研究区排水管网概化图

1.3.2排水管网流向确定

从平面看，地表地下管网构成了交叉相连的复杂环状网路，正确、实际描述水流汇集、管网传输过程是雨洪模拟的关键，前提则是要进行排水管网水流流向的确定。转换成shp格式的管网数据包含了图形及相应的属性表。管网属性为长度、管径，及两端节点的高程。由于排水管网结构复杂，数据量大，为了提高数据建模的效率和准确性，文中设计了管网流向计算模型和应用程序，辅助进行地下管网流向分析并构建管网系统的拓扑关系。

利用GIS的数据模型，将排水管网系统抽象成点、线为主体的空间实体。点实体为管段两端的雨水井节点，其属性包含了相应的空间编码(WTDH)和高程信息要素；线实体即单一的输水管段，属性包含起终点号(QDH/ZDH)、起终点高程(QDGC/ZDGC)、长度、管径等要素。雨水井节点与管段是多对一的空间关系，管段之间为通过共同节点连接关系。

内部管段水流按照从高处到低处的重力流原则，通过比较管段的起终点高程属性，进行管段的流向生成。由于埋设和测量中的误差，在管网流向生成过程中，需要对以下2种问题进行发现和修正。

(1)依据节点高程属性重新定义地下管段起终点号。构建管段的拓扑关系后，现有地下管网数据中的起终点号是按照测量顺序命名，不代表水流的流向，即会出现起点高程小于终点高程(QDGC

(2)根据连续管线的整体流向确定其中单一管段的流向。由于埋设或勘测误差，管网数据中存在相邻管段水流流向同一节点并无出水口的现象。如图4(b)中，按照重力流向原则，节点1Y1和1Y3都流向1Y2，且无其他出水路径。此时需要按照管网的拓扑关系及节点特征，进行连续无分流的整段管线识别，将包含2段或以上管道，且中间无分支的管线定义为连续管线，如图4(a)中的①—⑤所示，根据连续管线的起点和终点高程确定总体流向，并对中间管段的流向进行修正，如图4(b)所示。

图4 管段流向修正流程图

通过以上算法得到的研究区排水管网流向识别结果如图5所示(根据管网的排水路线差异将研究区划分为北区和东西区)。

图5 排水管网流向结果

1.4 子汇水区离散化

1.4.1建成区的子汇水区划分

对处于平面位置的管网入水口汇水过程及作用范围进行分析，适当降低汇入点高程，明确每个入水口对周围区域的汇水作用[19]，对建筑物所在的区域进行高程抬升从而还原建筑物在实际地形中的隔水作用；利用Arcgis水文分析模块进行地面流向分析，根据排水管道平面图、自动划分子汇水区使得水流汇集到就近的雨水入口，使得每个子汇水区包含一个独立的汇水管网，按照水流汇集点栅格外围边界勾画完成子汇水区的划分。

1.4.2外围丘陵部分的子汇水区划分

利用Arcgis中的水文分析模块按照地表高程进行坡地流向的生成，使得单一坡面水流汇集到最近的坡底明渠入口，按照流向聚集点的所有栅格外边界勾画可得到外围非建成区的子汇水区。对于研究区内部的湖泊、水塘单独勾画边界，标注流入的明渠，成为特殊的汇水区。子汇水区划分结果如图6所示。整个研究区共划分323个子汇水区。由于前期明确了汇水管网的流向和管网之间的拓扑关系，因此子汇水区划分后其间的汇水关系也能正确表达，每个子汇水区作为SWMM模型运行的空间单元，进行地表产汇流的计算，地表径流汇入子汇水区的入口，按照管网的拓扑关系依次进行传输计算。

图6 南师大仙林校区子汇水区划分图

1.5 不确定参数校准

由于实地采集数据的缺乏，本文不能通过出口径流实测值与模拟出口径流值进行参数的校准实验。本文采用基于径流系数的城市降雨径流模型参数率定方法[20]，通过城市雨水管网设计中采用的综合径流系数(表2)和模型模拟的径流系数之间的对比，对模型中的不确定性参数进行校准。

表2 城市综合径流系数经验值

不确定参数校准步骤：

(1)根据SWMM模型用户手册，以不透水区/透水区曼宁系数、不透水区/透水区洼蓄量、最大入渗率、最小入渗率和衰减常数7个参数作为待校准参数。

(2)利用芝加哥雨型过程线分别合成重现期为1、2、3a，降雨时长为120min，雨峰系数取0.4的研究区降雨过程线Rain(P1)、Rain(P2)、Rain(P3)。

(3)首先通过用户手册和期刊文献先预设7个参数的初始值，再用合成降雨过程线Rain(P2)进行模拟，通过模拟的径流系数与城市综合径流系数(表2)的参考值进行对比分析，对7个校准参数进行多次调整，最终得出模型校准参数的“理想解集”，见表3。

表3 Rain(P2)下基于径流系数的参数模拟校准结果

(4)选用Rain(P1)和Rain(P3)对上述校准参数进行验证。根据土地利用图计算，北区不透水层面积比重约为41.6%，属于表2中的第3种区域类型，参数率定后的模拟结果得出北区综合径流系数分别为0.424、0.528；东西区西北部的低丘坡面汇流基本流入坡面下端的仙林湖，建成区的不透水层比重约为52.7%，属于表2中的第2种区域类型，参数率定后综合径流系数分别为0.531、0.634，都在各自的综合径流系数规定范围内。

2 典型降雨事件模拟和验证

选择2016年7月1日6：00～10：00的降雨事件为研究对象(简称20160701降雨事件)，进行雨洪模拟的实证研究，并选用径流过程线，模拟径流系数和溢流点进行模拟结果的验证。

2.1 径流过程线验证

20160701降雨事件从2016年7月1日06：00～10：00，历时4h，降水总量72.6mm，6：00～7：00降雨强度不断增加，径流量也随之增大，到7：00左右降雨强度最大，径流量达到最大，7：00～10：00降雨强度逐渐减小，径流量也缓慢减少，如图7所示。模拟结果的径流过程线与降水过程线基本拟合。

图7 20160701降雨过程线与径流过程线对比图

2.2 模拟径流系数验证

20160701降雨事件中，北区总降雨量为72.6mm，入渗量为25.928mm，填洼量为0.413mm，径流量为46.470mm，径流系数为0.64。北区不透水面积百分率为41.6%，模拟的径流系数比城市综合径流系数参考值0.4～0.6要偏大，究其原因，20160701降雨事件历时较长且降雨强度大于土壤消退速度，即土壤长时间饱和，当土壤饱和时，雨水基本不发生入渗而大量转化为径流，所以径流系数偏大。东西区的总降雨量为72.6mm，入渗量为16.812mm，填洼量为4.186mm，径流量为50.030mm，径流系数为0.689，由于东西区不透水面积百分率为52.7%，模拟径流系数结果在综合径流系数规定值0.5～0.7范围内，模拟结果较好。

2.3 溢流点验证

20160701降雨事件中北区发生大量溢流的时间段在12：40～16：20之间，期间积水量较多的溢流点多集中在北区七号路，而在主路三江北路和紫金路上均较少且积水量较少，其他路段基本没有溢流。经20160701降雨13：30～14：30期间的实地考察，发生积水的节点位于主路紫金路上的1Y85节点和三江北路上的1Y39节点，以及积水严重的北区七号路上的1Y1015、1Y1002节点、1Y987节点，如图8所示，与模型模拟溢流点位置相符，表明北区模拟结果相对较好。

图8 20160701降雨事件中北区溢流点概况

20160701降雨事件中，东西区发生大量溢流的时间段在14：25～16：50之间，期间模拟的溢流点主要在九号路东北路段，三号路段，五号路段西段、一号路西段和中段以及东区宿舍区内，其他路段基本没有溢流。经20160701降雨14：40～16：20的实地考察，经常发生溢流的节点C2，一号路西侧2Y700和2Y703节点路段处与模型模拟溢流点位置相符，如图9所示。

图9 20160701降雨事件中东西区溢流点概况图

而经过实际勘察验证，时常发生大面积积水的二号路南侧3Y125和3Y121节点路段在模拟时并无溢流点。经勘查，因为二号路3Y125和3Y121节点路段地势低洼，降雨汇集在地面形成低洼积水，而周围雨水井设置于地势较高的路段两侧，路段低洼处的大量积水无法通过地势较高处的雨水井进入排水管网，因此只能汇集在地面产生了大量的积水。而模型只能模拟地面径流通过雨水节点流入排水管网中的汇流情况，因此模拟结果出现了偏差。

3 结论

(1)通过整合地表明渠、概化地下管网，将自然植被覆盖区域的明渠纳入区域排水系统，便于综合考虑地表明渠和地下管网共同汇流的作用，从而划分合理的空间离散单元。

(2)管网流向自动化识别方法的探索构建，辅助实现了城市雨洪模拟中子汇水区的正确划分。

(3)可利用下垫面的水文特征，通过综合径流系数实现模型主要参数的率定，文中方法可实际应用于城市下垫面或自然坡面和人工建筑综合覆盖的区域，可进行实际降水成涝的情景模拟。