一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法、系统及存储介质，属于城市水环境模拟与预测技术领域。

背景技术

随着全球气候变化的加剧以及城市化建设推进的影响，不透水性地面不断扩张，极端天气例如暴雨事件频发，短时强降雨下城市地表径流难以下渗，城市内洪涝灾害屡见不鲜。

城市内涝是指由于市政管网排水能力不足，在遭遇强降雨事件、外江洪水与潮水顶托时发生的地面积水灾害。

城市内涝的发生与下垫面、管网排水能力和降雨强度等因素息息相关，管道的排水能力直接影响市政防涝能力。目前亟需借助城市管网模型评价现状能力，并进一步预测极端降雨事件下积水深度及受灾范围。然而目前对于大部分城市而言，管网、地形和下垫面等资料获取复杂困难，甚至存在涉密不便采用的情况，只能采用规划土地利用类型和规划管网等设计资料建模。

发明内容

本发明的目的在于提供一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法、系统及存储介质，能够克服城市地形和管网数据获取困难的问题，科学合理地评价边界条件的概化程度对模型准确性的影响。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法，包括：

获取管网资料数据，构建一维城市管网模型；

基于所述一维城市管网模型，获取下垫面数据，构建产汇流模型；

根据下垫面的不同类型，将所述产汇流模型划分为规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型；

基于泰森多边形法，根据子汇水区不同的平均面积，将所述规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型分别划分为高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型；

基于修正Morris筛选法，分析所述规划土地利用管网模型、现状土地利用管网模型、高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的参数敏感性；

基于综合赋分法，分析所述规划土地利用管网模型、现状土地利用管网模型、高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的模型精度。

结合第一方面，进一步的，所述管网资料数据包括：研究区域节点、管道高程及坐标、下垫面土地利用类型、降雨量实测数据和关键节点管道水量水深监测数据。

结合第一方面，进一步的，所述产汇流模型的产流模块的计算方法包括：

有洼地蓄水的不透水地表产生的径流量的计算公式如公式(1)所示：

R

公式(1)中，R

无洼地蓄水的不透水地表产生的径流量的计算公式如公式(2)所示：

R

公式(2)中，R

透水地表每分钟的降雨量超过入渗量后产生的径流量的计算公式如公式(3) 所示：

R

公式(3)中，R

结合第一方面，进一步的，所述产汇流模型的汇流模块采用非线性水库模型，并根据连续性方程和曼宁公式联合求解计算得到；所述连续性方程的计算公式如公式(4)所示：

公式(4)中，V为子排水区域宽度，d为水深，t为时间，A为子排水区域面积，i

所述曼宁公式如公式(5)所示：

公式(5)中，Q为流量，V为子排水区域宽度，n为曼宁粗糙系数，d为水深， d

结合第一方面，进一步的，所述产汇流模型的水动力模块根据完全求解的圣维南方程计算得到；所述完全求解的圣维南方程的计算公式如公式(6)所示：

公式(6)中，Q为流量，W为过水断面面积，t为时间，x为沿水流方向管道长度，y为水深，g为重力加速度，θ为水平夹角，S

结合第一方面，进一步的，所述基于泰森多边形法，根据子汇水区不同的平均面积，将所述规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型分别划分为高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的方法包括：

在所述规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型中，根据研究区域总面积和雨水井分布生成泰森多边形，得到所述高精度管网模型；

基于所述高精度管网模型，将子汇水区平均面积分别增加100％和200％进行汇水区概化，得到所述中精度管网模型和所述低精度管网模型。

结合第一方面，进一步的，所述基于修正Morris筛选法，分析所述规划土地利用管网模型、现状土地利用管网模型、高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的参数敏感性的计算公式如公式(7)所示：

公式(7)中，S

其中，|S

结合第一方面，进一步的，所述基于综合赋分法，分析所述规划土地利用管网模型、现状土地利用管网模型、高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的模型精度的计算公式如公式(8)所示：

公式(8)中，Y为总赋分，M

其中，Y的值越高代表模型模拟值越接近实测值，即模型精度越高。

第二方面，本发明提供一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析系统，包括处理器及存储介质；

所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面任一项所述方法的步骤。

第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明采用的一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法、系统及存储介质，单独考虑了不同概化程度的下垫面类型和不同精度的子汇水区两个变量对于参数敏感性与模型精度的影响程度，弥补了目前对模型精度影响的评估方法受到缺乏基础资料的限制而导致的不足，克服了管网和地形资料不全的困难，对于构建科学、合理、和有效的管网模型具有理论支撑作用，有利于提升城市管网排水能力模拟与预测评估的准确性，具有推广性和可操作性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的研究区域的规划土地利用管网模型的示意图；

图2是本发明实施例提供的研究区域的现状土地利用管网模型的示意图；

图3是本发明实施例提供的研究区域的高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的子汇水区划分示意图；

图4是本发明实施例提供的一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法流程图；

图5是本发明实施例提供的一维城市管网模型的构建示意图；

图6是本发明实施例提供的规划土地利用管网模型的降雨参数率定结果；

图7是本发明实施例提供的现状土地利用管网模型的降雨参数率定结果。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。

下面详细描述本专利的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利，而不能理解为对本专利的限制。在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

实施例一：

图4是本发明实施例一提供的一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法流程图，本流程图仅仅示出了本实施例方法的逻辑顺序，在互不冲突的前提下，在本发明其它可能的实施例中，可以以不同于图4所示的顺序完成所示出或描述的步骤。

本实施例提供的管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法可应用于终端，可以由管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析系统来执行，该系统可以由软件和/或硬件的方式实现，该系统可以集成在终端中，例如：任一具备通信功能的平板电脑或计算机设备。参见图4，本实施例的方法具体包括如下步骤：

步骤一：获取管网资料数据，构建一维城市管网模型；

管网资料数据包括：研究区域节点、管道高程及坐标、下垫面土地利用类型、降雨量实测数据和关键节点管道水量水深监测数据。

构建一维城市管网模型时，所选取的研究区域面积为1.5平方公里，该范围内管网类型为雨水管网，约4.8公里；将管网检查井节点、井盖标高、井底标高、管渠上下游节点和上下游底高程等基础资料以shp文件的形式导入Infoworks ICM软件，检验管网连通性，确保模型能顺利运行。如图5所示，为构建完成的一维城市管网模型。

步骤二：基于一维城市管网模型，获取下垫面数据，构建产汇流模型；

产汇流模型主要用于计算降雨条件下研究区域内形成的径流及出流。

产汇流模型的产流模块需根据子汇水区下渗情况和有无洼地蓄水分情况计算，具体方法如下：

有洼地蓄水的不透水地表产生的径流量的计算公式如公式(1)所示：

R

公式(1)中，R

无洼地蓄水的不透水地表产生的径流量的计算公式如公式(2)所示：

R

公式(2)中，R

透水地表每分钟的降雨量超过入渗量后产生的径流量的计算公式如公式(3) 所示：

R

公式(3)中，R

产汇流模型的汇流模块采用非线性水库模型，并根据连续性方程和曼宁公式联合求解计算得到；连续性方程的计算公式如公式(4)所示：

公式(4)中，V为子排水区域宽度，d为水深，t为时间，A为子排水区域面积，i

曼宁公式如公式(5)所示：

公式(5)中，Q为流量，V为子排水区域宽度，n为曼宁粗糙系数，d为水深， d

产汇流模型的水动力模块根据完全求解的圣维南方程计算得到；完全求解的圣维南方程的计算公式如公式(6)所示：

公式(6)中，Q为流量，W为过水断面面积，t为时间，x为沿水流方向管道长度，y为水深，g为重力加速度，θ为水平夹角，S

步骤三：根据下垫面的不同类型，将产汇流模型划分为规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型；

对下垫面不同精度的概化分为规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型两种。

如图1所示，规划土地利用管网模型中下垫面概化为8种径流表面，分别为：居民用地、道路用地、绿地、工业用地、公共设施用地、广场停车场用地、市政公用设施用地和商业金融用地。

如图2所示，现状土地利用管网模型的下垫面概化成6种径流表面，分别为：房屋、植被、硬化铺装、裸土、道路和其他。

将两个土地利用类型概化程度不同的模型经过下垫面提取后，建立产汇流模型，导入实测降雨事件进行地表产汇流计算。

步骤四：基于泰森多边形法，根据子汇水区不同的平均面积，将规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型分别划分为高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型；

基于泰森多边形法，根据子汇水区不同的平均面积，将规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型分别划分为高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的方法包括：

在规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型中，根据研究区域总面积和雨水井分布生成泰森多边形，得到高精度管网模型；

基于高精度管网模型，将子汇水区平均面积分别增加100％和200％进行汇水区概化，得到中精度管网模型和低精度管网模型。

如图3所示，以现状土地利用管网模型为例，划分不同精度的子汇水区。高精度管网模型子汇水区依据研究区域内雨水井分布自动生成泰森多边形，共 98个，子汇水区平均面积约15000平方米。中精度管网模型和低精度管网模型的子汇水区平均面积分别增加100％和200％，即中精度管网模型子汇水区约50 个，平均面积为约30000平方米，低精度管网模型子汇水区约25个，平均面积约为45000平方米。

步骤五：基于修正Morris筛选法，分析规划土地利用管网模型、现状土地利用管网模型、高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的参数敏感性；

在分析参数敏感性之前对所述产汇流模型的水动力模块进行参数的率定和验证。研究区域中游和下游各有一检查井液位监测站和管道流量监测站，共有3 场降雨的实测数据，任选2场对中游和下游的水深水量进行率定。通过文献调研确定参数取值范围，取中间值为模型初始参数，采用控制变量法对于给定范围的参数分别计算最小值、中间值与最大值。如图6所示，为本实施例中规划土地利用管网模型降雨参数率定结果，如图7所示，为本实施例中现状土地利用管网模型降雨参数率定结果。

基于修正Morris筛选法，分析规划土地利用管网模型、现状土地利用管网模型、高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的参数敏感性的计算公式如公式(7)所示：

公式(7)中，S

其中，|S

规划土地利用管网模型中各参数的灵敏度判别因子计算结果如表1所示，水深方面，管道曼宁系数为高灵敏参数，固定径流系数为高灵敏-灵敏参数，汇流参数为中灵敏-不灵敏参数，初渗率、极限入渗率均为不灵敏参数；水量方面，各系数均为中灵敏-不灵敏参数。

表1

现状土地利用管网模型中各参数的灵敏度判别因子计算结果如表2所示，对于水深而言，管道曼宁系数为高灵敏参数，固定径流系数为灵敏参数，汇流参数对硬化铺装和房屋为中灵敏参数、对道路为不灵敏参数，初渗率对裸土为灵敏参数、对绿地为中灵敏参数、对其他为不灵敏参数，极限入渗率均为中灵敏参数。水量方面，固定径流系数为灵敏参数，初渗率对绿地和其他为不灵敏参数，对裸土为中灵敏参数。汇流参数、极限入渗率和管道曼宁系数为不灵敏参数。

表2

总体来说，对于水量而言，各参数敏感性的排序为固定径流系数＞初渗率＞极限入渗率＞管道曼宁系数＞汇流参数；对于水深而言，各参数敏感性可排序为管道曼宁系数＞固定径流系数＞汇流参数＞初渗率＞极限入渗率。而对于下垫面不同精度的概化程度会影响参数的敏感度。例如对比规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型可见，两种模型不透水下垫面比例不同导致固定径流系数和汇流参数等灵敏度有明显变化。

步骤六：基于综合赋分法，分析规划土地利用管网模型、现状土地利用管网模型、高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的模型精度；

基于综合赋分法，分析规划土地利用管网模型、现状土地利用管网模型、高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型的模型精度的计算公式如公式(8)所示：

公式(8)中，Y为总赋分，M

其中，Y的值越高代表模型模拟值越接近实测值，即模型精度越高。

综合评价两次降雨事件中游和下游两个监测点位模型运行峰值水深、峰现时间和总水量与实测结果的误差，根据模拟要求，对于降雨情景，监测点水深峰值误差不超过25％，峰值时间误差不超过60分钟，总水量相对误差不超过20％，赋分法的计算公式如公式(9)所示：

公式(9)中，Y为总赋分，A为降雨1情景中节点59539水深峰值误差值， B为降雨1情景中节点59539水深峰值的时间误差，C为降雨1情景中管道517 总水量误差值，D为降雨1情景中节点59651水深峰值误差值，E为降雨1情景中节点59651水深峰值的时间误差，F为降雨1情景中管道542总水量误差值， G为降雨2情景中节点59539水深峰值误差值，H为降雨2情景中节点59539水深峰值的时间误差，I为降雨2情景中管道517总水量误差值，J为降雨2情景中节点59651水深峰值误差值，K为降雨2情景中节点59651水深峰值的时间误差， L为降雨2情景中管道542总水量误差值。

对于下垫面不同概化程度，规划土地利用管网模型和现状土地利用管网模型各参数设置值赋分情况如表3、表4所示。下垫面概化程度不同的两个模型最优参数的率定结果的赋分结果分别为64.91和67.68。下垫面精度的提升对于模型精度的提升效果并不显著。因此在城市管网模型地形资料难以获取的背景下，采用规划土地利用资料对模型精度影响不大。

表3

表4

对于不同精度子汇水区，以现状土地利用管网模型为例，改变研究区域内子汇水区划分的精度，高精度管网模型、中精度管网模型和低精度管网模型如图3所示。最优参数下模型率定结果如表5所示，高精度管网模型赋分结果为 63.95，中精度管网模型赋分结果为65.96，低精度管网模型赋分结果为56.17。

表5

本实施例采用的一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析方法，单独考虑了不同概化程度的下垫面类型和不同精度的子汇水区两个变量对于参数敏感性与模型精度的影响程度，弥补了目前缺乏基础资料对模型精度影响的评估方法的不足，对于克服管网和地形资料不全的困难，构建科学、合理、和有效的管网模型具有理论支撑作用，有利于提升城市管网排水能力模拟与预测评估的准确性，具有推广性和可操作性。

实施例二：

本实施例提供一种管网模型概化程度对参数敏感性与模型精度影响分析系统，包括处理器及存储介质；

存储介质用于存储指令；

处理器用于根据指令进行操作以执行实施例一中方法的步骤。

实施例三：

本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例一中方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、 CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/ 或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。