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基于HYDRUS-1D生物滞留设施模型的参数敏感性分析及率定.pdf
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1、投稿网址:2023 年 第23 卷 第27 期2023,23(27):11803-07科 学 技 术 与 工 程Science Technology and EngineeringISSN 16711815CN 114688/T引用格式:张炜,李雨晴,王浩远,等.基于 HYDRUS-1D 生物滞留设施模型的参数敏感性分析及率定J.科学技术与工程,2023,23(27):11803-11809.Zhang Wei,Li Yuqing,Wang Haoyuan,et al.Parameters sensitivity analysis and calibration of HYDRUS-1D mo
2、del for bioretentionJ.Sci-ence Technology and Engineering,2023,23(27):11803-11809.基于 HYDRUS-1D 生物滞留设施模型的参数敏感性分析及率定张炜1,2,李雨晴1,2,王浩远3,李橙4,邓凯予1,2,贠茜1,2,代梦德1,2,李思敏1,2(1.河北工程大学,河北省水污染控制与水生态修复技术创新中心,邯郸 056038;2.河北工程大学,邯郸市水利用技术重点实验室,邯郸 056038;3.天津市海洋高新技术开发有限公司,天津 300459;4.河北省生态环境科学研究院,河北省水环境科学实验室,石家庄 05003
3、1)摘 要 为验证 HYDRUS-1D 模拟生物滞留设施水文调控效应的可靠性,通过物模试验,采用修正 Morris 法对模型主要参数的敏感性进行分析筛选,结合模拟值和实测值对筛选后的参数进行率定验证。结果表明:径流总量、径流峰值及其各削减率输出结果的敏感参数不尽相同,其中降雨量均为高敏感参数;利用变异系数法,判断参数的综合敏感程度,其主要敏感参数包括降雨量,蓄水层高度,种植土层和基质层的饱和含水率、饱和导水率和孔径分布参数;验证期内模型模拟和物模实测结果的均方根误差(root mean square error,RMSE)最高为 0.131、相对误差(relative error,RE)均低于
4、 6.92%、纳什效率系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)和决定系数 R2均为 0.9 以上,匹配度高,模拟结果可靠,为利用 HYDRUS-1D 改进生物滞留设施规划设计方法提供理论支撑。关键词 HYDRUS-1D;生物滞留设施;雨水水文调控;敏感性分析;参数率定中图法分类号 TU992 X703;文献标志码 A收稿日期:2022-11-29;修订日期:2023-06-25基金项目:国家科技重大专项(2018ZX07110-002);河北省自然科学基金(E2018402172);河北省水环境科学实验室开放课题(HBSHJ202104)第一作
5、者:张炜(1981),男,汉族,河北邯郸人,硕士,副教授,硕士研究生导师。研究方向:海绵城市建设理论与技术。E-mail:zhang-wei1981 。通信作者:李思敏(1968),男,汉族,陕西咸阳人,博士,教授,博士研究生导师。研究方向:雨水利用及资源化。E-mail:。Parameters Sensitivity Analysis and Calibration of HYDRUS-1DModel for BioretentionZHANG Wei1,2,LI Yu-qing1,2,WANG Hao-yuan3,LI Cheng4,DENG Kai-yu1,2,YUN Xi1,2,DAI
6、 Meng-de1,2,LI Si-min1,2(1.Hebei Technology Innovation Center for Water Pollution Control and Water Ecological Remediation,Hebei University of Engineering,Handan 056038,China;2.Handan Key Laboratory of Water Utilization Technology,Hebei University of Engineering,Handan 056038,China;3.Tianjin Ocean H
7、igh-tech Development Co.,Ltd.,Tianjin 300459,China;4.Hebei Academy of Ecological and Environmental Sciences,Hebei Provincial Laboratory of Water Environmental Science,Shijiazhuang 050031,China)Abstract In order to verify the reliability of hydrologic regulation effect of HYDRUS-1D simulated bioreten
8、tion facilities,the sensi-tivity of main parameters of the model was analyzed and screened by the modified Morris method through the physical model experi-ment,and the model parameters were calibrated by combining simulated and measured values.The results show that the output sensi-tive parameters o
9、f the total runoff,peak runoff and each reduction rate are different,which rainfall(q)are all highly sensitive parame-ters.The variation coefficient method was used to determine the comprehensive sensitivity degree of the parameters which main sensitiveparameters include rainfall(q),aquifer height(H
10、),as well as saturated water content(s),saturated hydraulic conductivity(Ks)and pore connectivity parameters(n)of planting soil and filling layer.During the validation period,the maximum root mean squareerror(RMSE)of simulated and measured results is 0.131,the relative error(RE)is lower than 6.92%,a
11、nd the Nash-Sutcliffe efficien-cy coefficient(NSE)and the coefficient of determination R2are both above 0.9,indicating high matching degree and reliable simulationresults.It providing theoretical support for improving the planning and design method of bioretention facilities by using HYDRAS-1D.Keywo
12、rds HYDRUS-1D;bioretention;rainwater hydrological regulation;sensitivity analysis;parameter calibration 近些年,为治理城市内涝,推动城市水环境质量持续改善,中国大力推广海绵城市建设。生物滞留设施作为海绵城市建设重要的单项措施,对雨水径流水量控制和水质净化方面发挥着重要作用1-2。因生物投稿网址:11804科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(27)滞留设施运行效能的影响因素较多,较传统试验研究手段,利用模型模拟生物滞留设
13、施,能更为全面系统地分析问题,提高研发效率,促进技术革新3。目前,HYDRUS-1D、DRAINMOD、RECARGA 和 SWMM 等软件已广泛应用于海绵设施技术研发及规划设计4-6。与其他软件相比,HYDRUS-1D 更具适用性,能准确模拟海绵单项措施的水分运移及污染物垂向分布,可分析场次降雨变化,所需输入数据较少,故更适用于生物滞留设施的模拟,且模拟结果可靠7。Meng 等8通过构建 HYDRUS-1D 生物滞留设施模型模拟雨水调控过程,对比模拟与实测结果的均方根误差为0.036,模型可靠性强;Li 等9利用 HYDRUS-1D 构建生物滞留设施模型,并结合响应面分析法优化设计参数,改善
14、设施运行效果。参数筛选是模型应用的重要步骤之一,通过敏感性分析可筛选敏感程度高的模型参数,减少模型率定和验证工作量,提高模型精度10-11。刘明明等12通过局部敏感性分析,考察 HYDRUS-1D 水力参数对断面含水率模拟结果的影响,判断水力参数敏感性;田研等13引入敏感系数判别生物滞留设施设计参数对雨水径流水文调控效果的影响;Zhang等14则采用 Morris 筛选法对两种生物滞留设施模型进行率定和验证。目前,针对基于 HYDRUS-1D生物滞留设施模型参数敏感性分析及率定验证的优化研究较少。为此,现利用 HYDRUS-1D 构建生物滞留设施模型,通过修正 Morris 筛选法分析不同模拟
15、条件下模型参数的敏感程度,结合物模试验所得设施实测数据率定模型参数,并验证模型可靠性,为利用 HYDRUS-1D 构建生物滞留设施模型的技术研发及工程实践提供技术支持。1 材料与方法1.1 试验装置试验装置以直径为 160 mm 长度为 1 000 mmUPVC(unplasticized polyvinyl chloride)管材为主体,管壁自下而上每隔 150 mm 设置直径 15 mm 的土壤取样口。装置基质层采用体积比 1 2的“种植土+工程砂”混合基质,种植土为华北地区典型表层土,工程砂经自然风干过 2 mm 筛处理,砾石层由粒径大于2 cm砾石构成。生物滞留设施试验装置如图 1所示
16、。1.2 试验方法以路面径流为处理对象,依据设计径流量公式计算不同试验条件下进水量,径流系数取 0.9。为对比各因素对生物滞留设施雨水径流调控效应的影响,率定生物滞留设施模型参数,选取进水时间、汇流比和重现期 3 个影响因素进行试验设计15,如表 1 所示。试验采用人工模拟径流进水,分别监测装置溢流口和底部出水口出水流量变化,直至进水时间结束。基质含水率、颗粒组成和容重等按照土工试验方法(GB/T 501232019)测定,利用 RETC 拟合水分特征曲线以确定水力模型参数。基质颗粒组成及容重见表 2。图 1 生物滞留设施试验装置图Fig.1 Experimental device diagr
17、am of bioretention表 1 试验设计Table 1 Experimental design编号进水时间/min汇流比/%重现期/a水力负荷/(L min-1 m-2)M1601010.51.99M2601512.04.98M3602015.08.46M4901012.03.36M5901515.06.34M6902010.53.98M71201015.04.23M81201510.52.99M91202012.06.72表 2 基质颗粒组成及容重Table 2 Matrix particle composition and bulk density基质类型颗粒组成/%砂粒(0.
18、05 2 mm)粉粒(0.002 0.05 mm)黏粒(0.002 mm)容重/(g cm-3)种植土14.464.421.21.494种植土+工程砂74.617.97.51.5171.3 模型原理及模型构建1.3.1 模型原理作为一款土壤环境模拟软件,HYDRUS-1D 常投稿网址:2023,23(27)张炜,等:基于 HYDRUS-1D 生物滞留设施模型的参数敏感性分析及率定11805用于模拟可变饱和多孔介质一维水流运移、热运移和多种溶质运移,通过设定多种组合边界条件模拟多变外界环境16。HYDRUS-1D 基于 Richards 方程描述液体在可变饱和介质环境的一维均匀运动,表达式为t=
19、xKhx+cos()-S(1)K(h,x)=Ks(x)Kr(h,x)(2)式中:为体积含水率,cm3/cm3;t 为时间,s;x 为土壤深度;K(h,x)为非饱和渗透系数函数,cm/d;h为压力水头,cm;为流向与垂向夹角,取 0;S 为源汇项,表征根系吸水率,cm3/(cm3s);Kr为相对导水率,cm/d;Ks为饱和导水率,cm/d。选用适用范围广泛的 Van Genuchten 土壤水力模型描述土壤水分运移过程17-18,其表达式为(h)=r+s-r1+hnm,h 0s,h 0(3)式中:r为残余含水率,cm3/cm3;s为饱和含水率,cm3/cm3;为进气值倒数,cm;n 为孔径分布参
20、数;m=1-1/n。1.3.2 模型构建调用 HYDRUS-1D 软件的水流入渗模块模拟生物滞留设施雨水径流水文调控效能。模型时间信息和输出信息依据试验周期而定,迭代误差限选用模型默认值。生物滞留设施基质分两层:上层为种植土层 150 mm、下层为基质层 600 mm。种植土层以上蓄水层高度为 100 mm。模型初始条件选用基质初始含水率,每次试验前测定装置不同高度基质的含水率。因装置上层土壤与大气相接触,且研究忽略地下水影响,故入渗模型上边界为大气边界,下边界(出水口)为自由出流边界19-20。鉴于试验模拟降雨时长较短,忽略植被吸收、土壤蒸(散)发及环境温度对雨水径流量的影响21。1.4 参
21、数选定及敏感性分析1.4.1 参数选定模型降雨参数采用初始值为 M1、M4、M7 试验条件下的进水量(见表 1);结构参数采用蓄水层高度;水力参数采用基质物理特征和 RETC 软件拟合的参数值。模型参数及初始值见表 322-23。1.4.2 参数敏感性分析方法修正 Morris 筛选法主要用于分析单一因素变化对模型输出结果的影响,计算简单,操作性强24。选用修正 Morris 筛选法分析模型参数敏感性,保证其他参数不变,按照参数初始值令某单一参数以固定步长在阈值范围内扰动,通过 HYDRUS-1D 模拟得表 3 模型参数及初始值22-23Table 3 Model parameters and
22、 initial values22-23参数名称取值范围单位初始值降雨量 q0 1L/min0.16/0.27/0.34蓄水层高度 H0 30cm10上层残余含水率 r 上0 0.1cm3/cm30.070上层饱和含水率 s 上0 0.5cm3/cm30.403上层进气值倒数 上0 1cm-10.006上层孔径分布参数 n上1 31.617上层饱和导水率 Ks 上0 5cm/min0.007下层残余含水率 r 下0 0.1cm3/cm30.042下层饱和含水率 s 下0 0.5cm3/cm30.380下层进气值倒数 下0 1cm-10.039下层孔径分布参数 n下1 31.579下层饱和导水率
23、 Ks 下0 5cm/min0.049到输出值,利用敏感系数判断输出值敏感程度。敏感系数计算公式25为S=n-1i=0(Yi+1-Yi)/Y0(Pi+1-Pi)/100/n(4)式中:S 为敏感系数;Yi、Yi+1分别为第 i 次、第 i+1次模拟输出值;Y0为基准模拟结果;Pi、Pi+1为第 i 次和第 i+1 次运行参数值较基准参数值的变化率;n为模拟次数。依据 S 绝对值大小将参数敏感性划分为四类:|S|1 为高敏感,0.2|S|1 为敏感,0.05|S|0.2 为中等敏感,0|S|H Ks下 s下 s上 n下 n上下 Ks上 上 r下 r上,降雨量 q 敏感系数最高,属高敏感,H、Ks
24、下、s下、s上属中等敏感,其余参数为不敏感,这与李家科等29研究结果基本相同。如图 3所示,当模拟输出径流总量削减率时,各参数敏感程度由高到低排序为 q H s上 Ks下 s下投稿网址:11806科 学 技 术 与 工 程Science Technology and Engineering2023,23(27)图 2 径流总量对应参数敏感程度Fig.2 Sensitivity of parameters corresponding to total runoff图 3 径流总量削减率对应参数敏感程度Fig.3 Sensitivity of parameters corresponding to
25、 totalrunoff reduction raten上 n下 Ks上 下 上 r上 r下,降雨量 q 同样属高敏感,H、s上、Ks下、s下、n上属敏感,n下、Ks上属中等敏感,下、上、r上、r下属不敏感,总体参数敏感程度较模拟径流总量时偏高。如图 4 所示,不同试验条件下模型模拟径流峰值时,参数敏感程度由高到低为 q Ks下 s下 s上 n下 n上 Ks上 上 下 H r上 r下,q 属高敏感,其余参数为不敏感。如图 5 所示,经模拟输出径流峰值削减率,参数敏感程度由高到低为 q Ks下 s上 Ks上 s下 n上 H n下 上 下 r上 r下,在 M1 试验条件下参数 s上和 Ks上敏感程
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