雨水管网数据缺失对SWMM模拟不确定性的多维度影响机制研究

针对城市内涝模拟中管网参数缺失导致的模型不确定性难题，中国研究人员通过蒙特卡洛模拟系统评估了降雨特性与空间连通性对缺失参数的影响。研究发现：管径缺失影响是坡度缺失的7-9倍；降雨强度增加可降低相对误差11%-13%；10根连通管缺失时积水误差达297?m3。该研究为SWMM模型参数简化与优化提供了关键阈值（坡度缺失<10%，管径缺失<30%），显著提升了城市内涝预警可靠性。

　　

随着全球气候变化加剧，城市内涝已成为威胁现代都市安全的"隐形杀手"。在江苏宿迁这样的河网密集区（河道密度达1?km/km²），传统排水系统设计正面临前所未有的挑战。尽管风暴雨水管理模型(SWMM)被广泛用于内涝模拟，但地下管网数据的"黑洞"——尤其是管径和坡度参数的缺失或错误，使得模型预测如同"雾里看花"。更棘手的是，当多个缺失参数的管道空间相连时，误差会像多米诺骨牌般层层放大，而现有研究却对此视而不见。

中国研究人员在《Journal of Hydrology》发表的研究，首次将降雨动态特性、管网空间拓扑结构与局部/系统级响应纳入统一分析框架。通过构建包含400?km管网的精细化SWMM模型，结合蒙特卡洛随机模拟技术，揭示了参数缺失引发误差的"三重奏"机制：在1年重现期降雨下，10根相连管缺失会导致297?m³的积水误差，是孤立管缺失的4.5倍；有趣的是，当降雨峰值推迟时，坡度缺失的影响会像被"缓冲"般降低；而局部检查井的积水对坡度缺失更为敏感——要保持20%误差限，坡度缺失率需控制在10%以内，比管径缺失的容限(30%)严格三倍。

关键技术包括：1)基于宿迁市真实管网数据构建SWMM模型(NSE>0.7)；2)开发空间连通性算法模拟2-10根连续缺失管；3)采用蒙特卡洛方法生成500组随机参数组合；4)设置7种降雨情景(峰值时间0.3-0.7降雨历时)。

【研究结果】

1. 系统级影响：管径缺失是"误差放大器"，其影响是坡度缺失的7-9倍。在50%参数缺失率下，3根连通管缺失的误差是孤立管的2倍。

2. 降雨特性调节作用：当强度从20?mm/h增至50?mm/h时，相对误差下降13%；延迟降雨峰值可使坡度缺失影响降低18%。

3. 空间连通性效应：1年重现期事件中，2/5/10根连通管缺失对应的最大误差呈指数增长(66→130.8→297?m³)。

4. 局部敏感差异：检查井积水对坡度缺失的敏感性是管径的2.3倍，这与系统级响应形成鲜明对比。

【结论启示】
该研究破解了"缺失参数如何通过空间网络传导误差"的科学谜题，首次量化了连通缺失管的"协同效应"。实践层面，提出的10%坡度缺失阈值为模型简化提供了"安全红线"，而揭示的降雨动态调节规律则提示：在台风等峰值滞后型降雨中，可适当放宽参数精度要求。这些发现不仅推动SWMM从"参数驱动"向"误差认知"转变，更为智慧水务时代的风险预警系统装上了"误差矫正仪"。正如作者指出，当面对历史数据缺失的老旧城区时，决策者可根据管道连接密度主动修正模型输出，这将使内涝预测从"大概准"迈向"精准可控"的新纪元。