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
| 論文類型 | 技術(shù)與工程 | 發(fā)表日期 | 2011-12-01 |
| 來源 | 中國水網(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，在廈門城市小流域采用8 場實測降雨數(shù)據(jù)對城市降雨徑流模型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;而對于流量峰值，它們的靈敏度分別為0. 48 ～ 0. 89、0. 59 ～ 0. | ||
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基于Morris 篩選法，在廈門城市小流域采用8 場實測降雨數(shù)據(jù)對城市降雨徑流模型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)度最小的場次降雨的各個參數(shù)降雨總徑流量和流量峰值的靈敏度都最大，而降雨強(qiáng)度較大的場次降雨的總徑流量和流量峰值的靈敏度都較小. 不同場次降雨模型參數(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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