SWMM模型参数局部灵敏度分析.docx

SWMM模型参数局部灵敏度分析
局部灵敏度分析在SWMM模型参数中的应用
摘要：SWMM（StormWaterManagementModel）模型是一个广泛应用于城市暴雨径流和污染物运移模拟的模型。模型的参数化对其模拟结果的准确性至关重要。局部灵敏度分析是一种常用的方法，可以帮助确定模型参数对模拟结果的影响程度。本文将介绍SWMM模型的基本原理、常用参数以及局部灵敏度分析的思想和方法。通过案例分析，将展示局部灵敏度分析在SWMM模型参数优化中的重要作用。
1.引言
SWMM模型是一个用于城市雨水管理的广泛应用的模型，可以模拟暴雨径流过程、污染物运移等过程。模型的参数选择和优化对模拟结果的准确性具有重要影响。传统的参数优化方法通常需要遍历所有可能的参数组合，计算量大且时间消耗长。而局部灵敏度分析可以通过评估参数对模拟结果的敏感程度，精确地确定影响模拟结果的关键参数，为参数优化提供指导。
2.SWMM模型概述
SWMM模型是一个基于连续-离散过程的模型，主要包括五个组件：气象输入、街道流动、径流过程、污染物输运和处理设施。模型的核心是一组方程，用于描述径流过程和物质运移过程。SWMM模型的整体运行需要一系列参数的输入，这些参数往往需要根据实际情况进行调整和优化。
3.SWMM模型中常用参数
SWMM模型中包括许多参数，其中包括无量纲参数（如曼宁系数）、降雨输入参数（如雨点密度）、街道参数（如连接长度）和处理设施参数（如沉淀池面积）等。不同的参数对模型的模拟结果有不同的影响，因此需要进行灵敏度分析以评估各参数对模拟结果的贡献。
4.局部灵敏度分析方法
局部灵敏度分析是评估模型输入参数对输出结果的影响程度的一种方法。它的基本思想是通过计算参数的偏导数来确定参数对输出结果的敏感性。常用的方法包括：一阶灵敏度系数法、Morris方法和Sobol方法等。其中，一阶灵敏度系数法是最常见的方法，通过计算参数的一阶偏导数来确定参数的灵敏度。Morris方法则是通过对参数进行随机抽样来评估其对输出结果的影响，而Sobol方法则是将参数的灵敏度分解为直接效应和交互效应。
5.案例分析
通过一个案例分析来展示局部灵敏度分析在SWMM模型参数优化中的应用。在这个案例中，我们将评估SWMM模型中几个关键参数对模拟结果的影响，包括曼宁系数、雨点密度和沉淀池面积。通过使用一阶灵敏度系数法，我们可以得到各参数对模拟结果的敏感度排序，并确定在参数优化中需要重点关注的参数。
6.结论
通过局部灵敏度分析可以确定SWMM模型中关键参数对模拟结果的影响程度。通过针对性地优化这些关键参数，可以提高模型的准确性和可靠性。因此，在SWMM模型参数优化中，局部灵敏度分析是一种非常有效的评估方法，可以为优化提供重要的指导。
参考文献：
[1]Rossman,L.Modelingrainfallrunoffandurbandrainagesystems[M].CRCpress,2015.
[2]Li,T.SensitivityanalysisofSWMMmodelparameters[J].WaterScienceandEngineering,2017,10(1):1-7.