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2.2 模型设置
本次研究考虑到实测降雨数据的不确定性,在建模的参数敏感性分析时仍采用设计降雨进行敏感性分析。此外,结合厦门试点区的LID在线监测数据发现,在1年一遇高频率降雨时,大部分LID设施在实测数据及模型中出流量很小,因此最终采用2年、3年和5年一遇的2 h设计暴雨进行测试分析,待参数敏感性确定后,再采用实测数据对SWMM模型的LID设施进行参数率定。考虑到雨水调蓄池的模型参数通常取决于设计值,本次分析的LID设施主要包括植草沟、绿色屋顶、生物滞留池(雨水花园)和透水铺装4种海绵设施类型,对总出流量,峰值流量和峰值时刻3个输出变量分别进行分析。
2.3 模型建立
对于每类LID对象,都有不同个数的输入参数,在建立测试模型时,需要先对每个参数给出一个“基准值”,再在基准值的基础上进行改变,则每类拥有n个参数的LID设施,加上这个“基准值”,需要建立的测试模型个数就是n+1。对于Morris敏感性测试,最少需要4轮的测试,以达到相对可信的分析结果,本次测试决定采用10轮分析来增强敏感性分析的可信度,见表2。因此,需要对植草沟建立40个单体水文模型,对生物滞留池建立110个单体水文模型,对绿色屋顶建立120个单体水文模型,对透水铺装建立100个单体水文模型,用于单体LID设施模型参数敏感性参数测试的分析。下面以植草沟为例介绍模型的建立过程。
2.4 敏感性指数计算
根据Morris在1991的研究结果,并没有建议使用特定的敏感性指数,而是鼓励用户去参考这些变量的物理意义。在本次研究中,假定敏感性指数(SI)为所有di的平均值,主要认为该方法包含所有输出值的标准化度量方式(总流量,峰值流量,峰值时刻),并且说明了参数在整个值域范围内的敏感性,即SIi=R·mean(di)。
按照敏感性指数的计算方法,针对这3个指标给予一定的权重,水量的控制是厦门海绵设施需要发挥作用最关键的地方,其次是峰值流量的控制,最后是峰值出现时刻的控制。因此,本次将敏感性分为1~10个等级,并对总出流量、峰值流量和峰值到达时间这3个指标设置了3∶2∶1的权重,从而可以计算出每个LID设施在设计工况下的具体量化数值,根据敏感性指数的量化结果,将海绵参数的敏感性分为3个等级:SI≥6.0:高敏感参数;2.0≤SI<6.0:中敏感参数;SI<2.0:低敏感参数。
针对每种海绵设施,本次研究分别对3种设计暴雨和3个指标分别进行了敏感性的量化,以下称为“分类参数敏感性”;同时又将每个参数在以上暴雨工况下和指标下的敏感性的量化进行了加权平均,得到“总体参数敏感性”。详见表3,表4。
3 LID设施参数敏感性分析与讨论
3.1 植草沟
植草沟的敏感性分析包含3个海绵参数,分别是初始饱和度(initial saturation)、表面粗糙系数(surface roughness)和植物体积系数(surface vegetation volume fraction)。通过分析,得到图1、图2的“分类参数敏感性”和“总体参数敏感性”分析结果。根据敏感性指数的高、中、低敏感度划分,表面粗糙系数对于植草沟是高敏感参数,植物体积0系数是低敏感参数,而初始饱和度没有敏感性,主要原因在于SWMM模型中,植草沟并没有专门设置土壤层参数或者储蓄层的参数。
3.2 绿色屋顶
绿色屋顶的敏感性分析中包含11个海绵参数,见图3、图4,分别是初始饱和度(initial saturation)、排水垫层粗糙系数(drainage mat roughness)、排水垫层孔隙率(drainage mat void fraction)、土壤吸入水头(soil suction head)、土壤导水率坡度(soil conductivity slope)、土壤凋萎点(soil wilting point)、土壤田间持水能力(soil field capacity)、土壤孔隙率(soil porosity)、土壤导水率(soil conductivity)、表面粗糙系数(surface roughness)和植物体积系数(surface vegetation volume fraction)。根据敏感性指数划分,土壤导水率和土壤初始饱和度对于绿色屋顶而言是高敏感参数,表面粗糙系数和田间持水能力是中敏感参数,其他的参数如排水垫层粗糙系数、排水垫层孔隙率、土壤吸入水头、土壤导水率坡度、土壤凋萎点、土壤孔隙率和植物体积系数则为低敏感参数。而由于绿色屋顶表面层通常较薄,一般不做成下凹形式,因此与下凹深度有关的植物体积系数在绿色屋顶中暂不考虑。
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