城市降雨徑流水文模擬的參數(shù)局部靈敏度及其穩(wěn)定性分析

論文類(lèi)型	技術(shù)與工程	發(fā)表日期	2011-12-01
來(lái)源	中國(guó)水網(wǎng)
作者	林杰,黃金良,杜鵬飛,涂振順,李青生
關(guān)鍵詞	Morris篩選法 SWMM模型局部靈敏度分析變異度
摘要	基于Morris 篩選法，在廈門(mén)城市小流域采用8 場(chǎng)實(shí)測(cè)降雨數(shù)據(jù)對(duì)城市降雨徑流模型SWMM 的水文水力模塊進(jìn)行局部靈敏度及其穩(wěn)定性分析. 結(jié)果表明，Area、% Imperv 和Dstore-Imperv 是影響降雨總徑流量和流量峰值最靈敏的參數(shù). 對(duì)于總徑流量，Area、% Imperv 和Dstore-Imperv 的靈敏度分別為0. 46 ～ 1. 0、0. 61 ～ 1. 0 和－ 0. 050 ～－ 5. 9;而對(duì)于流量峰值，它們的靈敏度分別為0. 48 ～ 0. 89、0. 59 ～ 0.

基于Morris 篩選法，在廈門(mén)城市小流域采用8 場(chǎng)實(shí)測(cè)降雨數(shù)據(jù)對(duì)城市降雨徑流模型SWMM 的水文水力模塊進(jìn)行局部靈敏度及其穩(wěn)定性分析. 結(jié)果表明，Area、% Imperv 和Dstore-Imperv 是影響降雨總徑流量和流量峰值最靈敏的參數(shù). 對(duì)于總徑流量，Area、% Imperv 和Dstore-Imperv 的靈敏度分別為0. 46 ～ 1. 0、0. 61 ～ 1. 0 和－ 0. 050 ～－ 5. 9;而對(duì)于流量峰值，它們的靈敏度分別為0. 48 ～ 0. 89、0. 59 ～ 0. 83 和0 ～－ 9. 6. 其中降雨強(qiáng)度最小的場(chǎng)次降雨的各個(gè)參數(shù)降雨總徑流量和流量峰值的靈敏度都最大，而降雨強(qiáng)度較大的場(chǎng)次降雨的總徑流量和流量峰值的靈敏度都較小. 不同場(chǎng)次降雨模型參數(shù)的靈敏度分析具有很大的差異性，但% Zero-Imperv 對(duì)總徑流量和流量峰值模擬輸出影響的穩(wěn)定性最小，表現(xiàn)在變異度最大，高達(dá)221. 24% 和228. 10% ，而Conductivity 參數(shù)穩(wěn)定性最大，變異系數(shù)都為0.

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