海绵城市建设中的模型构建与率定

通常情况下,模型构建的基础工作主要包括基础资料收集、模型的建立以及模型参数的率定和验证3个方面的内容。

1．基础资料收集

(1)资料需求

基础数据的准确性与完整性是模型构建的基础。海绵城市规划模型软件所需主要数据包括气象数据、下垫面数据、排水防涝设施数据、河道数据、水量水质监测数据以及其他数据。此外,还可参考《城市排水防涝设施数据采集与维护技术规范》(GB/T 51187—2016)以及相应模型软件数据要求开展数据的收集。

(2)资料精度及格式

为保障模型运行的稳定性以及模型结果的准确性和可靠性,模型的数据应满足一定的数据精度和格式要求。在开展模型基础数据收集时应尽量保障数据的精度和格式要求,模型构建时减少对数据的评估、整理过程产生的数据误差,在保证模型准确性的同时,减少建模工作量。

2．模型的建立

模型的建立是将现实世界部分简化并进行数字化的过程。海绵城市模型的建立过程主要包括数据整理、模型概化、模型参数输入、拓扑关系检查、模型调试运行5个步骤。(www.xing528.com)

3．模型参数的率定和验证

模型参数的率定和验证是模型构建的必备阶段,能降低模型模拟结果与现实的误差,提高模型的准确性和可靠性。

模型的参数涉及水文参数和水力参数,参数的数量较多。通常情况下,需要开展参数的敏感性分析,确定敏感性参数,进而开展模型参数的率定和验证,具体的方法如下所述。

参数敏感性分析是通过改变模型参数的初始值,来识别该参数对模型输出结果重要性的一种方法。在城市径流的水文和水质模拟研究中,模型参数的率定和验证过程中最重要的基础工作是参数的敏感性分析,通过对参数进行敏感性分析,确定参数对模型结果影响程度,全面掌握各项参数的重要性。对模型结果影响大的参数,需要精确地校准;对模型结果影响小的参数,可以通过经验及实际情况取值。有针对性地对模型参数进行率定与校核,提高模型的精确性,降低工作量。

模型参数敏感性分析包括全局和局部敏感性分析。对模型的每项参数和参数之间的相互关系进行详细分析后,通过对单个或者多个参数进行变换,以此来评价各项参数对模型输出结果的重要性,这种方法被称为全局敏感性分析法;而只对模型的单个参数进行变换,采用单一变量法,保持其余参数不变,以此来评价单个参数对模型输出结果的重要性,这种方法被称为局部敏感性分析法。全局敏感性分析方法有多元回归法、区域敏感性法、Sobol方差分解法和基于贝叶斯理论的普适似然度法,局部敏感性分析法有摩尔斯筛选法和修正摩尔斯筛选法。

全局敏感性分析法的优点在于综合分析模型所有参数对模型输出结果的影响,又分析所有参数相互之间的关系,可精确地分析出高、中和低敏感性参数,但是其缺点在于分析方法较为复杂且工作量大。该方法对简单模型因其参数少较为适用,而对复杂模型参数较多不太适用。而局部敏感性分析法优点在于有选择性地分析了对模型输出结果影响较重要的参数,大大减轻了分析和计算的工作量,又因其分析方法和原理较为简单,广泛应用在各种模型的参数敏感性分析中;其缺点在于未对模型所有参数进行综合分析,得到的分析结果精确度低于全局分析法。

摩尔斯筛选法是目前局部分析法中比较常用的一种方法,是单一变量法。每次只选取参数中的一个变量xi,对该变量随机改变号,但需保证在该变量的值域范围内变化,最后运行模型得到不同xi的目标函数y(x)=y(x1,x2,x3,…,xn)的值。