李春宇
(重慶市水利電力建筑勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,重慶 400020)
隨著城市化的快速發(fā)展及經(jīng)濟(jì)水平的快速提高,城鎮(zhèn)人口日益增長(zhǎng),區(qū)域下墊面變化迅速,導(dǎo)致城鎮(zhèn)水矛盾日益嚴(yán)峻[1- 2]。高密度建筑及硬化鋪裝工程的建設(shè)破壞了區(qū)域原有的生態(tài)平衡,當(dāng)城市遭遇特大暴雨時(shí),降雨徑流形成速度過快,增加了管網(wǎng)排水壓力甚至超出了管網(wǎng)排水能力,極易造成城市內(nèi)澇[3- 5],嚴(yán)重限制了市內(nèi)交通運(yùn)行,甚至威脅居民人身安全。
海綿城市的建設(shè)可使城市類似于海綿的性質(zhì),以“滲、滯、蓄、凈、用、排”為關(guān)鍵技術(shù),提高城市蓄水能力,降低發(fā)生內(nèi)澇災(zāi)害的概率[6- 7]。低影響開發(fā)LID可基于分散式的原理對(duì)雨水徑流進(jìn)行限制,可緩解城市管網(wǎng)排水壓力,改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境[8]。不同區(qū)域可適用的LID措施有所不同,基于暴雨管理模型SWMM對(duì)城市內(nèi)澇進(jìn)行模擬,找尋最優(yōu)LID措施是區(qū)域海綿城市構(gòu)建的關(guān)鍵[9]。朱寒松等[10]基于SWMM模型模擬了不同LID措施的效果,比較了單一LID措施和組合LID措施的效果,指出組合LID措施效果更佳;萬程輝等[11]基于SWMM模型對(duì)LID措施效果進(jìn)行了評(píng)價(jià),同樣說明LID組合措施效果最好。
由于SWMM模型參數(shù)較多,率定過程較復(fù)雜,傳統(tǒng)的SWMM模型在參數(shù)率定時(shí),常采用人工試錯(cuò)法進(jìn)行,該方法計(jì)算過程較復(fù)雜,且精度較差[12]。遺傳算法是一種自動(dòng)尋優(yōu)算法,可自動(dòng)找尋模型最優(yōu)解,在參數(shù)率定中應(yīng)用廣泛[13]。本文基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型,構(gòu)建城市內(nèi)澇水文模型,同時(shí)基于該模型模擬不同LID措施效果,得出最優(yōu)措施。
本文選擇的研究區(qū)域基本情況如圖1所示。其中,研究區(qū)域面積為500hm2,平面不透水面積為50.5%,將整個(gè)區(qū)域分成109個(gè)匯水區(qū)域,管段142條,節(jié)點(diǎn)143個(gè)。本文SWMM模型所選擇的降雨設(shè)計(jì)重現(xiàn)期為2a和5a,降雨歷時(shí)為2h,產(chǎn)流模型采用Horton入滲模型,水力演算模擬動(dòng)力波模型。
將遺傳算法原理用于優(yōu)化SWMM模型,可幫助模型盡快找出最優(yōu)參數(shù)取值,具體步驟如下:確定SWMM計(jì)算結(jié)構(gòu),基于原始數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)確定模型計(jì)算長(zhǎng)度;基于遺傳算法計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度值,找出最優(yōu)解;最終確定模型取值,具體原理如圖2所示。
圖1 研究區(qū)域概況圖
圖2 遺傳算法優(yōu)化SWMM模型計(jì)算原理圖
本文采用洪峰流量均方根誤差(RMSE),洪峰流量相對(duì)均方根誤差(RRMSE),確定系數(shù)(R2),納什系數(shù)(NS)和模型效率系數(shù)(Ens)[14- 15]來檢驗(yàn)?zāi)M值與實(shí)測(cè)值的吻合程度,具體公式如下:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
基于自適應(yīng)遺傳算法對(duì)SWMM模型參數(shù)進(jìn)行率定,率定結(jié)果見表1。由表1中可以看出,遺傳算法優(yōu)化后的SWMM模型和傳統(tǒng)的SWMM模型相比,率定出同樣的參數(shù)所需的運(yùn)行時(shí)間不同。其中優(yōu)化后的SWMM模型運(yùn)行效率更高,運(yùn)行時(shí)間更短?;趦?yōu)化后的SWMM模型可更好地模擬城市水文。
優(yōu)化后的SWMM模型在模擬期和驗(yàn)證期與實(shí)測(cè)值的擬合效果如圖3所示。由圖3中可以看出,在模型模擬期,模型為找出實(shí)測(cè)值的內(nèi)在規(guī)律,與實(shí)測(cè)值的擬合效果存在一定誤差。當(dāng)進(jìn)入驗(yàn)證期時(shí),模型已自動(dòng)找尋出實(shí)測(cè)值內(nèi)在規(guī)律,其模擬值的變化趨勢(shì)與實(shí)測(cè)值的擬合效果基本一致。
為進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化模型的精度,本文計(jì)算了在模型模擬期和驗(yàn)證期模型模擬結(jié)果的精度指標(biāo),結(jié)果見表2。由表2可以看出,不同時(shí)期優(yōu)化模型的精度均較高,而驗(yàn)證期模型精度更高,2個(gè)時(shí)期的RMSE分別僅為4.53和3.17m3/s,而RRMSE僅為4.02%和3.38%,而一致性指標(biāo)中,R2分別達(dá)到了0.923和0.954,NS分別達(dá)到了0.941和0.961,Ens分別達(dá)到了0.935和0.959,同時(shí)一致性指標(biāo)均通過了P<0.01的極顯著水平。綜上所述,基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型可作為城市內(nèi)澇水文模型使用。
表1 遺傳算法優(yōu)化SWMM模型參數(shù)率定表
圖3 模型模擬期和驗(yàn)證期精度擬合情況(左圖為模擬期,右圖為驗(yàn)證期)
圖4 不同LID措施徑流削減效果對(duì)比(左圖為2a一遇,右圖為5a一遇)
表2 遺傳算法優(yōu)化SWMM模型不同時(shí)期精度對(duì)比
基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型對(duì)不同LID措施的徑流削減效果進(jìn)行模擬,結(jié)果如圖4所示、見表3。圖4反映了不同LID措施對(duì)徑流削減效果隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。由圖4可以看出,不同LID措施對(duì)徑流的削減效果不同,在不同重現(xiàn)期的情況下,組合LID措施的徑流削減效果最佳,其次為綠色屋頂,無LID措施的徑流削減效果最低。表3為不同重現(xiàn)期下不同LID措施對(duì)徑流消減率的影響。由表3可以看出,對(duì)于徑流量削減率來說,組合LID措施的效果最佳,不同重現(xiàn)期下的削減率分別達(dá)到了55.10%和65.46%,而對(duì)于洪峰流量削減率來說,同樣組合LID措施的效果最佳,不同重現(xiàn)期下的削減率分別達(dá)到了44.89%和59.86%。
表3 不同LID措施徑流削減率對(duì)比
為進(jìn)一步比較不同LID措施的削減效果,本文基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型模擬了不同LID措施對(duì)排水水質(zhì)污染削減率的影響。選擇總氮TN、總磷TP和化學(xué)需氧量COD共3項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo),不同重現(xiàn)期下3項(xiàng)指標(biāo)的削減率見表4。由表4可以看出,組合LID措施的水質(zhì)污染削減率最高,其次為綠色屋頂、透水鋪裝、下凹式綠地,無LID措施水質(zhì)污染削減效果最低。綜上所述,在進(jìn)行LID設(shè)施布置規(guī)劃中,建議采用多種LID措施組合布設(shè),以取得最佳效果。
表4 不同LID措施水質(zhì)污染削減率對(duì)比
本文基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型構(gòu)建了城市內(nèi)澇水文模型,并對(duì)不同LID措施徑流削減和水質(zhì)污染削減效果進(jìn)行了模擬,得出了以下結(jié)論:
(1)基于遺傳算法優(yōu)化的SWMM模型相較于傳統(tǒng)SWMM模型運(yùn)行效率更高,且模擬結(jié)果在模擬期和驗(yàn)證期的精度較高,可作為城市內(nèi)澇水文模型使用。
(2)基于優(yōu)化的SWMM模型對(duì)不同LID措施徑流削減效果進(jìn)行了模擬,指出組合LID措施下的徑流削減效果最好。
(3)基于優(yōu)化的SWMM模型對(duì)不同LID措施的水質(zhì)污染削減效果進(jìn)行了模擬,以TN、TP和COD為例,指出組合LID措施下水質(zhì)污染削減效果最佳。
(4)本文綜合比較了5種LID措施的效果,指出組合LID措施效果最佳,在今后的研究中,可具體比較不同措施不同組合方式下的最優(yōu)組合方式,為海綿城市的構(gòu)建提供依據(jù)。