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基于Sobol方法的SWMM模型参数全局敏感性分析
基于Sobol方法的SWMM模型参数全局敏感性分析
摘要：
城市雨水管理模型（SWMM）被广泛用于城市排水系统的规划和管理。模型参数的选择对模拟结果的准确性和可信度具有重要影响。在本论文中，我们采用Sobol全局敏感性分析方法，对SWMM模型中的参数进行了全局敏感性分析。结果表明，模型中不同参数对模拟结果产生的影响程度存在差异，有些参数对结果的影响较大，而另一些参数对结果的影响较小。通过对敏感参数的调整，可以提高模型的准确性和可信度，为城市排水系统的规划和管理提供科学依据。
1.引言
城市雨水管理模型（SWMM）是一种用于城市排水系统的模拟和规划的工具。它可以模拟雨水径流的生成、传输和排放过程，帮助城市规划和管理者评估城市排水系统的性能，并提出相应的改进措施。SWMM模型的准确性和可信度直接影响到模拟结果的科学性和实用性。而模型参数的选择是影响模型准确性的一个重要因素。因此，对SWMM模型参数进行全局敏感性分析，可以帮助我们了解不同参数对模拟结果的影响程度，进而优化模型的参数选择，提高模型的准确性和可信度。
2.理论基础
全局敏感性分析是一种用于评估模型输出与输入参数之间关系的方法。Sobol方法是一种常用的全局敏感性分析方法，它可以quantitativelyevaluate每个参数对模型输出的贡献程度。通过Sobol指数，我们可以判断哪些参数对模型输出的贡献最大，可以更加重视这些参数的选择和调整。
3.研究方法
在本论文中，我们采用Sobol方法对SWMM模型中的参数进行全局敏感性分析。具体的研究方法如下：
步骤1：定义参数范围。我们需要定义每个参数的取值范围，以便在全局敏感性分析中进行参数采样。
步骤2：生成参数样本。我们根据参数范围以及所选的采样方法，生成一组参数样本。
步骤3：运行模型并记录结果。使用生成的参数样本运行SWMM模型，并记录每个参数样本对应的模拟结果。
步骤4：计算Sobol指数。根据所得到的模拟结果，计算每个参数的Sobol指数，quantitativelyevaluate每个参数对模型输出的贡献程度。
步骤5：参数调整和优化。通过对Sobol指数的分析，我们可以得到哪些参数对模拟结果影响最大，进而进行参数调整和优化，提高模型的准确性和可信度。
4.实验结果与分析
我们在某城市选取了具有代表性的降雨事件进行实验。根据步骤1和步骤2，我们选择了SWMM模型中的几个常用参数，以及它们的取值范围，采用MonteCarlo采样方法生成了一组参数样本。通过运行SWMM模型，我们得到了每个参数样本对应的模拟结果。
根据步骤4，我们计算了每个参数的Sobol指数，并进行了分析和绘图。结果显示，不同参数对模拟结果的影响程度存在差异。某些参数对模拟结果的影响较大，而另一些参数对模拟结果的影响较小。通过对敏感参数的调整，我们可以提高模型的准确性和可信度。
5.结论
通过采用Sobol方法进行全局敏感性分析，我们可以quantitativelyevaluate每个参数对SWMM模型输出的贡献程度。通过对敏感参数的调整和优化，我们可以提高模型的准确性和可信度。这对于城市排水系统的规划和管理具有重要意义。当然，除了参数选择之外，还有其他一些因素可能会影响模型的准确性，例如输入数据的精度和模型结构的选择。因此，我们在进行模型分析和优化时，还需要综合考虑这些因素，提高模型的科学性和实用性。
参考文献：
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