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基于PySWMM的SWMM参数自动率定研究
基于PySWMM的SWMM参数自动率定研究
摘要:
随着城市化进程的加快,城市雨洪问题日益严重。为了解决这一问题,广泛使用基于暴雨径流模型的暴雨洪水预测与管理。SWMM(StormWaterManagementModel)是一个广泛应用的暴雨径流模型,可以模拟暴雨引起的径流和污染物的转移过程。然而,SWMM模型存在参数较多,参数之间相互影响复杂,因此需要进行率定以提高模型表达能力。本研究旨在利用基于Python的SWMM模型方便的接口PySWMM来进行SWMM参数自动率定,以提高模型精度和预测能力。
引言:
SWMM作为模拟城市暴雨径流的重要工具,在城市雨洪管理中有着广泛的应用。然而,SWMM模型需要大量的参数来描述不同的水文和污染物过程,其中有些参数具有不确定性,并且参数之间存在复杂的相互关系。因此,SWMM模型的参数率定是提高模型可靠性和精度的关键步骤。
传统的SWMM参数率定方法需要大量的计算和模型运行时间,且操作复杂,不利于参数调整的效率。而SWMM模型的自动率定可以通过机器学习算法和优化算法来实现。近年来,基于机器学习的SWMM参数自动率定方法逐渐得到了广泛的关注和应用。然而,这些方法往往需要大量的观测数据和经验参数设置,难以推广。
本研究利用基于Python的SWMM模型接口PySWMM编写了一个自动率定的程序,该程序可以利用遗传算法和粒子群算法等优化算法对SWMM模型的参数进行自动调整,以最大程度地提高模型拟合效果和预测能力。
方法:
1.数据准备
本研究选择了一个城市区域的暴雨径流过程作为研究对象。通过对该区域的历史雨洪数据进行整理和处理,获取了暴雨强度和径流量的时空变化数据。
2.模型建立与参数设置
利用PySWMM编写了SWMM模型的自动率定程序。首先,搭建了SWMM模型的初始参数集,并进行了参数上下限和初始值的设置。然后,通过SWMM模型的接口,将参数传递给SWMM模型,并运行模型得到模拟结果。
3.算法选择与程序编写
本研究选择了遗传算法和粒子群算法作为参数自动率定的优化算法。遗传算法根据自然界的进化原理,通过种群的选择、交叉和变异来不断搜索最优解。粒子群算法则模拟了鸟群捕食的行为,通过多个粒子的协同搜索来寻找最优解。根据实际情况,选择合适的算法并编写了相应的调用程序。
4.模型率定与效果评估
利用遗传算法和粒子群算法对SWMM模型的参数进行自动率定,并分别得到了最优参数集。通过将最优参数集代入SWMM模型,对暴雨径流过程进行模拟,并与观测数据进行对比。通过比较模拟结果和观测数据的拟合效果和预测能力,评估了模型的性能。
结果与讨论:
经过参数自动率定,得到了SWMM模型的最优参数集,并将其代入模型进行流量模拟。与观测数据进行对比后发现,经过参数自动率定的模型在模拟暴雨径流过程时具有更好的拟合效果和预测能力。这表明,基于PySWMM的SWMM参数自动率定方法能够提高模型的表达能力和准确性。
结论:
本研究利用基于Python的SWMM模型接口PySWMM实现了SWMM模型的参数自动率定,并通过遗传算法和粒子群算法对模型参数进行了调整。实验结果表明,经过参数自动率定后的SWMM模型具有更好的拟合效果和预测能力。因此,基于PySWMM的SWMM参数自动率定方法在城市雨洪预测与管理中具有广泛的应用前景。
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