SWMM模型模拟雨洪原理剖析及应用建议

通过对SWMM模型结构和参数的剖析,证明其对城市雨洪形成过程的描述是符合迄今为止人们对城市产汇流规律的认知的。采用的产流分析方法以水文学为基础,汇流分析方法以水力学为基础,其物理概念清晰。包含的参数大多具有几何意义或物理意义,但有些参数之间存在互补性或相依性,这就要求在率定这些参数时应设法减少\"异参同效\"的影响。汇水区出口的雨洪过程的复合采用同时刻叠加的方法,表明来自不同部分洪水的相互干扰是被忽略的。     

基于粒子群算法的SWMM参数多目标率定研究

率定SWMM参数对于提高城市降雨径流过程模拟的准确性至关重要。文章构建了一个理想模型与一个实际模型用于比较粒子群算法与不同目标函数的组合对SWMM参数率定的影响。结果表明：对于理想模型,多目标函数率定的SWMM模型对总流量和流量峰值的模拟精度高于单目标函数率定的SWMM模型;对于实际模型,多目标函数率定的SWMM模型仍能得到可接受的模拟结果。相较于单目标函数,粒子群算法和多目标函数的组合更适用于SWMM模型参数率定。研究成果可为提高城市内涝模拟精度提供技术支撑。     

一种高效的SWAT模型参数自动率定方法

本文分析了SWAT模型和PSO算法的原理,将PSO算法引入SWAT模型中,构建了新的SWAT模型参数自动率定模块,通过在天津蓟运河流域实例研究,发现该方法率定精度较高,收敛速度快,运行结果稳定,整体率定效果优于模型自带的参数率定模块。如果用改进后的模块在Linux平台开展自动率定,可以使模型自动率定效率提高到当前水平的7倍,适用于大型流域或长时间系列模拟。而PSO算法作为一种通用的优化算法,可广泛用于各种水文模型的参数率定。     

一种高效的SWAT模型参数自动率定方法

对于SWAT这种复杂的分布式水文模型,参数率定是模型成功应用的难点和关键。虽然SWAT2005模型中已经有了参数自动率定模块,但其运行效率较低,对于大型流域难以推广。本文研究分析了SWAT模型和PSO算法的原理,将PSO算法引入SWAT模型中,构建了新的SWAT模型参数自动率定模块,通过在天津于蓟运河流域实例研究,发现该方法率定精度较高,收敛速度更快,运行结果稳定,整体率定效果优于模型自带的参数率定模块;如果用改进后的模块在Linux平台开展自动率定,可以使模型自动率定效率提高到当前水平的7倍,适用于大型流域或长时间系列模拟。而PSO算法作为一种通用的优化算法,可广泛用于各种水文模型的参数率定。     

流域汇流变滞模型参数的率定方法探讨

文章用实测雨洪资料建立了变滞模型参数k、r非线性函数的多元高次方程组,提出了应用网格逐步缩小模式的最优化解法。     

基于SWMM的停车场LID技术评价研究

以嘉兴市植物园南门停车场为研究区域,根据实地监测和踏勘资料,建立暴雨雨洪管理模型(SWMM),模拟停车场中低影响开发(LID)示范技术的水文水力效应,评价LID示范技术的实施效果。4场典型降雨监测和模拟结果显示在有LID技术存在时,研究区域径流峰值降低为无LID示范技术时的16.5%~73.4%,对径流污染物COD、TSS、TP、TN的去除量相比无LID措施时分别增加12.2%~30.2%、11.3%~22.0%、10.3%~21.1%和10.2%~18.4%。     

银北平罗地区含水层参数率定模型

为了分析我国北方地下水特性，考虑到地下水位变化受大气降大，地表水、和地下水三者相互转化的综合影响，在地下水长期观测资料基础上，以地下水水量均衡原理为依据建立了宁夏平罗地区含水层参数率定模型。率定模型共选取了降雨入渗补给量、潜水蒸发量，渠系渗漏补给量、田间入渗补给量、机井开采量、回归补给量、排向黄河排泄量、沟排量等９个因子系列，并对资料系列进行了处理改进，利用ＢＡＳＩＣ程序在计算机上进行线性回归求解     

SWMM模型河道及明满流模拟能力分析研究

SWMM模型是当前国内外使用最为广泛的城市雨洪模型,对其模拟能力进行研究具有重要意义。在简要介绍SWMM模型的基础上,对模型处理城区河道和管道明满流等方面的能力进行了研究和分析。通过将SWMM模型模拟城区河道的结果与通用一维河网模型进行对比,对SWMM模型在处理和概化城区河道时存在的问题进行了分析,并论证了采用SWMM模型处理城区河道的可行性。采用具有复杂流态的经典环状排水管网算例对SWMM模型处理明满流的能力以及管道概化策略进行了研究和分析。研究结果表明:SWMM模型在保证合适的断面间距的情况下完全能够应用于城区河道水流计算,模拟结果与一般河网模型差别较小,同时SWMM模型具备模拟一维明满流的能力,在管道较长时,适当增加中间节点,可以在一度程度上改善模拟效果。     

动态径流系数法和基于城市功能区的SWMM参数率定方法研究

城市雨洪模型是研究城市内涝形成规律及演进过程的重要手段,但在我国城市化进程加速、雨水内涝监测能力不足的背景下,模型参数率定和应用面临挑战。为解决缺乏实测雨洪数据条件下城市雨洪模型参数校准的难题,本文提出了根据地理和气候特征计算雨水径流量的动态径流系数法和基于城市功能区的Storm Water Management Model (SWMM)参数率定方法。在福建省三明市的应用表明：动态径流系数法与规范和经验公式结果一致,与传统方法相比则能反映降雨产流随雨强、下渗等因素变化的规律,更符合城市降雨产流的实际过程。基于城市功能区的参数率定方法结果与研究区城市化水平和下垫面特征相符。率定后雨水径流过程NSE值达到0.80,雨水总径流量误差处于6%以内,洪峰时间误差小于3分钟。本文提出的方法可为缺乏实测雨洪数据地区的城市雨洪模拟提供参考。     

基于SWMM的城市洪水内涝模型研究

城市化程度的提高,直接改变了城市暴雨径流形成条件,使其雨洪运动特性发生了较大变化,城市防洪排涝问题日益严峻。文章以SWMM模型为基础,结合澳门大学横琴岛校区的实际资料模拟地面的溢流过程,并对造成溢流的可能原因地面不透水面积所占比例、管道粗糙度和管径进行量化分析比较,为城市土地规划利用和排水管网设计提供依据,有效减轻城市洪水内涝灾害。     

多元优化算法在马斯京根模型参数优化中的应用

以2个实例为研究对象,利用一种新型群体智能算法——多元优化(MVO)算法优化马斯京根模型参数,并与相关文献中加速遗传算法等多种方法的优化结果进行对比。结果表明:MVO算法优化结果优于其他算法,利用MVO算法优化马斯京根模型参数,可以获得比相关文献更高的模拟精度,不但为精确估计马斯京根模型参数提供了有效方法,而且拓展了MVO算法在水文模型参数优化中的应用。     

大坝及岩基物理力学参数优化反演分析研究

根据大坝原型观测资料识别大坝结构力学参数是典型的非线性反问题,而反问题往往具有Hadamard意义下的不适定性。基于位移反分析方法的基本原理,依据大坝原型观测数据和有限元数值计算成果,建立了优化目标函数后,应用遗传模拟退火算法实现了对大坝及岩基物理力学参数的反演分析。对反演原理、算法及流程进行了研究。将遗传算法和模拟退火算法相结合,既提高了优化问题全局收敛速度,同时克服了传统方法求解病态方程的困难。实例分析表明,该优化反演方法对抵抗噪音有较强的能力,且与正分析形成的闭合环路可以高精度的完成大坝工作性态的分析。     

非线性遗传优化海域水质耦合模型多参数反演方法研究

通过遗传算法和海域水质模型的有机耦合,提出了基于非线性遗传优化海域水质耦合模型多参数反演的新方法.将海域水质模型嵌入遗传算法模型中,以海域内部验证点位的误差函数为适应度,进行模型多参数的优化反演.文中以渤海湾海域水质模型多参数反演的“孪生”试验来验证方法的有效性.数值结果表明:该反演新方法具有较高的精度.     

用于求解函数优化的蚁群算法设计

为了求解一般的函数优化，在标准蚁群算法的基础上，引入了遗传算法的编码方式，对蚁群算法的信息素更新进行改进。通过对几个经典测试函数的求解，证明了该算法的有效性。     

流水施工工期优化模型及其混合算法研究

为缩短流水施工作业时间,提出一种通过施工段合理排序达到工期优化的方法。首先,在满足约束条件的情况下以流水施工最小化最大完工时间为目标函数,建立排序数学模型。然后,将Gupta启发式算法和潘特考夫斯基法相结合进行混合求解,得到施工段的排序方案,达到流水施工工期优化的目标。最后,给出某水电工程流水施工优化算例。结果表明,该算法能快速求出优化工期,更好地应用于工程施工管理中,具有较好的应用效果。     

免疫进化算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应用

在研究现有进化算法的优越性与存在不足的基础上,受生物免疫原理的启发,提出了一种新的算法———免疫进化算法。免疫进化算法的核心在于充分利用最优个体的信息,在整个进化过程中,以父代最优个体为基础来产生子代群体,并以最优个体的收敛来代替群体的收敛;此外,算法的随机搜索是在确定方式的指导下完成的。相比于现有的进化算法,免疫进化算法提高了收敛速度,有效地克服了不成熟收敛,理论证明该算法是全局收敛的。最后,用免疫进化算法对暴雨强度公式参数进行了优化,并将其计算结果与传统方法和加速遗传算法的计算结果作了比较,结果表明:免疫进化算法的拟合效果最好。     

混沌优化方法及其在水文水资源中的应用研究进展

混沌优化方法是解决非线性问题的一种新颖而有效的方法。本文介绍了混沌优化方法的基本原理及其优点,并且分别对两类混沌优化方法——完全混沌优化方法和混合混沌优化方法的国内外研究发展现状及其在水文水资源领域中的应用情况做了较为详细的介绍。同时,也提出了目前在混沌优化理论研究过程中存在的一些问题。最后,对混沌优化理论未来的发展前景进行了展望。     

混合智能算法及其在供水水库群优化调度中的应用

将遗传算法中的进化思想和蚁群算法中的群体智能技术有效地耦合,提出了一种基于两者的混合智能算法,应用于供水水库群系统的优化调度研究中。算法利用蚁群算法的并行性、正反馈性以及良好的全局寻优能力,避免搜索陷入局部最优,同时借鉴遗传算法的进化思想,利用杂交、变异算子来进行局部寻优,使其能快速搜索到全局最优点。在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,使得算法同时具有随机性和确定性。结合模拟退火思想,构造了罚因子处理约束条件,使该算法对水库优化调度问题以及其他优化问题具有一定的通用性。通过实例验证,并与大系统聚合分解经典算法进行比较,结果表明该算法是可行的和有效的。     

基于SWMM和SCS法的城市内涝模拟及雨水管网系统评估

针对郑州市高新区城市排水特点,应用暴雨洪水管理模型(stom water management model, SWMM)模型建立城市排水模型,其中下渗模型采用径流曲线数(soil conservation service curve number, SCS-CN)法体现城市下垫面对城市内涝的影响。利用该模型对不同重现期实测降雨条件下的超载管段和积水节点进行模拟分析:根据超载时长将超载管段划分为安全超载管段、积水超载管段和内涝超载管段;根据积水时长将积水节点划分为积水点、内涝点和洪涝点;同时根据不同重现期降雨条件下的管网流量与管网最大充满度,将超载管段分为4种情况。研究结果表明:模型能较好地模拟郑州市高新区城市暴雨内涝情况,但高新区雨水管网系统不能很好地应对郑州市排水规范中的设计重现期暴雨;郑州市高新区排水管网超载管段和积水节点产生原因各有不同,但二者具有紧密的正相关关系,超载管段两端的节点更易产生溢流,由此形成4个明显的易涝区。     

基于整数编码遗传算法的树状灌溉管网优化设计方法

针对树状管网布置中较多依赖设计人员经验的特点,提出了一种基于整数编码遗传算法的树状管网两级优化方法.第一级优化是根据树状管网单点供水的原则,建立了融合工程设计经验的树状管网优化布置整数编码遗传算法模型,克服了传统二进制编码方法易产生不可行解的问题,可快速寻找出一组符合工程实际情况的管网布置方案.第二级优化在确定管网布置方案组的基础上采用整数编码的遗传算法,以投资最小为目标,建立了管径优化模型与算法.编制了灌溉管网两级优化设计Matlab程序,进行了工程实例验证.与单亲遗传算法(SPGA)和管网布置经验设计方法进行了比较,表明本文提出的基于整数编码的管网优化设计方法可方便地将设计经验融合到优化计算过程中.能降低管网优化设汁的复杂性和求解难度,快速有效求解符合工程实际的管网优化方案.