全 文 ：第 35 卷第 6 期
2015年 3月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.6
Mar.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项(2012ZX07102001鄄002); 云南应用基础研究(2008ZC103M)
收稿日期:2013鄄10鄄14; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄07鄄18
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: ygl@ yies.org.cn
DOI: 10.5846 / stxb201310141523
赵磊, 杨逢乐, 袁国林, 王俊松, 朱永官.昆明市明通河流域降雨径流水量水质 SWMM模型模拟.生态学报,2015,35(6):1961鄄1972.
Zhao L, Yang F L, Yuan G L, Wang J S, Zhu Y G.Simulation of the quantity and quality of the urban runoff.Acta Ecologica Sinica,2015,35(6):1961鄄1972.
昆明市明通河流域降雨径流水量水质 SWMM 模型
模拟
赵摇 磊1,2,3,4, 杨逢乐1,2 , 袁国林1,2,*, 王俊松1,2, 朱永官3
1 云南省环境科学研究院, 昆明摇 650034
2 云南高原湖泊流域污染过程与管理重点实验室(筹), 昆明摇 650034
3 中国科学院生态环境研究中心, 北京摇 100085
4 中国科学院大学, 北京摇 100049
摘要:选取昆明市明通河流域为研究区域,在暴雨管理模型(SWMM 模型)参数敏感性分析、模型率定的基础上,对明通河流域
进行了降雨径流水量水质模拟。 结果表明:SWMM模型水文水力模块中最灵敏参数为不透水率,水质模块中污染物最大累积
量、污染物累积速率均为灵敏参数,而冲刷系数和冲刷指数的灵敏度受降雨强度影响波动较大。 水量水质模拟结果与实测结果
较为吻合,模型率定取得了满意的结果。 模拟结果显示,研究区降雨径流总氮、总磷、化学需氧量单位面积负荷率分别为 75.6、
8.5、697.8 kg hm-2 a-1,城市降雨径流污染在滇池流域面源污染中占有较大份额。
关键词:城市降雨径流; 暴雨管理模型(SWMM模型); 水量水质模拟
Simulation of the quantity and quality of the urban runoff
ZHAO Lei1,2,3,4, YANG Fengle1,2, YUAN Guolin1,2,*, WANG Junsong1,2, ZHU Yongguan2
1 Yunnan Institute of Environmental Science, Kunming 650034, China
2 Yunnan Key Laboratory of Pollution Process and Management of Plateau Lake鄄Watershed(Prepare to Construct), Kunming 650034, China
3 Research Center for Eco鄄Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China
4 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Abstract: Simulation of the quantity and quality of urban runoff is an important process in the management and control of
urban runoff pollution. Based on sensitivity analysis and calibration of the Storm Water Management Model ( SWMM)
parameters, we simulated the quantity and quality of urban runoff to the Mintong catchment from Kunming city. The results
showed that the most sensitive parameter in the quantity model is the percentage of imperviousness. In the quality model,
the maximum buildup possible and the buildup rate constant are the most sensitive parameters. The sensitivities of the
washoff coefficient and washoff exponent are influenced by the rainfall intensity. The quantity and quality of the simulated
and measured runoffs showed good correlation. The calibration is was satisfactory. The simulation results showed that the
annual pollutant loads of urban runoff for TN(total nitrogen), TP(total phorphrous), and COD(chemical oxygen demand)
are were 75.6, 8.5 and 697.8 kg hm-2 a-1, respectively. The load of urban runoff pollution is an important factor in the
diffuse pollution in the Dianchi basin.
Key Words: urban runoff; SWMM; stormwater quantity and quality
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随着我国点源污染控制的不断完善,城市面源污染所占比例正在日益提高[1]。 城市中面源污染负荷占水
污染总负荷的比重比过去预想的大的多,同时由于暴雨径流的初期效应时间极短,面源污染对城市水体的冲
击性非常高[2]。 然而,由于城市面源污染的突发性、随机性、复杂性和监测的耗时费力,模型模拟成为研究城
市面源污染管理和控制的重要手段。
目前常用的城市降雨径流水量水质模拟模型主要有 STORM、SWMM、HSPF 等。 SWMM 模型是美国环保
署开发的城市暴雨管理模型,可模拟包括地表径流和排水网络中水流和污染物、管路中的蓄水池、暴雨径流的
处理设施等完整的城市降雨径流循环,可用于计算全年城市面源污染负荷、指导合流制排水系统雨污调节、雨
洪分流,模拟时段是可变的,具有较强的适用性,在全世界 100多个城市得到了应用[3]。 近年来在国内也陆续
开展了 SWMM模型的应用研究[4鄄5]。 但国内相关研究大多集中于小区域,且缺乏对 SWMM 模型参数的详尽
分析,参数敏感度分析、率定等方面还鲜见报道。 本研究尝试在较大区域应用 SWMM模型,采用 GIS、遥感等
手段获取模型重要参数,立足于参数取值方法存在的观测误差等不确定性,选用 Morris筛选法进行 SWMM模
型状态变量的局部灵敏度分析,从模型构建、参数分析、结果率定和应用 4 个方面对 SWMM 模型进行详细研
究,为在我国应用 SWMM模型提供参考。
1摇 材料与方法
1.1摇 研究区概况
研究区为昆明市的城市纳污河明通河。 流域内排水系统为合流制排水系统,污水及雨水通过排水系统进
入河道输送。 河道全长 8.3 km,流域面积 10.4 km2。 研究区管道及河道总长度总计 100.45 km。 流域内土地
利用类型以居民区面积最大,其次为城郊结合部,道路及商业用地接近(图 1)。
1.2摇 模型参数分析
SWMM模型主要包括水文模块和水质模块。 水文模块参数根据其确定方法可分为两类。 一类是根据其
物理意义直接标定的,这些参数包括:(1)气候地理相关的参数,如地表高程、地面坡度、降雨过程、地表蒸发
量等;(2)区域排水系统特征参数,如排水小区面积、管道特征值(管道类型、长度、管底和管顶高程等)、排水
小区平均高程等。 SWMM模型的另一类参数,与流域产汇流密切相关。 由于产汇流的复杂性,这些参数难以
直接给定,需要利用流域实测水文资料来率定。 此类参数主要包括:(1)曼宁糙率 n,包括透水地表与不透水
地表曼宁糙率、管道曼宁糙率,反映了固壁界面对水流的阻力特征;(2)滞蓄量 d,包括透水地表、不透水地表
滞蓄量,反映了降雨后地表对雨水的截留量;(3)排水小区水力宽度 w;(4)区域透水地表下渗参数,如土壤初
始含水量,土壤饱和水力传导度,湿润锋土壤吸力水头等。
SWMM模型水质模块包括污染物累积模型和冲刷模型,累积模型集成了幂函数累积模型、指数函数累积
模型和饱和函数累积模型,冲刷模型集成了指数模型、流量特性冲刷曲线模型和次降雨平均浓度模型。 本研
究选用饱和函数累积模型和指数冲刷模型。 污染物累积冲刷参数与流域地表特征等因素密切相关,由于区域
差别较大,尽管这些参数有一些研究成果,但难以直接采用,需要利用实测水质资料来率定,参数主要包括:
(1)污染物最大累积量 C1;(2)污染物累积率 C2;(3)污染物半饱和常数 C3;(4)冲刷系数 R;(5)冲刷指数 n;
(6)径流率 Q。
参数如表 1所示。
1.3摇 模型数据库建立
模型数据库建立是为 SWMM模型提供基本数据。
1.3.1摇 管网数据库
管网数据来源于昆明滇池投资有限公司于 2004 年对昆明市管网的普查数据。 从已有的 CAD 图层中提
取研究区的管网数据信息,主要包括代表管道图形要素的空间位置,以及管道的长度、类型、管底标高、流向、
管径等属性信息,将其重新数字化、矢量化,利用 GIS的拓扑关系和空间分析得到与管道对应的管网节点和排
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摇 图 1摇 研究区排水系统概化图
Fig.1摇 Map of the drainage system
水小区信息。
1.3.2摇 地表特征数据库
下垫面特征包括下垫面不透水率和下垫面类型 2
个内容,其中下垫面类型包括道路、庭院和屋顶 3 类。
下垫面不透水率采用 2. 4m 分辨率快鸟多光谱图象
(2006 年 12 月成像)提取,所用方法为监督分类结合
PCA分析、植被指数分析、波段组合,具体方法另有文
章叙述。 由于研究区面积较大,在较短时间内难以对整
个研究区下垫面类型进行划分,因此选择研究区内的东
风东路集水区进行典型研究,利用 0.61 m 分辨率的快
鸟图像(2006年 12 月成像)对研究区的下垫面类型进
行了数字化,采用实地调查和室内数字化的方法将实验
区下垫面划分为道路、庭院和屋顶,最后将得到的结果
外推用于整个研究区。
1.3.3摇 降雨数据库
降雨数据采用昆明市大观楼站的实测数据,数据的
年限为 1995—2007年,共计 13a降雨过程数据(小时数
据),按照 SWMM 模型要求的输入格式进行整理,作为
模型连续模拟降雨输入资料。
1.4摇 模型参数敏感度分析方法
模型参数敏感度分析包括局部敏感度分析和全局
敏感度分析。 局部敏感度分析检验单个参数的变化对
模型结果的影响程度;全局敏感度分析则检验多个参数
的变化对模型运行结果总的影响,并分析每一个参数及
其参数之间相互作用的影响[6鄄7]。 全局敏感度分析考虑
了多参数的综合作用,有利于得到整个参数集的最优
解,但是其计算量巨大,很难适用于参数较多的复杂模
型,而局部敏感度分析方法简单、计算量较小、易于实
施,应用较广。 鉴于此,本研究采用修正 Morris 筛选法
作为 SWMM模型参数局部灵敏度分析方法[8鄄9]。 Morris
筛选法选取模型中一变量 x j,其余参数值固定不变,在
变量阀值范围内随机改变 x j,运行模型得到目标函数 y
(x)= y(x1,x2,…,xn)的值,用参数 ei判断参数变化对输
出值的影响程度:
ei = (y* - y) / 驻 i (1)
式中,y﹡为参数变化后的输出值,y 为参数变化前的输
出值,驻 i为参数 i的变幅。
修正 Morris筛选法采用自变量以固定步长变化,灵
敏度判别因子取 Morris多个平均值:
S =移
n-1
i = 0
(Yi +1 - Yi) / Y0
(P i +1 - P i) / 100
/ (n - 1) (2)
3691摇 6期 摇 摇 摇 赵磊摇 等:昆明市明通河流域降雨径流水量水质 SWMM模型模拟 摇
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表 1摇 SWMM模型主要参数分类及其取值范围、取值方法
Table 1摇 Major parameters of the SWMM model
参数分类
Parameters type
参数编号
Parameters
No.
参数名称
Name of
parameters
物理意义
Physical
meaning
参数取值范围
Value range of
parameters
参数获取方法
Method to get
parameters value
可直接标定参数 参数 1 %imperv 排水小区不透水率 / % 30—90 GIS结合遥感解译
Parameters that can 参数 2 %slope 排水小区坡度 / % 0.5—1.5 GIS
be get directly 参数 3 Con鄄length 管道长度 / m 30—500 GIS
参数 4 Area 排水小区面积 / hm2 0.5—25 GIS
水文水力参数:需通 参数 5 Width 排水坡面漫流宽度 / m 52—250 GIS
过率定确定的参数 参数 6 N鄄imperv 排水小区不透水地表曼宁糙率 0.011—0.015 调查,模型手册
Hydrology and hydraulic 参数 7 N鄄perv 排水小区透水地表曼宁糙率 0.014—0.8 调查,模型手册
parameters that can be 参数 8 Des鄄imperv 排水小区不透水地表洼蓄深度 / mm 1.27—2.56 调查,模型手册
get by caliburation 参数 9 Des鄄perv 排水小区透水地表洼蓄深度 / mm 2.56—7.62 调查,模型手册
参数 10 %zero鄄imperv 排水小区无洼蓄不透水地表所占百分比 / % 40—85 调查,模型手册
参数 11 Ks 土壤水力传导率 / (mm / h) 0.25—120 调查,模型手册
参数 12 Su 湿润前锋的毛细水头 / mm 49—320 调查,模型手册
参数 13 IMD 初始土壤湿度亏损值 0.37—0.55 调查,模型手册
参数 14 Con鄄Mann 管道曼宁糙率 0.011—0.015 模型手册
水质参数:需通过率
定确定的参数 参数 15
C1 污染物最大累积量 / (kg / hm2)
目前这些参数尚无较好的研究结果,可参考的研究较
少,难以给出取值范围
Quality parameters 参数 16 C2 污染物累积速率 / d-1
that can be get 参数 17 R 冲刷系数
by calibration 参数 18 n 冲刷指数
式中,S为灵敏度判别因子,Yi为模型第 i次运行输出值,Yi+1为模型 i+1 次运行输出值,Y0为参数初始值模型
计算结果初始值,P i为第 i次模型运算参数值相对于参数初始值变化的百分率,P i+1为第 i+1 次模型运算参数
值相对于初始参数值的变化百分率,n为模型运行次数。
1.5摇 模型参数率定的误差分析与效率检验准则
参数率定采用人工试错法,反复调整参数取值直至模拟结果与实测结果相吻合。
Nash与 Sutcliffe在 1970年提出了模型效率系数(确定性系数)来评价模型模拟的精度,它直观地体现了
实测与模拟的拟和程度的好坏[10]。 本研究采用采用 3个目标函数作为评价实测与模拟的拟和程度好坏的指
标,(1)反映产流产污总量精度的总量相对误差 Er;(2)反映出口断面流量及污染物浓度过程吻合程度的模型
效率系数(确定性系数)Ce。 (3)同时辅以相关系数 r 3个指标来评价和说明模型的适用性:
Er = (Qc - Qo) / Qo (3)
Ce =
移 (Qi,o - Qo) 2 - 移 (Qi,c - Qi,o) 2
移 (Qi,o - Qo) 2
(4)
r =
移(Qi,o - Qo)(Qi,c - Qc)
移(Qi,o - Qo)移(Qi,c - Qc)
(5)
式中,Qo和 Qc分别为实测和模拟的次降雨径流量(m3)和污染物总量(kg), Qo和 Qc分别为实测和模拟的次降
雨平均流量(m3 / s)和污染物平均浓度(mg / L),Qi,o和 Qi,c分别为实测和模拟的流量系列(m3 / s)和污染物浓度
系列(mg / L)。
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2摇 结果
2.1摇 参数敏感度分析结果
摇 摇 采用表 2所列 3 场降雨进行模型参数敏感性分析。 3 场降雨降雨量分别为 11.0、41.0、28.6 mm,以 24 h
降雨标准划分,属于小雨和中雨。 5月 26日降雨量较小,但其前期降雨强度较大,20 min降雨量达 5.8 mm,可
代表高强度、短历时降雨,第 2、3场降雨持续时间较长,降雨量较大,且后期降雨过程有较大雨强的雨峰出现。
表 2摇 3场降雨特征
Table 2摇 The characteristic of the three rainfall
降雨日期
Date of the rain
降雨历时 / h
Duration of the rain
降雨量 / mm
Raifall
雨峰强度 / (mm/ 10min)
Rainfall density
雨峰时间 / h
Rain peak time
平均雨强 / (mm / 10min)
Average rainfall density
2006鄄05鄄26 1.3 11.0 2.8 0.33 1.1
2006鄄07鄄09 7.8 41.0 5.6 1.0 0.84
2006鄄09鄄18 14.0 28.6 3.3 1.0 0.43
采用上述方法,确定参数 1—4的取值,设定参数 5—18 的初值,利用表 1 所列的 3 场降雨数据对 SWMM
模型参数进行局部灵敏度分析,3场降雨模型参数中除了降雨数据不同,其余参数一致。 以 10%为固定步长
对某一参数值进行扰动,分别取其初值的-30%、-20%、-10%、10%、20%和 30%,其他参数值固定不变。 流量
结果观测不同降雨强度下径流总量和峰值流量的水文水力模块相关参数的灵敏度,水质结果观测污染物负荷
总量和浓度峰值的水质模块相关参数的灵敏度。 结果见表 3。
表 3摇 SWMM模型参数局部灵敏度分析结果
Table 3摇 Results of sensitivity analysis on parameters of SWMM model
参数类型
Parameters type
参数编号
Parameters No.
参数
Parameters
3场降雨总径流量灵敏度 S1
Runoff volume sensitivity of the three rain
2006鄄05鄄26 2006鄄07鄄9 2006鄄09鄄18
3场降雨峰值流量灵敏度 S2
Peak flow sensitivity of the three rain
2006鄄05鄄26 2006鄄07鄄9 2006鄄09鄄18
水文水力参数 参数 1 %imperv 0.8150 0.8378 0.8825 0.7916 0.9973 0.8608
Hydrology and 参数 2 %slope 0.1077 0.0098 0.0248 0.2031 0.0350 0.0759
hydraulic parameters 参数 3 Con鄄length -0.3152 -0.1289 -0.1583 -1.1738 -0.4088 -0.3379
参数 4 Area 0.8150 0.8320 0.8766 0.7916 0.9992 0.8636
参数 5 Width 0.2191 0.9174 0.0494 0.4253 0.1408 0.1572
参数 6 N鄄imperv -0.2042 -0.0258 -0.0533 -0.4264 -0.1592 -0.1491
参数 7 N鄄perv 0 -0.0055 0 0 -0.0043 0
参数 8 Des鄄imperv -0.2079 -0.0306 -0.0790 -0.2503 -0.0078 -0.0092
参数 9 Des鄄perv 0.0000 -0.0077 0 0 -0.0145 0
参数 10 %zero鄄imperv 0.1200 0.0186 0.0539 0.1491 0.0213 0.0052
参数 11 Ks 0 -0.0259 0 0 -0.0477 0
参数 12 Su 0 -0.0165 0 0 -0.0322 0
参数 13 IMD 0 -0.0190 0 0 -0.0342 0
参数 14 Con鄄Mann -0.1961 -0.2306 -0.2232 -0.6364 -0.3373 -0.3888
参数类型
Parameters type
参数编号
Parameters No.
参数
Parameters
3场降雨总径流量灵敏度 S3
Runoff volume sensitivity of the three rain
2006鄄05鄄26 2006鄄07鄄9 2006鄄09鄄18
3场降雨峰值流量灵敏度 S4
Peak flow sensitivity of the three rain
2006鄄05鄄26 2006鄄07鄄09 2006鄄09鄄18
水质参数 参数 15 C1 0.6683 0.8078 0.4790 0.9015 0.9888 0.8705
Water quality 参数 16 C2 0.6558 0.6955 0.4614 0.8847 0.8511 0.8402
parameters 参数 17 R 0.0588 0.2580 0.0929 0.0035 0.4092 0.2647
参数 18 n -0.2217 -0.7964 -0.4734 -0.1411 -0.6050 0.0267
摇 摇 参照文献[11]对敏感度的分级: | Si |逸1为高灵敏度参数;0.2臆 | Si | <1为灵敏参数;0.05臆 | Si | <0.2为中灵敏参数,0臆 | Si | <0.05为不灵敏参
数( i为模型的第 i个状态变量)
5691摇 6期 摇 摇 摇 赵磊摇 等:昆明市明通河流域降雨径流水量水质 SWMM模型模拟 摇
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由表 3可以看出,SWMM模型参数中影响径流总量的灵敏参数包括%imperv、Width、Con鄄Mann、N鄄imperv,
其中 Witdth对于降雨较大 2 场降雨(05鄄 26 和 07鄄 09)为灵敏参数,强度较小的降雨则为不灵敏参数,N鄄
imperv、Des鄄imperv 和%zero鄄imperv 只有在降雨强度较大时(05鄄 26)才是灵敏参数。 入渗模型参数(Ks、Su 和
IMD)均为不灵敏参数。
3场降雨影响峰值流量的灵敏参数均为%imperv、Con鄄Mann,Width、N鄄imperv 在降雨强度较大时为灵敏参
数,其它 2场降雨则为中灵敏参数。 与径流总量结果相同,Des鄄imperv和%zero鄄imperv只有在降雨强度较大时
(05鄄26)才是灵敏参数,入渗模型参数(Ks、Su和 IMD)均为不灵敏参数。
由以上分析可知,SWMM模型水文模块主要的灵敏参数为%imperv、Width、Con鄄Mann 和 N鄄imperv,这与其
他研究者的结果相同[12]。
由表 3可以看出,3 场降雨污染物累积模块参数 C1、C2 的灵敏度较为稳定,在 3 场降雨中均是影响污染
物负荷和污染物峰值浓度的灵敏参数,其中 C1 对污染物峰值浓度的灵敏度接近 1,影响非常大。
3场降雨污染物冲刷模块参数 R、n的灵敏度波动较大,07鄄09降雨参数 R 是影响污染物负荷和污染物峰
值浓度的灵敏参数,而 05鄄26和 09鄄18降雨 R则是中灵敏参数;参数 n是影响污染物负荷的灵敏参数,其对污
染物峰值浓度的灵敏度则随降雨特性有所不同,07鄄 09 降雨为灵敏参数,05鄄 26 降雨为中灵敏参数,而 09鄄 18
降雨则为不灵敏参数。
2.2摇 参数率定结果
2.2.1摇 水文水力参数率定结果
研究区为合流制排水系统,因此首先确定研究区晴天流量。 晴天流量依据晴天 24 h 监测数据确定,据监
测数据,晴天明通河福德立交桥断面日流量约为 83056.53 m3,该断面控制区域面积约为 635 hm2,则研究区单
位面积污水量为 130.8 m3 / hm2,乘于排水小区面积得到每个排水小区晴天污水量。
通过参数分析可知,SWMM模型部分参数可通过资料直接标定,部分参数需要通过率定获取。 本研究对
可直接标定的参数利用资料直接获取,通过参数敏感度分析可知影响降雨径流的敏感性参数主要为:Width、
Con鄄Mann、N鄄imperv、Des鄄imperv和%zero鄄imperv,本研究主要对以上参数进行率定。 率定后主要参数取值见
表 4。
表 4摇 水文水力参数率定结果
摇 Table 4 摇 Parameters obtained in the hydraulic calibration of
the model
参数
Parameters
参数取值
Parameters value
%imperv / % 平均 77.1,范围 29.06—97.62
%slope / % 平均 0.73,范围 0.013—6.54
Con鄄length / m 平均 0.73,范围 0.013—6.55
Area / hm2 平均 5.06,范围 0.076—44.53
Width / m 平均 100.61,范围 10.57—531.85
N鄄imperv 0.012
N鄄perv 0.25
Des鄄imperv 1.5
Des鄄perv 5.2
%zero鄄imperv / % 50
Ks 1.5
Su 219
IMD 0.35
Con鄄Mann 0.015
摇 摇 水力参数率定误差分析结果见表 5。 由于研究区
面积相对较大,且人工干扰较为严重,模型模拟有较大
难度,从模拟结果来看,确定性系数在 0.60 以上,相关
系数在 0.82以上,径流总量误差在 3%—28%之间;图 2
给出了 2006鄄05鄄26、2006鄄07鄄08降雨实测与模拟流量过
程,可以看出,模拟与实测峰值流量基本同时出现,峰现
时间误差在 20 min 以内,峰值流量误差小于 20%。 流
量过程模拟精度尚可接受,可满足工程需要。
2.2.2摇 水质参数率定结果
SWMM模型水质模块较为灵活,根据用户需要指
定污染物类型,本研究选择固体悬浮物 ( SS)、总氮
(TN)、总磷( TP)、COD 和 BOD 5 个水质指标进行模
拟,5个指标中 SS是城市地表污染物的最主要携带者,
TN、TP 是富营养化污染物指标,COD、BOD 为有机污染
物指标。 研究区晴天污染物浓度根据监测结果确定,
SS、TN、TP、COD 和 BOD 的取值分别为 100、40.8、4.0、
164和 46 mg / L。
6691 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 35卷摇
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图 2摇 实测与模拟流量过程线
Fig.2摇 Measurement and simulation of the hydrograph
表 5摇 水力参数率定误差分析
Table 5摇 Error of the hydraulic parameter calibration
降雨日期
Date of the rain Er Ce r
2006鄄05鄄26 -0.03 0.87 0.92
2006鄄07鄄08 0.08 0.59 0.82
2006鄄09鄄18 0.28 0.77 0.89
摇 摇 摇 摇 Er:产流产污总量相对误差,Relative error of the total volume;
Ce:模型效率系数,Model efficiency index; r:相关系数,Correlation
coefficient摇
摇 摇 利用表 2所列 3 场降雨水质数据进行了水质参数
率定。 表 6列出了水质参数率定结果,水质参数率定误
差结果见表 7,污染负荷总量误差在 2%—17%之间,确
定性系数 Ce在 0.6以上,其中 TN、TP 确定性系数 Ce在
0.8以上,相关系数在 0.8 以上。 图 3 给出了 2006鄄 07鄄
08降雨实测与模拟污染物浓度过程,可以看出,模拟与
实测污染物浓度过程趋势基本一致,模拟与实测 TN、
TP、COD和 BOD 浓度峰值绝对值相差小于较小( <10
mg / L),SS 相差较大,考虑到水质的测定和采样误
差[13],本研究模拟精度较好,可满足工程需要。
表 6摇 水质参数率定结果
Table 6摇 Parameters obtained in the quality calibration
污染物
Pollutants
下垫面类型
Underlying surface type
参数 Parameters
C1 C2 R n
固体悬浮物(SS) 道路 400 0.5 0.004 2.2
Suspended solid 庭院 300 0.5 0.004 2.2
屋顶 250 0.5 0.004 2.2
总氮(TN) 道路 35 0.5 0.006 2.5
Total nitrogen 庭院 28 0.5 0.0015 1.8
屋顶 22 0.5 0.0015 1.8
总磷(TP) 道路 3 0.5 0.004 2.2
Total phosphrous 庭院 2.2 0.5 0.004 2.2
屋顶 1.8 0.5 0.004 2.2
化学耗氧量(COD) 道路 200 0.5 0.01 1.8
Chemical oxygen demand 庭院 150 0.5 0.01 1.8
屋顶 100 0.5 0.01 1.8
生物需氧量(BOD) 道路 80 0.5 0.01 1.9
Biological oxygen demand 庭院 50 0.5 0.01 1.9
屋顶 30 0.5 0.01 1.9
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图 3摇 实测与模拟污染物浓度过程线
Fig.3摇 Measurement and simulation of the pollutographs
表 7摇 水质参数率定误差分析
Table 7摇 Error of the quality parameter calibration
污染物
Pollutants Er Ce r
SS -0.20 0.64 0.81
TN -0.02 0.85 0.93
TP -0.11 0.76 0.93
COD 0.17 0.57 0.84
BOD 0.16 0.72 0.92
2.3摇 连续模拟结果
通常有 2 种模型模拟方法:设计暴雨和连续模拟。
设计暴雨是较为常用的方法,该方法通过设计降雨重现
期得到典型降雨过程,通过典型降雨模拟得到典型流量
过程和污染物浓度过程,但该方法无法考虑前期干旱时
间和降雨的空间分布,另外典型降雨所得到的模拟结果
无法满足城市径流控制设施的长时间运行需要的设计
条件[14]。 连续模拟一般采用实测数据进行模拟,能够
有效避免设计暴雨存在的问题,主要表现在:(1)实测
降雨资料充分反映了降雨间隔时间对径流水质的影响,降雨间隔时间是影响径流水质的主要因素,2 场降雨
之间的间隔时间越短则第 2场降雨的径流水质越好;(2)能够充分反映降雨特性,同时能够反映间隔降雨之
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间的相互影响[15];(3)长时段的连续模拟能够真实反映年内不同降雨持续时间、不同雨量大小下径流的流量
过程,能够有效指导城市径流控制设施的设计,避免出现设施设计工程量不适的问题。 因此利用 1995—2007
年降雨(小时数据)作为输入进行了长时间序列模拟。 数据统计用 SPSS软件完成。
经模拟计算,研究区年均地表径流量为 572.2 mm,径流系数为 0.64。 研究区雨季(4 月至 9 月)日径流量
频率分布如图 3所示,累积频率 50%对应的研究区雨季日流量为 1.36 m3 / s,累积频率 95%对应的雨季日流量
为 2.33 m3 / s。 研究区末端为昆明市第 2污水处理厂,处理能力为 10伊104 m3 d-1,只能满足处理晴天污水,以
上结果表明,通过改扩建第 2污水处理厂将其日处理能力提升至 20万 m3并采用一定的调蓄措施可处理研究
区 95%的雨季污水。
研究区年均雨天径流负荷量 TN、TP、SS、COD 和 BOD 分别为 78.7、8.9、1148.5、725.7 和 128.1 t。 雨季日
负荷累积频率分布如表 8所示。 根据第二污水处理厂 1996至 2006年生产报表统计,第二污水处理厂日处理
TN、TP、SS、COD和 BOD5总量分别为 1.25、0.19、5.08、11.84和 5.7 t,由表 8可以看出,在现有污水处理能力条
件下,第二污水处理厂对雨季 TN、TP、SS和 COD的处理率仅为 26.57%、41.94%、44.05%和 62.67%。
表 8摇 雨季日污染物负荷累积频率
Table 8摇 The cumulative frequency for daily pollutant loading of weather season
累积频率 / %
Cumulative percentage
污染物日负荷 Daily load of pollutants / ( t / d)
TN TP SS COD BOD
5 4.59 0.45 11.44 18.72 3.67
50 4.70 0.46 11.52 18.90 5.28
95 7.33 0.78 51.33 42.80 15.55
图 4摇 雨季日流量累积频率
摇 Fig.4摇 The cumulative percentage for daily flow of the weather
season摇
3摇 讨论
3.1摇 模型参数灵敏度的不确定性
参数敏感度分析在建模过程中主要有 2个作用,一
是评价各个参数的不确定性,确定模型中那些方面最容
易在系统描述中引进不确定性;二是确定参数对输出结
果影响的大小,在模型校正过程中重点考虑那些对输出
结果影响大的参数。 本研究参数敏感性分析的主要目
的在于确定参数对输出结果影响的大小从而有针对性
地进行参数校正。 已有的 SWMM模型参数敏感性分析
结果表明,模型参数的敏感度取决于状态变量的类
型,%imperv 为最灵敏参数,其次为 Width,N鄄imperv、
Des鄄imperv、%zero鄄imperv等参数受分析所用的雨强影
响敏感度有所不同。 赵冬泉采用最大似然法对各个参数的不确定性进行了分析,发现 Width、N鄄imperv、%
zero鄄imperv等参数在较大的区间内任意取值,都可能获得较好的模拟效果,存在“异参同效冶的现象[16]。 这说
明以上参数具有较大的不确定性,雨强仅是引起灵敏度有所差异的一个因素。
3.2摇 模型参数率定的局限性
参数取值是决定模型应用成功与否的决定因素。 然而机理模型,如 SWMM 模型,包含了大量参数,这些
参数中的大部分无法直接测定,或者直接测定需要耗费大量时间,实际上即使完全采用直接测定的参数也并
一定取得完全令人满意的模拟结果[17]。 这可能是从事模型研究的人员最为困惑的问题。 目前最为常用的方
法是利用实测数据进行参数率定,有许多自动参数优化方法得到应用,然而参数率定只能使用所能拥有的实
测数据,由于实际系统的复杂性,优化率定所得到的参数往往不具备良好重现性,优化率定只能是一定范围内
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的优化,而非全局优化[17]。 在这种状况下,模型的意义在于提供给研究者一定精度的模拟结果,利于研究者
把握研究区域整体状况,同时研究者可利用模型模拟不同情景模式下的动态变化,分析未来可能出现的情况,
制定相应的方案。
3.3摇 合流污水模拟水质参数取值分析
目前常用的城市径流模型,包括本研究所采用的 SWMM模型,其水质模块主要考虑了地表污染物累积冲
刷,在进行合流制排水系统降雨径流污染模拟时,只考虑了日常污水与地表径流污染的简单累加。 然而降雨
期间管道沉积物是重要的污染来源,根据 Gromaire等在巴黎的研究[18],管道沉积物产生输出规律与地表污染
物有类似之处。 其规律应表现为:晴天累积、雨天随径流冲刷,输出强度主要受降雨强度、降雨间隔时间、降雨
量等因素影响。 在目前的研究状况下,还无法定量刻画其输出规律。 在进行合流制排水系统降雨径流污染模
拟时可通过以下方法将管道沉积物负荷考虑进去:调整地表污染物累积参数,将管道沉积物负荷加至地表污
染物,结合监测数据通过参数率定的方法,确定符合污染物输出现状的地表污染物累积参数,这种方法可用于
次降雨模拟,能够较好的模拟次降雨污染物输出过程。
通过以上分析可知,在现有研究条件下,为合理模拟合流制排水系统污染物,必须对参数作出非常规
调整。
表 9列出了现有的一些地表颗粒物累积量研究成果。 为与现有研究成果对比,对表 6列出了的水质参数
率定结果进行了转换。 本研究将城市下垫面分为街道、庭院和屋顶 3 种类型,模型水质参数是根据 3 种下垫
面类型来取值。 根据下垫面数字化结果,街道、庭院和屋顶 3种下垫面面积百分比为:27%、43%和 30%,研究
区综合污染物累积参数利用 3种下垫面面积加权得到,参照已有研究结果 SS约为 TSS的 20%,则本研究颗粒
物累积量为 151.2 g / m2,颗粒物中 TN、TP、CODCr、BOD5含量分别为 18.05、1.47、94.21和 32.4 mg / g。 由表 9可
以看出,本研究所取的颗粒物累积量处于已有研究的上限。 颗粒物 COD 含量超过现有的一些研究结果
(24郾 6—61.3 mg / g),TN含量远远超过现有的研究结果(0.73—1.38 mg / g)。
表 9摇 地表颗粒物累积量
Table 9摇 Pollutant acculumation on surface
城市
City
平均值(范围)
Average value(range)
样点环境状况
Environment of the sample site
成都[19] 20.2(2.6—235.2)(g / m) 商业区
38.4(1.5—537.8)(g / m) 居民区
41.7(7.7—349.4)(g / m) 工业区
36.7(3.3—359.1)(g / m) 交通区
上海[20] 12.4(5.04—23.2)(g / m) 交通区(67774车次 / 12h)
6.1(3.8—10.0)(g / m) 校园
10.6(6.5—15.6)(g / m) 居民区
11.8(7.3—16.78)(g / m) 广场
Brisbane, Queensland, Australia[21] 2.45(g / m2) 城郊居住区(ADD= 2)
6.88(g / m2) 轻工业区(ADD= 7)
15.89(g / m2) 商业停车点(ADD= 1)
Aberdeen, Scotland[22] 288.6(77.1—834.8)(g / m2) 25cm边石,大学校园路面
101.9(18.3—321)(g / m2) 75cm边石,沥青路面
Melboume, Australia[23] 50—102(g / m2) 商业区,沥青路面
Sydney,Australia[24] 7.24(3.57—18.73)(g / m2) 中密度居住区,沥青路面
Le Marais,district,Paris,France[25] 1.6—3.8(g / m2) 商业区人行道
8.5—17(g / m2) 沥青路面
3.4摇 城市径流污染在滇池流域水污染中的重要性分析
单位面积负荷率是衡量区域污染强度的一个重要指标,通过污染物单位面积负荷率和城市的面积,可以
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初步测算出城市径流污染对滇池总体污染的贡献率[26]。 表 10 列出了本研究通过模拟计算得到的昆明和国
内外部分研究城市径流污染物单位面积负荷率。 需说明的是本研究地表径流非严格意义上的地表径流,而是
包括了管道沉积物。 可已看出,本研究所得到的结果基本在已有研究的范围内。 与国内研究相比,尽管本研
究为合流制排水系统,但各项污染物单位面积负荷率要略低于武汉与上海,这可能与昆明年均降水量较小、空
气污染程度较低有关。 滇池流域总面积为 2920 km2,扣除滇池水面和上游水库控制的汇水面积后,对滇池有
直接影响的实际汇水面积约为 1505 km2,昆明城区面积为 182.06 km2,采用表 10单位面积负荷率可推算出昆
明城区降雨径流 TN、TP、COD污染负荷为 1377、155、12703 t a-1。 昆明城区面积为实际汇水面积的 12.1%,但
城市径流 TN、TP、COD负荷占滇池流域面源污染负荷的比例为 45.01%、32.15%、56.52%(滇池流域面源污染
负荷数据来源于文献[27])。 城市径流污染是滇池面源污染的重要来源,并且此类污染将随着城市面积的扩大
而日趋严重。 如何在今后的城市建设中充分考虑有效控制城市径流污染,将是滇池富营养化污染、建设资源
环境友好型城市面临的重大问题。
表 10摇 不同区域污染物单位面积负荷率
Table 10摇 Annual pollutant loads of urban runoff in different region
城市
City
污染物 Pollutant / (kg hm-2 a-1)
SS TN TP COD BOD
排水系统类型
Drainage system type
年均降水量 / mm
Average annual rainfall
昆明(本研究) 1104.3 75.6 8.5 697.8 123.2 合流制 953
武汉[28] 1061.0 86.9 10.4 602.0 分流制 1285
上海[29] 1218.0 - - 1151.0 392.0 分流制 1200
Chongju,Korea[30] 1802.8 22.4 7.3 694.8 202.3 分流制 1225
Chongju,Korea[31] 1471.0 51.7 15.0 1502.0 636.0 合流制 1225
4摇 结论
模型模拟是城市径流污染管理和控制的有效手段,本研究从模型构建、参数敏感性分析、参数率定及模拟
结果 4个对 SWMM模型进行了详细分析。 结果表明:SWMM模型水文水力模块中最灵敏参数为%imperv,其
次为Width、Con鄄Mann和 N鄄imperv。 SWMM模型水质模块中的累积参数 C1 和 C2 均是影响污染物负荷和污染
物峰值浓度的灵敏参数,而冲刷模块参数 R、n对污染物负荷和污染物峰值浓度的影响受降雨类型的影响,波
动较大。 模型率定取得了较为满意的结果,径流总量误差在 3%—28%之间,模拟与实测峰值流量基本同时出
现,峰现时间误差在 20 min以内,峰值流量误差小于 20%。 污染负荷总量误差在 2%—17%之间,模拟与实测
污染物浓度过程趋势基本一致。 模拟结果显示,研究区降雨径流 TN、TP、COD 单位面积负荷率分别为 75郾 6、
8.5、697.8 kg hm-2 a-1,城市降雨径流污染在滇池流域面源污染中占有较大份额。
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