城市雨洪模型参数敏感性分析与率定

发布时间：2017-06-20 04:05

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【摘要】：城市化进程使得城市的人口和规模在不断的扩大,但城市洪涝灾害却不断加剧,造成巨大的经济损失和社会影响。这是由于城市化改变了城市下垫面条件,增加了暴雨发生的频率,同时落后老化的城市管道排水系统难以满足排水要求。为了加强对城市雨洪形成机制的了解,防范潜在的洪水风险,建立雨洪模型进行模拟分析显得非常必要,而雨洪模型中涉及许多参数,需要对模型参数进行敏感性分析和率定以提高模型的精确度。本文以济南市英雄山路周边为研究区域,在实测资料的基础上,利用GIS和SWMM软件构建了城市雨洪模型,并对模型进行了参数敏感性分析和率定,研究成果如下：1.论述了国内外城市雨洪模型的研究现状,介绍了模型参数敏感性分析和率定的一些方法。2.构建了SWMM双排水系统模型。利用GIS对济南市的DEM进行水文分析和数据提取,通过inp.PINS工具将GIS和SWMM进行数据耦合,建立了济南市城区双排水系统模型,大大提高了模型构建的精度和效率。3.对SWMM模型参数进行敏感性分析。利用互信息法对SWMM模型参数进行敏感性分析,并与偏相关分析法进行对比,得到了各个参数对输出结果敏感性的大小,以及非线性关系的强弱。4.实现了参数自动率定和人工率定的相结合。利用人工神经网络对SWMM模型参数进行自动率定,得到自动率定参数,再根据模型参数敏感性分析的结果进行人工率定,率定后的模型模拟结果和实测数据十分吻合。5.对城市雨洪模型响应结果进行分析。在人工率定参数的基础上,分析了研究区域道路和管道对洪水的响应,确定了研究区域的积水区域、深度、流速以及持续的时间并分析其原因。
【关键词】：城市雨洪模型 敏感性分析 参数率定 互信息 人工神经网络
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU998.4
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 城市雨洪模型研究现状12-13
• 1.2.2 参数敏感性研究现状13-15
• 1.2.3 参数率定研究现状15-16
• 1.3 主要研究内容16-18
• 第二章 模型参数敏感性分析及率定方法18-37
• 2.1 SWMM模型基本原理与结构18-24
• 2.1.1 SWMM介绍18
• 2.1.2 SWMM物理对象18-20
• 2.1.3 SWMM流量演算20-22
• 2.1.4 SWMM输入参数22-24
• 2.2 模型参数敏感性分析方法24-31
• 2.2.1 敏感性分析概述24-26
• 2.2.2 参数抽样方法26-28
• 2.2.3 偏相关分析28-29
• 2.2.4 互信息29-31
• 2.3 模型参数率定方法31-37
• 2.3.1 参数率定概述31-32
• 2.3.2 人工神经网络32-37
• 第三章 基于GIS构建SWMM城市雨洪模型37-55
• 3.1 模型构建概述37-39
• 3.1.1 研究区域概况37-38
• 3.1.2 模型构建路线38-39
• 3.2 水文分析39-43
• 3.2.1 GIS概述39-40
• 3.2.2 Arc Hydro Tools简介40-41
• 3.2.3 划分研究区域41-43
• 3.3 数据提取43-50
• 3.3.1 子汇水区数据提取43-46
• 3.3.2 节点数据提取46-48
• 3.3.3 管道数据提取48-50
• 3.4 双排水系统雨洪模型的构建50-55
• 3.4.1 inp.PINS软件介绍50-52
• 3.4.2 模型的构建过程52-55
• 第四章 基于互信息的模型参数敏感性分析55-70
• 4.1 引言55
• 4.2 拉丁超立方抽样55-56
• 4.3 模型输入输出文件的建立56-58
• 4.4 模型结果统计58-59
• 4.5 互信息的matlab实现59-61
• 4.6 敏感性结果分析61-70
• 4.6.1 互信息结果分析61-65
• 4.6.2 偏相关结果分析65-68
• 4.6.3 两种分析结果对比68-70
• 第五章 基于人工神经网络的模型参数率定70-84
• 5.1 引言70
• 5.2 人工神经网络自动率定70-75
• 5.2.1 人工神经网络的选择70-71
• 5.2.2 人工神经网络的训练71-73
• 5.2.3 人工神经网络的验证73-75
• 5.3 试错法人工率定75-78
• 5.4 结果与分析78-83
• 5.4.1 道路响应分析78-80
• 5.4.2 管道响应分析80-83
• 5.5 本章小结83-84
• 第六章 结论与展望84-86
• 6.1 结论84-85
• 6.2 论文创新点85
• 6.3 展望85-86
• 参考文献86-91
• 致谢91-92
• 攻读学位期间参与科研项目与发表论文92-93
• 学位论文评阅及答辩情况93

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本文编号：464497